سوال دیگری که باید در پایان محاکمه پرسیده شود این است که آیا بیمارانی که از این دستگاه بهره‌مند شده‌اند باید به درمان ادامه دهند . این پرسش به خصوص در نظر گرفتن هزینه بالای of و این حقیقت که این وسیله ممکن است سال‌ها پس از پایان محاکمه با بیمار همراه باشد ، برجسته است . نویسندگان بر این باورند که دسترسی بیمار به تنها مداخله شناخته‌شده برای کم کردن درد و رنج آن‌ها برابر با نقض اصل مقدس " عدم آسیب‌رسانی " است .
سیگل گفت : "ارائه دسترسی پس از محاکمه به زیر مجموعه بیمارانی که در یک محاکمه ناموفق به نفع آن‌ها نشان‌داده شده‌است ، تنها از نظر اخلاقی مناسب نیست " ، اما این امر امکان جمع‌آوری داده‌های ایمنی و کارآمدی طولی را فراهم می‌آورد که در مطالعه اصلی به دست نیامده اند.
با استفاده از نانوتکنولوژی ، محققان اولین ردیاب سریع برای دوپامین را ایجاد کرده‌اند ، یک ماده شیمیایی که به نظر می‌رسد نقشی در بیماری‌های مختلف مثل Parkinsons ، افسردگی و برخی سرطان‌ها ایفا می‌کند .
اشتراک :
داستان کامل
با استفاده از نانوتکنولوژی ، محققان UCF اولین ردیاب سریع برای دوپامین را ایجاد کرده‌اند ، یک ماده شیمیایی که به نظر می‌رسد در بیماری‌های مختلفی مثل Parkinsons ، افسردگی و برخی سرطان‌ها ایفا می‌کند .
مطالعات نشان می‌دهد دوپامین می‌تواند با برخی از سرطان‌ها مرتبط باشد در حالی که دوپامین پایین می‌تواند مرتبط با بیماری Parkinsons و افسردگی باشد . تکنیک جدید توسعه‌یافته در UCF نیازمند تنها چند قطره خون است و در عرض چند دقیقه به جای ساعت‌ها در دسترس قرار می‌گیرد ، زیرا هیچ آزمایشگاه جداگانه‌ای برای پردازش این نمونه لازم نیست .
این فن‌آوری جدید در یک مطالعه اخیر در مجله مجله نانو توضیح داده شد .

بیش از نیم‌میلیون نفر در ایالات‌متحده مبتلا به Parkinsons و اپیزودهای اصلی افسردگی در حدود ۱۶ میلیون بزرگ‌سال در سال هستند .
روش‌های فعلی برای تشخیص دوپامین وقت گیر هستند و نیازمند آماده‌سازی نمونه سخت ، از جمله جداسازی پلاسمای خون ، و همچنین تجهیزات آزمایشگاهی تخصصی هستند . با این حال ، با این وسیله ، چند قطره خون بر روی یک چیپ با اندازه کف دست ، تمام آن چیزی است که نیاز است .
Debashis Chanda ، استاد هم‌کار مرکز تکنولوژی UCFs nanoscience و بازرس اصل studys ، گفت : " یک انتقال‌دهنده عصبی مثل دوپامین یک ماده شیمیایی مهم برای پایش سلامت کلی ما است ، بنابراین ما می‌توانیم به نمایش اختلالات عصبی مثل بیماری‌های Parkinsons ، سرطان‌های مختلف مغز و نظارت بر سلامت روانی کمک کنیم .
پلاسما از خون درون تراشه جدا می‌شود . نانوذرات اکسید Cerium ، که سطح سنسور را پوشش می‌دهند، به طور انتخابی دوپامین را در سطوح میکروسکوپی پلاسما جذب می‌کنند . جذب مولکول‌های دوپامین متعاقبا ً تغییر می‌کند که چگونه نور از سنسور بازتاب می‌شود و یک readout نوری ایجاد می‌کند که نشان‌دهنده سطح دوپامین است.
Sudipta Seal ، یک استاد مهندسی و رئیس دپارتمان مهندسی مواد و مهندسی مواد ، گفت که استفاده از نانوذرات اکسید رس بخش مهمی از موفقیت sensors بوده‌است .
وی گفت : " دریافت حسگری برای حساس بودن به دوپامین برای مدتی بسیار چالش محققان بوده‌است ، اما استفاده از نانوساختارهای اکسید شده در پلت فرم حسی ، کلیدی در ساخت کار سنسور است ."
Chanda the (with with Guardado ) ، فارغ‌التحصیل دانشکده UCFs " نورشناسی " و "Photonics " و "now fellow " ( postdoctoral University ) در دانشگاه Northwestern ، با هم‌کاری "آبراهام Vazquez Guardado" ( Abraham Vazquez ) هم‌کاری کرد .
Guardado Vazquez گفت که گام‌های کاهش و پردازش باعث کارآیی تست شده و همچنین می‌تواند به جای آزمایشگاه جداگانه در بخش patients اجرا شود .
او گفت : " هیچ preprocessing لازم نیست . هدف ما ساخت نوع عاری از آنزیم و آنزیم است .

منبع سایت

موش‌های نر خانه ، قلمرو و بوی خاک خود را با ادرار - - و زمینه‌ای غالب ، نسبت به دیگر مردان نسبت به مردان دیگر تولید می‌کنند . یک مطالعه در حال حاضر نشان می‌دهد که موش‌های ماده جذب بویایی برتر را نسبت به بوی نره‌ای برتر نشان می‌دهند و این که مردان غالب تولید فرومون بالاتری نسبت به زیردستان خود دارند .
اشتراک :
داستان کامل
موش خانگی مرد pheromones را تولید می‌کند که signals و non های شیمیایی نا گریز هستند که اثرات قوی بر فیزیولوژی تولیدمثل و رفتار زنان دارند . مطالعه اخیر انجام‌شده توسط محققانی از Vetmeduni وین در حال حاضر نشان می‌دهد که موش خانگی زنان جذب بوی مردان غالب می‌شود و این مردان سطوح بالاتری از pheromones خاص را در مقایسه با زیردستان خود تولید می‌کنند .
رایحه برتری مرد سکسی است
مدت مدیدی است که مشخص شده‌است که موش‌های نر با ادرار ، territories را علامت‌گذاری می‌کنند که a مختلفی دارند . تیم تحقیقاتی به رهبری داستین پن از Vetmeduni وین در حال حاضر کشف کرد که موش نر پس از بدست آوردن یک قلمرو و تبدیل شدن به جایگاه اجتماعی ، بیش از دو برابر ترشح پروتیین‌های اصلی ادراری ( MUPs ) را دو برابر می‌کند . MUPs این pheromones را به هم پیوند داده و محکم می‌کنند و برخی از MUPs خودشان ویژگی‌های pheromonal را نشان می‌دهند . همانطور که پن توضیح می‌دهد : " ما همچنین آزمون‌های بویایی را اجرا کردیم و دریافتیم که موش‌های نر پذیرنده جنسی بیشتر به بوی غالب مردان زیردست جذب می‌شوند ، در حالی که زنان non این ترجیح حس بویایی را نشان نمی‌دهند ."
اساس شیمیایی سلطه
محققان ، تحلیل‌های اضافی برای تعیین اینکه کدام ترکیبات جاذبه زنانه را تحت‌تاثیر قرار می‌دهند ، انجام دادند . یافته‌های ما نشان می‌دهد که وقتی موش خانگی مرد بر فیزیولوژی تولیدمثل و رفتار ماده غالب می‌شود ، یافته‌های ما نشان می‌دهد که وقتی موش خانگی مذکر غالب شد ، مقدار و انواع دفع MUPs دفع می‌شوند ، که شدت of و جذابیت عطر ادرار آن‌ها را به زنان پذیرنده جنسی افزایش می‌دهد .

مطالعه Pioneering بر روی تولید فرومون در پستانداران
این یافته یک نمونه شگفت‌انگیز از نحوه تاثیر تغییرات در رفتار اجتماعی است که می‌تواند بر بیان ژن تاثیر بگذارد . پن می‌گوید : " نتایج فعلی علاقه زیادی به زیست شناسان رفتاری ، به ویژه با توجه به ارتباط chemosensory دارند . "
این‌ها چه هستند و چه می‌کنند
موش خانگی مرد ، مانند بسیاری از حیوانات ، pheromones volatile تولید می‌کند که بر فیزیولوژی تولیدمثل و رفتار زنان تاثیر می‌گذارد . این pheromones توسط پروتیین‌های اصلی ادراری ( MUPs ) که با ۲۱ ژن MUP کدگذاری شده‌اند ، به ادرار منتقل می‌شوند . ژن‌های MUP عمدتا ً در کبد تولید می‌شوند و از طریق ادرار دفع می‌شوند . پژوهشگران متعجب نشدند که موش‌های نر چنین مقدار زیادی پروتئین در ادرار خود تولید می‌کنند و خیلی بیشتر از ماده . هم چنین حمل و نقل MUPs تنها pheromones در ادرار نیست و همچنین انتشار آن‌ها از علائم عطر را تثبیت می‌کند . بدون این مکانیزم ، pheromones در عطر به سرعت ناپدید می‌شود . یکی از وظایف of این است که زنان را جذب کند - - به خصوص MUP۲۰ که به نام darcin معروف است و نام آقای دار سی را در رمان رمانتیک غرور و تعصب نام برد . در حالی که موش‌های ماده ترجیح می‌دهند که جفت مذکر غالب اجتماعی باشند ، تیم تحقیق فرض می‌کند که مردان مقدار of که تولید می‌کنند را تنظیم می‌کنند تا وضعیت اجتماعی خود را تبلیغ کنند و زنان را جذب کنند. مطالعه حاضر این فرضیه را تایید می‌کند . انسان‌ها در واقع excrete MUPs نمی‌کنند ، چون تنها ژن MUP در ژنوم انسان " مرده‌است " ، یعنی ، یک pseudogene غیر کاربردی است .
چرا زنان جذب بوی مردان غالب می‌شوند ؟

منبع سایت

مهارکننده‌های بازجذب سروتونین انتخابی برای افسردگی و اضطراب تجویز می‌شوند اما برتری آن‌ها نسبت به پلاسبو مورد تردید قرار گرفته‌است . محققان دانشگاه اوپسالا در یک مطالعه جدید نشان می‌دهند که روش توضیح داده‌شده به بیمار می‌تواند به اندازه خود درمان مهم باشد .
بحث و نتیجه‌گیری : با توجه به نتایج بدست‌آمده از این مطالعه می ‌توان نتیجه‌گیری کرد که داروهای ضد افسردگی یکی از شایع‌ترین داروهایی هستند که در درمان دارویی مورد استفاده قرار می‌گیرند . در یک مطالعه دوسوکور , شرکت کنندگان ممکن است متوجه شوند که به دلیل اثرات جانبی تجربه‌شده , به دارو دارو داده شده‌است و این ممکن است منجر به افزایش انتظارات بهبود و تاثیر بهتر شود . با این حال , با این حال , هنوز به طور تجربی آزمایش نشده است که تاثیر کلینیکی این دارو تا چه حد می‌تواند تحت‌تاثیر انتظارات بیمار ناشی از اطلاعات بیمار باشد .
در مطالعه‌ای که در زمینه روانشناسی دانشگاه اوپسالا منتشر شد , گروهی از محققان در دانشکده روانشناسی دانشگاه اوپسالا , در حال حاضر تاثیرات بسیار بهتری را در برخورد با اطلاعات نادرست کلامی نشان می‌دهند .
در مطالعه تصادفی , تمام بیماران مبتلا به اختلال اضطراب اجتماعی به مدت نه هفته با دوز یکسانی درمان شدند , اما تنها یک گروه به درستی از دارو و اثربخشی آن مطلع بود . با استفاده از یک داستان پوششی , گروه دیگر به این باور رسید که آن‌ها با یک گروه موسوم به " پلاسبو فعال " برخورد می‌کنند و اثرات جانبی مشابه آن را نشان می‌دهند .
نویسنده می‌گوید : " نتایج ما نشان می‌دهد که تعداد پاسخ دهندگان سه برابر بیشتر از زمانی بود که بیماران فکر می‌کردند با یک شبه دارو غیر موثر درمان می‌شوند , حتی اگر درمان دارویی یک‌سان باشد . "

علاوه بر این , ارزیابی‌ها با تصویربرداری عصبی نشان داد که زمانی که با انتظارات بهبود مرتبط است , اثرات متفاوتی بر فعالیت مغز دارند . تفاوت بین دو گروه در فعالیت قشر کمربندی پشتی و جفت شدگی بین این ناحیه و بادامه وجود دارد که مرکزی برای ترس و اضطراب است .
نویسنده مشترک می‌گوید : " این ممکن است نشان‌دهنده تعامل بین شناخت و احساس باشد چرا که مغز با داروهایی که در انتظار انتظارات بیمار است متفاوت است . "
نتایج حاکی از آن است که یک مولفه پلاسبو مشخص مربوط به انتظارات , در برخورد با انتظارات , بر اهمیت ارتباط بین بیمار و بیمار تاکید دارد .
استاد توماس توماس که رهبری این مطالعه را برعهده داشت , می‌گوید : " ما فکر نمی‌کنیم که این درمان فاقد ویژگی‌های درمانی برای اضطراب باشد , اما نتایج ما نشان می‌دهد که ارائه درمان به اندازه خود درمان اهمیت دارد . "
بیست و سه مطالعه شامل شد . در مقایسه با عدم مواجهه با عدم مواجهه در سه‌ماهه اول , استفاده از سه‌ماهه اول در سه‌ماهه اول , با افزایش خطر ناهنجاری‌های مادرزادی قلبی همراه بود ( ترکیبی از مطالعات تکمیلی ) , ناهنجاری‌های مادرزادی قلب ( ترکیبی از مطالعات تکمیلی ) , ناهنجاری‌های مادرزادی قلب ( ترکیبی از مطالعات تکمیلی ) و نقص خط خروج بطن راست ( ترکیبی از مطالعات تکمیلی ) . با وجود متنوع بودن برآوردها بسته به گروه مقایسه کننده, طراحی مطالعه و دوره شناسایی ناهنجاری‌ها , روندی به سمت افزایش ریسک مشاهده شد .

منبع سایت

آزمایش‌ها بالینی در حال بررسی این هستند که آیا اکسی‌توسین که گاهی " هورمون عشق " برای نقش خود در ارتباط دوستانه و اجتماعی نامیده می‌شود ، دارای پتانسیل درمانی برای اضطراب ، افسردگی و اختلال استرس پس از حادثه می‌باشد . تحقیقات جدید توسط ذهن شناسان رفتاری ، مایکل Steinman ، برایان Trainor و همکارانش در دانشگاه کالیفرنیا ، دیویس حاکی از آن است که اکسی‌توسین می‌تواند اثرات متفاوتی در مردان و زنان داشته باشد - و در برخی شرایط ممکن است این هورمون اضطراب را تحریک کند .
در یک سری آزمایش‌ها در دانشکده روان‌شناسی دیویس دیویس ، گروه دوزهای اکسی‌توسین را با اسپری بینی به موش‌های نر و مرد اجرا کردند . برخی از موش‌ها توسط یک موش مهاجم مورد تهدید قرار گرفتند ، تجربه‌ای که انگیزه را کاهش می‌دهد تا با موش‌های ناآشنا ارتباط برقرار کند. مطابق با مطالعات قبلی ، اکسی‌توسین انگیزه تعامل اجتماعی را با تاکید بیشتر افزایش می‌دهد .
با این حال ، در مورد زنان تاکید شده، اکسی‌توسین هیچ تاثیری نداشته است. هنگامی که زنان non ، اکسی‌توسین را دریافت، انگیزه اجتماعی کاهش یافت . این اثر اکسی‌توسین ، شبیه به اثر استرس اجتماعی است .
Trainor ، استادیار روانشناسی ، می‌گوید : " کاهش انگیزه اجتماعی می‌تواند بخشی از یک سندرم افسردگی مانند باشد ."
همکاران و همکاران تفاوت‌های مهمی در چگونگی تاثیر استرس در تولید اکسی‌توسین یافتند . بعد از استرس ، سلول‌های عصبی در مغز بیشتر اکسی‌توسین را در ماده تولید می‌کنند ، اما نه در مردان . Steinman از یک مارکر مولکولی استفاده کردند تا نشان دهند که این سلول‌های تولید اکسی‌توسین در زنانی که استرس دارند بیشتر فعال هستند . Steinman می‌گوید : " این کار ممکن است به توضیح این موضوع کمک کند که چرا اسپری تو باعث می‌شود که زنان از برخورد اجتماعی اجتناب کنند ، اگرچه آن‌ها استرس اجتماعی را تجربه نکرده اند."
مطالعات بالینی دریافته اند که زنان مبتلا به افسردگی و اختلال استرس، سطح اکسی‌توسین را بالا برده‌اند . معمولا ً این نتیجه منعکس‌کننده یک محرک افزایش برای حمایت اجتماعی بوده‌است . نتایج of و همکارانش یک احتمال جایگزین را پیشنهاد می‌کنند .
نتایج ما نشان می‌دهد که زنان استرس اجتماعی را کاهش داده و اکسی‌توسین را افزایش داده‌اند . Its ممکن است که اکسی‌توسین ممکن است به سندروم افسردگی مانند در زنان کمک کند ، و می‌گوید : " اگر درست باشد ، مانع عمل اکسی‌توسین می‌تواند مزایای پیش‌بینی‌نشده داشته باشد .
محیط اطراف نیز تاثیرات اکسی‌توسین را تحت‌تاثیر قرار می‌دهد . اگر موش‌ها در یک قفس خانگی آشنا به جای یک محیط جدید مورد آزمایش قرار گرفتند ، oxytocin رفتار مربوط به استرس را در مردان و زنان کاهش داد . این یافته نشان می‌دهد که اثرات اکسی‌توسین به این بستگی دارد که محیط آشنا یا ناآشنا باشد .
Trainor گفت که یافته‌های his برای مطالعات در مورد استفاده از oxytocin به عنوان درمانی برای درمان وجود دارد ، اما بیشتر مطالعات بالینی در مورد اکسی‌توسین به عنوان درمان افسردگی یا اضطراب تنها مردان را در بر می‌گیرد . اثر اکسی‌توسین می‌تواند متفاوت باشد اگر توسط یک فرد ناآشنا و یا توسط فردی که بیمار رابطه شخصی دارد ، اداره شود .
نویسندگان این مقاله نوشتند : " مطالعه ما ، اولین نمایش تاثیر of آزاد شده neuropeptide Y در محتوای استراتژی عالی و پلاستیسیته دراز مدت در پاسخ به تحریک با یک قطار spike ناشی از فیزیولوژیکی است . در حالی که هیچ تجربه آزمایشگاهی به طور کامل در شرایط ازمایشگاهی استفاده نمی‌شود ، این آزمایش‌ها یک گام به وضعیت فیزیولوژیکی نزدیک‌تر کرده و درک ما را از این که چگونه فعالیت پیچیده زمانی Y ، آزاد کردن Y را از neuropeptide Y - مثبت تنظیم می‌کند ، به ما نزدیک می‌کند .
علاوه بر این ، Dobrunz می‌گوید ، سنجش جدید او همچنین می‌تواند برای تشخیص اثرات انتشار Y endogenous در اختلالات عصبی و اختلالات عصبی در جایی که Y در آن دخیل است ، به کار رود . این شامل صرع ، افسردگی و شیزوفرنی می‌شود .

منبع سایت

این برای بزرگسالان درست است , اما به خصوص برای کودکان و جوانان درست است . در مطالعات بزرگسالان که در مطالعه شیوع بیماری‌های ملی در اینجا انجام شد , حدود 32 نفر از بزرگسالان در مورد علایم و رفتارهای طول عمر خود مصاحبه کردند و در این تحقیق حدود 10 % از جمعیت کل بزرگ‌سال گزارش دادند که دچار irritability شدید شده‌اند , تا حدی که در زندگی آن‌ها در برخی از نقاط در طول زندگی آن‌ها دخالت داشته‌است . بنابراین , یک تکه واقعا قابل‌توجه و چیزی که جالب بود این است که 92 % اختلالات روانی جدی دیگری دارند و اختلالات جدی در مورد چیزهایی مثل اختلالات خلقی صحبت می‌کنند . پس چیزهایی مثل افسردگی یا یک اپیزود manic . یا چیزهایی مثل اختلال اضطراب یا اختلالات کنترل ناگهانی و یا استفاده از مواد , چیزهایی که مهم هستند و به شرایط آسیب می‌رسانند . و به همین دلیل این یک نشانه از عصبانیت مزمن , ارتباط با شرایط جدی دیگر است و نباید به آرامی برداشته شود . چیز دیگری که می‌دانیم این است که در کودکان , حدود 40 % از افرادی که وارد کلینیک‌ها می‌شوند , این مطالعه Lambs ( 7 : 35 ) یک کنسرسیوم از 10 محل مختلف در سراسر ایالات‌متحده بوده‌است . و مشخص شد که در حدود 40 درصد از کودکانی که برای درمان روان‌پزشکی مراجعه می‌کنند , به عنوان نشانه اولیه حضور در آنجا , کم و کم هستند . و بنابراین ما می‌دانیم که its یک دلیل اصلی برای کودکان است که باید درخواست شود و یا برای مراقبت روانی آورده شوند . علی‌رغم این فرکانس بالا , کاملا جالب است که در واقع هیچ تعریف رسمی وجود ندارد . در راهنمای تشخیص و آماری که ما برای درک شرایط روانی استفاده می‌کنیم , این کلمه هرگز تعریف‌نشده است . و این مفهوم ممکن است معانی متفاوتی برای افراد مختلف داشته باشد. و بنابراین its یکی از چالش‌های کار ما برای ایجاد تعریف قابل‌استفاده , راهی برای اندازه‌گیری این است. چیز دیگری که ما در مورد عصبانیت به عنوان یک روان‌پزشک کودک و بزرگ‌سال می‌دانیم این است که ما درک می‌کنیم که این زودرنجی می‌تواند چیزی باشد که به یک روش معمولی تبدیل شود که آن بخشی از زندگی روزمره باشد , و در شرایطی که آن‌ها در مدرسه یا پس از فعالیت‌های مدرسه و یا پس از فعالیت‌های مدرسه در آن شرکت می‌کنند , اختلال ایجاد کند و از روابط همسالان آن‌ها اختلال ایجاد کند . و آخرین بخش در مورد این به این دلیل است که ما از انواع رشد و بزرگسالی هستیم , می‌دانیم که theres یک اثر رشدی است و در زندگی , برای مثال با کودکان نوپا یا اوایل نوجوانی , که در آن زودرنجی ممکن است به عنوان بخشی از توسعه هنجاری برجسته باشد . و در این شرایط کاری متفاوت انجام می‌شود . ما درک می‌کنیم که این زمان‌ها در طول زندگی زمانی که یکی از آن‌ها سعی دارد استقلال خود را تفکیک یا استقلال کند , ممکن است با عصبانیت بیشتر مرتبط باشد . اما موارد دیگری نیز وجود دارند که در آن its کم‌تر از این مورد وجود دارد و ما می‌خواهیم مطمئن باشیم که ما می‌خواهیم مراحل رشد معمولی را در نظر بگیریم تا نشانه‌های آسیب‌شناسی روانی باشند . پس ما باید در مورد آن فکر کنیم . بنابراین من حدس می‌زنم که چیزی که باید در مورد این که چگونه عصبانیت خود را نشان می‌دهد . ما در مورد آن به عنوان داشتن این دو ویژگی فکر می‌کنیم . این که چگونه یک نوع ثابت در نوع پس‌زمینه وجود دارد , نوعی از یک مو را نشان می‌دهد که کودکان با آن زندگی می‌کنند و به خود نمایش می‌دهند, و این می‌تواند به خود آسیب برساند . کودکانی که این کار را با بدخلقی یا به راحتی ناراحت و یا در حالت روحی منفی توصیف می‌کنند , به راحتی می‌توانند عصبانی شوند . و این واقعا می‌تواند یک مشکل برای گروه همسالان آن‌ها یا در کلاس باشد . این کار واقعا می‌تواند باعث شود که کودکان دیگر بخواهند از تعامل با چنین بچه‌ای اجتناب کنند چون همیشه احساس می‌کنند که هوای اطراف چنین فردی بسیار پرتنش است و والدین اغلب توضیح می‌دهند که چگونه بر روی پوسته تخم‌مرغ راه می‌روند چرا که این نوع حالت منفی و به راحتی باعث ایجاد کیفیت می‌شود . ویژگی دیگر که واقعا تمایل به این دارد که حالت دراماتیک بیشتری داشته باشند, این است که آن‌ها این صفحات و یا فلش خشم را در جایی که منفجر می‌شوند , دارند .

منبع سایت

جایی که افراد Im درگیر گروهی از بازرسان هستند که به طور فعال در حال نگاه کردن و تلاش برای درک یک مشکل مشترک شدید و شدید در کودکان و جوانان هستند . در حال حاضر , lets فقط ببینید آیا می‌توانم اسلاید خود را در اینجا پیشرفت دهم, متشکرم , در اینجا توضیح داده می‌شود و آنچه که می‌خواهم در مورد آن صحبت کنم , تنها کمی در مورد آنچه که ما در مورد هر یک از این موضوعات دیگر صحبت می‌کنیم و اینکه چگونه به چیزی به نام اختلال دوقطبی خردسال و برخی از مباحثات مربوط به این تشخیص مربوط می‌شود . برخی ویژگی‌ها در مورد این ویژگی که این گروه در اینجا نوشته شده‌است , و این تشخیص D.S.M. جدید از اختلال عصبی درهم شکسته. و با صحبت در مورد برخی مفاهیم تشخیصی و درمانی که از این اثر پیروی می‌کنند و نکات و دستورالعمل‌های ارزیابی را ارائه می‌کنند . بنابراین , lets با صحبت در مورد این که تحقیقات بالینی چیست شروع می‌کنند . بنابراین ویژگی مهم این است که پژوهش بالینی یک مطالعه از افراد است . و این واقعا برای کمک به محققان برای یادگیری شیوه‌های درمان این افراد طراحی شده‌است . تا از ظاهر شدن یا بدتر شدن بیماری آن‌ها جلوگیری شود . برای بهبود توانایی ما برای تشخیص و درک واقعا مکانیزم‌های این بیماری . خیلی متاسفم چیزی که به نظرم رسید این بود که باید به اینجا برگردم . بنابراین تحقیقات بالینی واقعا با یک ایده یا سوال در مورد یک اختلال آغاز می‌شود و برای ما این سوال را خواهید دید که این سوال چگونه تدوین شد . زمانی که یک شروع با این سوال آغاز می‌شود , سپس چیزی را تولید می‌کنید که به تفصیل پروتکل نامیده می‌شود. و این پروتکل واقعا می‌گوید که چرا این ایده یا پرسش مهم است و در حال حاضر درباره آن اطلاع دارد . همچنین به روش‌های روشنی اشاره می‌کند که می توان آن را در یک مطالعه و منطق علمی از جمله آن افراد در نظر گرفت . و چه کسی را نمی توان از این مطالعه حذف کرد و چرا . و اگر شما در مورد نحوه انجام این مطالعه و اینکه چگونه شرکت کنندگان در این مطالعه می‌توانند به طور ایمن مورد مطالعه قرار گیرند , یک دستور العمل خواهد شد . زمانی که thats انجام شد , این پروتکل برای شایستگی علمی آن مورد بررسی قرار می‌گیرد . این درست است که آیا این سوال به روشی که از لحاظ علمی معتبر بوده و همچنین برای امنیت آن توسط متخصصانی که واقعا هیچ سرمایه‌گذاری یا بخشی در خود این مطالعه ندارند , انجام شده‌است , واقعا دو نهاد مستقل . بنابراین اولین قدم در انجام تحقیقات بالینی , غربال کردن افرادی است که ممکن است واجد شرایط مشارکت باشند , برای گروه ما که به این معنی است که افراد ممکن است برای ابراز علاقه خود تماس بگیرند و ما می‌توانیم با آن‌ها در مورد whats درگیر در بخشی از مطالعه صحبت کنیم . گاهی اوقات افراد ما را ایمیل می‌کنند و سپس ما می‌توانیم با یک تماس تلفنی به آن‌ها برگردیم . پس از آن ما واقعا امیدواریم که اطلاعات درباره فرزند خود را یاد بگیریم . بنابراین یک متخصص بالینی آموزش دید و با والدین درباره فرزند یا فرزندان آن‌ها صحبت می‌کند . و اگر غربالگری تلفنی نشان می‌دهد که کسی واجد شرایط است یا احتمالا واجد شرایط است , پس ما آن‌ها را برای مواجه شدن با این جا دعوت می‌کنیم و مرور مفصل تری از سابقه پزشکی و روانی آن‌ها را انجام می‌دهیم . سپس در پایان آن روز می‌توانیم بگوییم که آیا کسی واجد شرایط مشارکت بیشتر است یا خیر . و آخرین چیزی است که مردم بعد از این نمایش در یک مطالعه واقعی ثبت‌نام می‌کنند . بعد از اینکه آن‌ها توضیح دادند , هر دو در نوشتن , چیزی به نام فرم رضایت‌نامه , بلکه گفتگو در مورد آن فرم رضایت . این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا سوالاتی بپرسند و در مورد چیزهایی که در انجام این مطالعه دخیل هستند , مطلع شوند و این فرآیند رضایت آگاهانه نامیده می‌شود . بنابراین , هنگامی که در مورد هر تحقیق بالینی فکر می‌کنیم و قطعا نحوه انجام کار در اینجا را بررسی می‌کنیم . پس چیز بعدی که می‌خواهم در مورد آن صحبت کنم این است که عصبانیت چیست ? و چرا ما آن را مطالعه می‌کنیم . و چیزی که در مورد این مساله قابل‌توجه است این است که این واکنش رایج , یک نشانه اختلالات روانی است .

منبع سایت

یکی از دلایلی که ما فکر می‌کنیم این کودکان کج‌خلق هستند این است که آن‌ها چیزهایی را در دنیا درک می‌کنند که مبهم هستند و دیگر کودکان به روش خنثی و یا مثبت درک می‌کنند - آن‌ها به روش خشمگین بیشتری درک می‌کنند . یک راه خصمانه دیگر . و با آموزش آن‌ها برای درک محرک‌های خنثی یا محرک‌های مبهم به شیوه‌ای مثبت ، آن‌ها می‌توانند این کار را با آن‌ها به دنیای واقعی انجام دهند و آن را به شرایط دیگر با افراد دیگر اعمال کنند .
کاری که ما می‌کنیم این است که آن‌ها این کار کامپیوتری را انجام دهیم و سپس قبل و بعد از تمرین مغز خود را اسکن کنیم . اسکن مغزی آن چیزی است که آر آی کاربردی نامیده می‌شود . این کار شامل هیچ سوزن یا هر گونه تشعشع نیست . اصلا ً دردناک نیست و برای بچه‌ها هم خیلی خطرناکه . ما این نوع مطالعات را با صدها کودک انجام داده‌ایم . در حقیقت هزاران کودک با استفاده از این تکنیک‌ها در سطح بین‌المللی مورد مطالعه قرار گرفته‌اند . پس اونا خیلی خطرناکه . بنابراین کاری که ما انجام می‌دهیم این است که این درمان آموزش مغزی جدید را امتحان می‌کنیم تا ببینیم آیا کودکان کم‌تر کج‌خلق می‌شوند یا نه . در عین حال ما نیز در حال توسعه رفتار شناختی ادراکی هستیم که شامل کمک به کودک برای توسعه استراتژی‌های جدید برای مقابله با زمانی که ناامید می‌شوند ، می‌باشد . و همچنین به آن‌ها کمک کنید تا یاد بگیرند چطور تحمل کنند که نسبت به حالا بیش از آنچه که در حال حاضر هستند ، نا امید شوند . بنابراین اینها تعدادی از انواع جدید روش‌های روان‌درمانی و روش‌های روان‌درمانی است که ما در حال توسعه هستیم تا به این کودکان مبتلا شده در این irritability سخت که آن‌ها دارند کمک کنیم .
Irritability در کودکان - دکتر الن Leibenluft
۱۷ ژوئن ۲۰۱۶
به یوتیوب نگاه کنید .
Transcript
Leibenluft : ما در کودکان زود رنجی را مطالعه می‌کنیم . Irritability زمانی است که کودکان به سختی تحمل ناامیدی را دارند . بنابراین یک مثال کلاسیک می‌تواند یک کودک باشد ، به عنوان مثال ، چه کسی یک بازی ویدئویی بازی می‌کند و والد به کودک می‌گوید که این کار را متوقف کند و تکالیف خود را انجام دهد . حالا ، هر بچه‌ای از این کار ناامید می‌شود . اما انواعی از کودکان که می‌بینیم به سختی تحمل آن را دارند . وقتی به آن‌ها گفته شد که باید کاری را که دوست دارند انجام دهند ، به شدت ناراحت می‌شوند . و آن‌ها اغلب می‌توانند خیلی احساساتی شوند . آن‌ها ممکن است طغیان خلقی داشته باشند - - گاهی با فریاد زدن و گاهی با کتک زدن. و کودکانی که مطالعه می‌کنیم مشکلات زیادی در این زمینه دارند . میزان ناامیدی که آن‌ها برای کودکان سن خود ندارند . و به همین دلیل در خانه مشکلاتی ایجاد می‌کند . آن‌ها درگیر مشکلات زیادی با پدر و مادر و خواهر و برادرهای خود می‌شوند . این یک وضعیت بسیار دشوار برای کل خانواده است . ما داریم سعی می‌کنیم دو چیز را واقعا ً درک کنیم . یکی از آن‌ها این است که ما سعی داریم درک کنیم که در مغز این کودکان چه می‌گذرد که در مقایسه با بچه‌های دیگر با مشکل بیشتری مواجه هستند . پس این یک چیز است ، برای اینکه بفهمم واقعا ً باعث این کار شده . و بعد کار دیگر این است که از آن دانش برای توسعه درمان‌های جدید استفاده کنیم . چون ، در نهایت ، این کاری است که ما می‌خواهیم انجام دهیم . ما می‌خواهیم به کودکان و خانواده‌های آن‌ها کمک کنیم وقتی که کودک با این نوع مشکل دست و پنجه نرم می‌کند . بنابراین یک هدف اصلی برای ما ایجاد راه‌های جدید برای درمان کودکانی است که دچار عصبانیت و عصبانیت می‌شوند .
webinar : Irritability شدید و DMDD در جوانان - دکتر کنت Towbin
۱۷ ژوئن ۲۰۱۶
به یوتیوب نگاه کنید .
Transcript
اختلالات شدید و درهم گسیخته در کودکان و جوانان
دکتر کنت Towbin : خوب ، همه بعد از ظهر بخیر . متشکرم که در این ابهام در مورد آنچه که در منطقه ما بعد از ظهر یک بعد از ظهر دوست‌داشتنی است ، استفاده کنید . با پیش‌بینی شاید سقوط بزرگ برف . دکتر کنت Towbin ، روان‌پزشک کودک و نوجوان ، و من در برنامه intramural در موسسه ملی بهداشت روانی کار می‌کنم .

منبع سایت

تحریک‌پذیری در اختلال آشفتگی روحی کودکان
۲۲ ژوئن ۲۰۰۷
به یوتیوب نگاه کنید .
رونوشت
پس از ده یا چهار سال , این حرکت در روان‌پزشکی کودک وجود داشت . تعدادی از رهبران مهم در این زمینه وجود داشتند که این ایده را داشتند که کودکان با تحریک‌پذیری بسیار شدید باید تشخیص اختلال دو قطبی را داده باشند . این نوعی بیماری افسرده افسرده در کودکان است . کودکانی که در تمام این مدت عصبانی هستند , این چگونگی ارائه اختلال دو قطبی را نشان می‌دهد . و این یک ایده بحث‌برانگیز بود . ما و دیگران یک سری مطالعات بر روی آن انجام دادیم . و اساسا ً آنچه ما یافتیم این است که این کودکان , این کودکان عصبانی , اختلال دوقطبی ندارند . آن‌ها نمی‌خواهند دیوانه شوند , که واقعا ً بخش اصلی اختلال دو قطبی است . در عوض , این کودکان بزرگ می‌شوند تا خطر اضطراب و افسردگی را افزایش دهند . آنچه که افسردگی تک‌قطبی نامیده می‌شود , افسردگی اساسی است نه افسردگی دو قطبی . بنابراین , به همین دلیل و به دلایل دیگر , در dsm - ۱ , تشخیص جدیدی به نام اختلال در بی‌نظمی اختلال ایجاد می‌شود . کوتاه است . و این کودکان واقعا ً بهتر از آن‌ها دچار اختلال دو قطبی هستند .
تحریک‌پذیری در مطالعه احساس کودکان
۲۲ ژوئن ۲۰۰۷
به یوتیوب نگاه کنید .
رونوشت
سی ان ان : یکی از چیزهایی که یاد گرفتیم این است که کودکانی که عصبانی هستند در تشخیص دقیق احساسات خود مشکل دارند . و به ویژه آن‌ها با آنچه پردازش می‌نامیم مشکل دارند . آن‌ها در پردازش چهره‌های عصبانی مشکل دارند . وقتی به چهره‌های عصبانی نگاه می‌کنند , چیزهای مختلفی از نظر آن‌ها به آن‌ها توجه می‌کنند - و از نظر نحوه واکنش آن‌ها به چهره عصبانی . بنابراین , برای مثال , کودکانی که بسیار عصبانی هستند , اگر صورت عصبانی وجود دارد , متمایل به فوکوس بر روی آن هستند . که در واقع درست از بچه‌هایی است که نگران هستند . اما درست است که بچه‌های عصبانی هستند . بنابراین صورت عصبانی واقعا ً توجه آن‌ها را جلب می‌کند . چیز دیگری که ما می‌دانیم این است که اگر کودکان به چهره‌های مبهم نگاه کنند , با چهره‌های شاد و چهره‌های عصبانی رو به رو می‌شوند - بنابراین شما این چهره‌هایی را دارید که از عصبانیت تا راضی هستند و همه آن‌ها را به طور تصادفی با هم ترکیب می‌کنید . دستور بده . و از مردم می‌خواهید به شما بگویند : آیا این چهره عصبانی است یا آیا این چهره خوشحال است ? و این چهره‌های مبهم , این چهره‌های در میانه , برخی از آن چهره‌هایی که کودکان سالم خواهند گفت , شاد هستند , کودکان عصبانی خواهند گفت که عصبانی هستند . بسیار خوب . همچنین می‌دانیم که بخش‌هایی از مغز وجود دارند که نسبت به کودکان خشمگین نسبت به کودکان خشمگین واکنش نشان می‌دهند . پس می‌توانیم شواهدی از این در سطح مغز ببینیم . بنابراین برای استفاده از این دانش برای طراحی و آزمایش یک درمان جدید - کاری که ما انجام داده‌ایم این است که ما برخی کاره‌ای مقدماتی انجام داده‌ایم , برخی کاره‌ای آزمایشی که ما با یک بازی رایانه‌ای که می‌تواند برای کمک به تغییر چگونگی دیدن چهره‌های عصبانی کودکان عصبانی استفاده شود . و ما یک مطالعه کوچک , یک مطالعه باز انجام دادیم تا ببینیم آیا این ممکن است کمک کند یا نه. اگر ما تغییر دهیم که کودکان عصبانی چهره‌های عصبانی یا چهره‌های مبهم را می‌بینند - - اگر تغییر کنیم - شاید کم‌تر عصبانی شوند . و به نظر می‌رسید که کار می‌کند . اما مطالعه خیلی زود بود . هیچ شاهد علمی مناسبی در آن نبود . بنابراین آنچه که ما انجام می‌دهیم این است که یک مطالعه بزرگ‌تر و یک مطالعه دقیق‌تر انجام می‌دهیم تا ببینیم آیا می‌توانیم ببینیم کودکان عصبانی این چهره‌های مبهم را می‌بینند یا نه. و چگونه آن‌ها را عصبانی کنند .
یکی از دلایلی که ما فکر می‌کنیم این کودکان عصبانی هستند این است که آن‌ها " چیزهایی را در دنیا می‌بینند که مبهم هستند که دیگر کودکان به روش مثبت‌تر یا مثبت ادراک می‌شوند - آن‌ها " با حالتی عصبانی تری مواجه می‌شوند . یک روش خصمانه تر .

منبع سایت

UMA VAIDYANATHAN : بسیار خوب . من از قطع کردن شما در اینجا متنفرم ، اما در ساعت ۱۲ : ۵۷ ام . بنابراین می‌خواهم مطمئن شوم که در زمان مناسب به پایان می‌رسم . بنابراین اگر می‌خواهید جلوتر بروید و slides خود را در این مرحله به اشتراک بگذارید ، همه مجریان خود را بر روی صفحه نمایش خواهیم گذاشت . امروز از شما برای ارائه یک سخنرانی فوق‌العاده متشکرم . می‌دانید ، چه نوع مرا تحت‌تاثیر قرار داد ، به عنوان یکی از سوالاتی که شما با استفاده از همه این اختلالات به دست می‌آورید ، " خوب ، بسیار خوب ، شما می‌خواهید با استفاده از تمام این اختلالات ، اختلال در اختلالات و همه آن چیزها را بررسی کنید ، اما عملا ً صحبت کنید، استخدام افراد برای مطالعات مانند این مشکل است . منظورم این است که ، آیا شما تنها کسی را که می‌آید می‌برید ؟ " می‌دانید ، این قبیل چیزها ، مانند یک رویکرد خاص و در مورد این که همه به آن نزدیک می‌شوند . من فکر می‌کنم ، ارسطو و لیزا ، هر دوی شما نشان دادید که لزوما ً اینطور نیست . اساسا ً بستگی به این دارد که شما چه چیزی را آزمایش می‌کنید . فرضیات شما و انواع اختلالات . لیزا ، واضح است که شما از ترس و اضطراب بیش از حد نگران هستید تا بتوانید بیماری شیزوفرنی را در بر داشته باشید، در حالی که ارسطو این مکالمه بود . به نوعی به سوال خودم در اینجا پاسخ می‌دهم ، اما خوب است ببینم که این کار به هیچ وجه برایم سخت نیست . آیا شما هیچ نظری دارید که به آن اضافه کنید ؟ همه شما الان خفه می‌شوید ، فقط FYI .
aristotle VOINESKOS : من می‌توانم یک چیز را اضافه کنم . یکی از چیزهایی که ما در هر سایت انجام می‌دادیم ، هر ۶ ماه در حال بررسی استخدام مان و بررسی سازه‌هایی است که ما به اندازه‌گیری آن علاقه‌مند هستیم ، تا اطمینان حاصل کنیم که دامنه خوبی داریم ، و سپس اگر نیاز داشته باشیم می‌توانیم استراتژی‌های استخدام مان را به عنوان لزوم تغییر دهیم . چیز دیگری که من به آن اشاره کردم ، در واقع ، که شاید بی‌ربط است ، حتی در درون طیف اسکیزوفرنی وجود دارد ، که به نظر من تفاوت قابل‌توجهی بین بیماران اول و مزمن وجود دارد ، بنابراین مطالعه ما بر روی افراد بیشتر در شروع بیماری متمرکز است ، و من فکر می‌کنم آنچه که NIMH از ما خواسته تا این کار را به خوبی انجام دهیم .
meredith wallace : از دیدگاه خوشه‌بندی ، من فکر می‌کنم که خوشه‌های که شما شناسایی می‌کنید ، تنها به همان اندازه که نمونه شما قابل تعمیم است ، مفید هستند . بنابراین اگر شما یک نمونه را کنار هم قرار دهید اما کاملا ً عاری از هر چیزی هستید که ممکن است در جمعیت مشاهده کنید ، اما شما باید بدانید که نمونه آن چه چیزی را توضیح می‌دهید ، در حالی که اگر شما این کار را کردید ، ممکن است در برخی از کارهایی که لیسا و ارسطو در آن صحبت می‌کنید ، محدود شوید . اما اگر خوشه‌بندی را انجام داده باشید ، این می‌تواند یک شاخص طبیعی‌تر از چیزی باشد که the اصلی در آن حوزه هستند .
UMA VAIDYANATHAN : Thats نقطه بسیار خوبی است. بنابراین به طور کلی برای هر نوع از آمار ، نه فقط برای خوشه‌بندی ، هر نوع روش ، شما فقط می‌خواهید تا حد ممکن تنوع داشته باشید ، چون همه آمار ما به واریانس تکیه دارد . قبل از اینکه به پایان روز برسیم قبل از اینکه به پایان برسد ، دو نظر دیگر داشته باشیم . افرادی که وارد سیستم می‌شوند ، لطفا ً وب سایت RDoC را به طور منظم چک کنید ، به خصوص در بخش به نام گزینه سرمایه‌گذاری ، که احتمالاً شما به آن علاقه‌مند خواهید بود . یک RO۳ thats وجود دارد که در حال حاضر برای تجزیه و تحلیل داده‌های ثانویه فعال است که در آن شما می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید و در امتداد خطوط تمام مجریان خود مطالعاتی انجام دهید . بنابراین وب سایت ما را بررسی کنید و همچنین ماتریس newly جدید ما را چک کنید . واقعا ً جالب است . خیلی بهتر از گذشته . بنابراین تنها به گوگل بروید و در " ماتریس RDoC " تایپ کنید . اولین ضربه را می‌توانید در گوگل ببینید . پس روی آن کلیک کنید ، احساس آزادی کنید و روی آن کلیک کنید . Its در حال حاضر ساختار Wikipedia بیشتری دارد . به هر حال ، امروز از این بابت خیلی متشکرم .

منبع سایت

کاری که من تاکنون انجام داده‌ام ، واقعا ً این روش‌ها را نشان داده و توسعه داده‌است ، اما گام بعدی آن است که واقعا ً آن‌ها را به مجموعه داده‌های بزرگ‌تر اعمال کند ، شاید یکی از آن‌ها مستقیما ً مرتبط با RDoC ، مقایسه زیر گروه‌های مشخص‌شده در نتایج مختلف مرتبط ، و مهم‌تر از همه ، برای اعتبار سنجی یافته‌های به‌دست‌آمده باشد . خوشه‌بندی بسیار اکتشافی است ، بنابراین واقعا ً مهم است که یک نمونه توسعه داشته باشیم و سپس امیدوارانه یک نمونه اعتبار سنجی داشته باشیم ، بنابراین می‌توانید ببینید که آن دسته مرتبط هستند .
UMA VAIDYANATHAN : نویسنده : متشکرم . این یک ارائه عالی بود . تو ما رو با یه جور مفاهیم پیچیده در یک روش واقعا ً خوب پیاده کردی ، صادقانه بگم. بنابراین ، بله ، ما تعدادی سوال برای شما داریم که در اینجا در حال بررسی هستند . برخی از آن‌ها مربوط به ویژگی‌های داده‌ها ، از جمله استفاده از توزیع‌های نرمال log یا تغییر دادن داده شما به نوعی مانع از نوعی کمک هستند ، و همچنین ، relatedly ، شما می‌دانید چه زمانی برای استفاده از یک توزیع نرمال در مقابل یک توزیع مورب چگونه باید از توزیع نرمال استفاده کنید ؟
meredith wallace : اینها سوالات عالی هستند . اول ، سوال این که آیا داده‌های خود را تغییر دهید یا خیر . صراحتا ً، من فکر می‌کنم که نظرات و دیدگاه‌های متفاوتی در این مورد وجود دارد . من می‌توانم نظر شخصی خودم را به شما بگویم . زمانی که خوشه‌بندی را انجام می‌دهید ، ایده این است که شما می‌خواهید ناهماهنگی در نمونه خود را درک کنید . زمانی که کاری را مانند تبدیل log انجام می‌دهید ، ناهماهنگی در نمونه خود را تغییر می‌دهید . یک تحول log ، با ماهیت خود ، چیزهای متفاوتی را با متغیرهای پایین ، مشاهدات کم‌تر از ۱ ، نسبت به مشاهدات بیشتر از ۱ انجام می‌دهد . پس آن انواع تبدیلات ، آن‌ها ناهمگونی را تغییر می‌دهند . اگر دلیلی وجود داشته باشد که شما واقعا ً باور داشته باشید که داده‌های تغییر یافته نسبت به داده‌های اصلی معنادار هستند ، و شما فکر می‌کنید که خوشه‌های مبتنی بر داده‌های تغییر یافته معنی‌دار هستند ، به هر وسیله این کار را انجام می‌دهند ، اما شما باید آگاه باشید که این تحولات ، ناهمگونی را تغییر می‌دهند . و بعد ، با این سوال که چطور می ‌توان از یک توزیع نرمال یا یک توزیع نامتوازن استفاده کرد ، منظورم این است که من واقعا ً آن را ساده کردم و فقط در مورد توزیع‌های نامتوازن صحبت کردم ، اما چندین تن از توزیع‌های نامتقارن و نامتوازن مختلف در آنجا وجود دارد . نکته جالب در مورد مدلسازی ترکیب این است که شما می‌توانید تناسب مدل را با هم مقایسه کنید . بنابراین با مجموعه‌ای از متغیرها ، شما می‌توانید یک مدل ترکیبی را براساس یک توزیع نرمال مناسب کنید . شما می‌توانید آن را براساس یک توزیع T متناسب کنید . شما می‌توانید آن را براساس یک نرمال مورب تنظیم کنید ، یک T مورب ، یک گاوسی ، منظورم تمام موارد مختلف است ، و شما می‌توانید بروید و می‌توانید آن BICs را مقایسه کنید تا ببینید کدام یک از آن‌ها مناسب است . و همچنین می‌توانید صادقانه نگاه کنید ، به این که چند خوشه چطور این کار را انجام می‌دهند ، نگاه کنید . آیا راه‌حل واقعا ً معنی‌دار هستند ؟ آن‌ها به ما چه می‌گویند ؟ هیچ کدام از آن‌ها چیزهای جدیدی را به ما می‌گویند ؟ اگر در واقع یک پیغام گیر مهم در خانه داشته باشد ، امیدوارم مردم بتوانند از این کار دست بردارند ، این است که خوشه‌بندی واقعا ً اکتشافی است ، و من فکر می‌کنم به همین دلیل بهتر است که ماهیت اکتشافی آن را بپذیریم ، صادق باشیم و در مورد آن باشیم ، که هدف از خوشه‌بندی ، تولید فرضیاتی است . شما قصد ندارید در اینجا هیچ مشکلی را حل کنید . شما فقط سعی دارید فرضیات ایجاد کنید و از آن در همان ماهیت اکتشافی استفاده کنید .
UMA VAIDYANATHAN : یک سوال آخر این است که ما در ساعت ۱۲ : ۵۶ قرار داریم و قرار است در ساعت ۱ به پایان برسد ، بنابراین فقط در مورد آن اظهار نظر می‌کنیم . افراد سوال می‌پرسند ، چه چیزی در مورد استفاده از چیزی مانند یک آنالیز کلاس پنهان ، یا مدل ترکیبی عامل چه؟ در مورد آن‌ها چه فکر می‌کنید ؟
meredith wallace : بله ، آن‌ها گزینه‌های خوبی هستند . به نوعی از تجزیه و تحلیل کلاس پنهان فکر می‌کنم ، به این فکر می‌کنم که بیشتر در مورد گروه‌بندی متغیرها با هم در مقابل گروه‌بندی افراد با هم باشیم ، بنابراین ممکن است چیزی برای فکر کردن در مورد آنچه که می‌خواهید انجام دهید ، وجود داشته باشد .

منبع سایت

آن‌ها به خصوص در یک برنامه آماری در دسترس هستند . با این حال , متاسفانه , من فکر می‌کنم که ممکن است من تنها کسی باشم که با استفاده از آن‌ها در این نوع از تحقیقات از آن‌ها استفاده می‌کند . آن‌ها در مناطق دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرند , اما من امیدوارم که افراد بتوانند این توزیع مدل نامتوازن را در زمانی که واقعا فکر می‌کنند که خوشه‌های زیرین ممکن است به طور مورب پیروی کنند , در نظر بگیرند . دومین چیزی که من بر روی آن کار کردم این است که الگوریتم انتخاب متغیر جدید را توسعه دهیم , اما به طور خاص از الگوریتم‌های انتخاب متغیری که خودشان , براساس توزیع‌های دهگانه اساسی هستند , می‌خواهم . و در داخل آن دو الگوریتم را توسعه دادم . اولی برای نشان دادن مجموعه‌ای از متغیرها برای خوشه‌بندی استفاده می‌شود , اما به طور خاص , من متغیرهایی را می‌خواهم که برای خوشه‌بندی نامتوازن مفید هستند , و این الگوریتم به طور کامل از نوع داده صرف‌نظر می‌کند . بنابراین برای مثال my , شما می‌توانید از این الگوریتم در تمام 70 متغیر برای انتخاب زیرمجموعه‌ای از thats مفید برای خوشه‌بندی نامتوازن استفاده کنید , یا می‌توانید این الگوریتم را در متغیرهای گزارش خود , درون متغیرهای actigraphy , در متغیرهای polysomnography اعمال کنید , تا ببینیم راه‌حل‌های مختلف خوشه‌بندی پدید می‌آیند , و سپس می‌توانید آن را مقایسه کنید. این می‌تواند اطلاعات جالبی درباره ناهماهنگی در نمونه شما فراهم کند , و اینکه چگونه این تفاوت‌ها بسته به ابزاری که برای جمع‌آوری داده‌ها استفاده می‌کنید , تغییر می‌کند . الگوریتم دوم که من توسعه دادم , من دوست دارم فکر کنم کمی بیشتر از لحاظ بالینی شهودی است , و این الگوریتم براساس این ایده است که شما می‌توانید چندین مجموعه از متغیرهای plausible مختلف را در آرایه شما از تمام متغیرهای مورد نظر داشته باشید , و علاوه بر این , من می‌خواهم مجموعه‌ای از متغیرها را داشته باشم که حداقل یکی از انواع داده‌ها را در نظر بگیرید که به آن‌ها علاقه‌مند هستند . بنابراین , در مورد من , با داده‌های AgeWise , حداقل یک گزارش خود - actigraphy , و متغیر polysomnography خواهد بود . این اسلاید نشان می‌دهد که وقتی من اولین الگوریتم را اعمال کردم که به طور کامل از نوع داده صرف‌نظر می‌کند , سه متغیر polysomnography را شناسایی کرد . و من فکر می‌کنم این واقعا مهم است که برجسته شود چون , anecdotally , چیزی که من متوجه‌شده‌ام این است که افراد تمایل دارند در داخل یک نوع داده بهتر دسته‌بندی شوند, نه از طریق یک نوع داده . بنابراین این الگوریتم تنها سه متغیر polysomnography را انتخاب کرد , حتی اگر می‌توانست سایر انواع داده را نیز انتخاب کند . سپس با استفاده از این سه متغیر , من یک مدل خوشه‌بندی نامتوازن را برازش می‌کنم , و می‌بینیم که چهار خوشه را اساسا براساس میزان خواب دلتا شناسایی کردیم که به طور کامل به تشخیص بی‌خوابی گزارش‌شده مربوط بودند . این اسلاید , متغیرهایی را نشان می‌دهد که زمانی که از الگوریتم دوم که من مورد بحث قرار گرفتم , انتخاب شدند , همانی که در واقع نوع داده را در نظر می‌گیرد و یکی از هر نوع داده را برای استفاده در مدل خوشه‌بندی بکار می‌برد . در اینجا پنج متغیر انتخاب شدند , و چیزی که من می‌خواهم در اینجا برجسته کنم این است که سه مورد از آن پنج متغیر زمان خواب یا دقایق خواب بودند , اما این براساس هر دو گزارش خود - actigraphy , and و polysomnography بود . بنابراین من احساس می‌کنم که هر سه این سه متغیر تاخیر خواب برای آشکار کردن ناهماهنگی در نمونه مورد استفاده قرار می‌گیرند , و برای شناسایی این گروه‌ها , به من نشان می‌دهد که ممکن است در تحقیقات آینده چیزی وجود داشته باشد , زمانی که تلاش می‌کنیم مکانیزم‌های بیماری و درمان‌های جدیدی را که می‌توانیم توسعه دهیم , بررسی کنیم . از لحاظ کار آینده , من امیدوارم کدی که برای انجام این الگوریتم نوشته بودم را بسازم , امیدوارم که بتوانم آن را در دسترس قرار دهم , اما هنوز کاملا آنجا نیستیم .

منبع سایت

با این داده‌ها , ما می‌خواستیم از خوشه‌بندی برای نشان دادن زیرگروه‌های بالقوه جالب توجه کنیم که ممکن است بر پایه تمام این انواع داده‌های مختلف باشند , و سپس ببینید که چگونه این زیرگروه‌های ممکن است به تشخیص قبلی بی‌خوابی ما مرتبط باشند . همانطور که لیزا اشاره کرد , خوشه‌بندی می‌تواند یک روش واقعا ً خسته‌کننده برای استفاده باشد . چالش‌های زیادی وجود دارند که همراه با آن هستند , و زمانی که داده‌های کمی دارید , این چالش‌ها تنها افزایش می‌یابند . یکی از چیزهایی که به نظر من داده‌کاوی به ویژه برای خوشه‌بندی چالش برانگیز است این است که داده‌ها اغلب بسیار چوله هستند . بنابراین به عنوان یک محقق , واقعا ً مهم است که به این فکر کنید که آیا این متغیرها همچنان چولگی دارند , حتی در یک نمونه بسیار همگن , یا اینکه آیا فکر می‌کنید چولگی که مشاهده می‌کنید در واقع نتیجه چند نمونه فرعی توزیع می‌شود . برای اینکه تصویر کوچکی به شما بدهم , در اینجا یک نمودار پراکندگی داریم . به نظر می‌رسد که این دو متغیر به شدت چوله هستند . اگر بخواهیم فرض کنیم که این چولگی ایجاد می‌شود , یا نتایج یک سری از خوشه‌های عادی , ممکن است چیزی شبیه این را مشاهده کنیم . بنابراین می‌توانید ببینید که ما سه خوشه در اینجا داریم , قرمز , آبی و سبز و چولگی در این نمونه کامل با داشتن این سه خوشه به‌طور معمول با مقادیر زیاد تغییرات زیاد توضیح داده می‌شود . با این حال , زمانی که این نتیجه را مشاهده می‌کنم , من فکر می‌کنم که این تنها یک نمایش بزرگ از آنچه واقعا ً اتفاق می‌افتد و اینکه این زیرگروه‌های زیربنایی واقعا ً ممکن است واقعاً در این نمونه باشند , مهم نیست , زیرا حداقل در تجربه من , این دو متغیر همیشه به شدت چوله هستند . در این مورد , ما می‌توانیم از یک مدل ترکیبی استفاده کنیم که براساس توزیع چوله - در اینجا است - و اگر اجازه توزیع چوله در مدل خوشه‌بندی را بدهیم , می‌توانیم ببینیم که این نمونه در واقع یک نمونه پیوسته و پیوسته بوده و هیچ زیر گروه واقعی واقعی درون نمونه وجود ندارد . بنابراین علاوه بر پرداختن به داده‌های چوله که شما با آن‌ها به دست می‌آورید , یک مساله دیگر این است که, براساس ماهیت نرم‌افزار که از ما می‌خواهد داده‌ها را در چندین واحد تحلیل ثبت کنیم , تعداد زیادی از متغیرهای دسته‌بندی پتانسیل وجود دارند که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید . و قطعا ً این امکان وجود دارد که بسته به زیرمجموعه خاصی از متغیرهای خوشه‌بندی که از آن‌ها استفاده می‌کنید , ممکن است تفاوت‌های متفاوتی را نشان دهید , اما به همان اندازه زیرگروه‌های ممکن از نظر آماری پذیرفتنی است. پس به این دلیل , من فکر می‌کنم که استفاده از چیزی مثل یک الگوریتم انتخاب متغیر یا کاهش ابعاد مهم است , اما همانطور که بعدا ً صحبت خواهم کرد , چالش‌های زیادی نیز با آن وجود دارد . و در نهایت , شما می‌توانید از مدل آماری استفاده کنید , اما یک چیز ناامید کننده در مورد خوشه‌بندی این است که تنها به این دلیل که یک راه‌حل دریافت می‌کنید , به این معنی نیست که این کار بالینی مفید و معنادار است , تا حدی که در واقع به چیزی مربوط می‌شود که شما به آن اهمیت می‌دهید یا اینکه چیز جدیدی را به شما یاد می‌دهد . من در حال تلاش برای ایجاد راه‌حل‌هایی برای این چالش‌ها برای خوشه‌بندی هستم , و در درجه اول برای افزایش استفاده از توزیع‌های چوله مدل ترکیبی کار کرده‌ام . این روزها وجود دارند . می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید .

منبع سایت

UMA VAIDYANATHAN : عالی است. باز هم برای حرف زدن عالی از شما تشکر می‌کنم . این واقعا ً یک شغل عالی بود . مردیث ، من فکر می‌کنم حالا دیگر بیدار شده‌ای .
لیزا wallace : لیزا , خیلی از شما بابت این مقدمه شگفت‌آور به صحبت‌های من تشکر می‌کنم . من از آموزش استفاده می‌کنم و در حال حاضر استادیار بخش روان‌پزشکی دانشگاه پیتسبورگ هستم , و تحقیقات من در درجه اول بر توسعه و اعمال روش‌های آماری برای خوشه‌بندی تمرکز دارد , و من بر روش‌های خوشه‌بندی در چارچوب RDoC تمرکز کرده‌ام . درست است که همه در یک صفحه هستند , من فقط می‌خواستم یک دقیقه کوتاه برای صحبت در مورد این که خوشه‌بندی چیست . خوشه‌بندی روشی است که می توان از آن برای آشکار کردن زیر گروه افراد با ویژگی‌های مشابه استفاده کرد و شما می‌توانید به این زیرگروه در نظر بگیرید که با مرزه‌ای طبیعی از هم جدا می‌شوند . به عنوان مثال , اگر هر کسی که این webinar را تماشا کند می‌تواند تعداد دقایقی را که در شب گذشته به‌خواب‌رفته بودند را تایپ کند , و چند دقیقه بعد از اینکه آن‌ها به خواب رفتند , من می‌توانستم آن پایگاه‌داده را بردارم و سپس از روش‌های خوشه‌بندی استفاده کنم تا مشخص کنم که چند زیر گروه یا خوشه ممکن است در این نمونه وجود داشته باشد. بنابراین , برای مثال , من ممکن است دو خوشه پیدا کنم و شاید یکی از این خوشه‌ها به طور کلی خیلی زود به خواب رود , اما بعد از آن , آن‌ها خیلی زود در نیمه‌های شب بیدار می‌شوند , و شاید دیگر خوشه مدتی طول بکشد تا به خواب رود , اما بعد از خواب بیدار می‌شوند . بنابراین این یک نمونه از استفاده از خوشه‌بندی برای پیدا کردن زیر گروه افراد با ویژگی‌های خواب مشابه خواهد بود . روش‌های خوشه‌بندی واقعا برای RDoC مناسب هستند زیرا در یک نمونه شما می‌توانید از آن‌ها برای تعیین اینکه آیا واقعا یک زنجیره از نشانه‌ها و نشانه‌ها وجود دارد یا در واقع زیر گروه‌های مجزا در آن نمونه وجود دارد , استفاده کنید . و اگر شما تنها به چیزی مانند خود گزارش نگاه می‌کنید , ممکن است زیر گروه‌هایی پیدا کنید که مشابه تشخیص DSM موجود ما هستند . اما نکته جالب در مورد RDoC این است که محققان را به بررسی سطوح مختلف اطلاعات تشویق می‌کند , بنابراین با استفاده از خوشه‌بندی می‌توانید زیر گروه جدیدی پیدا کنید که مبتنی بر تمام انواع مختلف اطلاعات هستند . این می‌تواند واقعا آموزنده باشد , به خصوص اگر بتوانید این زیرگروه را به نتایج مربوطه ربط دهید . این کار ممکن است به شما کمک کند تا فرضیاتی در مورد مکانیسم بیماری‌های اساسی و یا روش‌های درمانی ایجاد کنید که بتوانید آن را توسعه دهید و سپس افراد را هدف قرار دهید تا با ویژگی‌های هر گروه مطابقت داشته باشند. روش‌های مختلف خوشه‌بندی زیادی وجود دارد . من عمدتا بر روی مدل‌سازی ترکیبی تمرکز کرده‌ام . مدلسازی Mixture یک روش خوشه‌بندی است که مبتنی بر یک احتمال است , و به دلیل آن با مفروضات توزیعی , و رایج‌ترین فرض که مردم ایجاد می‌کنند این است که خوشه‌های آن‌ها به طور معمول توزیع شده‌اند . نکته جالب در رابطه با این احتمال این است که مقایسه مدل‌ها آسان‌تر است , و به نظر من , انتخاب تعداد خوشه‌ها در نمونه شما آسان‌تر است . به منظور نشان دادن و توسعه برخی از این روش‌های خوشه‌بندی , همانطور که ممکن است حدس بزنید , براساس مثال اول من , با بسیاری از داده‌های خواب کار کرده‌ام , و به طور خاص , من از مجموعه داده‌های AgeWise استفاده کرده‌ام . و نمونه آماری که من امروز از AgeWise صحبت خواهم کرد , 216 نفر از بزرگسالان مسن‌تر , بدون بی‌خوابی است , و در این بزرگسالان مسن‌تر , 70 ویژگی که ممکن است مرتبط باشند را شناسایی کردیم ; actigraphy که یک معیار رفتاری برای خواب است , و همچنین polysomnography , که یک اندازه‌گیری فیزیولوژیکی از خواب است .

منبع سایت

لیزا McTEAGUE : در واقع ، its یک سوال واقعا ً مهم است و ما آن را خیلی زیاد می‌کنیم . این یکی از دلایلی است که به نظر من ، داشتن اندازه‌های چندگانه واقعا ً ضروری است . بنابراین در حالی که ما شاهد تضعیف روحیه ، پوست ، و ضربان قلب هستیم ، در واقع شاهد اغراق ، حتی در چندین ضربه روحی ، در EMG ، یا subovert چهره چهره خود هستیم ، و همچنین آن‌ها را در رتبه‌بندی ذهنی خود از adversiveness ، adversiveness تجربه و برانگیختگی مشاهده می‌کنیم . پس از آن منظر ، ما آن را به عنوان تابعی از تجزیه تفسیر کردیم .
UMA VAIDYANATHAN : همان فرد همچنین اظهار داشت که احتمالا ً با مرحله رشد در معرض ضربه روحی متفاوت است .
لیزا McTEAGUE : بسیار متاسفم . من این را می‌شنوم .
UMA VAIDYANATHAN : آن‌ها اظهار داشتند که احتمالا ً با مرحله رشد در معرض ضربه روحی متفاوت است ، بنابراین نمی‌دانم آیا اطلاعاتی دارید که با آن حرف می‌زند یا نه.
لیزا McTEAGUE : کاملا ً درست است . افراد آسیب‌دیده از ضربه مغزی یک خط سیر تکاملی کاملا ً متفاوت دارند ، به طور متوسط ، زمانی که آن‌ها ۱۱ ساله بودند و در واقع در زمان شروع حادثه پس از حادثه به درستی شروع به کار کردند . و بنابراین آن‌ها متحمل استرس پس از حادثه شده‌اند ، اما آن‌ها متحمل بیش‌ترین آسیب روحی در طول عمر شده‌اند . این یک نکته بسیار مهم است .
UMA VAIDYANATHAN : بسیار خوب . فرد دیگری پرسید : آیا می‌توانید اطلاعات بیشتری در مورد این که چطور در آینده استخدام خواهید کرد و اطلاعاتی که برای بررسی این ایده‌ها به روش RDoC دارید ، بدهید ؟
"لیزا McTEAGUE " ( LISA McTEAGUE ): در واقع باید بگویم که من باید احساساتی را که از بسیاری از مردم شنیده بودم ، منعکس کنم و در این مورد هم با مجریان این جا صحبت کرده‌ایم . ما همچنین برای پیدا کردن روش‌هایی که واقعا ً کار می‌کنند تلاش کرده‌ایم و یکی از دلایلی که من واقعا ً هیجان‌زده بوده‌ام ، در واقع ، درباره روش‌های Merediths ، و ما در واقع درباره استفاده از او صحبت کرده‌ایم . و بنابراین ما می‌خواهیم تعداد زیادی از روش‌های خوشه‌بندی را انجام دهیم ، و باید بگویم ، its واقعا ً مستلزم این است که ما بیرون از همکاران معمولی خود مانند دپارتمان‌های مهندسی نگاه کنیم ، افرادی که مدل‌سازی شبکه گسترده را انجام داده‌اند . و بنابراین من فکر می‌کنم که این یک سوال باز است و ما در حال بررسی یک محدوده کامل از آن‌ها هستیم . من هم عذرخواهی می‌کنم . پاسخ صریح و صریح نبود .
UMA VAIDYANATHAN : نکته دیگری که در مورد داده‌های شما بسیار جالب بود این بود که didnt self همیشه با واکنش‌پذیری فیزیولوژیکی ارتباط دارد . چه پیامدهایی به طور کلی به طور کلی در مورد چیزهایی مانند تشخیص ، یا ، شما می‌دانید ، که بیشتر بر روی گزارش خود - گزارش ، برای بهتر یا بدتر است .
(Lisa McTEAGUE ): من قطعا ً نمی‌گویم که این درخواست اعتبار تشخیص را مورد سوال قرار می‌دهد ، اما من فکر می‌کنم این به این معنی است که باید به خاطر داشته باشیم که مداخله چه معنایی دارد . هنگامی که از آن‌ها پرسیدیم ، برای مثال ، واحدهای ذهنی پریشانی در طول مواجهه با درمان ، اگر به طور کامل با آنچه در فیزیولوژی شان می‌بینیم کاملاً مغایر است ، در حقیقت به مکانیسم‌هایی که معتقدیم برای ترمیم نشانه‌ها ضروری هستند عمل می‌کنیم . بنابراین من فکر می‌کنم که ، شما می‌دانید ، البته ، من psychophysiologist هستم ، Id دوست دارم این روش‌ها را در زمینه مداخله بیشتر مورد استفاده قرار دهم .
UMA VAIDYANATHAN : بسیار خوب . بسیار خوب . و یک سوال آخر قبل از اینکه به راهمان ادامه دهیم . آیا تفاوت‌های نژادی یا نژادی در داده‌های شما را مورد بررسی قرار داده‌اید ؟
لیزا McTEAGUE : نمونه عمدتا ً قفقاز است، که با آمار جمعیتی در Gainesville فلوریدا سازگار است . به طور شگفت‌انگیز ، در حقیقت ، covary همراه با این کاهش دفاعی و discordance ، و به همین ترتیب وزن آسیب‌شناسی عاطفی ، بلکه استرس زندگی جمعی و محرومیت کلی در محیط نیز به دنبال این مساله است .

منبع سایت