下咽癌治疗的临床决策

下咽癌是一种预后较差的头颈部肿瘤。目前下咽癌治疗的临床决策还存在很多不规范和不合理的问题。运用循证医学的原则来指导和规范下咽癌治疗的临床决策,以期提高患者的治疗效果、降低医疗费用及提高生活质量。     

氧化型低密度脂蛋白：致动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化的双重作用

研究证明,氧化型低密度脂蛋白（oxLDL）,而不是低密度脂蛋白,是致动脉粥样硬化的独立危险因素。oxLDL主要通过巨噬细胞上的清道夫受体摄入oxLDL,引起血管壁泡沫细胞的堆积和脂纹的形成;oxLDL还改变了内皮细胞、平滑肌细胞、血小板的多种功能,使之释放多种致炎细胞因子,促进了炎症细胞的趋化和聚集。但最近有报道认为,口服免疫耐量的oxLDL可弱化早期和晚期动脉粥样硬化。因此,oxLDL不仅能导致动脉粥样硬化,在某些情况下,还具有抗动脉粥样硬化的作用。本文从辩证法的角度出发,系统的阐述oxLDL的这一双重作用。     

大脑视觉词形区及其在阅读神经网络中的作用

大脑梭状回中部被认为是视觉词形加工区(Visual Word Form Area, VWFA)。近年来的研究对VWFA的功能提出了质疑, 研究者开始关注VWFA作为复杂阅读网络的一部分与其它脑区的动态联结机制, 主要集中在三个方面：一是梭状回中部对于视觉词形选择性敏感的本质; 二是它在词汇阅读的神经网络中的作用; 最后是语言经验对于VWFA认知神经功能的塑造作用。结合以上研究的最新进展, 文中指明从动态神经网络的角度揭示大脑功能成为今后认知神经科学研究的最新取向。     

补“短”和用“短”

（1）计算机公司主管雇人补“短” 某计算机公司的一位女推销员在与客户周旋时游刃有余,谈笑风生,可就是一接触文字工作便一筹莫展、畏首畏尾。     

父母-儿童共同活动中的互动与儿童的数学学习

本研究运用结构性观察方法对两组4岁儿童与父母在四种活动中的互动进行了分析与比较。一组儿童为书面数符号测查高分者,二组儿童为书面数符号测查低分者。85对父母一儿童对子参加了4个各有15分钟的共同活动,阅读、数学题、纸和积木,并完成一个微型问卷。结果表明,在这些活动中包含了多种数学知识学习和多种以父母为主导的互动策略;两组对子之间在数学事件频次上无差异,但一组父母更多地运用了一些积极策略,二组父母更多地运用了一些消极策略;二组中有更多儿童对互动表现出消极回应和注意力问题。两个组的父母在家中与儿童一起进行诸如阅读和做数学题的共同活动的频次与质量上表现出差异。     

鲜花慢慢开

他和她恋爱到第二年的时候,他下岗了。她闷闷不乐起来,觉得没有一种安全感了。他知道了她的心思,他搂着她,坚强地说道:“等我吧,我会早日回来娶你的。”第二天,他便离开了小城。他先是去了南方,不久又去了上海,只要是赚钱的工作他都干,做过广告商,也当过推销     

联想启动与知觉启动的比较研究

采用快速命名方法探讨不同加工水平对联想启动效应的影响。被试分别在深、浅加工条件下学习一系列颜色词,然后完成颜色命名和再认任务,并设立词命名任务,以比较联想启动和知觉启动的异同。结果表明,在颜色命名任务中,深、浅加工条件下均可形成对颜色词的启动效应,但浅加工条件下的再认成绩明显低于深加工,出现了联想启动和再认的分离现象。词命名表现出与颜色命名相似的结果,但它们在有意识回忆方面仍存在一定的差异,提示知觉表征系统单独并不能支持联想启动,联想启动可能是多个记忆系统共同作用的结果。     

篮球运动员对假动作任务的知觉预期优势

进行了三项实验以探讨篮球运动员知觉预期优势的原因,实验一通过对假动作任务和无假动作任务的预期正确率和自信心程度分析发现所有被试在假动作任务中的正确率和自信心程度均小于无假动作任务,假动作任务中运动员在这两个指标上均优于新手且趋势更满足二次曲线。实验二通过多重任务方法比较了点刺激和运动情景刺激条件下有无假动作任务的预期判断,发现假动作任务中运动员在反应时和正确率方面都有显著优势。实验三通过ERP分析发现运动员诱发了较大的N200和P200。据此认为,运动员的知觉预期优势可能主要存在假动作任务中,运动员在预期中采取启发式策略、并且更早编码、注意范围集中且稳定。     

情节式未来思考的年龄差异及其脑机制

情节式未来思考是将自我投射到未来以预先经历某事件的能力。本文探讨情节式未来思考的年龄差异及其脑机制,重点阐述情节式未来思考的个体发生发展及其现象学特征的年龄差异,探究其年龄差异的脑机制主要涉及颞叶及楔前叶、海马以及额叶等脑区。未来研究应扩大正常人与特殊群体的年龄范围,关注情节式未来思考年龄差异的研究角度及纵向交叉方法,同时需结合内外部影响因素进行研究,这在认知老化中有重要的社会应用价值。     

当结构假设和分布假设不满足时的验证性因子分析：稳健极大似然法估计和贝叶斯估计的比较研究

结构方程模型已被广泛应用于心理学、教育学、以及社会科学领域的统计分析中。结构方程模型分析中最常用的估计方法是基于正 态分布的估计量,比如极大似然估计法。这些方法需要满足两个假设。第一, 理论模型必须正确地反映变量与变量之间的关系,称为结构假 设。第二,数据必须符合多元正态分布,称为分布假设。如果这些假设不满足,基于正态分布的估计量就有可能导致不正确的卡方指数、不 正确的拟合度、以及有偏差的参数估计和参数估计的标准误。在实际应用中,几乎所有的理论模型都不能准确地解释变量与变量之间的关系, 数据也常常呈非多元正态分布。为此,一些新的估计方法得以发展。这些方法要么在理论上不要求数据呈多元正态分布,要么对因数据呈非 正态分布而导致的不正确结果进行纠正。当前较为流行的两种方法是稳健极大似然估计和贝叶斯估计。稳健极大似然估计是应用 Satorra and Bentler (1994) 的方法对不正确的卡方指数和参数估计的标准误进行调整,而参数估计和用极大似然方法得出的完全等同。贝叶斯估计方法则是 基于贝叶斯定理,其要点是：参数的后验分布是由参数的先验分布和数据似然值相乘而得来。后验分布常用马尔科夫蒙特卡洛算法来进行模拟。 对于稳健极大似然估计和贝叶斯估计这两种方法之间的优劣比较,先前的研究只局限于理论模型是正确的情境。而本研究则着重于理论模型 是错误的情境,同时也考虑到数据呈非正态分布的情境。本研究所采用的模型是验证性因子模型,数据全部由计算机模拟而来。数据的生成 取决于三个因素：8 类因子结构,3 种变量分布,和3 组样本量。这三个因素产生72 个模拟条件（72=8x3x3）。每个模拟条件下生成2000 个 数据组,每个数据组都拟合两个模型,一个是正确模型、一个是错误模型。每个模型都用两种估计方法来拟合：稳健极大似然估计法和贝叶 斯估计方法。贝叶斯估计方法中所使用的先验分布是无信息先验分布。结果分析主要着重于模型拒绝率、拟合度、参数估计、和参数估计的 标准误。研究的结果表明：在样本量充足的情况下,两种方法得出的参数估计非常相似。当数据呈非正态分布时,贝叶斯估计法比稳健极大 似然估计法更好地拒绝错误模型。但是,当样本量不足且数据呈正态分布时,贝叶斯估计在拒绝错误模型和参数估计上几乎没有优势,甚至 在一些条件下,比稳健极大似然法要差。