幽门螺杆菌根除治疗与胃癌预防

幽门螺杆菌感染是胃癌发生的重要危险因素,目前研究集中在根除幽门螺杆菌是否能预防胃癌的发生,以及胃早癌内镜切除术后给予预防性根除幽门螺杆菌治疗能否降低胃癌的复发率,本文将就胃癌预防与根除幽门螺杆菌治疗的相关文献作一分析。     

欺骗任务中结果评价的FN效应

在认知任务中,结果评价阶段由负性反馈信息诱发的ERP相对于正性反馈信息诱发的ERP,表现出一个相对负走向的波形变化,称为反馈负波（Feedback Negativity,FN）。实验采用模拟现实生活中替人点钞情境中的欺骗行为作为任务,要求被试对看到的人民币图片按键报告其真假,同时对其中的真币图片可以做出欺骗性反应,即故意报告其为假币并力争“欺骗”计算机,从而创造出欺骗失败减钱和欺骗成功加钱两种不同效价的结果。并通过1元、5元和10元三种不同面额的人民币图片,考察FN是否反映对结果信息中得失量的评价,以及不同预期强度水平对FN的影响。结果发现,FN只受结果效价、而不受数额或预期强度水平的影响。此外,FN的发生源可能位于扣带前回附近。实验结果支持了FN的现代二分理论,说明FN可能反映了基于结果与预期是否一致方面的“好”、“坏”简单快速评价     

共情的认知神经研究回顾

共情是指个体对他人情绪和想法的感受及理解,它在人类个体和社会的发展中起到了重要作用。近年来,脑成像技术为研究共情的神经基础提供了有力的技术支持,发现了共情的关键功能脑区。基础与临床的实验证据表明,更好地理解共情的神经机制对于孤独症、反社会人格等精神障碍有重要的意义。该文对相关的研究进行了综述并对未来可能的研究方向提出了展望     

职业选拔情境下人格测验作假研究

在职业选拔情境下被试很容易对人格测验作假,从而制约了人格测验在企业中的应用。许多研究者在努力解决作假问题,分别就应聘者是否会作假,作假给人格测验带来的负面影响、应聘者如何作假以及如果应对作假等问题进行了深入的探讨。经过几十年的发展,该研究领域已经形成了包括实验诱导设计、已知群体设计和量表设计等几种特定的研究范式。研究结果显示,大多数应聘者会作假,但其负面影响并不严重;作假不同于社会称许性反应,它是一种工作称许性反应。目前的几种应对作假的方法尚存在一些问题,其有效性有待提高。总之,人格测验的作假作用明显,其研究难度较大,有待革新性理论和方法的出现     

概念转变理论及其发展述评

概念转变是心理与教育领域的热点问题。20多年来,研究者从不同的背景和视角研究概念转变的过程与机制,提出了基于认识论、本体论和朴素理论的多个概念转变理论,成为后续概念转变研究的理论框架。随着研究的深入,这些概念转变理论得以继承和发展,表现为融入了社会、情感等因素并具整合的趋势。本文对当前国际主流的概念转变理论及其发展加以评述,并从问题、方法和视角等方面对未来的概念转变研究加以展望,提出构建更具普适性的概念转变理论框架的设想     

情绪记忆的神经基础

情绪记忆具有强烈、持久的特点,在记忆中具有优势地位。杏仁核是情绪记忆的关键脑区,其外侧核被认为是情绪回路建立的中心部位。恐惧条件反射是情绪记忆,特别是情绪回路研究的有效手段。情绪记忆的编码,储存与提取受到杏仁核与各相关脑区共同影响,其中激素调节在这些过程中发挥重要作用。文中结合最新的研究成果对情绪记忆的神经机制进行讨论     

情绪体验影响估算策略运用的认知与脑机制

揭示情绪体验影响个体完成各种认知任务的认知神经机制是研究者关注的热点问题。以往研究主要采用问卷法和行为实验, 集中考察了焦虑对估算策略运用的影响, 但这种影响潜在的脑机制尚不清楚, 对焦虑以外的情绪体验与估算策略运用之间关系的研究也极其缺乏, 而情绪调节对估算策略运用影响方面的研究基本处于空白。本研究将采用面孔表情图片作为情绪刺激材料, 结合事件相关电位(event related potential, ERP)技术, 采用启动范式, 尝试从外显和内隐两个角度, 考察不同效价的情绪体验在估算策略运用过程中所起的作用, 进而揭示情绪调节影响估算策略执行的时间动态特征和大脑激活模式。这将有助于充分认识情绪体验影响估算策略运用的认知与脑机制, 为更好的优化估算策略运用效果提供实证依据。     

从GDP崇拜到GNH关怀的伦理分析

从GDP崇拜到GNH关怀,是两种发展观的转变,其实质就是对幸福的一种崭新诠释和评价标准的转变。GDP崇拜其实质就是唯效率崇拜,促进了经济的发展,但也带来了道德的困惑和系列社会问题,由政府善治,经济增长,文化发展和环境保护四极组成的GNH关怀发展理念,已成为我们党和政府的执政理念和行政理念,具有积极的伦理意义,必须予以高度重视。     

人工智能辅助下的心理健康新型测评

近年来,人工智能技术的飞速发展及应用催生了"智能化心理健康测评"这一领域。智能化心理健康测评能够弥补传统方法的不足,降低漏诊率并提高诊断效率,这对于心理健康问题的普查及预警具有重大意义。目前,智能化心理健康测评处于初步发展阶段,研究者基于在线行为数据、便携式设备数据等开展主要以数据驱动为导向的探索研究,旨在实现更高的预测准确率,但是测评结果的可解释性等指标尚不够理想。未来的智能化心理健康测评需要强调心理学领域知识和经验的深度介入,提高测评的针对性和精细化程度,加强信效度检验,这对于智能化心理健康测评工具的进一步发展和应用至关重要。     

人工智能辅助的自闭症早期患者的筛查与诊断

自闭症谱系障碍(AutisticSpectrumDisorders,ASD)的症状早在婴幼儿期就会显现,越早发现,越早干预,治疗效果越好。传统自闭症早期筛查与诊断在评估方法、流程上存在局限,无法满足大规模筛查和诊断需求。随着人工智能技术的快速发展,使用智能化方法进行自闭症早期大规模无感筛查与诊断逐渐成为可能。近10年间,国内外对自闭症智能化识别方法的探索在经典任务行为、面部表情和情绪、眼动、脑影像、运动控制和运动模式、多模态6个领域积累了丰富的研究成果。未来研究应围绕构建国内自闭症早期智能医学筛查与诊断体系,开发针对婴幼儿患者的筛查工具,构建融合多模态数据的自闭症婴幼儿智能化识别模型,建立结合脑影像技术的自闭症精细化诊断方法等方面来开展。