2021年多动症国际最新研究成果(五):计算机模型可以补充用于评估多动症症状的认知测试。 [孤独症]
时间:2022-07-20 03:06来源: 作者: 点击:次
结果显示，多动症患者通常起步较慢。
发表在《心理学杂志》上的一篇新综述表明，通过比较计算机模拟模型模拟的正常大脑活动过程与测试中观察到的功能障碍过程，可以提高诊断多动症的认知测试的准确性和实用性。
认知测试可以帮助识别选择性注意力、工作记忆差、时间认知异常、注意力难以集中和冲动行为。
然而，认知测试缺乏敏感性，并不总能准确地捕捉到ADHD症状的复杂性。而计算机模型可能会弥补这一不足。
以此为基础，进行认知测试，让参与者反复暴露在同一个红绿灯场景下，得出他们的平均反应时间以及与这个平均反应时间的偏差，以此来区分正常司机和功能障碍司机。
3.我们不能仅凭一次观察试验就做出诊疗方案。我们应该考虑不同类型的驱动因素，了解不同的暴露条件并进行综合评估。
研究人员回顾了50项关于ADHD认知测试的研究，并确定了三种常见的计算机模型来补充它们。
你可以使用计算机模型来探索和提供更多的信息。
大多数精神健康障碍是根据临床访谈和问卷调查来诊断和治疗的。认知测试和计算机模型不能代替临床访谈和问卷评估，只能作为辅助手段。
这些计算机模型可以帮助临床医生更好地总结多动症症状，改善治疗效果，预测症状的演变。
1.观察多动症患者的反应时分布，根据反应时长短区分不同类型的多动症。
导致多动症儿童在执行任务时反应时间较长的因素比较复杂，上述认知测试的结果并没有考虑影响其反应时间的因素，如注意力分散、走神、紧张等。
2.利用计算机模型分析导致多动症患者反应时间变长的因素，这些因素可以加深我们对疾病的认识，认识到不同的患者有不同的缺陷，并根据情况给出不同的治疗方法。
开车时做决定是一个有助于说明认知测试中潜在问题的场景。当红灯变绿时，大多数司机都知道可以继续行驶，但并不是每个人都能在第一时间发动汽车。
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