Интересное сегодня
Неинвазивная стимуляция вентромедиальной префронтальной коры...
Введение в проблему принятия решений Люди склонны считать себя рациональными существами, способными ...
Долгосрочные эффекты психотерапии для детей и родителей: исс...
Введение: Уязвимость детей к травме и ее последствия Дети в возрасте до шести лет особенно подвержен...
Как движения глаз и зрачки предсказывают развитие СДВГ и пов...
Введение Траектории развития СДВГ (синдрома дефицита внимания и гиперактивности) от детства к подрос...
Как когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) помогает при соци...
Как КПТ помогает при социальной тревожности? Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) помогает при соц...
Разработка и валидация шкалы психосоциального стресса у онко...
Целью данного исследования было разработать шкалу психосоциального стресса у онкологических больных ...
Роль стилей воспитания и самосострадания в развитии расстрой...
Введение Расстройства пищевого поведения (РПП) — это психические заболевания, характеризующиеся аном...
Введение
Современные нейронаучные исследования все чаще фокусируются на изучении взаимосвязей между показателями работы мозга и психологическими фенотипами. Функциональная связность в состоянии покоя (RSFC) — один из ключевых методов анализа индивидуальных различий. Однако RSFC подвержена значительной вариативности, что затрудняет выявление устойчивых биомаркеров психических расстройств.
","methods":"Методы
В исследовании использовались данные проекта Human Connectome Project (HCP) с повторными измерениями. Для анализа применялось структурное уравнение моделирование (SEM), которое позволяет учитывать ошибки измерения на уровне тестов, субшкал или отдельных пунктов опросников. Были рассмотрены различные модели, включая однофакторные и многофакторные, для оценки влияния состояния и ошибок измерения.
","results":"Результаты
Ошибки измерения ослабляли ассоциации между RSFC и психологическими фенотипами на 15.3–33.8%. Наибольший эффект наблюдался в сенсомоторных сетях по сравнению с когнитивными. Учет ошибок измерения позволил увеличить точность прогнозирования и снизить требования к размеру выборки.
","discussion":"Обсуждение
Результаты подчеркивают важность учета ошибок измерения в исследованиях RSFC. Применение SEM и латентных переменных может значительно улучшить качество анализа и прогнозирования. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более эффективных методов учета ошибок измерения.
"}
