High comorbidity among pediatric disorders characterized by behavioral的繁體中文翻譯

High comorbidity among pediatric di

High comorbidity among pediatric disorders characterized by behavioral and emotional dysregulation poses problems for diagnosis and treatment, and suggests that these disorders may be better conceptualized as dimensions of abnormal behaviors. Furthermore, identifying neuroimaging biomarkers related to dimensional measures of behavior may provide targets to guide individualized treatment. We aimed to use functional neuroimaging and pattern regression techniques to determine whether patterns of brain activity could accurately decode individual-level severity on a dimensional scale measuring behavioural and emotional dysregulation at two different time points.

METHODS:

A sample of fifty-seven youth (mean age: 14.5 years; 32 males) was selected from a multi-site study of youth with parent-reported behavioral and emotional dysregulation. Participants performed a block-design reward paradigm during functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). Pattern regression analyses consisted of Relevance Vector Regression (RVR) and two cross-validation strategies implemented in the Pattern Recognition for Neuroimaging toolbox (PRoNTo). Medication was treated as a binary confounding variable. Decoded and actual clinical scores were compared using Pearson's correlation coefficient (r) and mean squared error (MSE) to evaluate the models. Permutation test was applied to estimate significance levels.

RESULTS:

Relevance Vector Regression identified patterns of neural activity associated with symptoms of behavioral and emotional dysregulation at the initial study screen and close to the fMRI scanning session. The correlation and the mean squared error between actual and decoded symptoms were significant at the initial study screen and close to the fMRI scanning session. However, after controlling for potential medication effects, results remained significant only for decoding symptoms at the initial study screen. Neural regions with the highest contribution to the pattern regression model included cerebellum, sensory-motor and fronto-limbic areas.

CONCLUSIONS:

The combination of pattern regression models and neuroimaging can help to determine the severity of behavioral and emotional dysregulation in youth at different time points.
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結果 (繁體中文) 1: [復制]
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高共病在兒科疾病中的行為特點和情緒失調造成問題的診斷和治療,並表明,這些疾病可能更好地為異常行為維度概念化。此外,確定神經影像學生物標誌物對二維相關的措施的行為可能提供的目標,指導個體化的治療。我們的目的是使用功能神經影像學和模式回歸技術來確定是否的大腦活動模式能準確的破譯個人級嚴重性上測量兩個不同時間點的行為和情緒失調的尺度。方法︰五十七個青年樣本 (平均年齡︰ 14.5 年; 32 男性) 入選從父報導的行為和情緒失調與青年多中心研究。參與者在功能磁共振成像 (fMRI) 期間執行塊設計獎勵范式。模式迴歸分析包括關聯向量回歸 (RVR) 和實施在神經影像學工具箱 (PRoNTo) 模式識別的兩種交叉驗證策略。藥物被當作一個二進位的混雜變數。解碼和實際臨床分數進行了比較用皮爾遜相關係數 (r) 和均方的誤差 (MSE) 評價模型。採用置換檢驗估計意義水準。結果︰關聯向量機回歸確定模式的神經活動與症狀的行為和情緒失調在初步研究螢幕和功能磁共振成像掃描會話相關聯。相關性和均方的誤差之間實際和解碼症狀顯著在初步研究螢幕和功能磁共振成像掃描會話。然而,在控制後藥物的潛在影響,結果依然顯著只為解碼症狀在螢幕上的初步研究。與模式回歸模型包括小腦的貢獻最大的神經區域,感官電機和弗朗特,邊緣地區。結論︰模式回歸模型和神經影像學的結合可以説明確定在不同時間點的青年的行為和情緒失調的嚴重程度。
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結果 (繁體中文) 2:[復制]
復制成功!
其特徵在於,行為和情緒失調的兒科疾病之間高的共病造成的診斷和治療的問題,並且認為這些病症可更好地概念化為異常行為的尺寸。此外,確定相關的行為維措施可能的目標影像學的生物標誌物,以指導個體化治療。我們的目的是利用腦功能成像和模式回歸技術,以確定是否大腦活動的模式可以準確地在尺寸比例在兩個不同的時間點測量行為和情緒失調解碼各個級別的嚴重性。

方法:

57青年的樣本(平均年齡14.5歲,男32例)從青少年與父母報告的行為和情緒失調的多中心研究選擇。與會者功能性核磁共振成像(fMRI)期間執行一個塊的設計獎勵範例。模式回歸分析由相關向量回歸(RVR)和模式識別的神經影像學工具箱(爆料)實現了兩個交叉驗證策略。藥物被視為一個二進制混雜變量。解碼,並使用皮爾遜相關係數(r)和均方誤差(MSE)來評價模型進行比較實際的臨床分數。置換試驗用於估計顯著性水平。

結果:

相關向量回歸確定與在初始研究屏幕和接近功能磁共振成像掃描會話行為和情緒失調的症狀相關聯的神經活動的模式。相關和均方誤差的實際和解碼症狀的人在最初的研究屏幕顯著,靠近功能磁共振成像掃描會話。然而,控制潛在藥物影響後,結果只在最初的研究屏幕解碼症狀仍然顯著。與該模式的回歸模型中最高的貢獻神經區域包括小腦,感覺運動和額邊緣地區。

結論:

模式回歸模型和神經影像學的結合可以幫助確定行為及情緒失調的青少年在不同時間點的嚴重性。
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結果 (繁體中文) 3:[復制]
復制成功!
兒科疾病的特點是行為和情緒失調造成的診斷和治療問題在高合並症,提示這些疾病可能是更好的概念,异常行為維度。此外,識別相關的尺寸措施的行為的神經影像學標誌物可能提供的目標,以指導個性化治療。我們的目的是使用功能神經影像學和模式回歸方法來確定是否能準確解碼大腦活動模式在三維尺度量測的行為和情緒在不同時間點的個體水准嚴重失調。方法:五十七個青年樣本(平均年齡:14.5歲;男性32例)從一個多中心研究青年家長的行為和情緒失調。在功能磁共振成像(磁共振成像)過程中,參與者進行了一個塊設計獎勵模式。模式的回歸分析的相關向量回歸(RVR)和兩個交叉驗證策略實施中的模式識別工具箱(馬上)的神經影像學。藥物被視為一個二進位的混雜變數。解碼和實際臨床評分比較採用皮爾森相關係數(R)和均方誤差(MSE)評估模型。置換檢驗應用於估計顯著性水准。結果:相關向量回歸確定的行為和情緒失調在研究的初始荧幕和接近fMRI掃描會話症狀相關的神經活動模式。實際和解碼的症狀之間的相關性和平均平方誤差顯著在最初的研究荧幕和接近的功能磁共振成像掃描會話。然而,在控制潜在的藥物作用,結果仍然顯著,只在最初的研究荧幕上的解碼症狀。對模式的回歸模型的最高貢獻神經區包括小腦、感覺運動和額葉-邊緣地區。結論:模式的回歸模型和神經影像學的結合能够幫助確定行為和情緒在不同的時間點在青年失調的嚴重程度。
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