QEEG Guided Neurofeedback Treatment for Anxiety Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety represents one of the most commonly diagnosed mental illnesses among adults in the United States, affecting an estimated 19.1% of the adult population annually, with a lifetime occurrence of 31.1% (NIMH, 2017). This retrospective study intended to assess whether qEEG guided amplitude neurofeedback (NF) is a viable treatment for anxiety symptom reduction. 40 participants were assessed for anxiety using symptom and EEG measures. Demographics include age ranges from 19-62 (M = 37.7, SD =13.87). Gender identification comprised 21 male and 19 female. 15 clients self-identified as White (Non-Latino) (38%), 14 as Latino/Latina (35%), and 11 did not self-report ethnicity (28%). Pre/post-assessments were given to the participants. Symptom assessments included the Zung Self-Rating Anxiety Scale and Achenbach (ASEBA) Adult Self Report (ASR). A qEEG was used to determine protocols for each participant. Participants were scheduled to receive 30-minute NF treatment sessions twice a week for one academic semester. The range of attended sessions was 7-19 (M = 12.72, SD = 2.78). Accurate number of session data was unavailable for 4 of the subjects. Symptom measures showed statistically significant improvement. Limitations include small sample size and no control group or sham NF group. Suggestions are included for future studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».