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Enregistrement W4319317232 · doi:10.5114/nan.2022.124690

Recent findings in the pathogenesis and treatment of fear and anxiety

2022· article· en· W4319317232 sur OpenAlexaboutno aff
Agnieszka Chojak

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatria i Neuropsychologia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychiatryNeuropsychologyAnxietyPsychologyPsychiatryMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a brief overview of current knowledge regarding the neuroscientific and biological background of anxiety and fear.The conceptualisation of the "two-system" framework is described in detail.In terms of terminology, the terms fear and anxiety are limited in this framework to mental states connected with consciously experiencing emotions as opposed to nonconscious autonomic nervous system reactions.The introduced terminology may have practical implications in psychotherapy as people seek help mainly because of subjective experiences of fear and anxiety and the effectiveness of mental health interventions is also evaluated on the basis of experiencing these mental states.The background of developing anxiety disorders is briefly described, emphasising the key role of sympathetic and parasympathetic systems.As nowadays anxiety disorders are prevalent among adolescents and adults, it is necessary to implement interventions preventing development of full-blown disorders in people suffering from excessive or sub-threshold anxiety levels.Acceptance and commitment therapy (ACT) is suggested as the evidence-based prevention model.ACT promotes building psychological flexibility, incorporates mindfulness techniques which enable alteration of the anoetic form of consciousness, and introduces breathing exercises that may stimulate the sympathetic system through the vagus nerve.Thus ACT model as a preventive tool has the implications to bridge the psychological and neuroscientific research and theory with practical usage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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