期刊信息
刊名：心理科学
曾用名：心理科学通讯
主办：中国心理学会
ISSN：1671-6981
CN：31-1582/B
语言：中文;英文;
周期：双月
影响因子：1.114
被引频次：281816
数据库收录：
JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2022) CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(2021-2022年度)(扩展版) CSSCI 中文社会科学引文索引(2021-2022)来源期刊 北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊： 1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版,2017年版,2020年版 《中国人文社会科学期刊AMI综合评价报告》： 2018版A刊核心期刊分类：哲学与人文科学
期刊热词：
心理学
曾用名：心理科学通讯
主办：中国心理学会
ISSN：1671-6981
CN：31-1582/B
语言：中文;英文;
周期：双月
影响因子：1.114
被引频次：281816
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JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2022) CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(2021-2022年度)(扩展版) CSSCI 中文社会科学引文索引(2021-2022)来源期刊 北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊： 1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版,2017年版,2020年版 《中国人文社会科学期刊AMI综合评价报告》： 2018版A刊核心期刊分类：哲学与人文科学
期刊热词：
心理学
抑郁症与焦虑障碍共病的双重认知控制模式：基
抑郁症与焦虑障碍共病的双重认知控制模式：基
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】研究背景与问题 在精神医学领域，抑郁症与焦虑障碍的共病现象较为常见，然而，传统的诊断方法往往将这两种独立疾病简单叠加，未能充分考虑症状间的动态交互与个体异质性。本研
研究背景与问题
在精神医学领域，抑郁症与焦虑障碍的共病现象较为常见，然而，传统的诊断方法往往将这两种独立疾病简单叠加，未能充分考虑症状间的动态交互与个体异质性。本研究旨在深入探讨抑郁症与焦虑障碍共病者的双重认知控制特征，以及如何通过机器学习方法预测其症状的严重程度。
研究方法
本研究采用AX-连续性操作测验作为评估工具，结合机器学习算法对认知控制进行量化分析。研究共招募了150名被试，包括抑郁症与焦虑障碍共病组50人、抑郁症组50人、焦虑障碍组51人和健康组50人。通过对被试进行AX-连续性操作测验，收集数据，并运用机器学习模型进行症状严重程度的预测分析。
核心结果
研究发现，共病组的认知控制特征与独立疾病组存在显著差异，尤其是在注意力控制方面。通过机器学习模型对认知控制数据进行预测分析，结果显示，模型能够有效地识别共病组与其他组之间的差异，并准确预测其症状的严重程度。此外，研究发现，认知控制特征与症状严重程度之间存在显著相关性，表明认知控制是评估症状严重程度的重要指标。
结论与意义
本研究结果表明，抑郁症与焦虑障碍共病者的认知控制模式具有独特性，且与症状严重程度密切相关。通过AX-连续性操作测验结合机器学习方法，可以更准确地预测共病者的症状严重程度，为临床诊断和治疗提供新的思路。本研究为精神医学领域提供了新的研究视角，有助于进一步深入了解抑郁症与焦虑障碍共病的发病机制，并为临床实践提供有益的参考依据。
文章来源：《心理科学》 网址: http://www.xinlikexue.cn/qikandaodu/2026/1027/330.html