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基于父母的神经性厌食症指证预防的疗效:随机对照试验

基于父母的神经性厌食症指证预防的疗效:随机对照试验

总体而言,47.8%的样本满足标准A(高WCS或EDI驱动瘦),B(低体重或显著减重),以及C(高度完美主义,闭经,过度运动,或有ED家族史);28.4%的学生同时满足B和C;23.9%的人同时满足标准A和标准B,对于标准B, 47%的人认为体重较低,53%的人认为在过去6个月内体重显著减轻。

科琳娜雅可比克里斯蒂安HutterUlrike Volker凯瑟琳莫比乌斯罗伯特•里希特米奇Trockel梅根·琼斯·贝尔詹姆斯锁C巴尔·泰勒

中国医学网络杂志,2018;20(12):e296


设计饮食失调预防聊天机器人的挑战:观察性研究

设计饮食失调预防聊天机器人的挑战:观察性研究

基于基于互联网的项目可以提供简单和方便的途径来预防急症,我们开发了一个基于认知行为的项目,称为学生团体(C).人类调节(引导)版本的学生身体已被证明与ed相关态度的适度改善有关,包括减少消极的身体形象和瘦的愿望[9-12]。人工审核员通过提供支持和反馈来帮助加强程序的使用。

陈伟霆艾伦·菲茨西蒙斯·克拉夫特阿里尔·C·史密斯中,Firebaugh劳伦·A·福勒比安卡DePietro奈拉Topooco丹尼斯·E·威尔弗利C巴尔·泰勒尼古拉斯·C·雅各布森

JMIR Form Res 2022;6(1):e28003


女性神经性厌食症症状的网络预防:随机对照疗效试验

女性神经性厌食症症状的网络预防:随机对照疗效试验

除本研究中1例AN外泰勒等[23],这些研究中的病例为阈下BN、BED、ED,未另行规定或阈下ED,以及全综合征BN和BED。本研究的结果表明,有指导意义的网络干预SB-AN是第一个可以显著降低AN症状(如节制饮食和低体重)的危险因素和症状进展的指征预防计划。

科琳娜雅可比Bianka Vollert克里斯蒂安Hutter宝拉·冯·布洛Nadine Eiterich丹尼斯GorlichC巴尔·泰勒

中国医学杂志,2018;24(6):e35947


在数字卫生干预中应用自然语言处理的框架

在数字卫生干预中应用自然语言处理的框架

在步骤2(图2)中,监督学习方法[39]被用于(A)随着时间推断症状的严重程度;(B)预测治疗结果,包括过早退出;和(C)推断信息特征。模型A随时间推断症状严重程度:模型A试图在症状级别和(暂时的)相邻文本片段之间建立关联。

Burkhardt恐慌期刊Sadeh-Sharvit艾伦·菲茨西蒙斯·克拉夫特米奇·托德·特罗克尔Grace E MonterubioNeha J Goel凯瑟琳·N·巴兰特金道恩·M·艾琛瑞秋·E·弗拉特中,Firebaugh科琳娜雅可比安德里亚·K·格雷厄姆马克。例如丹尼斯·E·威尔弗利C巴尔·泰勒

中国医学杂志,2020;22(2):e13855


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