PLoS တစ်ခုမှာ။ 2013 Nov 13;8(11):e79539.
Doi: 10.1371 / journal.pone.0079539 ။ eCollection 2013 ။
Kornhuber J ကို1, Zenses EM, Lenz B ကို, Stoessel ကို C, Bouna-Pyrrou P ကို, Rehbein က F, Kliem S က, Mößle T က.
ြဒပ်မဲ့သော
အန်ဒရိုဂျင်-မှီခိုအချက်ပြ embryogenesis စဉ်အတွင်းလူ့လက်ပေါ်တွင်လက်ချောင်းများ၏ကြီးထွားမှုကိုထိန်းညှိ။ အောက်ပိုင်း 2D အတွက်တစ်ဦးကမြင့်မားတဲ့အန်ဒရိုဂျင်ဝန်ရလဒ်များကို: 4D (စတုတ္ထဂဏန်းမှဒုတိယဂဏန်း) အချိုးတန်ဖိုးများ။ ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ထိတွေ့မှုလည်းသက်ရောက်မှုဦးနှောက်ဖွံ့ဖြိုးမှု။ 2D: 4D တန်ဖိုးများယောက်ျားအတွက်များသောအားဖြင့်နိမ့်ဖြစ်ကြပြီးအထီးဦးနှောက်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု proxy ကိုအဖြစ်ရှုမြင်နေကြသည်။ ဤတွင်ကျနော်တို့ငယ်ရွယ်အထီးဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူ quantified ။ unproblematic ကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူ (ဎ = 2) နဲ့တဦးချင်းစီနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါမှာ-အန္တရာယ် / စွဲအမူအကျင့် (ဎ = 4) ရှိခြင်းအဖြစ် CSAS-II ကိုမှအညီခွဲခြားခံခဲ့ရသောဘာသာရပ်များအတွက် 27D တန်ဖိုးများ: ကျနော်တို့အောက်ပိုင်းယုတ် 27D တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ထို့ကြောင့်ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ထိတွေ့မှုနှင့် Hyper-အထီးဦးနှောက်အဖွဲ့အစည်းအနိမ့် 2D ကိုယ်စားပြုအဖြစ်: 4D တန်ဖိုးများ, ပြဿနာကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူနှင့်ဆက်စပ်လျက်ရှိသည်။ ဤရလဒ်သည်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း၏ရောဂါ, ခန့်မှန်းနှင့်ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးတိုးတက်စေရန်အသုံးပြုသောနိုင်ပါသည်။
နိဒါန္း
တစ်ခုခုကိုတိုးမြှင့်ဟော်မုန်းပမာဏသို့မဟုတ်ထိုထက်ပိုထိခိုက်မခံတဲ့အန်ဒရိုဂျင် signal ကို transduction လမ်းကြောင်းအားဖြင့်သွေးဆောင်တစ်ဦးကမြင့်မားသောကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ဝန်သည်, အရွယ်ရောက်လူ့လက်၌ဒုတိယဂဏန်း (4D) ကိုတစ်ဦးပိုရှည်စတုတ္ထဂဏန်း (2D) ဆွေမျိုးအတွက်ရလဒ်တွေကို [1]။ ထို့ကြောင့်, 2D: 4D တန်ဖိုးများအမျိုးသမီးနှင့်နှိုင်းယှဉ်ယောက်ျားအတွက်များသောအားဖြင့်နိမ့်တန်ဖိုးများနှင့်အတူလိင် dimorphic ဖြစ်စဉ်းစားနေကြတယ် [2]-[4]။ ထို့အပြင်အဆိုပါကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ဝန်ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် function ကိုတခုတခုအပေါ်မှာစည်းရုံးရေးအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိပါတယ် [5]။ ရလဒ်အဖြစ် 2D: 4D တန်ဖိုးများအမျိုးသမီး / အထီးအမူအကျင့် phenotypes ၏ကျယ်ပြန့နဲ့ဆက်စပ်နေကြသည်။ အနိမျ့ 2D: 4D တန်ဖိုးများ autistic features တွေနှင့်အတူ, ဥပမာ, ဆက်စပ်နေကြသည် [6], [7]; အာရုံစူးစိုက်မှုလိုငွေပြမှု hyperactivity ရောဂါ (ADHD) [8], [9]; အားကစားစွမ်းဆောင်ရည် [10], [11]; Spatial စွမ်းရည် [12]-[15]; စိတ္တဇဆင်ခြင်ခြင်း [16]; ဂဏန်းစွမ်းရည် [17]-[19]; သမဝါယမ, လိုလားတဲ့လူမှုအပြုအမူများနှင့်တရားမျှတမှု [20], [21]; ဘဝအချိန်လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာမိတ်ဖက်အရေအတွက် [22]; နှင့်မျိုးပွားမှုအောင်မြင်မှု [23]။ အနိမ့် 2D နှင့်အတူကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ဝန်ချိတ်ဆက်အထောက်အထား: 4D တန်ဖိုးများနှင့်အမူအကျင့်စရိုက်များကိုမကြာသေးမီကပြန်လည်သုံးသပ်လျက်ရှိသည် [24], [25].
ကျနော်တို့ယခင်ကအောက်ပိုင်းယုတ် 2D ပြပြီအရက်မှီခိုနှင့်အတူလူနာအတွက် 4D တန်ဖိုးများ [26]အမျိုးသမီးထက်ယောက်ျားတစ်ဦးပိုမိုမြင့်မားပျံ့နှံ့နှင့်အတူတစ်ဦးသောဥစ်စာ-related စွဲလမ်းရောဂါ [27], [28]။ ဒီလေ့လာမှုမှာကျနော်တို့အနိမ့် 2D ရှိမရှိခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ရည်ရွယ်: 4D တန်ဖိုးများလည်း non-ပစ္စည်းဥစ္စာ-related စွဲအမူအကျင့်ဖြစ်သောစွဲလမ်းသောဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူ, နှင့်ဆက်စပ်လျက်ရှိသည်။ ပြင်းထန်ဂိမ်းအပြုအမူအမျိုးသမီးနှင့်နှိုင်းယှဉ်ယောက်ျားအတွက်ပိုပြီးမကြာခဏဖြစ်ပေါ် [29]-[32] နှင့်အာရုံခံစားမှုရှာနှင့်ဆက်စပ်နေသည် [33] နှင့် ADHD [34]။ ရောဂါဗေဒကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားတစ်ဦး Hyper-အထီးအပြုအမူအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်ပါသည်။ 2D တန်ဖိုးများ: ဒါကြောင့်ကျနော်တို့ဟာသူတို့ရဲ့အနိမ့် 4D အားဖြင့်ညွှန်ပြအဖြစ်ရောဂါဗေဒကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူနှင့်အတူယောက်ျားမွေးဖွားမီ, တစ်ဦးပိုမိုမြင့်မားအန်ဒရိုဂျင်ဝန်ထိတွေ့ခဲ့ကြခြင်းအလိုငှါတွေးဆ။
နည်းလမ်းများ
ဒီလေ့လာမှုကစိတ်ရောဂါကုသမှုနှင့် Psychotherapy ၏ Erlangen ဦးစီးဌာနစိတ်ရောဂါကုသမှု (Flip) စီမံကိန်းကိုအဖြစ်ကောင်းစွာအဖြစ် "အင်တာနက်နှင့်ဗွီဒီယိုဂိမ်းစွဲမှုခေါင်းစဉ်စီမံကိန်းများ၏ longitudinal အင်တာဗျူးလေ့လာမှု module အတွက် Finger-တာရှည်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါသည် - ရောဂါရှာဖွေရေး, ရောဂါ, etiopathogenesis, ကုသမှုနှင့် အောက်ပိုင်း Saxony ၏ Criminology သုတေသနအင်စတီကျု၏ကာကွယ်တားဆီးရေး "။ အဆိုပါ Flip-Project မှအဆိုပါ longitudinal အင်တာဗျူးလေ့လာမှု၏ဒုတိယတိုင်းတာခြင်းအခါသမယ (t2) မှာ add-on တစ်ခုအဖြစ်သဘောပေါက်ခဲ့သည်။ ဤသည်စုံစမ်းစစ်ဆေးဟယ်လ်စင်ကီ၏ကြေညာစာတမ်းထဲမှာဖော်ပြအခြေခံမူအရသိရသည်ကောက်ယူခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါလေ့လာမှုကိုဒေသခံကျင့်ဝတ်ကော်မတီက (ဂျာမန်စိတ်ဓာတ် Society ၏ကျင့်ဝတ်ကော်မတီမှ [Deutsche Gesellschaft သားမွေးစိတ်ပညာ]) ကအတည်ပြုပေးခဲ့သည်။ Written အသိပေးသဘောတူညီခကျြဟာဘာသာရပ်များအားလုံးကိုလေ့လာမှုတစ်ခုပြီးပြည့်စုံဖော်ပြချက်ပေးပြီးနောက်ရရှိသောခဲ့သည်။
၂၀၁၁ ခုနှစ်၊ ဖေဖော်ဝါရီလမှဒီဇင်ဘာလအတွင်းတွင် longitudinal interview ကိုပထမအကြိမ်တိုင်းတာသည့်အချိန် (၁) တွင်ပါဝင်ခဲ့သည် (မူလအားဖြင့်ကျောင်းများ၊ တက္ကသိုလ်များ၊ အင်တာနက်ဖိုရမ်များ၊ သတင်းစာများနှင့်အတိုင်ပင်ခံစင်တာများမှတဆင့်စုဆောင်းခဲ့ကြသောတက်ရောက်သူ ၁,၀၉၂ ဦး မှရွေးချယ်ခဲ့သည်) ။ ၁၊ ယောက်ျား၊ ၁၈ နှစ်မှ ၂၁ နှစ်အတွင်းတစ်ရက်လျှင် ၂.၅ နာရီကျော်ဂိမ်းကစားသည့်ဗီဒီယိုဂိမ်းကစားသူများ (သို့) ဗီဒီယိုဂိမ်းထပ်ပေါင်းခြင်း (CSAS-II) ရမှတ်> ၄၁ တွင်လေ့လာမှုတွင်ပါ ၀ င်မှုအတွက်လိုအပ်ချက်များ [29], အောက်တွင်ကြည့်ပါ)။ မတ်လ 2012 ထံမှဇန်နဝါရီလ 2013 ရန်, 64 သင်တန်းသားများကို longitudinal အင်တာဗျူးလေ့လာမှု၏ t2 နောက်ဆက်တွဲမှာနောက်တဖန်တွေ့ဆုံမေးမြန်းနိုင်ပါတယ်။ ဒီတိုင်းတာခြင်းအခါသမယမှာ 54 ဘာသာရပ်များစုစုပေါင်းဒါ့အပြင်အဆိုပါ Flip စီမံကိန်းတွင်ပါဝင်ဆောင်ရွက်ရန်သဘောတူညီခဲ့ကြသည်။ 54 ကော့ကေးဆပ်, 53 အာရှအောက်ပါအတိုင်းအဖြစ်ဤအ 1 ဘာသာရပ်များသွင်ပြင်လက္ခဏာနိုင်ပါသည်။ t1 မှာအသက်အရွယ် 18.9 နှစ်ပေါင်း (ခဲ့တာကိုဆိုလိုတာSD = 1.1) ။ သင်တန်းသား (၂၄) ဦး တွင်အဆင့်မြင့်ပညာရေး (Abitur နှင့်အထက်)၊ အခြား ၂၄ ခုတွင်အလယ်တန်းကျောင်း (Realschule)၊ ၅ အလယ်တန်းကျောင်း (Hauptschule) နှင့်ဘွဲ့မရရှိသူများရှိသည်။
ဗွီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းသည့် CSAS II ကိုသုံးပြီးအကဲဖြတ်ခဲ့သည် [29] t1 မှာ။ အဆိုပါ CSAS II ကိုအင်တာနက်ကိုစွဲလမ်းမှုစကေးနိုင်ငံတကာအာကာသစခန်း-20 အပေါ်အခြေခံသည် [35], [36], ဗွီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းအကဲဖြတ်ရန်တိုးချဲ့နှင့်အဆင်ပြေအောင်ထားပြီးဖြစ်သော။ 14: အဆိုပါ CSAS-II ကို 4 ပစ္စည်းများ (1-အမှတ်စကေးပါဝင်ပါသည် = မမှန်ကန်ပါ 4 မှ = လုံးဝမှန်သည်) နှင့်ရှုထောင့်ကိုဖုံး အဆက်မပြတ် / salience (4 ပစ္စည်းများ), ပဋိပက္ခ (4 ပစ္စည်းများ), ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံး (2 ပစ္စည်းများ), ဆုတ်ခွာလက္ခဏာတွေ (2 ပစ္စည်းများ) နှင့် သည်းခံနေခြင်း (2 ပစ္စည်းများ) ။ အဆိုပါ CSAS-II ၏အဆိုပါပစ္စည်းများအဆင့်မြင့်မျက်နှာတရားဝင်မှုကိုပြသလျက်, တူရိယာဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း၏ပုဂ္ဂလဒိဋ္ Self-အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအဘို့အကောင်း convergence တရားဝင်မှုပြ [29], [30]။ ထို့အပြင်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း၏ CSAS-II ကို-ခွဲခြားအလွန်အကျွံဂိမ်းကစားခြင်းအမူအကျင့်နဲ့ဆက်စပ်ဒါပေမယ့်လည်းကွဲပြားခြားနားသော functional level ကို၏အတိုင်းအတာများနှင့်သုခချမ်းသာသတ်မှတ်ဖေါ်ပြခြင်းဖြစ်သည်မသာ [29], [30], [37]။ အောက်ပါရောဂါရှာဖွေဖြတ်-off အသုံးပြုကြသည်: စွဲနှင့် 14-34 = စွဲဖြစ်လာ၏အန္တရာယ်မှာ 35-41 = unproblematic, 42-56 = ။
မျှသာဂိမ်းကြိမ်ထက် ကျော်လွန်. သွားရသော CSAS-II ကိုခွဲခြား, အဆိုအရ 27 သင်တန်းသားများကိုစွဲအဖြစ်စွဲနှင့် 17 ဖြစ်လာ၏အန္တရာယ်မှာအဖြစ် 10, unproblematic ကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားသူအဖြစ်သတ်မှတ်ခဲ့ကြသည်။ သောကြောင့်စုံစမ်းစစ်ဆေးဘာသာရပ်များ၏သေးငယ်တဲ့အရေအတွက်, နှင့် "စွဲ" "စွဲဖြစ်လာ၏အန္တရာယ်မှာ" ဟုအဆိုပါအုပ်စုနှစ်စုဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းတို့အတွက်ပူးပေါင်းခဲ့ကြသည်။ ထို့ကြောင့်တစ်ဦးချင်းစီ 27 ဘာသာရပ်များနှင့်အတူနှစ်ခု CSAS-II ကိုအမျိုးအစား (စွဲအန္တရာယ် / မှာ unproblematic vs. ) ဒီလေ့လာမှုအတွက်စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့ကြသည်။
psychopathology ၏စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာတွေနဲ့ရောဂါလက္ခဏာတွေဟာအကျဉ်းချုပ်ရောဂါလက္ခဏာတွေ Inventory (BSI) ကို အသုံးပြု. t1 မှာအကဲဖြတ်ခဲ့ကြသည် [38]။ အဆိုပါ subscales လူ့ sensitivity ကို (T = 52.26, SD = 11.81), စိတ်ကျရောဂါ (T = 53.98, SD = 11.64), စိုးရိမ်ပူပန်မှု (T = 54.30, SD = ၁၀.၂၃) နှင့်ရန်လိုမုန်းတီးမှု (T = 52.20, SD = 11.56) ကို multivariate ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းအတွက်ထိန်းချုပ်မှု variable တွေကိုအဖြစ်အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ထို့အပြင်ထိန်းချုပ်မှုကိုပြောင်းလဲရန်အသုံးပြုသည့် ADHD ၏လက္ခဏာများကိုလူကြီးများအတွက် ADHD-Screening (ADHS-E; T = 54.02, SD = ၈.၇၉) [39].
တစ်ဦး Avis IS1000 flatbed စကင်နာ (Hsinchu, ထိုင်ဝမ်) t2 မှာသင်တန်းသားများကို '' လက်အား scan ဖို့အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ တိကျမှန်ကန်မှုကိုတိုးမြှင့်ဖို့, အသေးစားအမှတ်အသားများစကင်ဖတ်ဖို့ရှေ့တော်၌ထိုသင်တန်းသားများကို '' အညွှန်းကိန်းများနှင့်လက်စွပ်ကိုလက်ချောင်းတစ်ခုချင်းစီ၏ Basal တွန့်ပေါ်ရေးဆွဲခဲ့ကြသည်။ နှစ်ဦးစလုံးတို့သည်လက်အနက်ရောင်-အဖြူ mode မှာစွန်ပလွံအတူတစ်ချိန်တည်းမှာဆင်း scan ဖတ်ခဲ့ကြသည်။ ကျနော်တို့ကို GNU Image ကိုကြိုးကိုင်ခြယ်လှယ်ခြင်းအစီအစဉ် (GIMP, ဗားရှင်း 2.8.4 အသုံးပြုသော; www.gimp.org) ကိုလက် Scan ဖတ်ကနေအဆိုပါအညွှန်းကိန်း (2D) ၏အရှည်နှင့်လက်စွပ် (4D) လက်ချောင်းများကိုတိုင်းရန်။ ဒီနည်းပညာကောင်းသောယုံကြည်စိတ်ချရထောက်ပံ့ [40]။ လက်ဝဲနှင့်လက်ယာလက်ဖြင့်ဒုတိယနှင့်စတုတ္ထဂဏန်း၏စုစုပေါင်းအရှည်လက်ညှိုးများ၏အစွန်အဖျားဖို့ Basal တွန့်၏အလယ်တွင်ထံမှ quantified နှင့် GIMP "အတိုင်းအတာ" tool ကိုသုံးပြီး pixels ကို၏ယူနစ်အတွက်ဆုံးဖြတ်ခဲ့တယ်။ အဆိုပါတိုင်းတာသည့်အယူအဆမှမျက်စိကန်းနှင့်ရောဂါရှာဖွေအမျိုးအစားမှမျက်စိကန်းခဲ့ကြတဲ့သူသုံးလွတ်လပ်သောတစ်ဦးချင်းစီအားဖြင့်ဖျော်ဖြေခဲ့ကြသည်။ သုံးယောက်တိုင်းတာ mean တန်ဖိုးများကိုဒုတိယနှင့်စတုတ္ထဂဏန်းဘို့တွက်ချက်ခဲ့ကြသည်။
စာရင်းအင်းဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်း IBM က SPSS 19 (Armonk, နယူးယောက်, ယူအက်စ်အေ) နှင့် R ကို software ကို အသုံးပြု. တွက်ချက်ခဲ့ကြသည်။
ရလဒ်များ
အဆိုပါ unproblematic နှင့်အန္တရာယ်မှာအကြားအသက်အရွယ်အတွက်ကွာခြားချက်များ / စွဲအုပ်စုများကျောင်းသားရဲ့ t-စမ်းသပ်မှုများကသုံးသပ်ကြသည် ဟူ. ၎င်း, 2 × 2 ထက်ပိုကြီးတဲ့အရေးပေါ်စားပွဲများအတွက် Fisher အတိအကျကိုစမ်းသပ်နေဖြင့်ပညာရေးဆိုင်ရာအဆင့်ကွဲပြားမှု [41], [42]။ အဆိုပါ CSAS II ကိုအုပ်စုများ (စွဲအန္တရာယ် / မှာ unproblematic vs. ) ၏နှစ်ဦးစလုံးကောင်းကောင်း (အသက်မှလေးစားမှုနှင့်အတူလိုက်ဖက်ခဲ့ကြသည်t = 1.544, p = 0.129) နှင့်ပညာရေးအဆင့် (p = 0.381; ကြည့်ပါ စားပွဲတင် 1).
လက်ချောင်းများ၏သုံးတိုင်းတာ၏ယုံကြည်စိတ်ချရနှစ်ခု-လမ်းကျပန်းအချင်းချင်းအပြန်အလှန်လူတန်းစားဆက်စပ်ကိန်း (ICC က) ကို အသုံးပြု. လက်ျာနှင့်လက်ဝဲလက်များအတွက်သီးခြားတစ်ဦးချင်းစီကိုလက်ညှိုးဘို့တွက်ချက်ခဲ့သည် [43]။ ICCs လည်း 2D ဘို့တွက်ချက်ခဲ့ကြသည်: 4D အချိုးနှင့်ညာဘက် 2D: 4D-လက်ဝဲ 2D: 4D (ဒေါက်တာ-ဌ) တန်ဖိုးများ။ , လက်ဝဲလက် (2D: ICC က = 0.995; 4D: ICC က = 0.995 သုံးခုအဆင့်သတ်မှတ်သူများ၏ယုံကြည်စိတ်ချရလက်ျာ (:;; ICC က = 2 4D: 0.944D ICC က = 2 0.996D ICC က = 4 0.994D) နှစ်ဦးစလုံးအတှကျအမွငျ့မားခဲ့ ; 2D: 4D: ICC က = 0.937), နှင့်ဂဏန်းသင်္ချာယုတ် (2D: 4D: ICC က = 0.961) ။ အဆိုပါဒေါက်တာ-ဌတန်ဖိုးများများ၏ယုံကြည်စိတ်ချရလည်းမြင့်မားသော (ICC က = 0.764) ဖြစ်ခဲ့သည်။
ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးခြင်းမှသွေဖည်သည့် Kolmogorov-Smirnov စမ်းသပ်မှုများကစမ်းသပ်စစ်ဆေးခဲ့သည်။ အဆိုပါ 2D: 4D (ဂဏန်းသင်္ချာယုတ်: Z = 0.931, p = ၀.၃၅၁ လက်ဝဲလက် Z = 0.550, p = 0.923, လက်ျာလက်: Z = 0.913, p = 0.375) နှင့်ဒေါက်တာ -LZ = 1.082, p = 0.193) တန်ဖိုးများကိုပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးခြင်းမှသွေဖည်ခဲ့ပါဘူး။ ဆိုလိုသည်မှာ 2D: 4D နှင့် Dr-l တန်ဖိုးများကိုဖော်ပြသည် စားပွဲတင် 1.
2D အတွက်ကွာခြားချက်များ: ပညာရေးဆိုင်ရာအဆင့်ကိုပေါ် မူတည်. 4D နှင့်ဒေါက်တာ-1 တန်ဖိုး unproblematic နှင့် Kruskal Wallis ဟာစမ်းသပ်မှုများကအုပ်စုတစ်စုစွဲအန္တရာယ် / အချိန်များအတွက်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့ကြသည်။ Pearson ဆက်စပ်မှုကိန်းတွက်ချက်ခဲ့ကြသည်။ 2D အကြားဆက်စပ်မှု: လက်ဝဲလက် vs. ညာဘက်အဘို့အ 4D တန်ဖိုးများ (0.788 ခဲ့သည်p <0.01) ။ 2D: 4D နှင့် Dr – l တန်ဖိုးများသည်ပြlevelနာမရှိသောပညာရေးအဆင့်ပေါ် မူတည်၍ သိသိသာသာကွာခြားမှုမရှိပါ (ဂဏန်းသင်္ချာဆိုလိုသည်မှာ - χ2(2, N = 54) = 1.831, p = ၀.၃၅၁ လက်ဝဲလက် χ2(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, လက်ျာလက်: χ 2(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, ဒေါက်တာ -1: χ2(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) နှင့်အန္တရာယ် / စွဲအုပ်စု (ဂဏန်းသင်္ချာယုတ်: χ2(3, N = 54) = 3.363, p = ၀.၃၅၁ လက်ဝဲလက် χ2(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, လက်ျာလက်: χ2(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, ဒေါက်တာ -1: χ2(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928) ။
2D ၏အစီအမံအကြားအသင်းအဖွဲ့များ: 4D (လက်ဝဲလက်, လက်ျာလက်, ဂဏန်းသင်္ချာယုတ်, ဒေါက်တာ-1) နှင့်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း (အန္တရာယ် / စွဲအုပ်စုတစ်စုမှာ unproblematic vs. ) တဲ့ request ၏နိယာမအပေါ်အခြေခံ non-parametric multivariate ချဉ်းကပ်ခြင်းဖြင့်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့ကြသည် ပိုင်ခြား, ဆိုလိုသည်မှာခြွင်းချက်အခြသစ်ပင်များ (ကို C-Tree; [44], [45]) ။ Non-သိသိသာသာခန့်မှန်းဖယ်ထုတ်လိုက်ကြသည်တစ် stepwise ဆုတ်ယုတ်ဖို့နှိုင်းယှဉ်, လူ့ sensitivity ကို, စိတ်ကျရောဂါ, စိုးရိမ်စိတ်, ရန်လိုမုန်းတီးမှုများနှင့် ADHD များအတွက်ထိန်းချုပ်ခြင်း။ C-Tree algorithm ကိုသုံးပြီး input ကို variable တွေကိုနှင့်တုန့်ပြန် variable ကိုမဆိုအကြားလွတ်လပ်ရေး၏ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအယူအဆတစ်ခု permutation စမ်းသပ်မူဘောင်ကို အသုံးပြု. စမ်းသပ်စစ်ဆေးနေသည် [46]။ မက်ထရစ် variable တွေကို for C-Tree algorithm ကိုရွေးချယ်ထား input ကို variable ကိုတစ်ဦး binary အုပ်စုခွဲအကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်နေသော။ ကို "အကောင်းဆုံး" binary အုပ်စုခွဲဆုံးဖြတ်ရန်အများအပြားအုပ်စုခွဲစံ ( "node တစ်ခု၏ညစ်ညူး" သို့မဟုတ် "entropy" ဥပမာ, "ဂီနီအညွန်းအရေးပါမှု") ထောက်ပံ့ပေးလျက်ရှိသည်။ သို့သော်အများဆုံးပိုင်းခြားသတ်မှတ်ချက် (ဥပမာမက်ထရစ်နှင့်အမည်ခံ) ကွဲပြားခြားနားသောစကေးကို formats နှင့်အတူတိုင်းတာဆက်စပ်တုံ့ပြန်မှု variable တွေကိုသို့မဟုတ်တုံ့ပြန်မှု variable တွေကိုသက်ဆိုင်သည်မဟုတ်။ ထိုကြောင့်ငါတို့သည် Hothorn et al အားဖြင့်ဖော်ပြထားတဲ့ permutation စမ်းသပ်မူဘောင်အသုံးပြုသွားမည်။ [47] (စ။ 6, ညီမျှခြင်း 3) ။ permutation စမ်းသပ်မှုစမ်းသပ်စာရင်းဇယားများ၏နမူနာ-တိကျတဲ့ permutation ဖြန့်ဝေကနေကို p-တန်ဖိုးများကိုရယူထားခြင်းကတည်းကသာကို p-တန်ဖိုးများကိုအစီရင်ခံရသည်။ အဆိုပါ R ကိုအထုပ် "ပါတီ" (request ကိုပိုင်ခြားများအတွက်ဓာတ်ခွဲခန်း; [47], [48]) ဒီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက်အသုံးပြုခဲ့သည်။
အဆိုပါ multivariate Non-parametric ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းအတွက်, 2D ၏အစီအမံ: လူ့ sensitivity ကို, စိတ်ကျရောဂါ, စိုးရိမ်စိတ်, ရန်လိုမုန်းတီးမှုများအတွက်ထိန်းချုပ်ထားသည့်အခါ 4D (ဂဏန်းသင်္ချာယုတ်, လက်ဝဲလက်, လက်ျာဘက်၌) ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း (အန္တရာယ် / စွဲအုပ်စုတစ်စုမှာ unproblematic vs. ) နဲ့ဆက်စပ်ခဲ့သည် နှင့် ADHD: 1 ။ တစ်ဦးယုတ် 2D နှင့်အတူလေ့လာမှုသင်တန်းသားများ: 4 ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲခံတစ်ဦးသိသိသာသာမြင့်မားတဲ့စွန့်စားမှု (ပြသထက် 0.966D အချိုးနိမ့်p = 0.027, d = 0.71) ။ 2. ဘယ်ဘက်တွင် 2D: 4D အချိုးသည် ၀.၉၈၂ ထက်နိမ့်သောလေ့လာမှုတွင်ပါ ၀ င်သောသူများသည်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲခြင်းခံရနိုင်ခြေမြင့်မားကြောင်းပြသခဲ့သည် (p = 0.013, d = 0.93) ။ ၃.၀.၉၉၉ ထက်နိမ့်သော 3D: 2D အချိုးအစားရှိသောလက်ျာလက်လေ့လာမှုတွင်ပါ ၀ င်သူများအတွက်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲခြင်း၏အဆင့်တွင် p <0.10 (p = 0.095, d = 0.66) ။ ထို့အပြင် ADHS-E တွင် ၆၀ (T-score) ထက်ပိုမိုသောအမှတ်ပေးသူများသည်အထူးသဖြင့်အန္တရာယ်ရှိခဲ့သည်။p = 0.078, d = 0.69) ။ ဒေါက်တာ -၁ အတွက်သိသာသောဆက်စပ်မှုမရှိပါ။p = 0.127) ။ 1c မှကိန်းဂဏန်းများ 1a 2D အဖြစ်လက်ဝဲနှင့်လက်ယာ 4D: ကို C-Tree အတွက် 2D တန်ဖိုးများယုတ် 4D များအတွက်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း၏အန္တရာယ်သရုပျဖျော။ unproblematic နှင့်အန္တရာယ် / စွဲမှာအကြား 2D လေ့လာတွေ့ရှိနိုင်ပါတယ်, ယုတ် 4D များအတွက်ပုံအောထားတဲ့: 2D တန်ဖိုးများ 4D ၏အစီအမံများတွင်အုပ်စုတစ်စုကွဲပြားခြားနားမှုကိုဆိုလိုတာကိုပယ်ဖြတ် in: 2D အဆိုပါအစီရင်ခံ 4D ၏လွတ်လပ်သော ကိန်းဂဏန်း 2 ပြောင်းပြန်မှီခိုခြင်းနှင့်လွတ်လပ်သော variable တွေကိုအားဖြင့်ထိုအတူခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကိုသုံးနိုင်သည်။ 2D အချိုး: အတူတူ, ဤရလာဒ်များမှာ-အန္တရာယ် / စွဲကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားသေးငယ် 4D ရှိသည်ဖော်ပြသည်။
အဆိုပါ 2D ၏တန်ဖိုးကိုခန့်မှန်းရန်: unproblematic ဂိမ်းကစားခြင်းအမူအကျင့်နှင့်အတူအန္တရာယ်တစ်ဦးချင်းစီ vs. ထိန်းချုပ်မှုမှာဗီဒီယိုဂိမ်း-စွဲ / များ၏ခွဲခြားဆက်ဆံမှုတွေအတွက်ရောဂါရှာဖွေစမ်းသပ်မှုအဖြစ် 4D အချိုးကျနော်တို့ AUC တန်ဖိုးများကိုတွက်ချက်ဖို့အာအိုစီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအသုံးပြုသောအဖြစ် sensitivity ကိုနှင့်တိကျတဲ့ အဆိုပါ Youden အမှတ်မှာ [49] (sensitivity ကိုနှင့်သတ်သတ်မှတ်မှတ်များ၏ပေါင်းလဒ် A မြင့်ဆုံးသည်အဘယ်မှာရှိအာအိုစီကွေးပေါ်တွင်အချက်) ။ အာအိုစီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် 2D ၏အဖြေရှာတဲ့တိကျမှန်ကန်မှုကွောငျးဖျောပွ: လက်ဝဲလက်၏ 4D အချိုးလက်ျာ (AUC 0.704, sensitivity ကို 0.852, တိကျတဲ့ 0.556) ၏နောက်တွင် (AUC 0.639, sensitivity ကို 0.815, တိကျတဲ့ 0.481) အမြင့်မားဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ Hanley နှင့် McNeil အဆိုအရ [50] ကျနော်တို့ (မျှသိသာထင်ရှားသောရလဒ်နှင့်အတူတွဲ AUCs အတွက်ကွဲပြားမှုများအတွက် check လုပ်ထားZ = 1.147, p = 0.25) ။
ဆွေးနွေးမှု
ဒီအစွဲလမ်းသောဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူနှင့်အတူကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ထိတွေ့ချိတ်ဆက်ပထမဦးဆုံးစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုဖြစ်ပါတယ်။ စွန့်စားမှုနှင့်အစွဲကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူမှာအတူဘာသာရပ်များအတွက် 2D တန်ဖိုးများ: ဤလေ့လာမှုတှငျကြှနျုပျတို့အနိမ့်အတောအတွင်း 4D တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ အကျိုးသက်ရောက်မှုအားကောင်းတဲ့သက်ရောက်မှုတစ်ခုအလယ်အလတ်မှဃ = 0.66 အချက်ထက်ပိုကြီးတဲ့အရွယ်အစား [51]။ လက်ျာ 2D များအတွက် ADHD ၏ရောဂါလက္ခဏာမှတပါးအဘယ်အဘယ်သူမျှမကအခြားထည့်သွင်းစဉ်းစားခန့်မှန်း: 4D တွက်ချက်မှုဟာ multivariate nonparametric ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းအတွက်ကစာရင်းအင်းသိသိသာသာရှိကြ၏။ အကြားလေ့လာအသင်းအဖွဲ့မှာ-အန္တရာယ် / ဗွီဒီယိုဂိမ်းနှင့်အနိမ့် 2D စွဲ: 4D တန်ဖိုးများကိုနည်းလမ်းများစွာအတွက်အဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနိုင်ပါသည်။ (1) တစ်ဦးကသေးငယ်တဲ့ 2D: 4D တန်ဖိုးကိုတိုက်ရိုက်စွဲလမ်းဂိမ်းအပြုအမူ induces; သို့သော်ဒီဖြစ်နိုင်ချေကိုထောကျပံ့ဖို့စာပေထဲမှာမပါသက်သေအထောက်အထားရှိပါတယ်။ 2D တန်ဖိုးများ: (2) ကိုစှဲဂိမ်းကစားခြင်းအမူအကျင့်ကိုတိုက်ရိုက်အနိမ့် 4D ဖြစ်ပေါ်သည်။ 2D တန်ဖိုးများကိုမွေးပြီးဘဝတလျှောက်လုံးစဉ်ဆက်မပြတ်ရှိနေဆဲ: ယခင်လေ့လာမှုများ 4D ကြောင်းသက်သေပြခဲ့ကြသောကြောင့်, သို့သော်ဤဖြစ်နိုင်ခြေအလားအလာမရှိပါ [52]။ 3D တန်ဖိုးများနှင့်အစွဲလမ်းဂိမ်းအပြုအမူ: (2) တစ်ဦးကဘုံယန္တရားအနိမ့် 4D နှစ်ဦးစလုံးအတွက်တာဝန်ရှိသည်။ လက်ရှိအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံပြီး, ထိုကဲ့သို့သောအချက်အရှိဆုံးဖွယ်ရှိရှင်းပြချက်ပေးပါသည်။ အဆိုပါ 2D ၏ရလဒ်များကို: ADHD ၏ရောဂါလက္ခဏာများအနေနဲ့အပိုဆောင်းရှင်းလင်းတန်ခိုးနှင့် 4D ကို C-သစ်ပင်တွက်ချက်မှုလည်းဒီရှင်းပြချက်ကိုထောကျပံ့။ စွဲလမ်းဂိမ်းယောက်ျားအတွက်ပိုပြီးမကြာခဏဖြစ်ပါသည် [29]-[32] နှင့် ADHD နဲ့ဆက်စပ်နေပါတယ် [34] နှင့်အာရုံခံစားမှုရှာကြံ [33]။ ဤအင်္ဂါရပ်အားလုံးယခင်ကအနိမ့် 2D ဆက်စပ်ပြီ: 4D တန်ဖိုးများ။ ဤအအသင်းအဖွဲ့များအဘို့တစ်ခုမှာဘုံအကြောင်းပြချက်ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်မြင့်မားအန်ဒရိုဂျင်ဝန်ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
ဂိမ်းစွဲလမ်းဖို့မြှင့်တင်ရန်ကိုယ်ဝန်ဆောင် testosterone ဟော်မုန်းကနေဦးဆောင်သည့်လမ်းကြောင်းကိုနားလည်ခြင်းဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းပစ်မှတ်ထားအလားအလာမူဝါဒများ defining များအတွက်အလွန်အရေးပါဖြစ်လိမ့်မည်။ ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ် testosterone ဟော်မုန်းအောက်ပါတို့အပါအဝင်အများအပြားလိုင်းများမှတဆင့်စွဲလမ်းအပြုအမူသွေးဆောင်ခြင်းငှါ: (1) ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ် testosterone ဟော်မုန်းကြွယ်ဝသောစည်းစိမ်တို့သည် mesolimbic ဆုလာဘ် system ကို modulates [53] ထိုသို့သောအားဖြင့်အလားအလာလူကြီးများအတွက်စွဲလမ်းဂိမ်းအပြုအမူထိခိုက်။ (2) သည်အစစ်အမှန်ကမ္ဘာနှိုင်းယှဉ်ပါကအဆိုပါဆိုက်ဘာကမ္ဘာ၏အဆိုပါတိကျတဲ့စည်းမျဉ်းများအမြင့်ဆုံးကိုယ်ဝန်ဆောင် testosterone ဟော်မုန်းဝန်ကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့လူမှုရေးအပြန်အလှန်အစွမ်းအစ၌ကန့်သတ်လျော်ကြေးပေးပေလိမ့်မည်။ ပိုမိုမြင့်မားသောသန္ဓေသား testosterone ဟော်မုန်းအဆင့်ဆင့်ဆိုလိုသည်မှာအခြားလူများထင်သောအရာကိုနားလည်သဘောပေါက်ခြင်းနှင့်ခံစားစာနာခြင်းနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာမျက်နှာစကားရပ်ရန်ဒီကုဒ်နိုင်စွမ်းလျှော့ချရန်ပြသပြီ [54]။ ကြောင်းနှင့်အညီ, အောက်ပိုင်း 2D: 4D တန်ဖိုးများယောက်ျားအတွက်လျှော့ချစာနာမှုနှင့်ဆက်စပ်သောခဲ့ကြသည် [55]။ ထို့အပြင်တစ်ဦးသေးငယ် 2D: 4D ပိုပြီးခွဲခြားသတ်မှတ်မှုမရှိလူမှုရေးသံသယဆက်စပ်နေသည် [56]။ ထို့ကြောင့်အမြင့်ဆုံးကိုယ်ဝန်ဆောင် testosterone ဟော်မုန်းလူ့ပြဿနာများနှင့်လူမှုရေးအထီးကျန်စေခြင်းငှါ၎င်း, အားဖြင့်တစ်ဦးကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမဟာဗျူဟာအဖြစ်ရောဂါဗေဒကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအပြုအမူပါဝငျ။ (3) ဒါဟာကွန်ပျူတာအသုံးပြုမှုကိုလွယ်ကူချောမွေ့သို့မဟုတ်တားဆီးသောအရည်အချင်းများဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းဖွံ့ဖြိုးဆဲတဲ့သူတစ်ဦးရဲ့စွန့်စားမှု modulate ကြောင်းဖွယ်ရှိသည်။ ကွန်ပျူတာ-related စိုးရိမ်စိတ်နှင့်အတူ 2D တန်ဖိုးများ: ဂျာဗား-related programming ကိုကျွမ်းကျင်မှုနှင့်မြင့်မားသော 4D နှင့်အတူ 2D: ထို့ကြောင့်ကျွန်တော်တို့ရဲ့ရလဒ်တွေကိုအနိမ့် 4D ချိတ်ဆက်ယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့်အတူ concur [57].
ယခင်ကကျနော်တို့အနိမ့်အတောအတွင်း 2D တွေ့ရှိခဲ့: အရက်စွဲနှင့်အတူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် 4D တန်ဖိုးများ [26]တစ်ဦးပစ္စည်းဥစ္စာ-related စွဲရောဂါ။ 2D တန်ဖိုးများလည်းအမျိုးသမီးထက်ယောက်ျားများတွင်ပိုမိုပျံ့နှံ့ကြောင်း non-ပစ္စည်းဥစ္စာ related စွဲလမ်းဖရိုဖရဲဖြစ်သောဗီဒီယိုဂိမ်းကစားစွဲနှင့်အတူတစ်ဦးချင်းစီအတွက်ပေါ်ပေါက်: ဒါဟာအနိမ့် 4D ကြောင်းမှတ်သားဖွယ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဤရလဒ်ပစ္စည်းဥစ္စာ-related စွဲနှင့်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားစွဲအကြားတူညီအလေးပေး [58]။ အဆိုပါ DSM-5 အဆိုအရအင်တာနက်ဂိမ်းကစားရောဂါနောက်ထပ်သုတေသနတစ်ခုဘာသာရပ်အဖြစ်နောက်ဆက်တွဲများတွင်ပါဝင်သည်။ အဆိုပါစာပေကွန်ပျူတာနှင့်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားစွဲနေတဲ့ဇီဝအခြေခံအကြံပြု [59]-[61]။ ဤနေရာတွင်တင်ပြရလဒ်အရှင်တစ်ခုစွဲရောဂါအဖြစ်က၎င်း၏ခွဲခြားတစ်ခုအငြင်းအခုံပူဇော်, အင်တာနက်ဂိမ်းကစားစွဲနေတဲ့ဇီဝအခြေခံများအတွက်နောက်ထပ်သက်သေသာဓကများကို။
အတော်များများကဖြစ်ရပ်အနိမ့် 2D ဆက်စပ်ပြီ: အ Hyper-အထီးဦးနှောက်အယူအဆနှင့်သဟဇာတဖြစ်ကြအရှိဆုံးအရာ၏ 4D တန်ဖိုးများ။ ထို့ကြောင့်အနိမ့် 2D: 4D တန်ဖိုး endophenotype "Hyper-အထီးဦးနှောက်အဖွဲ့အစည်းကို" ၏တစ်ဦးကို proxy အဖြစ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ သို့သော်တစ်ဦးချင်း၏ဘဝအပေါ်နှင့်တစ်ဦးချင်းစီရဲ့အနာဂတ်အရွယ်ရောက်ပြီးသူအမူအကျင့်အပေါ်တစ်ဦးမြင့်မားသောကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်အန်ဒရိုဂျင်ဝန်များ၏တိကျသောသက်ရောက်မှုကိုလည်းအပိုဆောင်း variable တွေကိုနှင့်သြဇာလွှမ်းမိုးမှုအပေါ်မူတည်ရမည်ဖြစ်သည်။ အများဆုံးဖွယ်ရှိ Hyper-အထီးဦးနှောက်အဖွဲ့အစည်းက၏ရလဒ်အဖြစ်ဖြစ်ပေါ်နေသောအဆိုပါတိကျတဲ့အမူအကျင့် phenotype တစ်ဦးချင်းရဲ့တစ်သက်တာကျော်ကြုံတွေ့ဖြစ်ကြောင်းမျိုးရိုးဗီဇနှင့်သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အချက်များတစ်များပြားလှပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ထို့ကြောင့်, အနိမ့် 2D ၏ရှေ့မှောက်တွင်: 4D တန်ဖိုးများကိုမဆိုတစ်ခုတည်းတစ်ဦးချင်းစီအဘို့တိကျတဲ့ရောဂါသို့မဟုတ်ဟောကိန်းအကြံပြုမထားဘူး။ 2D ၏သို့သော်အသိပညာ: 4D တန်ဖိုးများကိုအခြားအမှတ်အသားများနှင့်အတူပေါင်းစပ်ရာတွင်အသုံးပြုသည့်အခါကွဲပြားခြားနားသောပြဿနာအပြုအမူတွေနဲ့ပုံမမှန်နဲ့ဆက်စပ်တစ်ဦးချင်းရဲ့ရောဂါလက္ခဏာတွေကိုနှင့်ဟောကိန်းတိုးတက်အောင်အတွက်ကူညီလိမ့်မည်။
ဤရလဒ်သည်အရေးကြီးသောရောဂါအတှကျအသက်ရောက်မှုတွေ, ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးနှင့်စွဲလမ်းဂိမ်းကစားခြင်း၏အကျိုးဆက်များရှိနိုင်သည်။ တစ်ဦးကအနိမ့် 2D: တစ်ဦးတည်း 4D တန်ဖိုးကိုစွဲလမ်းဂိမ်းကစားခြင်း၏ရောဂါရှာဖွေသည်မဟုတ်, အခြားအအမှတ်အသားများနှင့် တွဲဖက်. များတွင်အသုံးပြုသည့်အခါဤအအချက်ရောဂါလွယ်ကူချောမွေ့စေနိုင်သည်။ တစ်ဦးကအနိမ့် 2D: 4D တန်ဖိုးကိုစွဲလမ်းဂိမ်းကစားခြင်း၏အနာဂတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်အန္တရာယ်မှာဖြစ်ကြောင်းနှင့်, အရှင်, ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးလွယ်ကူချောမွေ့စေခြင်းငှါအဘယ်သူသည်တစ်ဦးချင်းစီကိုသိရှိနိုင်ဖို့ကကူညီလိမ့်မည်။ အများအပြားကကြိုးစားမှုတစ်ဦးချင်းစီအတွက်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားစွဲ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းထားကြပြီ [62]-[67]။ တစ်ဦးကအနိမ့် 2D: 4D တန်ဖိုးကိုတစ်ဝတ္ထုရိုအမှတ်အသားရှိ၏ သည်အခြားအမှတ်အသားများနှင့်အတူပေါင်းစပ်၎င်း၏အသုံးပြုမှုကိုအနာဂတ်မှာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ခန့်မှန်းချက်သို့မဟုတ်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားစွဲ၏လက်ရှိရောဂါတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေနိုင်သည်။ ထိုသို့သောတိုးတက်လာသောခန့်မှန်းမော်ဒယ်များထိရောက်သောကာကွယ်မဟာဗျူဟာ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို enable ပေမည်။
ကျနော်တို့ကကျဉ်းမြောင်းတဲ့အသက်အပိုင်းအခြားအတွက်တစ်ဦးချင်းစီစုံစမ်းစစ်ဆေး; ထို့အပြင်ထိုအတောအတွင်းအသက်အရွယ်ဟာအုပ်စုနှစ်စုအကြားကွာခြားခဲ့ပါဘူး။ မှာအားလုံး, သာဆိုနိုင်သည် 2D နှင့်ဆက်စပ်လျှင်ယခင်လေ့လာမှုများခုနှစ်, အသက်, ဖြစ်ခဲ့သည်: 4D တန်ဖိုးများ [68]။ ထို့ကြောင့်, အသက်အရွယ် non-parametric ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းအတွက်ထည့်သွင်းစဉ်းစားမရခဲ့သည်။ အထူးသ, ပညာရေးအဆင့်ကိုဒီလေ့လာမှုအတွက်စုံစမ်းစစ်ဆေးနှစ်ခုအုပ်စုများအကြားကွာခြားခဲ့ပါဘူး။
အပိုဆောင်းခုနှစ်တွင်ငါတို့သည်လည်း 2D ၏အတိုင်းအတာများအကြားတစ်ဦးဖြစ်နိုင်သမျှ Non-monotonic ဆက်ဆံရေး check လုပ်ထားလေ့လာဆန်းစစ်: 4D နှင့်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းသည့် CSAS-II ကိုပေါင်းလဒ်ရမှတ်သုံးပြီး, ဒီ 2D ၏အစီအမံများအတွက်ဥပမာအစီရင်ခံထားပါတယ်အဖြစ်: 4D နှင့် altruism [69]။ (ကြည့်ရှုကိုလည်းဂဏန်းသင်္ချာဆိုလို၏လော်ဂရစ်သမ်အသွင်ပြောင်းအတူ - အဆိုပါ linear ဆုတ်ယုတ်ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းမျှသိသာ linear, quadratic သို့မဟုတ်ပေါင်းစပ်လမ်းကြောင်းသစ်ထင်ရှား [69]) ။ ထို့ပြင်ဤရလဒ်များကို Non-parametric ဆုတ်ယုတ်ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းကအတည်ပြုခဲ့သည် [70], [71]။ အတူတူကဤစမ်းသပ်မှုထိုကဲ့သို့သောယခင်ကအရက်စွဲအဘို့အအစီရင်ခံအဖြစ်, (ဆိုလိုသည်မှာစွဲအန္တရာယ် / မှာပြဿနာ vs. unproblematic) အရည်အသွေးကွဲပြားအမျိုးအစားနဲ့အမျိုးအစားဆောက်လုပ်ရေးအဖြစ်ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲမှတ်ရန်အယူဆချက်ကိုထောကျပံ့ [72].
ဗီဒီယိုကတစ်ဦးတည်းကစားနှင့်အတူသုံးစွဲအချိန်စွဲသတ်မှတ်မထားဘူး။ ရောဂါ "ဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်း" အတွက်နောက်ထပ်စံတွေ့ဆုံခဲ့ပြီးခံရဖို့ရှိသည်: အဆက်မပြတ်, ရုပ်သိမ်းရေး, သည်းခံစိတ်, ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံးနှင့်အပျက်သဘောအကျိုးဆက်များရှိနေသော်လည်းအသုံးပြုမှုကိုဆက်လက်ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤလေ့လာမှု၏အစွမ်းသတ္တိကိုသင်တန်းသားများကို၏ဖွဲ့စည်းမှုဖြစ်ပါတယ်။ သင်တန်းသားများကိုအားလုံးကဗီဒီယိုဂိမ်းကစားနှင့်အတူနေ့ရက်တိုင်းအချို့အချိန်ကုန်ပေမယ့်ပါဝင်သူ၏ထက်ဝက်သာ (CSAS-II ကအကဲဖြတ်ကဲ့သို့) စွဲအန္တရာယ် / အချိန်ဖြစ်ခြင်းသူတို့ကို defining နောက်ထပ်စံခဲ့ရသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များကိုအရှင် 2D သတ်မှတ်: အထူးဗီဒီယိုဂိမ်းစွဲလမ်းနှင့်ဆက်စပ်နေတဲ့စွန့်စားမှုအချက်အဖြစ် 4D မဟုတ်ဘဲကိုယ့်ဗီဒီယိုဂိမ်းမှတစ်ဦးလျှင် se ကစားခြင်း။
အတော်ကြာလေ့လာမှုန့်အသတ်မှတ်ချက်ပြုရပါမည်။ ကျနော်တို့ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ဆက်ဆံရေးမရှိဘဲ, သာအသင်းအဖွဲ့များ၏ထောက်လှမ်းခွင့်ပြုထားတဲ့မိုနို-ဗဟိုပြု Cross-Section, ကိစ္စတွင်-ထိန်းချုပ်မှုဒီဇိုင်းကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ ထို့အပြင်သာယောက်ျားစုံစမ်းစစ်ဆေးလျက်, နမူနာအုပ်စုတစ်စုအတော်လေးသေးငယ်ဖြစ်ခဲ့သည်။ 2D ၏ခိုင်ခံ့သောကြိုးသကျရောအရွယ်အစား: ဗီဒီယိုဂိမ်းကစားစွဲအပေါ် 4D ဖြစ်ကောင်းဘာသာရပ်များ၏အတော်လေးနိမ့်အရေအတွက်အားသည့်ကြားမှအုပ်စုသည်ကွဲပြားခြားနားမှုများ၏ထောက်လှမ်း enabled ။ အရက်စွဲဖို့ 2D: ကျွန်တော်တို့ရဲ့ယခင်လေ့လာမှုမှာ, ငါတို့သည်လည်း 4D သက်ဆိုင်သောတစ်ဦးခိုင်အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားကိုတွေ့ [26]။ သောကြောင့်စွဲလမ်းအပြုအမူအတွက်လူသိများတဲ့လိင်ကွဲပြားမှုများ [5]အနာဂတ်လေ့လာမှုများအခြားတိုင်းရင်းသားများပါဝင်သည်သငျ့သညျလညျးပိုကြီးတဲ့နမူနာအရွယ်အစားပါဝင်သည်သငျ့သညျ, အမြိုးသမီးမြားပါဝငျသငျ့သညျ။
ကျေးဇူးတင်လွှာ
ငါတို့ရှိသမျှသည်သင်တန်းသားများကိုကျွန်တော်တို့ရဲ့ကျောင်းသားလက်ထောက်ဂျူလီယာ Weberling, ငါတို့အိုင်တီ-system ကိုစီမံခနျ့ခှဲသူအန်ဒရီ Liedtke ကျေးဇူးတင်ချင်ပါတယ်။
ရန်ပုံငွေရှာခြင်းထုတ်ပြန်ချက်
ဒီလေ့လာမှုများအတွက်ရန်ပုံငွေရှာခြင်း Erlangen-Nuremberg ၏ Friedrich-Alexander က-တက္ကသိုလ်တက္ကသိုလ်ဆေးရုံကနေ intramural ထောက်ပံ့ငွေအားဖြင့်၎င်း, အောက်ပိုင်း Saxony ၏သိပ္ပံနှင့်ယဉ်ကျေးမှုများအတွက်န်ကြီးဌာနတို့ကထောက်ပံ့ပေးခဲ့ရသည်။ အဆိုပါဒကာလေ့လာမှုဒီဇိုင်း, အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, ထုတ်ဝေရန်ဆုံးဖြတ်ချက်သို့မဟုတ်လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်၏ပြင်ဆင်မှုမရှိအခန်းကဏ္ဍရှိခဲ့ပါတယ်။
ကိုးကား