• 发展性阅读障碍与注意缺陷多动障碍中异常错误监控的可分离模式

  本研究旨在探讨错误监控的改变是否构成发展性阅读障碍（DD）与注意缺陷多动障碍（ADHD）的共同风险因素。研究共招募148名儿童，分为四组：单纯DD组37名、单纯ADHD组37名、DD+ADHD共病组40名，以及典型发展（TD）对照组34名。被试完成联合Flan

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 磁刺激对齿状回谷氨酸能与GABA能神经元兴奋性的即时效应

  背景/目的：研究人员旨在探究不同参数磁刺激对小鼠海马齿状回（DG）谷氨酸能神经元和GABA能神经元兴奋性的即时调控作用，并利用Hodgkin–Huxley（HH）模型分析其潜在机制。方法：研究人员在急性脑片上进行全细胞膜片钳记录，测量不同频率（1、10、20

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 接受或未接受物理治疗的特发性脊柱侧凸患者术前神经学与神经生理评估：一项回顾性比较研究

  背景/目的：本研究旨在通过对Lenke 1型和Lenke 3型脊柱侧凸患者比较术前临床与神经生理检查（包括神经传导及皮层磁刺激诱发电位）结果，精确描述特发性脊柱侧凸（Idiopathic Scoliosis, IS）患者的神经功能缺损特征；并探讨单纯支具治疗（

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 三组女性青少年情绪调节、执行功能与共情的跨诊断比较：神经性厌食症、注意缺陷多动障碍及注意缺陷多动障碍共病孤独症谱系障碍

  背景：神经性厌食症（AN）是一种严重的进食障碍。注意缺陷多动障碍（ADHD）和孤独症谱系障碍（ASD）是两类神经发育障碍（NDDs），且二者常频繁共病（ADHD+ASD）。本研究旨在阐明三组女性青少年的认知与行为特征谱，重点关注情绪调节、执行功能和共情。方法：

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 以CP5为中心的顶叶高清晰度经颅交流电刺激与老年人基于智能手机的购物任务表现改善相关：一项行为与脑电图研究

  背景/目的：老年人在使用智能手机时经常遇到困难，特别是当数字任务需要目标维持、视觉搜索、序列行动和反应验证时。工作记忆和工作记忆（working memory）和顶叶θ频段活动可能支持这些认知要求高的操作，但尚不清楚单次θ频段高清晰度经颅交流电刺激（high-

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 综述：神经退行性疾病的分子机制：新兴生物标志物与治疗靶点

  神经退行性疾病（NDs），如阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）、肌萎缩侧索硬化（ALS）和亨廷顿病（HD），涉及神经系统神经元结构或功能的逐渐丧失，是对全球老龄化人口日益增长的威胁。尽管这些疾病具有不同的影响认知、运动和其他重要身体功能的临床特征，它们共享

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 综述：科学关乎思考：如何在分心的数字世界中保护思考时间

  背景与目的：快速的数字转型已在研究和专业环境中引发了普遍的注意力中断，由此产生了一个问题——支持深度科学思考的时间条件如何得以保留。本叙事性综述旨在：（i）综述关于任务无关数字干扰损害深度思考机制的神经生物学证据；（ii）讨论深度思考所需的条件以及当代发展所带

  来源：Brain Sciences

  时间：2026-06-28

• 综述：疼痛中炎症信号的持续性：淋巴调控与神经免疫整合

  炎症性疼痛源于伤害感受激活与受损或炎症组织中免疫信号之间的相互作用。尽管炎症介质产生的机制已被广泛研究，但对其清除和空间再分布机制的探讨相对较少。在本综述中，研究人员考察了淋巴管如何通过整合内皮屏障行为、结构重塑和内在收缩性来主动调控间质空间中炎症信号的持续性

  来源：Biology

  时间：2026-06-28

• 利用fNIRS研究功能性便秘患者的大脑活动差异：一项病例对照研究

  摘要背景功能性便秘与中枢神经系统的功能紊乱有关，尤其是那些负责内脏感觉、情绪处理和自主控制的脑区。我们利用功能性近红外光谱技术，研究了功能性便秘患者的脑活动变化，以探讨脑与肠道之间的相互作用。方法研究从瑞安绍医院招募了符合罗马IV标准的有便秘症状的患者，同时从当地社区招募了健康对

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-06-28

• 在电子健康记录数据上验证预测模型：从应用于法国心脏导管检查队列的NCDR-IMPACT评分中获得的经验教训

  摘要研究目的我们提出了一种自然语言处理流程，用于从属于APHP医院的儿童医院中提取并重新计算现有的IMPACT评分。材料与方法从每位患者的电子健康记录中提取预测变量及不良事件发生情况。数据提取依据数据格式采用规则驱动和机器学习方法。机器学习文本分类器在经过主动学习标注的数据集上得

  来源：BMC Cardiovascular Disorders

  时间：2026-06-28

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