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“设计我的日常生活支持”——共同生产(co-production)及用于提升神经多样性(neurodivergent)青年成人服务使用者参与度的简易工具的可行性与实施研究
目的:瑞典的社会服务机构日益为神经多样性青年成人提供日常生活支持,亟需有效方法鼓励其积极参与自身支持计划。本研究旨在(Ⅰ)描述与服务使用者及支持工作者共同生产(co-production)一项促进参与的工具的过程,(Ⅱ)探讨该工具的可行性。材料与方法:共同生产
来源:Disability and Rehabilitation
时间:2026-05-28
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透过重要他人视角:神经多样性女性注意缺陷多动障碍(ADHD)在大学及教育职业环境中的个体优势与支持需求感知
目的:目前关于重要他人在女性注意缺陷多动障碍(ADHD)中作用的研究十分有限。重要他人的视角具有重要价值,因为他们常能提供女性ADHD患者在日常生活中面临的挑战与优势的独特洞察。本研究从11位女性ADHD患者的重要他人(包括父母、朋友、同事或伴侣)的角度出发,
来源:Disability and Rehabilitation
时间:2026-05-28
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边缘中的成功:澳大利亚患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的女性学生和教育者在学术界和工作中导航神经多样性
目的:目前,女性注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者在当代研究中相对于男性同伴代表性不足。这种差异在日常生活中普遍存在,包括高等教育和工作场所。由于ADHD的临床表现和生活经历在男性和女性之间存在差异,本研究探讨了女性ADHD患者(N = 11)在教育环境中的经
来源:Disability and Rehabilitation
时间:2026-05-28
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脑瘫青年社区参与经历的自我报告反思
本研究聚焦于脑瘫(Cerebral Palsy, CP)青年群体在社区环境中的参与体验,旨在探究影响其参与便利性或障碍性的关键因素。为获取这一群体的直接观点,研究人员采用了一系列无障碍化的数据收集方法,探索了15位年龄在15至26岁之间、具有不同运动功能与沟通
来源:Developmental Neurorehabilitation
时间:2026-05-28
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作为研究合作伙伴的脑性瘫痪青年成人——一项导师计划的定性评价
摘要
背景与目的 旨在对脑性瘫痪(cerebral palsy,CP)青年群体产生切实影响的研究,需要由具有相关生活经验的个体提供信息支持,从而使对CP人群重要的议题与结局指标得到优先关注。这类消费者研究合作伙伴(consumer research part
来源:Developmental Neurorehabilitation
时间:2026-05-28
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**二维JCOG:通过共享裂分定理与图神经网络将一维1<sup>1</sup>H核磁共振谱转化为J-δ关联图谱**
J-耦合常数及其相关的耦合网络在<sup>1</sup>H核磁共振(<sup>1</sup>H NMR)谱中编码了至关重要的结构信息,然而其自动化提取仍然具有挑战性。传统的多重峰分析依赖于一阶近似,该方法在谱图拥挤、杂质存在或强耦合条件下会失效,而迭代量子力学
来源:Analytical Chemistry
时间:2026-05-28
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基于深度学习的声学谱图在废物管理中的材料分类研究
本文提出了一种用于废物管理中高效材料分类的稳健深度学习框架,重点对声学时频表示进行了比较分析。六种常见废弃物(塑料、纸板、钢铁、瓷器、玻璃器皿和铝)通过精心预处理的声音记录进行了表征。信号采用了四种技术进行变换:短时傅里叶变换(Short-Time Fouri
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桥小脑角区表皮样囊肿在儿科人群中——机构手术病例系列与文献综述
表皮样囊肿(EC)是一种罕见的颅内病变,在儿童中尤为少见,源于神经管闭合过程中的外胚层包涵。尽管其常位于桥小脑角区(CPA),但针对该部位EC在儿童中的手术并发症和复发率数据仍然有限。研究人员对2004年至2024年间在奥斯陆大学医院-里克医院接受外科治疗的、
来源:Child's Nervous System
时间:2026-05-28
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皱眉肌及其与额区神经血管结构的关系:一项尸体解剖研究
摘要
皱眉肌(corrugator supercilii muscle, CSM)是肉毒毒素注射及偏头痛治疗、面部年轻化手术的关键解剖靶点,因其邻近神经血管结构,操作可能引发感觉丧失或血管损伤等并发症。本研究旨在明确CSM的精确解剖特征及其与滑车上神经(sup
来源:Aesthetic Plastic Surgery
时间:2026-05-28
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利用深度学习CALPHAD模型,加速了11种元素基Cr基A2+B2超级合金的发现过程
摘要铬是一种适用于下一代难熔合金的理想材料,但其实际应用受到了室温脆性的限制。在这项研究中,我们提出了一种基于多准则的发现流程,用于筛选基于铬的A2+B2超合金。通过深度神经网络模型,我们可以准确预测合金的CALPHAD相分数和A2基体成分,模型在每个场平均根号均值平方误差方面的
来源:npj Computational Materials
时间:2026-05-28