Zusammenhang zwischen psychischer Belastbarkeit und genetischen, entzündlichen Indikatoren

Das Alter von 18 bis 24 Jahren ist eine wichtige Phase der psychologischen Entwicklung und Persönlichkeitsbildung junger Menschen. Der höhere Kortex des Gehirns, der für die emotionale Regulierung und die Bewältigung der Umweltbedingungen verantwortlich ist, tritt in eine kritische Phase der Entwicklung der Neuroplastizität ein. Seine psychologische Entwicklung ist durch Übergang, Schließung und Turbulenzen usw. gekennzeichnet. Wenn man sich einem stressigen Umfeld wie Hochschulzugang, Beschäftigung und schneller sozialer Entwicklung gegenübersieht, kann es zu Depressionen, Angstzuständen und anderen negativen emotionalen Erfahrungen kommen. Alle Arten von psychischen Problemen. Gemäß der Theorie der kritischen Periode der emotionalen Entwicklung werden emotionale Zustände und die Stressbewältigung durch die Aktivitäten der höheren Hirnrinde reguliert. Gleichzeitig wird das Auftreten von psychischen Störungen wie Anpassungsstörungen auch genetisch beeinflusst und Menschen mit Hochrisikogenen haben ein höheres Risiko für Störungen.

Der Zweck dieser Studie besteht darin, sich auf die Bewertung und Analyse der Einflussfaktoren der Anpassungsfähigkeit junger Menschen zu konzentrieren, die Auswirkungen der Interaktion von Umwelt und Gen auf die psychologische Anpassungsfähigkeit junger Menschen zu untersuchen und das Vorhersagemodell der dynamische Veränderung der Anpassungsfähigkeit, Aufbau einer standardisierten Norm für die Anpassungsfähigkeit junger Menschen und Bildung eines Bewertungsreferenzstandardsystems.

Forschungsinhalte: 1) Gemäß dem kognitiven Theoriesystem der Anpassungsfähigkeit und dem individuellen Vorhersagemodell der Anpassungsfähigkeit werden unter Berücksichtigung der Umweltmerkmale, die die Anpassungsfähigkeit junger Menschen beeinflussen, die Bewertungselemente mit hoher Vorhersagekraft des Modells überprüft. 2) Testen Sie das System zur Bewertung der Anpassungsfähigkeit in den Forschungsobjekten, überprüfen Sie die Zuverlässigkeit, Gültigkeit und Erweiterbarkeit der Aufgabe und überprüfen Sie die Messzuverlässigkeit und ökologische Gültigkeit des Paradigmentools. 3) Repräsentative Populationen mit hoher und niedriger Anpassungsfähigkeit wurden ausgewählt, um eine mehrdimensionale Datenerfassung zu Genetik und Hirnnerven durchzuführen, das genetische Risiko und die Risikogenorte der Anpassungsfähigkeit zu untersuchen, die der Anpassungsfähigkeit entsprechenden Gehirnbildmerkmale zu analysieren und die zu untersuchen neuronaler Mechanismus der Anpassungsfähigkeit.

Diese Studie wurde als Querschnittsstudie konzipiert, wobei junge Menschen im Alter von 18 bis 22 Jahren die Forschungsobjekte waren. Zu den Einschlusskriterien gehörten 18–22 Jahre alt, Hochschulabschluss oder höher, Einwilligung zur Blutentnahme und eine unterzeichnete Einverständniserklärung. Zu den Ausschlusskriterien gehören die Nichtzustimmung zur Entnahme von Blutproben, die Nichtunterzeichnung von Einverständniserklärungen und das Vorliegen einer schwerwiegenden Erkrankung, beispielsweise eines bösartigen Tumors. Es ist geplant, vom 1. Januar 2024 bis zum 31. März 2024 400 Probanden zu rekrutieren und grundlegende Informationsdaten, Daten zur Bewertung der Anpassungsfähigkeit, Gentestdaten, Daten zum Scannen von Gehirnbildern und Daten zu Entzündungsindikatoren zu sammeln.

Die Probanden wurden entsprechend dem Quartil der Anpassungsfähigkeitsbewertung in eine Gruppe mit sehr geringer Anpassungsfähigkeit, eine Gruppe mit geringer Anpassungsfähigkeit, eine Gruppe mit hoher Anpassungsfähigkeit und eine Gruppe mit sehr hoher Anpassungsfähigkeit eingeteilt. Eine Vielzahl prädiktiver Modellierungstechniken (z. B. logistisches Diskriminanzmodell, neuronales Netzwerkmodell, Entscheidungsbaum, Random-Forest-Modell und Support-Vektor-Maschine usw.) werden verwendet, um ein dynamisches Änderungsvorhersagemodell zu erstellen, das an das Ergebnisrisiko angepasst ist. Die interne Validierung des Modells erfolgte mithilfe der zehnfachen Kreuzvalidierungsmethode. Die Originaldaten wurden in 10 Gruppen unterteilt, von denen 9 Gruppen als Trainingssatz und 1 Gruppe als Testsatz für die Kreuzvalidierung verwendet wurden, um die Stabilität des Modells sicherzustellen. Die ROC-Kurve wurde gezeichnet, um die Differenzierung der Bewertungsmodelle zu bewerten. Die Fläche unter der ROC-Kurve synthetisiert zwei Indizes für Sensitivität und Spezifität und berücksichtigt jeden möglichen Schwellenwert, der den diagnostischen Wert des Modells objektiver und genauer bewerten kann. Durch die Berechnung der Fläche AUC unter der ROC-Kurve als quantitative Analyse des diagnostischen Werts des Modells gilt: Je näher die AUC bei 1 liegt, desto besser ist der diagnostische Effekt. Der Hosmer-Lemeshow-Anpassungstest wurde verwendet, um den Grad der Konsistenz zwischen dem vorhergesagten Risiko und dem tatsächlichen Risiko zu beurteilen und so den Kalibrierungsgrad des Modells zu bewerten.