• 基于网络应用的神经发育障碍儿童家校医协作干预方案：非随机对照试验研究

  在融合教育领域，神经发育障碍(NDD)儿童的个别化教育计划(IEP)实施长期面临家校医协作断裂的难题。尽管教师、家长和医疗从业者都认同协作的重要性，现实中却常因沟通渠道碎片化、信息追踪困难等问题导致IEP执行效果不佳。这种协作困境不仅影响儿童学业发展，还加重了各方的心理负担。法国国家信息与自动化研究所的研究团队敏锐捕捉到这一痛点，开发了名为CoEd的网络应用，试图通过数字化手段重构协作生态。这项发表在《JMIR Research Protocols》的研究采用非随机对照试验设计，招募37个包含至少1名家长的支持团队（共157人），分为使用CoEd应用的实验组（13团队/82人）和常规处理的对照

  来源：JMIR Research Protocols

  时间：2025-06-06

• 基于PCA与机器学习融合的阿尔茨海默病影像诊断新策略：神经影像特征优化与模型性能评估

  阿尔茨海默病(AD)作为最常见的神经退行性疾病，全球患者已超过5000万，但临床诊断仍高度依赖主观认知评估。传统神经心理学量表存在灵敏度低、特异性差等问题，而脑脊液检测和淀粉样蛋白PET又面临侵入性高、成本昂贵等局限。如何通过非侵入性影像技术实现AD的早期客观诊断，成为当前神经科学领域的重要挑战。为突破这一瓶颈，研究人员在《JMIRx Med》发表了一项创新研究。该团队开发了基于主成分分析(PCA)和机器学习的人工智能诊断系统，利用开放影像数据库OASIS的磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)数据，通过特征降维与分类算法融合，建立了高精度的AD诊断模型。研究采用PCA进行影像特征

  来源：JMIRx Med

  时间：2025-06-06

• 虚拟现实严肃游戏中奖励反馈机制对注意力缺陷儿童抑制控制能力的干预效果：基于物质与心理奖励的协同作用研究

  在儿童神经发育障碍领域，注意力缺陷多动障碍(ADHD)如同一座难以逾越的大山，其核心症状——抑制控制能力缺陷严重影响着患儿的学习和社会功能。传统干预方法常面临患儿依从性差、训练场景脱离现实等问题。更棘手的是，尽管虚拟现实(VR)技术凭借沉浸式体验为ADHD干预带来新希望，但现有研究对奖励反馈这一关键机制的认识仍停留在"有无效果"的层面，对不同奖励形式（如硬币与代币、语言与徽章）的精细化比较几乎空白。这种认知缺口直接制约着数字化干预方案的优化设计。武汉工程大学的研究团队在《JMIR Serious Games》发表的研究，首次通过严谨的2×2因子实验设计，揭示了物质与心理奖励在VR环境中的协同作

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 基于机器学习和神经影像的阿尔茨海默病诊断优化：特征提取与分类模型的创新研究

  阿尔茨海默病（AD）作为最常见的神经退行性疾病，全球患者已超过5000万，但临床诊断仍依赖主观认知评估，存在误诊率高、晚期干预效果差等痛点。神经影像技术如磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）虽能捕捉脑结构功能变化，但传统分析方法难以挖掘海量数据中的关键特征。在此背景下，研究者探索机器学习（ML）与神经影像结合的自动化诊断路径，试图突破AD早期精准识别的技术瓶颈。研究团队开发了基于主成分分析（PCA）的特征降维框架，结合支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）及前沿的视觉变换器（Vision Transformer）构建多模态分类系统。采用OASIS和ADNI两大公共数据集（样

  来源：JMIRx Med

  时间：2025-06-06

• 基于ExerG的运动认知训练系统在成人运动与平衡障碍康复中的应用：一项实用性研究

  在数字医疗技术快速发展的背景下，运动游戏（exergame）作为结合身体活动与认知训练的创新康复工具，正逐渐改变传统康复模式。然而，现有研究多聚焦于技术有效性，却忽视了功能模型（functional model）在实际临床场景中的关键问题：如何确保不同认知运动能力的患者能安全使用？治疗师能否高效操作系统？这些空白严重制约了exergame在康复领域的推广应用。瑞士和奥地利康复中心的研究团队开发了新型ExerG系统，通过沉浸式苹果采摘、划船等游戏任务，整合平衡、协调和双任务训练。这项发表在《JMIR Serious Games》的研究采用混合方法设计，招募15名运动平衡障碍患者（PEUs）和20

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 综述：运动游戏中的电生理洞察——脑电图数据记录与运动伪迹检测的系统评价

  背景运动游戏（exergaming）作为结合身体活动与认知训练的交互式工具，已广泛应用于康复与学习领域。其核心优势在于通过物理动作驱动游戏进程，从而提升用户参与度。在认知康复场景中，脑电图（EEG）成为评估干预效果的重要技术，通过头皮电极捕捉神经元电活动信号（如α、β、θ波）。然而，运动游戏中的大幅度肢体动作会引入运动伪迹，严重干扰EEG信号质量。尽管已有研究采用独立成分分析（ICA）或带通滤波等方法处理伪迹，但针对全身性运动产生的“大尺度伪迹”仍缺乏系统指南。研究方法本研究遵循PRISMA框架，检索5大数据库（PubMed、IEEE Xplore等）截至2024年2月的文献。纳入标准包括：人

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 沉浸式虚拟现实结合生理传感技术的个体化应激反应评估平台(bWell)：设计与验证研究

  现代社会压力已成为影响身心健康的重要风险因素，从工作负荷到新冠疫情都可能导致情绪、认知和生理层面的多重应激反应。但传统应激研究面临两大困境：实验室环境难以真实模拟复杂压力场景，而问卷调查又缺乏客观生理指标。更关键的是，个体对压力的反应存在显著差异——有些人会发展成焦虑抑郁，有些人却表现出应激弹性(resilience)。这种差异背后的生物标志物究竟是什么？如何建立个体化的评估体系？加拿大国家研究委员会(NRC)的科研团队创新性地将沉浸式虚拟现实(VR)技术与多模态生理传感相结合，开发了名为bWell的系统性评估平台。他们基于神经心脏整合模型(NVIM)和迷走神经油箱理论(VTT)，提出迷走神经

  来源：JMIR Formative Research

  时间：2025-06-06

• 综述：探索虚拟现实与运动模拟器干预在注意力缺陷多动障碍患者中的应用：综合性文献回顾

  背景注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种以注意力不集中、多动和冲动为特征的神经发育性疾病。传统治疗方法包括药物治疗和行为疗法，但患者依从性和长期效果有限。近年来，虚拟现实（VR）和运动模拟器技术因其沉浸式体验和互动性，成为ADHD干预的新兴工具。研究表明，这些技术不仅能提升认知功能，还能改善运动协调能力，为ADHD管理提供了全新视角。目标本综述旨在整合现有文献，探讨VR和运动模拟器干预在ADHD患者中的应用效果，分析其对认知和运动功能的潜在益处，并评估技术设计的优化方向，以推动个性化治疗方案的开发。方法采用PRISMA-ScR指南对2019-2023年的文献进行系统性检索，纳入10项研究。通过

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 基于机器学习和神经影像的阿尔茨海默病诊断优化：多模态数据与深度学习模型的整合研究

  阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）作为最常见的神经退行性疾病，全球患者已超过5000万，其早期诊断一直是临床难题。传统诊断依赖认知量表和精神状态检查，但敏感性和特异性有限。神经影像技术如磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）虽能捕捉脑结构/功能变化，但海量数据的特征提取与分类仍面临挑战。现有机器学习方法在跨中心数据泛化性、小样本学习等方面存在明显瓶颈，亟需开发兼顾准确性与可解释性的新型诊断框架。为突破这些限制，研究人员在《JMIRx Med》发表了题为"Improved Alzheimer Disease Diagnosis With a Machine

  来源：JMIRx Med

  时间：2025-06-06

• 太极拳疗法对慢性疲劳综合征患者疲劳及认知功能影响的探索性随机对照试验研究

  慢性疲劳综合征（CFS）是一种以持续性疲劳为核心症状的复杂疾病，全球患病率达0.8%-3.3%，且呈逐年上升趋势。患者不仅承受着无法通过休息缓解的躯体疲惫，更有89%以上伴随认知功能障碍，表现为注意力下降、工作记忆受损等"脑雾"症状。这种状态严重影响患者的工作效率和生活质量，甚至导致功能残疾。尽管认知行为疗法(CBT)被英国NICE指南推荐为标准治疗，但药物干预存在副作用大、易复发等问题，而太极拳等传统运动疗法在改善疲劳方面的潜力尚未得到系统验证。针对这一临床难题，上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院的研究团队设计了一项开创性的随机对照试验。研究采用单盲、平行对照设计，将60名CFS患者随机分

  来源：JMIR Research Protocols

  时间：2025-06-06

• 远程医疗项目对复杂慢性病患儿照护者的影响评估：一项疫情前后的干预研究

  研究背景与意义全球医疗体系在COVID-19疫情中经历了一场范式转变，尤其对需要持续医疗支持的复杂慢性病（Complex Chronic Conditions, CCC）患儿家庭冲击显著。这类患儿仅占儿科人口的0.67%-5%，却消耗了40%的医疗资源，其照护者长期面临心理压力和经济负担。疫情期间，传统线下诊疗的中断使得远程医疗（Telemedicine）成为维系医疗连续性的关键工具，但其对CCC患儿家庭的实际影响尚缺乏系统评估。研究设计与方法西班牙马拉加某三级儿科医院的研究团队开展了一项准实验性干预研究，纳入34名CCC患儿家庭，通过安卓智能电视平台实现远程会诊、健康教育和电子处方功能。研究

  来源：JMIR Pediatrics and Parenting

  时间：2025-06-06

• 综述：严肃游戏作为数字疗法对提升注意力缺陷多动障碍儿童能力的有效性：系统性文献综述

  背景注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种常见的神经发育障碍，主要表现为注意力不集中、多动和冲动行为。传统药物治疗虽有效，但存在副作用和依从性问题。近年来，严肃游戏（Serious Games）作为一种新兴的数字疗法（DTx），因其趣味性和互动性，逐渐成为ADHD干预的研究热点。目标本综述旨在系统评估严肃游戏对ADHD儿童多维度能力的改善效果，包括注意力、多动冲动、社交技能、运动功能和执行功能，同时探讨儿童对游戏的接受度和参与体验。方法研究遵循PRISMA指南，检索了2010年至2024年间5大数据库（PubMed、Web of Science等）的35项研究（共1408名参与者）。采用PICO

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 意大利版青少年在线问题解决计划（I-TOPS）联合远程心理支持的随机对照试验：探索儿童获得性脑损伤执行功能康复新路径

  儿童获得性脑损伤（Acquired Brain Injury, ABI）是导致终身残疾的主要原因之一，患者常伴随认知、情绪和行为障碍，尤其是执行功能（Executive Function, EF）缺陷，严重影响其学业、社交及成年后的职业发展。更棘手的是，传统康复治疗因地理限制、资源不足等问题难以普及，而意大利本土尚缺乏针对ABI青少年的远程EF干预方案。这一背景下，意大利科学研究所IRCCS E. Medea的研究团队将美国成熟的“青少年在线问题解决计划”（Teen Online Problem-Solving, TOPS）本土化，开发了意大利版I-TOPS，并通过一项双盲随机对照试验验证其可

  来源：JMIR Research Protocols

  时间：2025-06-06

• 严肃游戏Attention Slackline在儿童注意缺陷多动障碍诊断中的鉴别效度：一项基于年龄分层的验证研究

  在儿童心理健康领域，注意缺陷多动障碍(ADHD)如同一只难以捉摸的"调皮精灵"，困扰着全球约7.6%的儿童。这种以注意力不集中、多动和冲动为特征的神经发育障碍，不仅影响学业表现，更可能持续损害患者的社交功能和心理健康。然而，现有的诊断方法严重依赖主观量表和家长报告，就像用模糊的镜子观察病症，常常导致评估偏差。尤其令人担忧的是，儿童患者普遍存在"积极错觉偏差"，他们如同戴着玫瑰色眼镜，往往高估自己的认知能力。这种诊断困境催生了对客观评估工具的迫切需求，而新兴的严肃游戏技术恰似一缕曙光，为ADHD诊断带来了数字化解决方案。西班牙阿里坎特大学医院儿童青少年心理健康服务部的研究团队开发了一款名为Att

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 综述：审视游戏与赌博障碍之间的门户关系：聚焦东南亚地区的范围综述

  游戏与赌博的数字化融合视频游戏与互联网平台的结合催生了虚拟物品的货币化机制，其中战利品箱系统最受争议。这种允许玩家购买随机物品的机制，通过概率与即时奖励的心理循环强化成瘾性。除战利品箱外，游戏还引入电竞博彩(esports betting)、皮肤交易等赌博化特征(GLFs)，这些特征与《国际疾病分类第11版》(ICD-11)中并列的游戏障碍(GD)和赌博障碍共享诊断标准。全球数据显示，赌博障碍患病率为0.12%-5.8%，游戏障碍约3.3%，两者共病率达15%。东南亚研究缺口与方法学创新通过检索PubMed等5个数据库的289篇文献发现，55.5%研究关注游戏与赌博的相关性，仅15%探讨门户效

  来源：JMIR Serious Games

  时间：2025-06-06

• 日本婴儿期非典型神经发育的多层次因素与早期指标：一项前瞻性纵向观察研究

  在儿童发育领域，早期识别神经发育异常如同寻找大海中的微光。尽管自闭症谱系障碍（ASD）等疾病的诊断通常在幼儿期确立，但越来越多的证据表明，生命最初12个月的行为特征可能已埋下发育轨迹的伏笔。然而，这个阶段的个体差异宛如万花筒——哪些是正常的发育变异？哪些是真正的预警信号？更复杂的是，母亲的心理状态、婴儿睡眠、免疫因素等多层次影响如同交织的蛛网，传统研究方法难以厘清其动态关联。由日本九州大学医学研究院等六所机构组成的研究团队，开展了一项名为"Multilevel Factors and Indicators of Atypical Neurodevelopment During Early In

  来源：JMIR Pediatrics and Parenting

  时间：2025-06-06

• 父母实施小儿推拿对ADHD学龄前儿童睡眠及食欲改善的体验研究：香港质性探索

  在儿童神经发育领域，注意力缺陷多动障碍(ADHD)犹如一个复杂的拼图，其中睡眠紊乱和食欲异常是两块长期被忽视的关键拼图。约5%的儿童受此困扰，他们不仅表现出典型的注意力涣散、多动冲动症状，还常伴随夜间辗转反侧、挑食厌食等继发问题。更棘手的是，常规使用的兴奋剂类药物往往雪上加霜——既可能抑制食欲又干扰睡眠节律，形成恶性循环。面对这个临床困境，传统中医理论中的"双阳人"概念与现代医学对ADHD的认识不谋而合，而源自中医体系的小儿推拿(Tuina)以其非侵入性特点，为破解这一难题提供了新思路。香港理工大学的研究团队开展了一项创新性探索，他们从中医"阴阳平衡"理论出发，设计了一项父母实施的小儿推拿干预

  来源：JMIR Pediatrics and Parenting

  时间：2025-06-06

• 综述：婴儿哭声副语言分类的进展——方法、实施与应用：系统性综述

  背景婴儿哭声作为早期非语言交流的核心载体，其声学特征（如基频、时长、强度）蕴含丰富的生理与病理信息。传统依赖人工观察的FLACC量表和Neonatal Infant Pain Scale存在主观性强、一致性差等缺陷。随着机器学习技术的渗透，婴儿哭声分析从20世纪60年代Wasz-Höckert的听觉分类迈入智能算法时代，为新生儿疼痛、饥饿、神经异常等状态的客观识别带来突破。方法学演进系统性检索9大数据库（Cochrane、IEEE Xplore等）获得的126项研究显示，2019年后机器学习（91.3%研究采用）和深度学习（最高准确率97.43%）成为主流。特征提取层面，Mel频率倒谱系数（M

  来源：JMIR Rehabilitation and Assistive Technologies

  时间：2025-06-06

• 长时程诊断预测中二元分类的局限性及离散时间事件史分析的优势：基于电子健康记录的实证研究

  在医疗大数据时代，电子健康记录(EHR)已成为临床预测研究的重要数据源。然而患者随访的不一致性导致大量右删失数据，这对长时程疾病预测（如自闭症、注意力缺陷多动障碍(ADHD)等）带来巨大挑战。传统二元分类(BC)方法因无法区分真实发病概率与充分随访概率，导致预测结果存在系统性偏差。虽然通过出生年份(YOB)或随访时长(t)等筛选策略可部分缓解此问题，但会显著减少样本量并引入新的偏倚。为解决这一关键方法学问题，杜克大学健康系统的研究人员开展了一项开创性研究，系统比较了BC与时间-事件(TTE)方法在四种临床条件（自闭症、ADHD、复发性中耳炎(ROM)和食物过敏(FA)）预测中的表现。研究创新性

  来源：JMIR AI

  时间：2025-06-06

• ChatGPT在脊髓损伤或疾病患者泌尿症状管理中的应用：一项探索性定性研究

  脊髓损伤或疾病(SCI/D)患者长期饱受泌尿系统症状困扰，其中尿路感染(UTI)的年复发率高达60%，是普通人群的30倍。这些患者不仅面临神经源性膀胱功能障碍的生理挑战，更因非典型症状（如疲劳、尿液浑浊）导致诊断延迟，进而引发抗生素滥用和住院率攀升。尽管已有泌尿系统症状神经源性膀胱问卷(USQNB)等标准化评估工具，但实际使用率低下，患者多依赖网络搜索等非专业渠道获取信息。这种现状催生了对新型辅助工具的迫切需求，而生成式人工智能的崛起为破局提供了可能。MedStar健康研究所的研究团队针对这一临床痛点展开创新探索，通过两阶段研究评估ChatGPT 3.5版本在SCI/D患者泌尿症状管理中的实际

  来源：JMIR Rehabilitation and Assistive Technologies

  时间：2025-06-06

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