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基于多模态大数据的疼痛评估——问题与展望

文献类型:会议论文

作者周丽丽1,2; 张会娟1,2; 胡理1,2
出版日期2018-10
会议日期10.30
会议地点北京
关键词疼痛 系统评估 大数据 精准治疗 我国常模
页码242-243
其他题名Pain assessment based on multimodal big data—issues and prospects
国家第二十一届全国心理学学术会议
英文摘要

摘要:疼痛评估是临床疼痛治疗中的重要环节,不仅有助于诊断疼痛病因,明确疼痛的内在病理,进而指导疼痛治疗方案的制定和改进,而且有利于追踪疼痛发展进程和评估治疗有效性。然而,当前疼痛评估的单一性及非系统化,忽视了疼痛体验本身复杂性,同时也缺乏相应的评估参照标准,使得疼痛评估成为当前临床管理中的一大难题,难以实现疼痛医学的精准治疗。本研究基于疼痛多维度理论,结合遗传-环境交互作用、脑可塑性等疼痛的影响因素,从感觉-辨别、情绪-动机、认知-评价、行为-反应等方面系统测量疼痛,同时考察疼痛本身对机体功能影响。通过采集多模态大数据,以期构建基于我国人口特征疼痛常模,进而建立标准规范的疼痛评估体系,优化临床疼痛管理。

产权排序1
会议录摘要集-第二十一届全国心理学学术会议
语种中文
源URL[http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/27156]  
专题心理研究所_中国科学院心理健康重点实验室
作者单位1.中国科学院心理健康重点实验室
2.中国科学院大学心理学系
推荐引用方式
GB/T 7714
周丽丽,张会娟,胡理. 基于多模态大数据的疼痛评估——问题与展望[C]. 见:. 北京. 10.30.

入库方式: OAI收割

来源:心理研究所

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