抑郁症治疗的时间序列分析

发布时间：2020-04-08 10:47

【摘要】： 本研究选择ARIMA模型法和指数平滑法确定抑郁症患者的抑郁严重程度和焦虑水平的发展趋势,研究的目的是通过ARIMA模型分析来了解其动态的自相关关系,并对未来的变化进行预测。对抑郁症患者的抑郁严重度指数和焦虑水平建立VAR模型,运用Granger因果检验分析两个变量间的因果关系。 对南京市脑科医院的6个抑郁症住院病人进行长达3个月的跟踪研究,有4人退出。让参与研究的患者每天对《抑郁自评量表》和《焦虑自评量表》进行自我报告,并在此之后以访谈的形式确保患者作答的真实性,通过《社会支持量表》了解患者的社会支持状况。用Eviews5.0对数据分析,主要研究结论显示: 1.虽然两个患者抑郁严重度都存在明显的下降趋势,但患者相邻两天抑郁症状的波动幅度不一致。是因为患者抑郁症类型的不同所致,首发性抑郁症患者抑郁严重度的变化比较平缓,复发性抑郁症患者的病情波动更明显。 2.两个患者当天抑郁严重度受前5天内病情的共同制约,前一天的抑郁严重程度对当天的影响最大,焦虑水平受之前病情的共同制约的情况存在差异。 3.患者自我报告的抑郁严重度变化的近期趋势和长期趋势基本相同,然而两位患者的焦虑水平的近期变化趋势与长期发展趋势不一致。 4.患者LY的抑郁严重度和焦虑水平对彼此都有预测作用,存在抑郁和焦虑共病的现象。患者ZSB只有焦虑水平对其抑郁严重度有预测作用。 时间序列分析为我们理解和预测人的心理和行为提供了一个新的科学手段,同时对传统的研究抑郁症临床治疗提供了新的思路。时间序列分析的应用价值在于,确定患者抑郁和焦虑水平的变化规律,并使得对抑郁症患者症状的动态预测成为可能,有助于监控患者的病情,甚至实现患者的抑郁与焦虑之间的相互预测关系。
【图文】：

一l两患者抑郁严重度指数的时间序列图

1015 202530 35404550—Res吐ual一一Actual—「献ed图3一 2ARIMA(3，2，0)模型的拟合效果和残差变化2.对ZSB序列的适合模型ARIMA(3，2，2)的残差进行分析后，发现残差序列不是白噪声序列，故考虑将ARMA(2，l
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：R749.4

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本文编号：2619252