10、痴呆症患者的团体心理治疗:回忆与遗忘之旅

痴呆症患者的团体心理治疗:回忆与遗忘之旅

团体心理治疗的背景

自20世纪50年代初以来,针对认知障碍老年人的团体工作就有相关描述。其中,Naomi Feil的工作尤为重要,她开发的验证疗法有效地开创了一种与认知障碍老年人合作并解决其情感问题的合法方式。Feil认为,在很多情况下,神经损伤与个人过去未解决的问题相互作用,导致之前使用的心理防御机制不再有效。这使得痴呆症患者回到过去,试图解决这些未解决的问题,而验证治疗师的任务就是认可这一回溯过去的内心旅程。

为了实现这一点,Feil强调治疗师要有同理心倾听,使用无威胁性的问题建立信任,避免让患者直面能力丧失的现实。然而,这种工作方式也存在两个问题。一是将老年人的“困惑”与未解决的心理问题联系起来时,可能会把痴呆症的成因归结于个人因素而非器质性因素。二是过度回顾过去可能会让我们忽视痴呆症患者当前现实的糟糕程度。

过去10年里,一个重要的临床进展是人们越来越意识到痴呆症患者视角的重要性,这也是“痴呆症护理新文化”的核心支柱。随着研究人员和临床医生对痴呆症患者情感需求的认识加深,大家开始关注寻找创新方法来支持他们。1995年Robyn Yale出版的一本书激发了人们创建支持性环境的愿望,该书阐述了如何为痴呆症患者建立、运营和评估支持小组,这促使许多英国临床医生设立了类似的支持小组。

痴呆症患者的团体心理治疗项目

在相关工作开展的前两年,我们开展了一个由心理健康基金会资助的项目,设立并评估了六个为期10周的心理治疗小组的效果。六个小组中,五个小组有6 - 8人,第六个小组有10名参与者。我们的转诊标准参考了Yale(1995)提出的标准,所有参与者都被诊断患有阿尔茨海默病或其他形式的痴呆症,至少偶

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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