20、拉丁裔文化敏感心理健康服务:现状、挑战与机遇

拉丁裔文化敏感心理健康服务:现状、挑战与机遇

1. 引言

族裔健康差异加剧了包括心理健康问题在内的医疗保健难题。研究显示,拉丁裔获得专业心理健康护理的机会较低,即便考虑了社会经济地位因素,这一状况依然存在。语言流利程度、文化差异、社区医疗服务获取途径、对心理健康问题的认知差异以及心理健康护理质量等,都是导致医疗保健差距的重要因素。此外,健康的社会决定因素也会影响护理的可及性、适当治疗、治疗平等性、后续护理服务以及从精神疾病中康复的情况。因此,开发具有文化敏感性的心理健康服务对于提供适当护理和缩小这些差距至关重要。

2. 美国拉丁裔文化敏感服务的发展历程

拉丁裔心理健康服务的发展需要多学科视角,包括精神病学、文化精神病学、心理学、社会工作、人类学、社会学、流行病学和公共卫生等。专业人员共同努力,以增进理解、发展理论、开展研究和提升访谈技巧。早期研究聚焦于描述文化在精神疾病和健康信仰方面的不同视角,涵盖宗教、灵性、常用术语、语言、精神疾病污名和本土治疗方法等。

1995 年,《精神疾病诊断与统计手册》(DSM)发布了不同文化中用于描述精神疾病的术语词汇表,为西班牙裔提供了如“susto”(惊吓症)、“nervios”(神经紧张)、“mal de ojo”(眼魔病)和“ataque de nervios”(神经发作)等示例,强调了理解个人文化对于文化敏感性的重要性。同时,DSM 还发布了文化表述大纲,这成为后来文化表述访谈(CFI)的基础。CFI 包含十六个问题,用于了解个人的独特视角和治疗意愿,避免刻板印象。

拉丁裔心理健康结果受到多种因素影响,包括差异、移民、代际差异、多样性、拉丁裔悖论、歧视以及基于美国研究的诊断标准。研究发现,拉丁裔更

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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