重度抑郁症作为一种复杂动力系统
医学物理
2017-02-08 v2 混沌动力学
摘要
在本文中，我们将重度抑郁症（MD）刻画为一个复杂动力系统，其中症状（如失眠与疲劳）在网络结构中彼此直接相连。我们假设个体可由其自身的、具有独特架构及相应动力学的网络来刻画。关于架构，我们表明易于罹患 MD 的个体是那些症状间连接强劲者：例如，仅一晚睡眠不佳就足以使特定的人感到疲惫。此类脆弱网络在受到系统外部力量（如压力）推动时，更可能最终陷入抑郁状态；而连接较弱的网络则倾向于保持或恢复至健康状态。我们通过一个仿真展示了这一点，其中我们将症状被激活的概率建模为其相邻症状活动的 logistic 函数。此外，我们表明该模型潜在地解释了某些著名的经验现象（如自发恢复），并兼容关于 MD 各种亚型的现有理论。据我们所知，我们提出了首个基于个体内、以症状为基础的过程模型，有望解释重度抑郁症的发病与维持。
引用
@article{arxiv.1606.00416,
title = {Major depression as a complex dynamic system},
author = {Angélique O. J. Cramer and Claudia D. van Borkulo and Erik J. Giltay and Han L. J. van der Maas and Kenneth S. Kendler and Marten Scheffer and Denny Borsboom},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.00416},
year = {2017}
}
备注
8 figures