用于综合临床评估的急性应激障碍量表评分的极坐标直方图可视化

我们的目标是开发和验证一种新的极坐标直方图可视化方法，用于分析急性应激障碍量表 scaltors，重点关注老年 ICU 护理人员、心理健康评估和干预效果。数据可视化技术与血清学评估工具的整合已成为一项关键发展，尤其是在通过多维分析方法理解复杂的应激障碍方面。他们利用基于 MATLAB 的多边形直方图可视化与标准化的 ASDS 评估和 CPT 干预相结合，创建应力曲线的全面虚拟表示。

传统医学难以同时解释我们的 19 个 ASDS 变量。我们的协议通过引入创新的可视化方法来进行全面的应力分布分析，从而解决了这一限制。我们的研究结果为探索机器学习与可视化技术的整合开辟了途径，并调查了不同人群对压力概况模式的跨文化验证。

首先，将研究参与者分为 60 至 80 岁的老年重症监护病房或 ICU 护理人员以及来自当地社区的健康老人对照。要求参与者在数据收集前填写知情同意书。向参与者提供标准化的 19 项急性应激障碍量表或 ASDS 问卷。

请专业心理学家进行 ASDS 评估访谈，以确保一致性和可靠性。完成问卷后收集并记录 ASDS 分数。作为综合干预的一部分，将认知行为疗法和基于正念的应对策略应用于老年 ICU 护理人员组中选定的个体。

打开电子表格数据文件，并验证数据矩阵是否构建为具有 19 x 106 矩阵的正常组。老年护理人员 ICU 24 小时，19 x 309 矩阵，EC ICU 干预，19 x 109 矩阵和 EC ICU 控制，19 x 200 矩阵。要将 ASDS 数据导入 MATLAB 工作区，请打开电子表格选项菜单，然后点击插件选项卡。

浏览并添加 MATLABs XL 链接。dot X LAM 位于 MATLAB 的工具箱反斜杠 X 链接目录中。然后选择每个组的数据并单击 MATLAB 插件。

Send data to MATLAB 选项。验证所有数据是否都显示在 MATLAB 的工作区中，变量 H 包含健康组 19 x 106 矩阵数据，EC 包含 EC ICU 干预，19 x 109 矩阵和数据控制包含 EC ICU 对照 19 x 200 矩阵。将 ASDS 数据导入 MATLAB 工作区后，使用命令 means 等于 Data underscore EC 逗号 2 的平均值和总下划线分数等于数据总和，逗号 1，分别获得老年护理人员 ICU 的 ASDS 的 19 个变量的平均值和总分。

执行代码以查看老年护理人员 ICU 的 ASDS 的 19 个变量的平均值和一些分数的分布。使用命令均值下划线 EC 等于数据的平均值下划线 EC 逗号 2 和均值下划线 H 等于数据均值下划线 H 逗号 2 分别计算老年护理人员组和健康组的 ASDS 样本均值。现在，使用极坐标直方图命令创建一个叠加图，比较两个变量（均值 EC 和均值 H），然后使用 MATLAB 代码向图中添加坐标和注释。

对于老年护理人员组，原始数据执行均值下划线 EC 等于数据下划线 EC 的均值，逗号两个命令。然后，对于健康对照组干预组，执行均值下划线 I 等于数据下划线 I 的均值逗号 2。对于 EC ICU 干预组，对照组执行均值下划线控制等于数据下划线控制的均值，逗号二。

然后，执行命令栏、均值下划线 EC 逗号、均值下划线控制、逗号均值下划线 H 以绘制不同组之间的比较。使用显示的代码对对预后的影响进行排序，获得变量 IDXX 用于 19 个 ASDS 项目的排名，预后影响。最后，使用极坐标直方图命令创建对照组和干预组数据的叠加图。

根据 IDXX 的顺序注释绘图。ICU 中老年护理人员的 ASDS 数据显示平均得分为 3.3，累积值为 62.6，表明与健康老年人相比，压力水平明显更高。使用极性直方图的比较显示，ICU 护理人员与健康老年人之间的 ASDS 评分存在显着差异，其中 ICU 护理人员表现出更高的压力水平。

当想起创伤时，干预组的过度唤醒症状随着身体反应而减轻，从 4.16 下降到 3.63。从 3.95 到 3.44 跳跃或容易受到惊吓。从 4.13 到 3.66 过度警觉。

难以从 4.09 集中注意力到 3.64。烦躁从 3.69 到 3.28，睡眠困难从 3.67 到 3.27。干预组在回避症状方面表现出适度的改善，包括试图避免让他们想起创伤的情况或人，尽量不谈论创伤，尽量不去想创伤，以及在想起创伤时感到不安。