AbstractThe nature of mood variatio

Abstract

The nature of mood variation in bipolar disorder has been the subject of relatively little research because detailed time series data has been difficult to obtain until recently. However some papers have addressed the subject and claimed the presence of deterministic chaos and of stochastic nonlinear dynamics. This study uses mood data collected from eight outpatients using a telemonitoring system. The nature of mood dynamics in bipolar disorder is investigated using surrogate data techniques and nonlinear forecasting. For the surrogate data analysis, forecast error and time reversal asymmetry statistics are used. The original time series cannot be distinguished from their linear surrogates when using nonlinear test statistics, nor is there an improvement in forecast error for nonlinear over linear forecasting methods. Nonlinear sample forecasting methods have no advantage over linear methods in out-of-sample forecasting for time series sampled on a weekly basis. These results can mean that either the original series have linear dynamics, the test statistics for distinguishing linear from nonlinear behaviour do not have the power to detect the kind of nonlinearity present, or the process is nonlinear but the sampling is inadequate to represent the dynamics. We suggest that further studies should apply similar techniques to more frequently sampled data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ในโรคสองขั้วได้รับเรื่องของการค่อนข้างน้อยวิจัยเนื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลารายละเอียดได้ยากที่จะได้รับจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ อย่างไรก็ตาม บางเอกสารได้ส่งเรื่อง และอ้างการปรากฏตัว ของ deterministic ความสับสนวุ่นวาย และการไม่เชิงเส้น stochastic การศึกษานี้ใช้ข้อมูลอารมณ์ที่รวบรวมจากการส่องกล้องเพื่อวินิจฉัยแปดโดยใช้ระบบ telemonitoring ธรรมชาติของอารมณ์ dynamics ในโรคสองขั้วจะตรวจสอบโดยใช้ตัวแทนข้อมูลเทคนิคและการคาดการณ์เชิงเส้น สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลของตัวแทน สถิติความไม่สมดุลข้อผิดพลาดและกลับเวลาที่คาดการณ์ไว้ เวลาเดิมชุดไม่แตกต่างจากตน surrogates เชิงเส้นเมื่อใช้สถิติทดสอบเชิงเส้น ไม่มีการปรับปรุงในการพยากรณ์ผิดพลาดสำหรับเชิงเส้นมากกว่าเชิงเส้นวิธีการคาดการณ์ ตัวอย่างเชิงเส้นที่ไม่มีประโยชน์กว่าวิธีเชิงเส้นในการออกของตัวอย่างการคาดการณ์สำหรับอนุกรมเวลาตัวอย่างสัปดาห์มีการคาดการณ์ ผลลัพธ์เหล่านี้อาจหมายถึง ว่า ทั้งชุดเดิมมี dynamics เชิงเส้น สถิติทดสอบสำหรับการแยกแยะเชิงเส้นจากพฤติกรรมไม่เชิงเส้นไม่มีอำนาจในการตรวจหาชนิดของ nonlinearity ปัจจุบัน หรือกระบวนการที่เป็นเชิงเส้น แต่สุ่มตัวอย่างเพียงพอที่จะแสดงถึงการเปลี่ยนแปลง เราขอแนะนำว่า ศึกษาต่อควรใช้เทคนิคที่คล้ายกันกับข้อมูลตัวอย่างบ่อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ

ธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ในโรคสองขั้วได้รับเรื่องของการวิจัยค่อนข้างน้อยเพราะข้อมูลอนุกรมเวลารายละเอียดได้ยากที่จะได้รับจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ แต่เอกสารบางส่วนได้รับการแก้ไขเรื่องและอ้างว่าการปรากฏตัวของความวุ่นวายที่กำหนดและไม่เป็นเชิงเส้นของการเปลี่ยนแปลงสุ่ม การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากอารมณ์แปดผู้ป่วยนอกที่ใช้ระบบ telemonitoring ธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ในโรคสองขั้วจะถูกตรวจสอบโดยใช้เทคนิคข้อมูลตัวแทนและการคาดการณ์ไม่เป็นเชิงเส้น สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลตัวแทนการคาดการณ์ข้อผิดพลาดและเวลาสมส่วนกลับรายการสถิติที่มีการใช้ ชุดเวลาเดิมไม่สามารถประสบความสำเร็จจากอุ้มท้องเชิงเส้นของพวกเขาเมื่อใช้สถิติการทดสอบแบบไม่เชิงเส้นและไม่มีการปรับปรุงข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สำหรับการไม่เชิงเส้นมากกว่าวิธีการพยากรณ์เชิงเส้น ไม่เชิงเส้นวิธีการพยากรณ์ตัวอย่างมีความได้เปรียบกว่าวิธีการไม่เชิงเส้นออกจากตัวอย่างการคาดการณ์สำหรับชุดตัวอย่างเวลาเป็นประจำทุกสัปดาห์ ผลลัพธ์เหล่านี้อาจหมายถึงว่าทั้งชุดเดิมมีการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นสถิติทดสอบสำหรับความแตกต่างเชิงเส้นจากพฤติกรรมที่ไม่เป็นเชิงเส้นไม่ได้มีอำนาจในการตรวจสอบชนิดของการไม่เป็นเชิงเส้นในปัจจุบันหรือกระบวนการนี้ไม่เชิงเส้น แต่การสุ่มตัวอย่างอยู่ไม่เพียงพอที่จะเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลง เราขอแนะนำให้ศึกษาต่อไปควรใช้เทคนิคคล้ายกับข้อมูลตัวอย่างบ่อยครั้งมากขึ้น