5,546 research outputs found

    Graduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Deep learning-based multimodality classification of chronic mild traumatic brain injury using resting-state functional MRI and PET imaging

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    Mild traumatic brain injury (mTBI) is a public health concern. The present study aimed to develop an automatic classifier to distinguish between patients with chronic mTBI (n = 83) and healthy controls (HCs) (n = 40). Resting-state functional MRI (rs-fMRI) and positron emission tomography (PET) imaging were acquired from the subjects. We proposed a novel deep-learning-based framework, including an autoencoder (AE), to extract high-level latent and rectified linear unit (ReLU) and sigmoid activation functions. Single and multimodality algorithms integrating multiple rs-fMRI metrics and PET data were developed. We hypothesized that combining different imaging modalities provides complementary information and improves classification performance. Additionally, a novel data interpretation approach was utilized to identify top-performing features learned by the AEs. Our method delivered a classification accuracy within the range of 79–91.67% for single neuroimaging modalities. However, the performance of classification improved to 95.83%, thereby employing the multimodality model. The models have identified several brain regions located in the default mode network, sensorimotor network, visual cortex, cerebellum, and limbic system as the most discriminative features. We suggest that this approach could be extended to the objective biomarkers predicting mTBI in clinical settings

    Designing a Direct Feedback Loop between Humans and Convolutional Neural Networks through Local Explanations

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    The local explanation provides heatmaps on images to explain how Convolutional Neural Networks (CNNs) derive their output. Due to its visual straightforwardness, the method has been one of the most popular explainable AI (XAI) methods for diagnosing CNNs. Through our formative study (S1), however, we captured ML engineers' ambivalent perspective about the local explanation as a valuable and indispensable envision in building CNNs versus the process that exhausts them due to the heuristic nature of detecting vulnerability. Moreover, steering the CNNs based on the vulnerability learned from the diagnosis seemed highly challenging. To mitigate the gap, we designed DeepFuse, the first interactive design that realizes the direct feedback loop between a user and CNNs in diagnosing and revising CNN's vulnerability using local explanations. DeepFuse helps CNN engineers to systemically search "unreasonable" local explanations and annotate the new boundaries for those identified as unreasonable in a labor-efficient manner. Next, it steers the model based on the given annotation such that the model doesn't introduce similar mistakes. We conducted a two-day study (S2) with 12 experienced CNN engineers. Using DeepFuse, participants made a more accurate and "reasonable" model than the current state-of-the-art. Also, participants found the way DeepFuse guides case-based reasoning can practically improve their current practice. We provide implications for design that explain how future HCI-driven design can move our practice forward to make XAI-driven insights more actionable.Comment: 32 pages, 6 figures, 5 tables. Accepted for publication in the Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction (PACM HCI), CSCW 202

    KODAMA exploratory analysis in metabolic phenotyping

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    KODAMA is a valuable tool in metabolomics research to perform exploratory analysis. The advanced analytical technologies commonly used for metabolic phenotyping, mass spectrometry, and nuclear magnetic resonance spectroscopy push out a bunch of high-dimensional data. These complex datasets necessitate tailored statistical analysis able to highlight potentially interesting patterns from a noisy background. Hence, the visualization of metabolomics data for exploratory analysis revolves around dimensionality reduction. KODAMA excels at revealing local structures in high-dimensional data, such as metabolomics data. KODAMA has a high capacity to detect different underlying relationships in experimental datasets and correlate extracted features with accompanying metadata. Here, we describe the main application of KODAMA exploratory analysis in metabolomics research

    Seamless Multimodal Biometrics for Continuous Personalised Wellbeing Monitoring

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    Artificially intelligent perception is increasingly present in the lives of every one of us. Vehicles are no exception, (...) In the near future, pattern recognition will have an even stronger role in vehicles, as self-driving cars will require automated ways to understand what is happening around (and within) them and act accordingly. (...) This doctoral work focused on advancing in-vehicle sensing through the research of novel computer vision and pattern recognition methodologies for both biometrics and wellbeing monitoring. The main focus has been on electrocardiogram (ECG) biometrics, a trait well-known for its potential for seamless driver monitoring. Major efforts were devoted to achieving improved performance in identification and identity verification in off-the-person scenarios, well-known for increased noise and variability. Here, end-to-end deep learning ECG biometric solutions were proposed and important topics were addressed such as cross-database and long-term performance, waveform relevance through explainability, and interlead conversion. Face biometrics, a natural complement to the ECG in seamless unconstrained scenarios, was also studied in this work. The open challenges of masked face recognition and interpretability in biometrics were tackled in an effort to evolve towards algorithms that are more transparent, trustworthy, and robust to significant occlusions. Within the topic of wellbeing monitoring, improved solutions to multimodal emotion recognition in groups of people and activity/violence recognition in in-vehicle scenarios were proposed. At last, we also proposed a novel way to learn template security within end-to-end models, dismissing additional separate encryption processes, and a self-supervised learning approach tailored to sequential data, in order to ensure data security and optimal performance. (...)Comment: Doctoral thesis presented and approved on the 21st of December 2022 to the University of Port

    “Have patients with chronic skin diseases needs been met?”:A thesis on psoriasis and eczema patient care in dermatology service

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    Background: Common chronic skin diseases such as eczema and psoriasis usually require long term medical care. They are often associated with psychological and metabolic comorbidities, which can impact on patient quality of life (QOL) and on the self-management of these diseases. Regular assessment of patient needs, comorbidities and feedback is a critical step in the development of decision-analytic models. Currently, no intervention is available to regularly assess such patients’ needs and comorbidities and support their involvement in the decision-making and self-management of their morbidity and comorbidities. The aim of this research is to involve the patients in decision making of their care and to support their self-management by the use of a paper questionnaire (study tool) at each consultation. Objective: To explore the acceptability and potential of a self-developed paper questionnaire that constituted a study tool for addressing the needs, comorbidities, and feedback of patients with psoriasis and eczema and supporting their involvement in decision making and self-management of their chronic conditions. Method: A mixed method study was conducted and included a postal survey on adult male and female patients with psoriasis and eczema, using the study tool, which is a paper questionnaire and contains the Dermatology Life Quality Index (DLQI) and seven supplementary open-ended questions to capture patients’ views, feedback, comorbidities, coping status and needs. The survey was followed by semi-structured face-to-face interviews with a sample of the patients who had participated in the survey. The aims of the interviews were two-fold: 1. to gain a deeper understanding of their experience of living with and managing their skin disease; and 2. to gather patient feedback on the service they received as well as their views on using the new study tool or any alternative intervention to address and support their self-management. The final study was a pilot which involved presenting a proposal of an online version of the study tool to a group of healthcare experts asking them to critically review the extent to which the online model responded to patients expressed needs. Results: Of the 114 patients who participated in the postal survey 108 (94.7%) of them expressed physical, metabolic and psychological comorbidities. Stress was identified as the dominant disease-triggering factor in 72 (63%) participants. Thirty-three (28.9%) of participants reported that they could not cope with their chronic illness. Eighteen (15.7%) participants suffered from anxiety, and 12 (10.5%) had depression and suicidal thoughts. Twenty-nine (25%) participants addressed their needs for support at home, and 16 (14%) of them asked for support at work. In the patient feedback section, 21 (18.4%) and 9 (7.8%) participants rated the service they received from their general practitioner (GP) and dermatologist as poor, respectively. In the interviews, all the participants 22 (100%) welcomed the use of the study tool on a regular basis to address their needs, comorbidities and feedback. Nineteen (86.3%) of them suggested that they would prefer using an online version of the tool or patient portal system as a convenient way of remote and interactive communication with the healthcare provider, particularly during the worsening of their skin condition. In the final pilot study, the healthcare experts agreed that the proposed online version of the study tool could be a convenient platform for such patients to support their self-management. They discussed the potential importance of such a tool if it provided them with access to supportive services such as patient information on skin diseases and self-management, access to local mental health service and other relevant psoriasis and eczema patients’ support groups and charities. Conclusion: This novel mixed method research identified knowledge gaps in managing patients with psoriasis and eczema. It provided a new tool that has the potential to regularly engage and assess patients’ unmet needs, comorbidities and feedback. The tool can involve patients in decision-making and offers them the autonomy to disclose heterogeneous needs that may support their self-management. All the interviewees welcomed regular use of the study tool and the majority of them suggested that they would prefer using an online version of the tool if it was available. Future research is needed to assess the impact of the study tool in filling important gaps in patient self-management and in health service improvement

    Robustness and Interpretability of Neural Networks’ Predictions under Adversarial Attacks

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    Le reti neurali profonde (DNNs) sono potenti modelli predittivi, che superano le capacità umane in una varietà di task. Imparano sistemi decisionali complessi e flessibili dai dati a disposizione e raggiungono prestazioni eccezionali in molteplici campi di apprendimento automatico, dalle applicazioni dell'intelligenza artificiale, come il riconoscimento di immagini, parole e testi, alle scienze più tradizionali, tra cui medicina, fisica e biologia. Nonostante i risultati eccezionali, le prestazioni elevate e l’alta precisione predittiva non sono sufficienti per le applicazioni nel mondo reale, specialmente in ambienti critici per la sicurezza, dove l'utilizzo dei DNNs è fortemente limitato dalla loro natura black-box. Vi è una crescente necessità di comprendere come vengono eseguite le predizioni, fornire stime di incertezza, garantire robustezza agli attacchi avversari e prevenire comportamenti indesiderati. Anche le migliori architetture sono vulnerabili a piccole perturbazioni nei dati di input, note come attacchi avversari: manipolazioni malevole degli input che sono percettivamente indistinguibili dai campioni originali ma sono in grado di ingannare il modello in predizioni errate. In questo lavoro, dimostriamo che tale fragilità è correlata alla geometria del manifold dei dati ed è quindi probabile che sia una caratteristica intrinseca delle predizioni dei DNNs. Questa condizione suggerisce una possibile direzione al fine di ottenere robustezza agli attacchi: studiamo la geometria degli attacchi avversari nel limite di un numero infinito di dati e di pesi per le reti neurali Bayesiane, dimostrando che, in questo limite, sono immuni agli attacchi avversari gradient-based. Inoltre, proponiamo alcune tecniche di training per migliorare la robustezza delle architetture deterministiche. In particolare, osserviamo sperimentalmente che ensembles di reti neurali addestrati su proiezioni casuali degli input originali in spazi basso-dimensionali sono più resistenti agli attacchi. Successivamente, ci concentriamo sul problema dell'interpretabilità delle predizioni delle reti nel contesto delle saliency-based explanations. Analizziamo la stabilità delle explanations soggette ad attacchi avversari e dimostriamo che, nel limite di un numero infinito di dati e di pesi, le interpretazioni Bayesiane sono più stabili di quelle fornite dalle reti deterministiche. Confermiamo questo comportamento in modo sperimentale nel regime di un numero finito di dati. Infine, introduciamo il concetto di attacco avversario alle sequenze di amminoacidi per protein Language Models (LM). I modelli di Deep Learning per la predizione della struttura delle proteine, come AlphaFold2, sfruttano le architetture Transformer e il loro meccanismo di attention per catturare le proprietà strutturali e funzionali delle sequenze di amminoacidi. Nonostante l'elevata precisione delle predizioni, perturbazioni biologicamente piccole delle sequenze di input, o anche mutazioni di un singolo amminoacido, possono portare a strutture 3D sostanzialmente diverse. Al contempo, i protein LMs sono insensibili alle mutazioni che inducono misfolding o disfunzione (ad esempio le missense mutations). In particolare, le predizioni delle coordinate 3D non rivelano l'effetto di unfolding indotto da queste mutazioni. Pertanto, esiste un'evidente incoerenza tra l'importanza biologica delle mutazioni e il conseguente cambiamento nella predizione strutturale. Ispirati da questo problema, introduciamo il concetto di perturbazione avversaria delle sequenze proteiche negli embedding continui dei protein LMs. Il nostro metodo utilizza i valori di attention per rilevare le posizioni degli amminoacidi più vulnerabili nelle sequenze di input. Le mutazioni avversarie sono biologicamente diverse dalle sequenze di riferimento e sono in grado di alterare in modo significativo le strutture 3D.Deep Neural Networks (DNNs) are powerful predictive models, exceeding human capabilities in a variety of tasks. They learn complex and flexible decision systems from the available data and achieve exceptional performances in multiple machine learning fields, spanning from applications in artificial intelligence, such as image, speech and text recognition, to the more traditional sciences, including medicine, physics and biology. Despite the outstanding achievements, high performance and high predictive accuracy are not sufficient for real-world applications, especially in safety-critical settings, where the usage of DNNs is severely limited by their black-box nature. There is an increasing need to understand how predictions are performed, to provide uncertainty estimates, to guarantee robustness to malicious attacks and to prevent unwanted behaviours. State-of-the-art DNNs are vulnerable to small perturbations in the input data, known as adversarial attacks: maliciously crafted manipulations of the inputs that are perceptually indistinguishable from the original samples but are capable of fooling the model into incorrect predictions. In this work, we prove that such brittleness is related to the geometry of the data manifold and is therefore likely to be an intrinsic feature of DNNs’ predictions. This negative condition suggests a possible direction to overcome such limitation: we study the geometry of adversarial attacks in the large-data, overparameterized limit for Bayesian Neural Networks and prove that, in this limit, they are immune to gradient-based adversarial attacks. Furthermore, we propose some training techniques to improve the adversarial robustness of deterministic architectures. In particular, we experimentally observe that ensembles of NNs trained on random projections of the original inputs into lower dimensional spaces are more resilient to the attacks. Next, we focus on the problem of interpretability of NNs’ predictions in the setting of saliency-based explanations. We analyze the stability of the explanations under adversarial attacks on the inputs and we prove that, in the large-data and overparameterized limit, Bayesian interpretations are more stable than those provided by deterministic networks. We validate this behaviour in multiple experimental settings in the finite data regime. Finally, we introduce the concept of adversarial perturbations of amino acid sequences for protein Language Models (LMs). Deep Learning models for protein structure prediction, such as AlphaFold2, leverage Transformer architectures and their attention mechanism to capture structural and functional properties of amino acid sequences. Despite the high accuracy of predictions, biologically small perturbations of the input sequences, or even single point mutations, can lead to substantially different 3d structures. On the other hand, protein language models are insensitive to mutations that induce misfolding or dysfunction (e.g. missense mutations). Precisely, predictions of the 3d coordinates do not reveal the structure-disruptive effect of these mutations. Therefore, there is an evident inconsistency between the biological importance of mutations and the resulting change in structural prediction. Inspired by this problem, we introduce the concept of adversarial perturbation of protein sequences in continuous embedding spaces of protein language models. Our method relies on attention scores to detect the most vulnerable amino acid positions in the input sequences. Adversarial mutations are biologically diverse from their references and are able to significantly alter the resulting 3D structures

    Influência do viés de interpretação social dos pais no viés de interpretação das crianças em idade pré-escolar: o efeito de variáveis pessoais e parentais

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    Alguns modelos teóricos cognitivos reconhecem que diferentes tipos de viés cognitivo, como o viés de interpretação, desempenham um papel significativo na origem e manutenção de perturbações psicológicas, nomeadamente das perturbações associadas à ansiedade. Até onde sabemos, a maior parte da literatura que tem explorado as origens e desenvolvimento do viés de interpretação, assim como a sua transmissão intergeracional (pais-filhos), tem-se focado principalmente em crianças em idade escolar. Neste sentido, ao considerarmos a primeira e segunda infância como os períodos onde o desenvolvimento global da criança é mais rápido, pareceu-nos fundamental alongar o estudo da transmissão parental do viés de interpretação à faixa etária da idade pré-escolar. Por outro lado, se a tendência para interpretar negativamente situações ambíguas for adotada pelas crianças através da modelação do comportamento dos seus pais, um estilo de interpretação benigna transmitido pelos pais poderá ser especialmente benéfico em programas de modificação do viés de interpretação (CBM-I). Assim, esperamos que, ao alargar a crianças mais novas (idade pré-escolar) o estudo da transmissão intergeracional do viés de interpretação, possamos contribuir para um maior entendimento acerca da origem desse viés e das possibilidades de interromper o seu ciclo de transmissão. Num primeiro estudo (Capítulo I), tendo em conta que os instrumentos de avaliação do viés de interpretação em crianças em idade pré-escolar são insuficientes, desenvolvemos uma versão portuguesa do Children's Interpretation Bias Measure – Ambiguous Story-Stems (CIBM; Ooi, Dodd, & Walsh, 2015) e avaliámos as suas propriedades psicométricas. Comparativamente à versão original, introduzimos ilustrações para cada uma das oito histórias com o objetivo de auxiliar as crianças a visualizar os aspetos principais da narrativa. A análise de conteúdo das respostas às histórias do CIBM permite captar a tendência de as crianças em idade pré-escolar produzirem interpretações benignas ou malignas a partir de situações quotidianas ambíguas. A rejeição de um modelo estrutural unidimensional para estas respostas indica, no entanto, que a predisposição para produzir interpretações enviesadas não é necessariamente consistente nos diferentes domínios avaliados pelo CIBM. Desta forma, a pontuação total proporcionada por este instrumento (número de respostas que expressam interpretações negativas) deve ser encarada como um indicador cumulativo que agrega tendências para adoptar uma interpretação enviesada em diferentes domínios e não como uma medida de um traço psicológico latente unificado. As correlações positivas entre as pontuações do CIBM, uma medida alternativa de viés de interpretação e uma medida convergente de ansiedade para crianças pré-escolares (PAS) constituem um indicador satisfatório de validade do instrumento. Ao apontar para uma associação positiva entre o viés de interpretação e os sintomas de ansiedade, confirmam-se conclusões obtidas em estudos anteriores com participantes com idades desde o pré-escolar (Dodd et al., 2012) até à adolescência (Blote et al., 2014). Em suma, a abordagem metodológica utilizada – interpretação expressa ao completar histórias que retratam situações quotidianas ambíguas – parece ser das poucas possíveis que permitem investigar o viés de interpretação em crianças de idade pré-escolar. Apesar dos resultados sugerirem que este tipo de abordagem proporciona uma potencial medida do viés de interpretação nesta faixa etária, o CIBM apresenta problemas ao nível da fiabilidade (nomeadamente, consistência interna) que requerem estudo mais aprofundados sobre o modelo métrico que lhe está subjacente. Assim, os nossos resultados devem ser considerados apenas como um primeiro passo para melhorar a qualidade do CIBM devido às limitações do próprio instrumento, sendo necessário trabalho adicional para continuar a desenvolver um instrumento psicometricamente confiável para a interpretação do viés em crianças em idade pré-escolar. No segundo estudo (Capítulo II), tendo em conta a reduzida investigação conduzida com crianças mais novas, propusemo-nos a explorar de que forma a relação entre pais e filhos contribui para o desenvolvimento do viés de interpretação, e procuramos esclarecer o papel de algumas características da criança (temperamento) e dos pais (nomeadamente, estilos parentais) numa possível transmissão intergeracional deste viés. Assim, pretendemos (1) avaliar se existe associação entre a tendência dos pais interpretarem negativamente situações ambíguas e a tendência para a interpretação negativa apresentada pelos filhos em idade pré-escolar; (2) verificar se a associação entre este viés de interpretação manifestado por pais e filhos é mediada por comportamentos verbais dos progenitores que transmitam esse estilo de interpretação; (3) explorar o efeito de potenciais moderadores – nomeadamente, características da criança (temperamento, género e idade) e características dos pais (estilos parentais) – na associação entre o viés de interpretação dos pais e da criança. Relativamente ao primeiro objetivo, não encontrámos associação significativa entre o nível de viés expresso pelos progenitores (PIBM) e o nível de viés expresso pelos seus filhos (CIBM). Relativamente ao segundo objetivo, observou-se que, embora os progenitores – e sobretudo as mães – expressem parcialmente o seu viés de interpretação na situação empírica por nós utilizada para avaliar comportamentos de transmissão (concluir histórias ambíguas tal como as contariam aos seus filhos em contexto real), esse comportamento não parece traduzir-se de forma significativa no nível de viés de interpretação manifestado pelos filhos. Assim, podemos concluir que a transmissão intergeracional não se manifestou nesta amostra de crianças em idade pré-escolar. No entanto, o grau de associação entre o viés dos progenitores e dos filhos parece ser moderado pela idade da criança (crianças mais velhas partilham mais viés de interpretação com os pais) e pelo nível educacional dos pais (maior escolaridade atenua a associação entre o viés de interpretação do pai e da criança). Além disso, as características da mãe (sobretudo, o seu estilo parental) parecem também moderar a associação entre o viés de interpretação do pai e do filho, indicando que todas estas variáveis interagem de forma complexa dentro da família. Assim, apesar de grande parte dos moderadores considerados ter efeito nulo (sobretudo na associação entre viés da mãe e viés da criança), o grau transmissão intergeracional do viés (sobretudo de pais para filhos) parece ser condicionado pelas caraterísticas da criança e do seu ambiente familiar. Para além da questão da transmissão do viés de pais para filhos, neste estudo também explorámos o efeito das características da criança e dos pais nos níveis de viés. Apesar da escassez de resultados significativos, alguns deles parecem ser merecedores de atenção futura. Em primeiro lugar, identificámos efeitos da idade no nível de viés de interpretação, que sugerem ser as crianças mais velhas mais suscetíveis a este tipo de enviesamento. Este resultado, quando combinado com evidências reportadas na literatura, torna-se relevante para perceber a tendência de desenvolvimento desse viés desde a infância. Em segundo lugar, surpreendentemente, algumas das dimensões do temperamento da criança teoricamente mais relevantes para este tema (tais como a timidez, o medo, a aproximação/antecipação positiva, ou o controlo inibitório) parecem não afetar o nível de viés de interpretação expresso pelas crianças pré-escolares: embora sejam consideradas facetas do temperamento associadas à ansiedade, a inibição comportamental e a timidez poderão não estar especificamente relacionadas às bases cognitivas da ansiedade (ou seja, vieses de processamento de informação) até que as crianças sejam mais velhas e cognitivamente mais maduras. É também possível que, em crianças mais novas, tais facetas do temperamento estejam associadas a outros processos cognitivos envolvidos na ansiedade (por exemplo, atenção) e não ao viés de interpretação. No entanto, o temperamento das crianças parece influenciar a forma como pais e mães terminam as histórias ambíguas, o que reforça a possibilidade de os progenitores ajustarem aos filhos o seu comportamento verbal face à ambiguidade, talvez como estratégia preventiva de proteção de vivências negativas em situações ambíguas. Em terceiro lugar, embora não tivesse sido registado um efeito significativo, os estilos parentais permissivos e autoritários parecem influenciar o modo como os pais transmitem verbalmente aos seus filhos a forma de lidar com situações ambíguas. Por último, no terceiro estudo (Capítulo III), realizámos a primeira tentativa de adaptação do programa de intervenção Cognitive Bias Modification Training Intervention (CBMT-I; Lau, Pettit, & Creswell, 2013) a crianças em idade pré-escolar. O CBMT-I tem como objetivo reduzir o viés de interpretação em crianças através da manipulação da natureza da interação pais-filhos em situações sociais ambíguas. Emparelhámos dois grupos de vinte crianças pré-escolares com elevado viés de interpretação, sendo o seu viés de interpretação avaliado em dois momentos, antes e após a aplicação do programa de intervenção (CBMT-I). Não encontrámos diferenças entre os grupos relativamente ao nível de viés de interpretação das crianças no primeiro momento de avaliação. Enquanto um dos grupos seguiu o programa de intervenção estipulado (os progenitores treinavam com os filhos a interpretação benigna de 24 histórias ambíguas que eram lidas ao longo de quatro noites), o outro grupo era apenas exposto às mesmas histórias, sem que houvesse esforço numa interpretação benigna. Quando avaliados no segundo momento, após a intervenção do CBMT-I, observámos uma clara redução do viés de interpretação no grupo de intervenção, por comparação com o grupo de controlo, tanto na escala total do CIBM como nas duas subescalas (ameaça física e, em menor grau, ansiedade de separação). Este resultado é a extensão para uma faixa etária mais jovem dos resultados reportados em estudos anteriores com crianças em idade escolar (Beard & Amir, 2008; Cristea et al., 2015; Krebs et al., 2018; Lau et al., 2013; Vassilopoulos et al., 2009). O CBMT-I aplicado pelos pais parece assim ser um programa de intervenção eficaz na redução do viés de interpretação em crianças pré-escolares. Importa sublinhar que este resultado também apoia a hipótese da existência de uma modelação de pais para filhos do viés de interpretação. De resto, mais do que garantir um "tratamento", o CBMT-I fortalece o conceito de que é possível mudar a perspetiva do outro (negativa ou positivamente) através da transmissão do comportamento verbal e não verbal. Neste sentido, como o viés de interpretação está significativamente associado à ansiedade em crianças e adolescentes, parece-nos que crianças em idade pré-escolar que beneficiem da redução do viés de interpretação através desta intervenção poderão beneficiar em idades posteriores de uma diminuição dos sintomas de ansiedade. Concluindo, os resultados do presente trabalho contribuíram para aumentar o conhecimento sobre a transmissão e modificação do viés de interpretação em crianças de idade pré-escolar, evidenciando o papel que a influência dos pais pode ter na redução desse viés através da explicitação de interpretações benignas em situações de ambiguidade. O programa de modificação do viés com aplicação parental (CBMT-I) parece reduzir o enviesamento da interpretação nas crianças em idade pré-escolar, sendo previsivelmente um instrumento válido para prevenir o aparecimento de sintomas de ansiedade em fases posteriores do desenvolvimento. Globalmente, este trabalho vem reforçar a importância de intervenções precoces no viés de interpretação das crianças mais novas (pré-escolares).Various theoretical models recognize that cognitive biases, specifically interpretation biases, play a significant role in the origin and maintenance of some psychological disturbances, especially depression and anxiety disorders. As far as we know, the development of interpretation biases has been mostly explored in school-age children. Expanding the study of interpretation bias to younger children (preschoolers) and exploring the role parents might have in this process may help us understand the origins of such biases and how to attenuate the transmission cycle of cognitive biases between parents and children. In Chapter I, due to the lack of instruments specifically designed to assess interpretation bias in preschoolers, we developed a Portuguese Version of the Children's Interpretation Bias Measure – Ambiguous Story-Stems (CIBM; Ooi, Dodd, & Walsh, 2015) and assessed for the first time its psychometric properties. Our results indicated that this ambiguous story stems methodology could provide an interpretation bias measure in young children. However, these results should be taken as a first step toward improving CIBM quality due to methodological limitations and the instrument itself. Additional work must be done to develop a consistent psychometrically reliable and viable instrument for interpreting bias in preschool children. Given the lack of conclusive studies addressing the transmission of interpretation bias between parents and their preschool-aged children, Chapter II explores the extent of this intergenerational transmission. The effects of children's (age, gender, temperament) and parents' characteristics (age, education level, parenting styles bias) on intergenerational transmission of interpretation bias were also explored. Results suggest that although parents' own interpretation bias might be transmitted to their children through verbal expressions (namely in a storytelling context), this behavior does not globally influence preschool children's interpretation bias level. However, some child’s and parents’ attributes seem to moderate how interpretation bias might be transmitted across generations. In Chapter III, we conducted the first attempt to adapt the Cognitive Bias Modification Training Intervention (CBMT-I; Lau, Pettit, & Creswell, 2013) to reduce interpretation bias in preschool children by manipulating the nature of parent-child interaction in ambiguous situations. Results showed that parent-administrated CBMT-I proved a useful intervention program to reduce interpretation bias in preschoolers. Moreover, CBMT-I seems to support the concept that it is possible to change the other's perspective (negatively or positively) through the transmission of verbal and non-verbal behavior. The results of the present study contributed to a better understanding of the transmission and modification of interpretation bias in preschool-age children, highlighting the role that parents may play in reducing this bias. Also, the information transmitted from parents to children may have a significant, relevant role here since preschool children apparently showed weak responsiveness to parents’ negative interpretation bias but reacted favorably to an intervention based on parents' deliverance of positive interpretations when facing ambiguity. Overall, this work reinforces the importance of early interventions in younger children (preschoolers) interpretation bias

    Tradition and Innovation in Construction Project Management

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    This book is a reprint of the Special Issue 'Tradition and Innovation in Construction Project Management' that was published in the journal Buildings
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