抑鬱症的奧秘/量化抑鬱症
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您一定已經注意到，所有此處顯示的圖表都缺乏量化尺度。事實上，抑鬱症研究尚未達到量化階段。這很可惜，因為如果有一些測試可以估計抑鬱症的嚴重程度，那麼很多偏見（尤其是在獲得官方認可方面）就可以避免。這並不是說這樣的測試不可能。事實上，在本節中，我將提出開發這些測試的方法。
此時，您可能認為血壓已經提供了很好的估計。這只是一部分正確。首先，除了壓力水平之外，還有幾個因素會影響血壓。此外，血壓是一個靜態指標，無法區分深度抑鬱/低活動狀態和輕度抑鬱/高活動狀態。這在抑鬱症的恢復階段尤其重要。（在走向抑鬱症的積累階段，血壓更可靠，正是因為活動變數往往總是很高，因為人們努力維持正常的生活方式）。
我建議的測試也依賴於血壓，但增加了該變數的動態測量。簡而言之，這個想法是構建一個圖表，顯示隨著測試物件執行高集中度活動，血壓如何隨著時間推移而變化。圖10顯示了健康個體、輕度抑鬱個體和更嚴重抑鬱個體可能出現的典型情況。
請注意，抑鬱症患者通常不僅在休息時血壓更高，更重要的是，他們的反應曲線更陡峭。這可能是開發抑鬱症嚴重程度客觀測試的基礎。它對於追蹤疾病的進展也非常有價值。
測試活動是一個開放式問題。我建議使用一項需要高度集中和短期記憶的測試。根據我個人的經驗，我注意到簡單的遊戲“集中力”（即從一大堆未翻牌中挑出成對的牌的遊戲）幾乎會立即引發反應。這可能是該測試的一個合適候選者。
顯然，有很多噪音使得精確測量變得更加困難。測試物件前一天晚上睡得如何是很難控制的一個變數。同樣，他們享受這項活動的程度也是如此。此外，當前服用的藥物和時間等其他變數也會產生干擾。
客觀測試的另一個優勢是能夠估計測試物件需要多長時間才能被認為是治癒的。我意識到有很多因素會干擾疾病的進展，但如果有一個龐大的測試物件群體，就可以補償年齡等因素。畢竟，這只是一個統計問題。無論如何，粗略的估計總比沒有估計好。
最後，有一絲希望：目前正在進行的研究使用 fMRI 等成像技術直接觀察大腦，檢視由抑鬱症引起的變化。不幸的是，這類研究可能需要很長時間才能投入實際應用。我提出的測試技術含量低，可能便宜得多，而且可以立即開發。