Autentificare
NeuroPsy InfoHubÎnțelege · Sprijin · ProgresCere sprijin

Informație de încredere. Sprijin real.

Ai întrebări despre autism, ADHD, anxietate sau depresie? Găsești ghiduri clare, verificate de specialiști. Acum, acces gratuit.

Începe gratuitSunt părinteSunt specialist
Spațiu publicitar disponibil — bannerul mare de susSpațiu publicitar disponibil — bannerul mare de sus

Explorează temele

Caută tot →

Sănătate mintală și neurodezvoltare

AutismSpectrul autist și particularitățile asociate.496 de articole
ADHDAtenție, impulsivitate și hiperactivitate.396 de articole
Sindrom DownDezvoltare și sprijin pentru sindromul Down.330 de articole
AnxietateÎngrijorare excesivă, tensiune, atacuri de panică.75 de articole
DepresieTristețe persistentă, lipsa energiei și a motivației.110 articole
AdicțiiDependențe de substanțe și comportamentale.137 de articole

Afecțiuni neurologice

DemențeBoala Alzheimer și alte forme de demență.74 de articole
AVC și AITAccident vascular cerebral și recuperare, la orice vârstă.67 de articole
Leziuni medulareLeziuni medulare, paraplegie și tetraplegie.59 de articole
EpilepsieCrize epileptice și managementul lor.128 de articole
ParkinsonBoala Parkinson și tulburări de mișcare.65 de articole
Scleroză multiplăScleroza multiplă și viața cu aceasta.72 de articole
Traumatisme cranio-cerebraleTraumatisme cranio-cerebrale și recuperare.88 de articole

Evaluare Psihologica

Ca stim de unde pornim

Programeaza o evaluare →

Articole și ghiduri recomandate

PublicToțiPentru oricineSpecialiști
VârstăToate vârsteleCopiiTineriAdulțiVârstnici
StudiuAdicțiiÎncredere bună19.06.2026

Gambling Motives and Disorder Severity: Gender Differences in Progression Risk

This study examined how different gambling motivations predict progression to more severe gambling disorder, analyzing whether these associations differ between men and women using DSM-5 severity criteria. Coping-related motives (forgetting worries, depression-triggered gambling) and financial motives consistently predicted greater disorder severity across genders, with limited gender-specific differences in motive effects.

StudiuAdicțiiÎncredere bună19.06.2026

Neural Efficiency and Attentional Instability in Gaming Disorder: EEG and Machine Learning Analysis

This study examined occipital EEG patterns in 15 individuals with gaming disorder versus 15 controls during active mobile gaming, identifying spectral biomarkers including increased delta/theta power and decreased beta activity. Machine learning classification achieved 80% accuracy, suggesting altered attentional stability and neural habituation patterns in gaming disorder.

StudiuAdicțiiÎncredere înaltă19.06.2026

Outpatient Psychotherapeutic Treatment of Gambling Disorder: Clinical Patterns and Uptake in Routine Care (Bavaria Study)

This study analyzed health insurance data from 3,154 adults with gambling disorder in Bavaria, finding that only 18.6% received psychotherapy despite evidence supporting its effectiveness. Patients receiving psychotherapy were younger and more likely female, with higher rates of comorbid depression and anxiety compared to those receiving only psychiatric/neurological care or no specialist treatment.

StudiuAdicțiiÎncredere bună19.06.2026

Case Report: Acamprosate Treatment for Volatile Hydrocarbon Inhalant Use Disorder with Comorbid Alcohol Use Disorder

A 39-year-old male with escalating volatile hydrocarbon inhalant use (computer duster) and comorbid alcohol use disorder was treated with acamprosate, a medication approved for alcohol use disorder, based on shared glutamatergic and GABAergic pathways. The case suggests acamprosate may warrant further investigation as a potential pharmacotherapy for inhalant use disorder, an understudied substance use condition.

StudiuAdicțiiÎncredere bună19.06.2026

Machine Learning Applications in Alcohol Research: A Systematic Review of Current Methods and Clinical Potential

This systematic review examines machine learning approaches applied to alcohol-related outcomes across 110 peer-reviewed studies published 2015–2025, focusing on predictions of alcohol consumption and alcohol use disorder diagnosis. The authors identify that most studies use single-modality data and conventional machine learning techniques, highlighting opportunities to advance personalized medicine for AUD through overcoming current methodological limitations.