湖南中医药大学人文与管理学院应用心理系,长沙
注意是个体对特定刺激或任务进行有意识觉察和加工的过程,是儿童认知发展的核心能力,也是学业成就、社会适应和情绪调节等的重要心理基础(Li et al.,2019)。注意能力发育不良或存在注意缺陷的儿童,往往会出现学习困难、社交困难、行为困难等问题,严重时甚至可能发展成注意缺陷多动障碍(ADHD)或孤独症谱系障碍(ASD)(Zeng et al.,2015;Chen et al.,2012)。这两种精神障碍均以注意缺陷为突出特征,对儿童的学习、社交等社会功能造成广泛损害,进而影响其正常的生长发育(Ponomarev et al.,2023;Chen et al.,2019;Kaale et al.,2011)。因此,如何增强学龄期儿童注意力,以及如何对ADHD、ASD儿童进行针对性的康复训练,已成为发展、教育及认知神经科学领域关注的重要问题。
近年来,国内外学者在相关领域进行了一系列关于儿童注意力干预方法的实证研究。例如,在注意行为训练方面,舒尔特方格训练能够有效提升儿童的反应速度、视觉搜索效率等眼动参数(He et al.,2023)。执行功能训练和综合认知训练在改善行为问题儿童的注意力水平和短时记忆能力方面亦卓有成效 (Ma et al.,2013;Zhao et al.,2012)。关于正念训练的研究表明,传统的正念冥想以及基于辩证行为疗法的数字化训练方法都能够提高注意力持续性和抑制控制能力,缓解ADHD的相关症状 (Li et al.,2019;Ponomarev et al.,2023)。此外,以认知神经科学为基础开发的快速阅读、眼动追踪和视听统合等专项训练对ADHD及ASD儿童的注意力提升和情绪改善取得显著成效 (Chen et al.,2012;Li et al.,2020;Lee et al.,2021)。而直接基于脑活动的训练,如神经反馈训练也已成为一种新的有效治疗ADHD的手段(Zhou et al.,2023;Enriquez-Geppert et al.,
2019)。
尽管儿童注意力训练的研究成果较为丰富,但仍存在一些问题。首先,国内外研究在关注目标群体、干预目标等方面存在明显差异:国内研究多聚焦于通过行为训练和认知训练对ADHD等临床群体进行干预;而国外研究则侧重发展性干预,如注意偏向修正训练 (Eldar et al.,2012;Waters et al.,2013)、执行注意网络训练以及运动训练等多种方式(Rueda et al.,2012;Berwid & Halperin,2012)。其次,不同研究的干预效果存在不一致,如工作记忆训练在干预幼儿ADHD中的效果并不显著 (van Dongen-Boomsma et al.,2014),表明干预效果可能受被试的年龄、注意控制水平、适应性水平等个体因素调节(Kirk et al.,2021;Pergamin-Hight et al.,2016)。此外视频游戏在ADHD的评估与治疗中的应用虽显示出良好前景,但仍有赖于进一步的软件优化及专业人员(如医生等)的协同参与(Peuelas-Calvo et al.,2020)。总之,现有研究缺乏对整体研究脉络的系统梳理,且国内外研究主题分散、方法
多样。
文献计量法通过对大量文献信息的可视化分析,揭示某一领域的发展脉络、热点内容及趋势。CiteSpace是许多专业领域进行知识图谱可视化分析的首选工具。因此,本研究拟采用CiteSpace软件,对国内外儿童注意力训练的相关文献进行可视化分析,系统梳理该领域的年度发文趋势、核心作者与机构合作网络、关键词共现和聚类情况等,揭示当前研究的整体格局与发展脉络,明确未来研究方向,为今后的理论研究、干预实践等提供科学依据与理论支撑。
选取CNKI和WOS核心合集数据库作为文献检索平台,检索时间为2026年2月7日,检索方式均为“主题”。中文文献检索方式为:主题=(“儿童”)and(“注意力训练”),共检索出231篇文献,仅纳入学术论文和学位论文共185篇文献;英文文献检索方式为:TS=(“children” OR “child” OR “childhood” OR “pediatric” OR “infants” OR “pediatric patients” OR “young children” OR “childen”)and(“attention training” OR “con- centration training”),共检索出3767篇文献,所检索出的文献全部纳入后续分析。
中英文文献分别以Refworks和Text的格式导出,导出的文献记录包含作者、机构、研究主题、年份、关键词、摘要、所属期刊、卷次和所属页码等信息。数据预处理包括去重、剔除会议摘要及无关文献。
运行 CiteSpace 软件,分别以“Country”“Author”“Institution”“Keyword”作为文献节点,对中文文献及英文文献进行可视化图谱绘制。
运行 CiteSpace 生成可视化图谱后,分别从年度发文量、国家、作者、机构、关键词等方面进行分析。图谱中节点越大、连线越多,代表发文量越多、与其他节点联系越密切;节点外圈颜色代表中心性,颜色越深中心性越高。中心性数值能够体现影响力,中心性越高,相关研究数量越多,在儿童注意力训练研究领域的地位也越重要(Wang et al.,2020;Hui et al.,
2019)。
WOS数据库检索到英文文献3767篇,发文量总体呈上升趋势。除2026年外,年均发文量为265篇。CNKI数据库检索到中文文献185篇,年发文量少且走势平稳。除2026年外,年均发文量9篇。如图1所示,国内关于“儿童注意力训练”的研究起步较早,但该领域的研究成果多集中发表在英文期刊中。
图 1 WOS及CNKI数据库年度发文量统计
Figure 1 Statistics on annual publication output in the web of science and CNKI databases
TopN=50时,得到127个节点,569条连线。图谱中共纳入125个国家,其中发文量在100篇以上的国家和地区有13个,美国的发文量最高,为1181篇;中国(含港澳台地区)发文 605 篇,如表1所示。由图2可以看出,国际合作较为紧密,其中,英国的影响力最大,中心性为0.27。我国在该领域的发文量有一定优势,但中心性不够高,总体相较于美国、英国还存在较大差距。
图 2 儿童注意力训练研究相关文献发表数量的国家及地区分布
Figure 2 Distribution of countries and regions where relevant literature on research of children’s attention training is published
表 1 WOS数据库中儿童注意力训练研究领域前5的国家
Table 1 Top 5 countries in the field of children’s attention training research in the WOS database
| 国家 | 数量 | 中心性 | 首次发文年份 |
| 美国 | 1181 | 0.23 | 2012 |
| 中国 | 605 | 0.08 | 2012 |
| 英国 | 425 | 0.27 | 2012 |
| 加拿大 | 244 | 0.05 | 2012 |
| 德国 | 231 | 0.04 | 2012 |
使用WOS数据库文献进行作者合作可视化分析,时间间隔为2年,TopN=30时,共有1040个节点,2150条连线。得到的图谱共纳入1038位作者,其中有15位作者发文量≥10篇。如表2所示,发文最多的是L. Eugene Arnold,发表相关论文20篇;影响力最大的是Michael G. Aman,中心性为6.1。由图3可得,2014年到2017年,该研究领域的高产作者较多,且这些作者的中心性高。整体来看,中心性高的作者之间合作密切。
图 3 WOS数据库中儿童注意力训练研究的作者图
Figure 3 Author list of studies on children’s attention training in the WOS database
表 2 WOS数据库中儿童注意力训练研究领域前五作者
Table 2 The top five authors in the field of children’s attention training research in the WOS database
| 作者 | 数量 | 中心性 | 首次发文年份 |
| L. Eugene Arnold | 20 | 5.92 | 2012 |
| David Daley | 19 | 2.97 | 2012 |
| Samuele Cortese | 17 | 0 | 2013 |
| Michael J. Boivin | 16 | 0 | 2016 |
| Michael G. Aman | 14 | 6.1 | 2014 |
使用WOS数据库文献进行机构合作可视化分析,TopN=50时,共有443个节点,1624条连线。形成的图谱共纳入443所机构,其中发文量大于等于20篇的机构有58所。由表3可知,发文量最大的机构是伦敦大学,为151篇;最具影响力的机构是法国国家健康与医学研究院,中心性为0.09。由图4可知,各机构之间合作非常紧密,尤其是中心性高的机构。发文量多的机构均在2012年就开始发文,是该领域的引领者。
图 4 WOS数据库中儿童注意力训练研究的机构图
Figure 4 The institutional map of research on children’s attention training in the WOS database
表 3 WOS数据库中儿童注意力训练研究领域的前五机构
Table 3 The top five institutions in the field of children’s attention training research in the WOS database
| 机构 | 数量 | 中心性 | 首次发文年份 |
| 伦敦大学 | 151 | 0.03 | 2012 |
| 加利福尼亚大学 | 135 | 0.05 | 2012 |
| 哈佛大学 | 118 | 0.02 | 2012 |
| 哈佛医学院 | 90 | 0.01 | 2012 |
| 俄亥俄大学 | 89 | 0.01 | 2012 |
关键词的频次和中心度分别对应研究领域的重点和热点。使用WOS数据库文献进行关键词可视化分析,TopN=50时,共有449个节点,1432条连线。如图5所示,连接线越多、密度越大,代表关键词之间的联系越强。从表中可知,国外热点关键词为注意力缺陷多动障碍、工作记忆、执行功能等。
使用CNKI数据库中的文献,TopN=50时,共有218个节点,313条连线。由表4可得,国内热点关键词为个案研究、正念训练、学习障碍等。可见,国外多对注意力缺陷多动障碍儿童进行注意力训练,国内侧重于对学习障碍儿童进行注意力训练。其中,执行功能是国内外都关注的重点,这也说明注意力训练指向对儿童执行功能的矫正。正念训练是符合国内情况的特色训练
方法。
图 5 WOS中儿童注意力训练研究的关键词网络图谱
Figure 5 The keyword network map of research on children’s attention training in WOS
表 4 WOS数据库中儿童注意力训练研究的关键词表
Table 4 List of keywords for studies on children’s attention training in the WOS database
| 序号 | 频次 | 中心性 | 首现年份 | 关键词 | 序号 | 频次 | 中心性 | 首现年份 | 关键词 |
| 1 | 982 | 0.05 | 2016 | children(儿童) | 15 | 131 | 0.01 | 2016 | outcm(结果) |
| 2 | 347 | 0.04 | 2016 | adolescents(青少年) | 16 | 129 | 0.04 | 2016 | deficit/hyperactivity disorder(注意缺陷多动障碍) |
| 3 | 339 | 0.02 | 2016 | attention deficit/hyperactivity disorder(注意缺陷多动障碍) | 17 | 123 | 0.02 | 2016 | health(健康) |
| 4 | 329 | 0.01 | 2016 | attention(注意力) | 18 | 123 | 0.01 | 2016 | impact(影响) |
| 5 | 318 | 0.05 | 2016 | ADHD | 19 | 120 | 0.08 | 2016 | executive functions(执行功能) |
| 6 | 314 | 0.02 | 2016 | deficit hyperactivity disorder(注意缺陷多动障碍) | 20 | 118 | 0.01 | 2017 | childhood(童年) |
| 7 | 201 | 0.01 | 2016 | performance(表现) | 21 | 115 | 0.04 | 2016 | intervention(干预) |
| 8 | 196 | 0.01 | 2016 | prevalence(流行) | 22 | 115 | 0.06 | 2016 | symptoms(症状) |
| 9 | 176 | 0.03 | 2016 | working memory(工作记忆) | 23 | 114 | 0 | 2016 | program(程序) |
| 10 | 175 | 0 | 2016 | Metaanalysis(荟萃分析) | 24 | 110 | 0.03 | 2016 | care(关心) |
| 11 | 150 | 0 | 2016 | interventions(干预) | 25 | 107 | 0.03 | 2016 | behavior(行为) |
| 12 | 147 | 0.02 | 2016 | executive function(执行功能) | 26 | 104 | 0.04 | 2016 | risk(风险) |
| 13 | 140 | 0.03 | 2016 | autism spectrum disorder(自闭症谱系障碍) | 27 | 103 | 0.04 | 2016 | randomized controlled trial(随机对照试验) |
| 14 | 133 | 0.07 | 2016 | adults(成年人) | 28 | 103 | 0.04 | 2016 | brain(大脑) |
图 6 CNKI数据库中儿童注意力训练研究的关键词网络图谱
Figure 6 The keyword network map of research on children’s attention training in the CNKI database
表 5 CNKI数据库中儿童注意力训练研究的关键词表
Table 5 List of keywords for research on children’s attention training in the CNKI database
| 序号 | 频次 | 中心性 | 首现年份 | 关键词 | 序号 | 频次 | 中心性 | 首现年份 | 关键词 |
| 1 | 58 | 0.65 | 2010 | 注意力 | 6 | 6 | 0.09 | 2015 | 学习障碍 |
| 2 | 20 | 0.2 | 2010 | 儿童 | 7 | 5 | 0.05 | 2013 | 执行功能 |
| 3 | 15 | 0.1 | 2016 | 小学生 | 8 | 5 | 0.07 | 2016 | 康复训练 |
| 4 | 8 | 0.05 | 2013 | 个案研究 | 9 | 5 | 0.04 | 2012 | 孤独症 |
| 5 | 7 | 0.03 | 2013 | 正念训练 | 10 | 5 | 0.03 | 2016 | 小组工作 |
对WOS数据库中的数据进行分析,当TopN=50时,得到492个节点,连线数为1707条的关键词共现聚类图谱。由图7可知,该研究领域共有14个聚类,代表该领域的基础知识结构和动态发展过程。具体来看,聚类#0、#7、#16、#18、#19可再归类为临床特征与评估,聚类#1、#2、#5、#15可归类为干预与治疗研究,聚类#4、#8可归类为技术辅助与新兴疗法,聚类#3、#6、#9、#12可归类为共病与并发症研究。
对CNKI数据库中的数据进行分析,当TopN=50时,得到218个节点,连线数为313条的关键词共现聚类图谱。由图8可知,该研究领域共有7个聚类。进一步归类,聚类#0、#1、#2是该领域的研究对象,聚类#4、#5可归类为干预和训练方法,聚类#3即为研究方法或范式,聚类#6是该研究领域所关注的特殊群体。
图 7 WOS数据库中儿童注意力训练研究的关键词共现聚类图
Figure 7 The co-occurrence clustering graph of keywords related to children’s attention training in the WOS database
图 8 CNKI数据库中儿童注意力训练研究的关键词共现聚类图
Figure 8 The co-occurrence clustering graph of keywords related to children’s attention training in the CNKI database
对关键词进行突显分析,可筛选出该领域中影响力较强的关键词,对于总结该领域当前的研究方向和未来的研究热点具有重要意义。对WOS数据库中的文献进行分析,设置r=2.5,得到25个关键词,如图9所示。具体来看,注意性选择是持续时间最长且最早出现的热点关键词,是该领域的引领词,表明早期的儿童注意力训练主要聚焦儿童选择性注意的训练。分类是近些年持续时间最长的关键词,热度一直持续到2026年,说明近些年对于儿童注意力训练的研究并非一概而论,而是根据不同的心理障碍类别采用不同的注意力训练方法。
对CNKI数据库中的文献进行分析,设置r=0.4,得到7个关键词,如图10所示。孤独症是持续时间最长的热点关键词,说明国内很长一段时间的研究重点重点是孤独症儿童注意力训练。
图 9 WOS数据库中儿童注意力训练研究的关键词突显图
Figure 9 Keyword highlighting chart of children’s attention training research in the WOS database
图 10 CNKI数据库中儿童注意力训练研究的关键词突显图
Figure 10 Keyword highlighting chart of research on children’s attention training in the CNKI database
研究揭示的国内外研究格局差异反映了两种不同的学术范式。国外研究多以“ADHD”“工作记忆”“执行功能”为核心关键词,其背后反映出将注意力训练视为一种发展性支持工具的研究范式,即通过认知增强促进全体儿童的学习适应,而非仅针对临床群体的康复训练。这一取向与“养育照护”框架中“早期学习”支柱高度契合,体现了公共卫生领域从“治疗已病”向“预防未病”的转型 (Wang et al.,2020;Hui et al.,2019)。
相比之下,国内研究则多聚焦“个案研究”“学习障碍”和“孤独症”,呈现出以病理-矫治为导向的范式特征。该现状可能源于三方面:其一,我国儿童精神卫生服务体系尚不完善,注意力问题多由特殊教育或康复医学领域承接,发展心理学与教育学的介入不足;其二,“正念训练”等本土化方法的兴起虽体现出一定的文化适应性,但其理论建构多依附于临床干预逻辑,缺乏对正常发展儿童注意力培养的关注;其三,随机对照试验方法应用相对滞后,限制了研究由“个案有效”向“群体推广”的转变。
值得注意的是,国外突现词从“注意性选择”向“分类”的演进,标志着相关研究已由统一训练方案逐步转向精准分层干预阶段(Rueda et al.,2012;Berwid & Halperin,2012)。而国内“孤独症”作为持续时间最长的突现词,则在一定程度上体现出研究议题的相对固化。这种差异并非单纯的技术落后,而是反映了研究问题意识的差异。国外主要关注如何优化训练效果,而国内仍停留于“是否有效”的验证层面。
国家合作网络分析中,我国的发文量虽有500余篇,但中心性仅有0.03,表现出“高产出-低影响”特征。该现象意味着我国研究在原创理论、方法创新与国际引领性方面仍有提升空间。这种结构性位置与发文量第二的排名形成巨大差距,说明论文数量增加并没有转化为学术影响力。
机构合作网络“孤岛化”的现象也进一步加剧了这一问题。以陕西师范大学与斯坦福大学的合作为例,尽管国内高校已开始参与国际合作,但多以“点对点”的个体合作为主,尚未形成类似伦敦大学、加州大学等以平台为支撑的枢纽型合作网络。这种网络拓扑特征阻碍知识流动,难以形成跨机构、跨学科的协同创新。
更深层的挑战在于方法论的“单一性”。国外研究已形成了“发现神经机制—设计认知训练 —数字化交付—效果追踪评估”的完整证据链,国内研究则主要停留在干预实施与效果描述层面,对神经可塑性机制、训练迁移效应、远期追踪等关键环节关注不足。这种现状限制了研究成果在高影响力期刊上的发表,弱化了国际学术话语的参与度。
关键词聚类分析所反映的不仅是研究内容的差异,也体现了不同干预生态系统之间的差别。国外14个聚类中,“技术辅助与新兴疗法”独立成类,说明神经反馈、游戏化干预、数字化正念等已形成专门的研究领域 (Zhou et al.,2023;Neville et al.,2013)。这些技术体现出了“专业门槛降低,注意力训练从专科医院走向学校与家庭”的发展趋势。
在“双减”政策推动下,学校对低成本、可推广的注意力促进策略的需求不断增加,但当前研究仍以高成本的一对一临床干预为主,难以直接迁移至学校日常教学情境。因此,有必要推动研究范式的情境转向,即从以诊所为中心的干预模式,转向嵌入课堂情境的支持性策略,并由面向特定障碍群体,拓展至覆盖普通学生群体的普惠性实践。
现有研究多将正念训练作为干预技术使用,没有挖掘出正念与执行功能、情绪调节的关联机制,也缺乏对正念进行数字化改编、团体化改编的研究。若能借鉴国外“分类”趋势,针对不同认知表型开发差异化的正念训练方案,有望形成具有中国特色的学术增长点。
本研究的局限性包括:未检索PubMed、PsycINFO等数据库,可能缺失相关文献;未开展文献质量评价,无法区分高影响因子期刊与低质量发文;CiteSpace分析侧重共现关系,难以揭示引用内容的深度差异。未来可结合系统综述与Meta分析,对神经反馈、工作记忆训练等具体干预的效果量进行总结。
基于上述发现,提出政策与学术建议如下:第一,范式转型,将注意力训练纳入儿童早期发展常规服务,推动研究从“病理-矫治”向“发展-促进”转型;第二,网络重构,建立跨学科、跨机构的协同创新平台,提升研究的中心性与桥梁作用;第三,技术融合,开发适配国情的数字化干预工具,利用AI实现自适应训练,弥补专业人员短缺;第四,生态嵌入,推动干预场景从学校心理咨询室向教室、家庭延伸,开发教师-家长可实施的低强度干预方案,回应“养育照护”框架的全球倡议。
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