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World File Search System抑郁症
连接抑郁症和2型糖尿病结果的机制和途径：范围评论
843;患有T2DM抑郁症状的人CES-D•结果表明自我效能感发挥了关键的中介作用。糖尿病困扰和抑郁症状间接影响了饮食依从性，体育活动水平以及随后通过自我效能感的HBA1C水平。•抑郁症状是糖尿病困扰和身体活动之间的完整调解因子，但不是血糖控制•糖尿病的困扰减少了抑郁症状对饮食的负面影响，但不是身体活动•抑郁症状•抑郁症状仅介导糖尿病对饮食的负面影响•饮食对抑郁症状和自我疾病之间的显着疗法和糖尿病之间的疾病之间的显着疗法，糖尿病和糖尿病之间的疾病之间的疾病症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，糖尿病症状和糖尿病之间的疾病症状症状症状，抑郁症状症状是糖尿病的显着影响。 HBA1C）。这表明级联效应，糖尿病遇险会影响抑郁症状，从而影响自我效能感，最终影响健康行为和血糖控制。
多巴胺能行为的临床标志物对可卡因使用者戒断期间抑郁症状的影响
根据《世界药物报告》 2021年，全球估计有2000万个人使用可卡因。这种可卡因使用的全球水平每年都会继续增加（1），其在公共卫生方面的影响很大，尤其是在服药过量方面（2）。这种成瘾的治疗是复杂的，尤其是当它与精神疾病相关时，复发率高且随访成瘾的严重程度较差（3，4）。可卡因以及其他心理刺激剂也会引起情绪和认知的中风和改变（5）。复发患者更有可能宣布严重的生活时间精神病症状，包括抑郁症状（6）。这些患者将其精神病问题评为更严重，并报告对这些问题的治疗需求更大（6）。一些研究表明，抑郁症状是特定的，并且与药物使用者治疗后的复发风险增加相关（7）。这些情绪流动很重要，因为它们是可卡因依赖性患者的贬义预后因素（8），并且与自杀风险增加有关（9）。此外，早期退学的患者的抑郁症状比后来的辍学症（10）。已经表明，较差的抑郁症状代表了在12个月随访中医疗严重程度较差的显着预测指标（4）。抑郁症状似乎在复发过程中起着关键作用，因此在我们的研究中被选为歧视性因素。在可卡因戒断期间观察到一种特定形式的短暂性抑郁症状。它通常是亚元素形式，不对应于主要抑郁症的众所周知的时间表。还有其他一些特定的特定性：（1）服用可卡因时，这些抑郁症状消失，（2）可卡因使用者患有选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）的抑郁症似乎不佳（11，12）。因此，该机制似乎不同，并提出了多巴胺参与可卡因戒断过程中抑郁症状的问题的问题。考虑到多巴胺在可卡因机理中起着核心作用，这是特别相关的，可卡因的机理是通过阻断多巴胺转运蛋白（DAT）并提高大脑多巴胺水平的核心作用（13）。Dackis和Gold已经提出了多巴胺的这种参与（14）。可以在帕金森氏病中观察到多巴胺能抑郁症的潜在模型，其中症状相关
耐药抑郁症的建议
1 Fundamental Foundation, Creteil, France, 2 Adult Medical Psychiatry and Medical Psychology Service (Department of Psychiatry and Adult Medical Psychology), Fundamental Resistant Depression Expert (Fundamental Advanced Center of Experture in Resistant Depression, CHU de Toulouse (University Hospital Center), Purpan Center, Tonic Toulouse Neuroimaging Center, University of Toulouse (Toulouse University), Inserm, UPS, Toulouse, France, 3精神病学服务，基本抗抑郁症中心，CIC-1431 INSERM，BUSANçonChu，Burgundy FrancheComté大学，法国4 Inserm U1028 7 U1253, Ibrain, CIC1415, INSERM, CHRU de Tours (Regional University Hospital Center), University of Tours, France, 8 Department of Emergency Psychiatry and Acute CARE, CHU Montpellier, Inserm U1061, Montpellier University, Montpellier, France, 9 Pole of general and university psychiatry, Center Expert Depression Résistant Fundamental, CH Charles Perrens,波尔多，营养和神经生物学实验室（综合
双极和抑郁症中的不同白质纤维密度模式：基于FIXEL的分析的见解
双极（BD）和抑郁症（DD）疾病是严重的精神疾病，会影响社会心理功能，降低生活质量并增加全球数百万全球过早死亡的风险（Ferrari，2022; Greenberg等，2021;Gutiiérrez-Rojas et al。，2020; 2020; 2020; McIntyer et al。，2020）。dd的特征是抑郁症发作（Greenberg等，2021），而BD的特征是抑郁症和躁狂/躁狂发作（McIntyre等，2020）。尽管有明显的临床表现，但在临床实践中准确区分两种疾病仍然具有挑战性，导致至少60％的病例中对躁郁症的初步错误分类，并且平均治疗延迟至少为5年（Dagani等，2017; Drancourt等，2013; Hirschfeld et al。; Hirschfeld et; hirschfeld et al。鉴于诊断不确定性对长期结果的实质影响，对BD和DD之间的神经生物学差异有更深入的了解（Han等，2019； Phillips和Swartz，2014）。
胸腔抑郁症的特应性皮炎和炎症
一项早期研究回顾了胸腺的输入，该输入源自上颈神经节，并延伸至大约T3水平[26]。后来，据报道，胸腺由源自位于上颈和星状神经节上的囊后细胞体的神经纤维支配[25]。上宫颈神经节从T1脊神经中接收前神经节，这意味着T1神经是交感神经的主要途径，达到了Supe Rior宫颈神经节[27]。同时，星状神经节是由下颈神经节和第一个胸神经节（T1）神经节形成的，这意味着T1神经直接有助于恒星神经节的形成，在合并时基本上成为了它的一部分[28]。
优化的多通道与常规TDC的功效用于重大抑郁症治疗：一项随机对照试验
nitsche 1,8，90 1心理学和神经科学系，莱布尼斯莱布尼兹工作环境和人为因素研究中心，德国多特蒙德2学院2认知科学学院，基础科学研究所（IPM），伊朗伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗科学系3号，医学院，伊朗科学院校，医学院4.大脑，认知和行为，拉德布德大学，荷兰Nijmegen 5信息技术和电气工程系，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士6号，瑞士6生物医学工程系，电气工程学院，K。N.伯特利基金会的医院精神病学和心理治疗诊所9德国心理健康中心，德国Bochum。 *相应的作者
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。
预测患有糖尿病或有患糖尿病风险的加拿大人的抑郁症：横断面机器学习分析
摘要 — 抑郁症在糖尿病高危人群或糖尿病患者中常常被忽视，这给初级保健临床医生带来了巨大挑战。尽管大型语言模型和其他基础模型方法引起了广泛关注，但我们系统地比较了六种成熟的机器学习算法 - 逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、朴素贝叶斯和人工神经网络 - 因为它们在日常临床环境中具有可靠性、可解释性和可行性而被选中。通过在现实约束下对它们的性能进行基准测试，我们确定了与糖尿病护理中抑郁风险相关的关键因素，包括患者性别、年龄、骨关节炎、糖化血红蛋白和体重指数。虽然不完整的人口统计信息和潜在的标签偏差限制了预测能力，但我们的结果表明，多种临床特征可能有助于确定高风险患者。它们还表明需要纵向随访和更丰富的临床数据来提高模型准确性。作为临床医生和数据科学家的实用基准，这项工作表明基于机器学习的风险分层可以改善抑郁症的早期发现，并为糖尿病人群提供有针对性的干预措施。
血清钠，钾和氯化物水平与全因和心血管疾病的抑郁症患者的死亡率
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者，他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查（NHANES）。使用患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症，其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠，钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率（HRS）和95％置信区间（CIS）。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄，一代，高血压，吸烟，饮酒，糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠，钾，氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。