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World File Search System精神疾病
为患有严重精神疾病和2型糖尿病患者的受支持的自我管理干预开发：理论和基于证据的共同设计方法
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严重精神疾病中的认知和炎症异质性：从血液转化为脑部
挪威心理健康与成瘾科研究中心，奥斯陆奥斯陆医院，挪威B心理学系，奥斯陆大学，奥斯陆，奥斯陆，奥斯陆，挪威C K.G.奥斯陆奥斯陆大学神经发育疾病中心，奥斯陆大学，挪威D D医学系，奥斯陆大学医院/奥斯陆大学/奥斯陆大学，奥斯陆大学，挪威E挪威E挪威临床医学研究所，奥斯陆大学奥斯陆大学临床医学研究所，奥斯陆大学，挪威F国家研究中心，诺威尔大学自杀研究中心，ostlo Interlo ostlo Interlo of ostlo Inspor，Oslay for ostlo Inspor of Noria法医精神病学，奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威H内科研究所，奥斯陆大学医院，瑞克斯托特，奥斯陆，奥斯陆，挪威I临床免疫学和传染病科。
精神疾病研究与治疗（MIRT）高级...
概述MIRECC奖学金强调部署后心理健康方面的高级研究和专门的临床培训。该计划遵守休斯顿会议指南，用于临床神经心理学的博士后培训。MireCC是全国公认的卓越中心，致力于通过创新的研究，临床护理和教育计划来改善精神疾病个体的长期功能结果。奖学金计划旨在培训盟军的卫生专业人员，目的是成为精神健康优先领域的杰出临床研究人员。个性化的，有指导的研究和临床培训与最先进的课程相结合，强调研究方法，统计学，流行病学，心理卫生系统，质量改进方法，教育和服务提供。每个MireCC站点都有一个特定的研究和临床培训的重点领域。VA中大西洋（VISN 6）MIRECC专注于部署后心理健康，而Hefner VAHCS网站专门针对神经心理学，神经影像学，脑损伤（TBI），爆炸暴露，睡眠，睡眠，睡眠和精神病。奖学金网站通过每周的教学录像会议进行全国性的互动和协作。本网站还提供每周的现场教学用学，包括功能性神经解剖学和晚期神经心理学研讨会。在我们的学术会员Wake Forest医学院（WFSM）的教学机会，包括大回合，临床和翻译科学研究所（CTSI）课程以及观看大脑插条。此外，还提供了全国范围内的学术和研究资源网络，包括与国家认可的专家的有意义的互动。
冠军游戏：针对多模式数据集成的广义深度学习模型，用于早期筛选青少年精神疾病的作者Zhicheng
隶属关系1 Tsinghua-Berkeley深圳学会，Tsinghua深圳国际大学研究生院，Tsinghua University，Tsinghua University，Anzhen 518055，中国2号深圳市ZNV技术有限公司，深圳，518000，中国4自动化系，Tsinghua University，100084，中国北京5号机械，电气和信息工程学院，山东大学，山东大学，威海，威海，威海，山东，264209，中国。摘要及时确定青少年精神障碍是全球公共卫生挑战。单个因素由于其复杂而微妙而难以检测出异常。此外，没有用于青少年精神疾病的交互式机器人的广义多模式的c creening（CAS）系统。在这里，我们设计了一个带有迷你游戏的Android应用程序，并在便携式机器人中部署了聊天记录，以筛选3,783名中学生，并构建多模式筛查数据集，包括面部图像，生理标志，配音录音和文本转录本。我们开发了一种称为游戏的模型（具有Ttention的G Eneralizatized模型和M BraceNet的M BraceNet），该模型具有新颖的注意机制，该机制将跨模式特征集成到模型中。游戏以高精度（73.34％ - 92.77％）和F1得分（71.32％ - 91.06％）评估青春期心理状况。我们发现每种方式都会动态地促进各种精神障碍之间的精神障碍筛查和合并症，这表明可解释模型的可行性。这项研究提供了一种能够获取多模式信息并构建广义的多模式整合算法的系统，并具有新颖的注意机制，用于早期筛查青少年精神障碍。关键字：青少年精神障碍，心理健康筛查，多模式学习，人类计算机互动，计算机辅助筛查。主要的青春期是生命发展的关键时期，在此期间主要的社会心理
VA Mirecc精神疾病研究和治疗中的高级奖学金计划
计划描述：培训的机会将存在于VA大洛杉矶医疗系统，MireCC部门以及UCLA神经科学和人类行为的西部洛杉矶部门的研究和教育计划中。MIRECC研究计划在对精神病疾病的广泛研究中得到了认可，包括认知和情感神经科学，电生理学，神经心理学，社会认知，无家可归行为疗法，认知行为疗法和家庭疗法，心理社会干预，认知和精神上的人性化型和精神上的移动技术和临床技术。董事和MIRECC教师对转化研究有坚定的承诺，将基础科学与临床研究和临床研究与服务研究联系起来。
为严重精神疾病患者和精神卫生门诊医护人员提供的流动疫苗诊所
患有严重精神疾病（包括精神分裂症、躁郁症和持续性抑郁症）的人特别容易感染 COVID-19。即使调整了合并症后，患有精神分裂症谱系障碍的人死于 COVID-19 并发症的风险也最高，仅次于年龄 (1)。肺部感染是严重精神疾病患者死亡的主要原因 (2)，这凸显了通过接种疫苗预防呼吸道感染的重要性。然而，由于疫苗犹豫和获取障碍 (3, 4)，患有严重精神疾病的人不太可能接种疫苗，该人群的流感疫苗接种率低至 25%。此外，在 COVID-19 疫苗推广期间，尽管考虑到患有严重精神疾病的人患 COVID-19 严重后果的风险很高，我们努力优先考虑他们 (5)，但与一般人群相比，严重精神疾病患者的疫苗接种率仍然不足。精神病医生可以作为有针对性的外联工具，因为他们在行为管理技能方面拥有专业知识，并且经常与患有严重精神疾病的患者接触 (4)。此前，我们在波士顿的一家社区心理健康诊所进行了一项试点教育干预，其中包括培训精神病医生，让他们向患有严重精神疾病的患者宣传
韩国年轻人中的 2 型糖尿病及其与精神疾病的关系
通讯作者：Jae-Hyuk Lee，医学博士，哲学博士，汉阳大学医学中心明知医院内科内分泌代谢科，京畿道高阳市德阳区花水路14号路55，1975，@Revereyuk of Korea（韩国，1979年）；以及 Kyungdo Han 博士，韩国崇实大学统计与精算科学系，韩国首尔市铜雀区上道路 369 号，邮编 06978（hkd917@naver.com）。
精神疾病的恢复罪犯之间的累犯：
进一步研究了确定预释放弹性状态的方法......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 128
严重精神疾病患者的糖尿病治疗
1 1哥本哈根大学哥本哈根大学公共卫生系的研究部门，丹麦哥本哈根大学，2个复杂性研究，Steno糖尿病中心哥本哈根哥本哈根，Herlev，Herlev，Herlev，Herlev，Herlev，3，神经精神病学中心，神经精神病学中心丹麦HVIDOVRE哥本哈根大学医院生物化学，哥本哈根大学医院5血液学系，丹麦哥本哈根，哥本哈根，丹麦6号，bispebjerg临床药理学系6，Bispebjerg和Frederiksberg Hospital，denmark，丹麦，丹麦，丹麦，哥伦比亚省弗雷德医院和弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里·弗里·弗里德·弗里德·弗雷德里克医院。哥本哈根，丹麦，哥本哈根大学临床医学系8，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，9部，哥本哈根哥本哈根精神病中心，哥本哈根哥本哈根9部，丹麦1哥本哈根大学哥本哈根大学公共卫生系的研究部门，丹麦哥本哈根大学，2个复杂性研究，Steno糖尿病中心哥本哈根哥本哈根，Herlev，Herlev，Herlev，Herlev，Herlev，3，神经精神病学中心，神经精神病学中心丹麦HVIDOVRE哥本哈根大学医院生物化学，哥本哈根大学医院5血液学系，丹麦哥本哈根，哥本哈根，丹麦6号，bispebjerg临床药理学系6，Bispebjerg和Frederiksberg Hospital，denmark，丹麦，丹麦，丹麦，哥伦比亚省弗雷德医院和弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里斯特·弗里·弗里·弗里德·弗里德·弗雷德里克医院。哥本哈根，丹麦，哥本哈根大学临床医学系8，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，9部，哥本哈根哥本哈根精神病中心，哥本哈根哥本哈根9部，丹麦
社论：机器学习方法在精神疾病中的临床应用
随着精神疾病的越来越流行，近年来对有效的精神疾病治疗的需求显着增加。然而，神经元变性的复杂性和患者的异质性使得这些疾病的早期诊断和治疗困难。为了应对这些挑战，科学家，临床医生和患者可以从机器学习理论和算法的应用中受益。机器学习包括用于特征提取，选择和分类的方法，在精神疾病的病理分析中证明了显着的好处（1）。这些方法可以从大脑神经成像数据中学习特征并适应数据变异，从而提高了特定于疾病的诊断系统的可靠性，性能和准确性。此外，机器学习可以准确评估患者的状况。使用尖端机器学习算法，临床诊断和临床干预措施，以及大脑的临床神经成像数据，该研究主题旨在纳入理论和技术创新，并评估机器学习在精神疾病的临床研究中的性能。