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第一年精神病学训练比赛2024
我们的服务怜悯心理健康是一项迅速扩展的服务，可满足墨尔本大都会西南部分区的各种公共心理健康需求。该组织位于城市附近，雇用来自许多文化和背景的人们，无论他们的信念如何，他们都有共同的纽带来照顾有需要的人。我们的计划Mercy Health很高兴能提供5个第一年/第1阶段的精神病学注册表培训职位，该职位于2025年2月开始，在RANZCP培训的三个阶段进行了其他多次培训轮换。MMH精神病学培训计划提供了所有强制性轮换，并为注册服务商提供了在该州最广泛的围产期心理健康服务处工作的机会。第一年的住院轮换位于我们在Werribee的新的54床Clare Moore大楼中，并受到热衷于教学的全职认可的主管的监督。其他心理健康旋转包括：
019_PUDER_精神药物如何与Cummings博士一起工作
●可能的原因是药物或药物无效性的亚治疗水平。●这项研究检查了36例耐药性精神分裂症患者，并评估了标准临床实践中抗精神病药等血浆水平监测的抗精神病药水平和抗精神病药等血浆水平的频率。●在我们研究前一年，发现仅在一名患者中测量了抗精神病药等血浆水平。●超过三分之一的患者患有亚治性抗精神病药水平。●详细：16名（44％）患者表现出无法检测的（19％）或亚治疗水平（25％），而20名（56％）患者的治疗范围水平。●黑人族裔，当前治疗的持续时间较短，奥氮平和氨基硫酸盐以外的其他抗精神病药是与亚治性血浆水平显着相关的因素。●这项研究表明，对于那些对抗精神病药反应不佳的患者，治疗不足而不是治疗的机会更高。●另一方面，抗精神病药水平的测量可能不足。
精神科护理认证复习指南...
作者、编辑和出版商已尽最大努力提供准确的信息。但是，他们对错误、遗漏或与本书内容的使用相关的任何结果不承担任何责任，也不对所述产品和程序的使用负责。本书中描述的治疗和副作用可能不适用于所有人；同样，有些人可能需要剂量或经历本文未描述的副作用。本文讨论的药物和医疗器械可能受食品和药物管理局 (FDA) 控制，仅用于研究或临床试验，且供应有限。研究、临床实践和政府法规通常会改变该领域的公认标准。在考虑在临床环境中使用任何药物时，医疗保健提供者或读者有责任确定药物的 FDA 状态、阅读包装说明书并查看处方信息以获取有关剂量、注意事项和禁忌症的最新建议，并确定产品的适当用途。这对于新药或很少使用的药物尤其重要。
制定个人精神计划：成为真实自我的 7 个初始步骤
7. 基督徒服务 我们为什么要这样做？ 圣雅各在使徒书信第二章中说道：“我的弟兄们，若有人说自己有信心，却没有行为，有什么益处呢？这信心能救他吗？ 如果一个弟兄或姐妹衣不蔽体，又缺少日用饮食，你们中间有人对他们说：‘平平安安地去吧！愿你们穿得暖、吃得饱！’却不给他们身体所需用的，这有什么益处呢？ 同样，如果没有行为，信心本身就是死的。” 我们可以追求一切美好的事物，达到圣洁的最高境界，记住关于上帝的一切知识，但如果我们不活出我们的信仰，这一切都是没有力量的。 要成为圣人，我们必须有信仰，我们必须行动，不是自相矛盾，而是在完美的精神互补中。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
接种 COVID-19 疫苗后新发精神病
结果：共有 21 篇文章描述了 24 例接种 COVID-19 疫苗后出现新发精神病症状的病例。这些病例中，54.2% 为女性，平均年龄为 33.71 ± 12.02 岁。33.3% 的病例可能由 mRNA BNT162b2 疫苗诱发精神事件，25% 的病例在接种病毒载体 ChAdOx1 nCoV- 19 疫苗后出现精神病症状。平均发病时间为 5.75 ± 8.14 天，大多发生在第一剂或第二剂后。精神病症状持续时间为 1 至 2 个月，平均为 52.48 ± 60.07 天。50% 的病例出现血液检查异常，主要是轻度至中度白细胞增多和 C 反应蛋白升高。 20.8% 的患者磁共振成像结果异常，通常表现为白质液体衰减反转恢复高信号。治疗包括 83.3% 的患者使用非典型抗精神病药物，37.5% 的患者使用典型抗精神病药物，50% 的患者使用苯二氮卓类药物，20.8% 的患者使用类固醇，25% 的患者使用抗癫痫药物。总体而言，50% 的患者完全康复。
美国海军乔治·华盛顿号（CVN 73）“自由精神号”...
海军家庭监察员计划旨在为海军家庭和海军官员提供更好、更快捷的沟通。作为乔治·华盛顿家庭的官方代表，我们的监察员主要是指挥官和家庭之间的联络人。他们可以通过传递信息来加快指挥部和家庭之间的沟通，以便家庭始终了解情况。此外，如果您无法凭借自己的能力或资源解决危机，我们的监察员可以为您提供有关服务、即将举行的活动或危机帮助的信息。监察员计划可能包括机密信息。CO 将其定义为有关服务成员或其家庭的敏感信息，这些信息仅供官方使用，并且仅在需要知道的基础上传递。您可以信任您的监察员！监察员会向各个家庭提供友谊、信息、解决问题和援助。虽然您的监察员有时可能会充当倡导者，但他们不会参与指挥链事务。使用您的监察员作为资源，可以快速将您引向合适的人选，为您的特定问题提供帮助。
Emory精神病学和行为科学系荣誉BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：多种健康状况在个人中共存非随意的，这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防，治疗和个性化护理。电子健康记录的出现（EHR）系统提供了大量数据，用于研究现实世界的患者健康动态。然而，对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中，我们使用了国际疾病（ICD）代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模，以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式，并通过图理论分析证实了本地（节点和边缘），全局（网络统计）和MESO（相邻连接结构）量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解，以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明，识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法，在多个多发性网络的图谱特征的支持下，我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成，我们开发了一套交互式可视化工具，用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的，可供公众使用，旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系，从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。
神经可塑性在精神疾病病理生理学和治疗中的作用：综合文献综述
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制，神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而，神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关，包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上，重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明，在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法，可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而，仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此，确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的，对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。