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World File Search System郁症
重叠的大脑状态揭示了躁郁症和精神分裂症患者大脑动态的改变
异常的大脑动力学被认为是双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症 (SCZ) 的特征。先前的研究在研究个体如何招募重复出现的大脑状态时，通常采用状态离散化方法。由于多种大脑状态可能在任何给定时刻同时参与，因此专注于主导状态可能会掩盖临床人群中不太突出但关键的大脑状态的变化。为了解决这一限制，我们引入了一个新框架来同时评估多种大脑状态的大脑状态参与度，并研究了 BD 或 SCZ 患者与健康对照 (HC) 相比的大脑状态参与度有何不同。使用来自人类连接组计划的基于任务的数据，我们应用非线性流形学习和 K 均值聚类来识别四种重复出现的大脑状态。然后，我们在另外两个国际开源数据集中研究了这四种状态的参与度和转换变异性在 BD、SCZ 和 HC 患者之间的差异。比较各组之间的这些测量结果发现，在静息状态和基于任务的 fMRI 中，患有 BD 和 SCZ 的个体在所有四种状态下的状态转换变异性发生了显著改变，但参与度没有改变。在我们的事后和探索性分析中，我们还观察到状态转换变异性与年龄以及意志消沉之间的关联。我们的结果表明，中断的状态转换变异性会影响 BD 和 SCZ 中的多种大脑状态。通过同时研究几种大脑状态，我们的框架更全面地揭示了不同个体和精神疾病中的大脑动态差异。
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。
5-α还原酶抑制剂对躁郁症和精神病患者躁狂期性欲亢进的作用；对一种著名药物的新见解
双相情感障碍 (BD) 是一种复杂的精神健康状况，其特征是情绪和精力发生剧烈变化，这种变化可能非常明显，以致于扰乱患者处理日常任务的能力，甚至使日常活动也感到难以承受 ( 1 )。双相情感障碍躁狂发作的早期症状之一是性欲亢进 ( 2 )。受此病影响的患者往往性欲增强，远远超出社会预期，这可能导致冲动甚至危险的性行为 ( 2 )。双相情感障碍患者性欲亢进的确切病因尚不完全清楚，但可能与躁狂发作期间大脑化学变化和激活的奖赏通路有关。多巴胺、内啡肽和催产素等改善情绪的神经递质激增，会产生强烈的愉悦感，这可能会驱使患者寻求性唤起 ( 3 )。躁狂期的性欲亢进可能是激素失衡以及雌激素与睾酮相互作用所致 ( 3 )。
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。
Bupropion和Mirtazapine在大抑郁症中的一致差异效应
背景：严重抑郁症患者对抗抑郁药的反应广泛。不幸的是，大多数临床试验无法区分治疗对严重抑郁症主要症状的影响，部分原因是它们依赖于固定的结果指标，例如总症状严重程度分数或缓解率。方法：我们通过有监督的Varimax（SV）算法进行了全面分析，该试验结合了模型后选择推断，以学习区分抗抑郁药之间的结果指标。我们还通过称为共同使用的独立临床试验运行了算法。结果：我们在每个相关试验级别中都将安非他酮和米氮平与Star*d中的多种其他抗抑郁药区分开。我们进一步将安非他酮增强与共同培养基的米塔夏平区分化。尤其是，安非他酮单一疗法对高血压的治疗作用比Venlafaxine单一疗法在Star*d级别的2和2a中具有更大的治疗作用（𝑛= 686，差异= 0。384，𝑝= 0。007）。bupropion augnitation在第2级中的表现优于丁螺酮，尤其是在体重增加，食欲增加和疲劳的患者中（𝑛= 520，差异，差异= - 0。322，𝑝= 0。005）。相比之下，米物氮平对失眠症的治疗作用更大，体重减轻和食欲降低，而与北替蒂林单一疗法相比，第3级（𝑛= 214，差异，差异=0。401，𝑝= 0。022）。722，𝑝= 0。004）。302，𝑝= 0。022）。类似地，在4级中，米尔唑嗪增强型的文拉法辛超出进行了三甲基丙氨酸，尤其是在失眠症患者，体重减轻和食欲降低（𝑛= 102，差异，差异= - 0.最后，与安非他酮的依此所对共同使用的体重增加，食欲增加和疲劳具有较大的治疗作用，而米塔扎平的文拉法辛对体重的减轻，食欲降低和缺陷具有更大的治疗作用（𝑛= 640，差异，差异，差异= - 0.解释：当患者患有高血压，体重增加，食欲增加或疲劳时，安非他酮单一疗法和增强是有效的。米氮平的单一疗法和增强在相反的情况下是有效的，当患者患有失眠，体重减轻或食欲减轻时。
任务共享和心理治疗的远程医疗治疗围产期抑郁症：务实的非降低性随机试验
任务共享和远程医疗可以增加获得有效心理治疗的机会。通过增加获得治疗的机会来扩展孕产妇的心理保健（峰会）是务实的，多站点，非劣质性，四臂试验，该试验测试了提供者（非专业人士与专家提供者）的非效率（远程医疗与个人与个人与个人与内在与内在的心理疗法）的非效率。在美国和加拿大的三个大学附属网络中，孕妇和产后成年参与者被随机分配给每个手臂（472个非专业远程医疗，145个非专业主义者，469个非专业主义者，469 469 tememist Tememedicine和144个专业人士和144个专业人士），并提供周刊的周刊行为行为激活疗法。主要结果是抑郁症状（爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）），第二结果是在随机化后3个月时焦虑（普遍焦虑症（GAD-7））症状。在2020年1月8日至2023年10月4日之间，招募了1,230名参与者。的非效率（EPD：非专业人士9.27（95％CI 8.85–9.70）） 8.39–9.45））用于意向性治疗和每个协议分析。非劣质性的焦虑症状。没有与试验有关的严重或不利事件。该试验提出了令人信服的证据，证明了任务共享和远程医疗，以改善围产期抑郁症和焦虑症状的心理治疗的机会。clinicaltrials.gov nct04153864