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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 )。
使用脑电图和认知异常来区分双相情感障碍的机器学习方法
1 1计算机科学和数学系，艾米尔卡比尔技术大学，德黑兰，伊朗，2个精神病学系，心理社会健康研究所（PHRI），心理健康研究中心，伊朗医学科学学院，伊朗医学院医学院，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，3个研究所研究所研究所研究所，伊朗研究所研究，委员会研究。德黑兰医学科学，伊朗，德黑兰医学科学大学5号，伊朗，伊朗的精神病学系51计算机科学和数学系，艾米尔卡比尔技术大学，德黑兰，伊朗，2个精神病学系，心理社会健康研究所（PHRI），心理健康研究中心，伊朗医学科学学院，伊朗医学院医学院，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，3个研究所研究所研究所研究所，伊朗研究所研究，委员会研究。德黑兰医学科学，伊朗，德黑兰医学科学大学5号，伊朗，伊朗的精神病学系5
摘要 精神病是各种精神障碍的显著症状，包括精神病性抑郁症、躁郁症和精神分裂症。
摘要 精神病是各种精神障碍的重要症状，包括精神病性抑郁症、双相情感障碍和精神分裂症。精神病的高发病率可以归因于几个因素，包括由于抗精神病治疗的局限性导致患者依从性低。抗精神病药物是用于治疗精神病、治疗急性发作和预防复发的药物疗法。然而，这些药物通常表现出有限的物理化学性质、不理想的药代动力学特征、低生物利用度和溶解度不足，这阻碍了它们穿过血脑屏障 (BBB) 的能力。传统的剂型和给药途径，主要是口服和注射，也带来了进一步的挑战。鼻内给药系统提供了一种有希望的替代方法来克服这些限制，它有助于通过鼻腔给药，允许快速吸收到血液中，同时绕过与口服途径相关的酶促降解和首过代谢。鼻内途径可以在不受 BBB 干扰的情况下在大脑中达到显著的药物浓度，从而提高生物利用度并能够以比口服药物更低的剂量和频率快速发挥药理作用。尽管如此，解剖学、生理学和组织学方面的挑战以及通过鼻上皮吸收药物的基本过程使全身和大脑分布变得复杂。通过不同的药物输送系统 (DDS)，例如纳米颗粒、脂质体、纳米凝胶和其他有助于将药物从鼻腔输送到大脑的纳米载体，可以提高鼻内抗精神病药物制剂的有效性。关键词：抗精神病药、配方开发、鼻内、药物输送系统如何引用本文：Ainurofiq A、Priyanto FAP、Suryadi BT、Pamungkas YK。利用鼻内药物输送系统进行新型抗精神病药物开发。国际药物输送技术杂志。 2024；14（4）：2091-101。doi：10.25258/ijddt.14.4.21 支持来源：无。利益冲突：无 引言 精神病是一种严重的精神障碍，会显著改变个人对现实的看法。1 它可以表现为幻觉、妄想和深度混乱，严重扰乱社交和个人功能。精神病可能是各种精神障碍的主要症状，包括精神病性抑郁症、躁郁症和精神分裂症。目前的流行病学数据表明，与精神病密切相关的疾病患病率很高。据报道，精神病首次发作的发病率为每 100,000 人中有 50 人，而精神分裂症的发病率为全球每 100,000 人中有 15 人。2 这种发病率升高可能归因于几个因素，包括由于获得有效抗精神病治疗的机会有限而导致患者依从性不足。3 抗精神病药物是主要用于治疗精神病的药物。它们用于治疗急性精神病发作并减轻复发风险。3 然而，通常用于治疗典型精神病症状的第一代抗精神病药物 (FGA) 会引起严重的锥体外系不良反应。4 这些不良反应可能包括肌张力障碍、假性帕金森病、
在双相情感障碍患者中使用psilocybin的风险和益处：基于国际网络的“魔术蘑菇”消费经验的调查
躁郁症（BD）是一种慢性疾病，影响了世界人口的大约2.5％（Clemente等，2015； Merikangas等，2011）。虽然躁狂症状是BD的定义特征，但BD患者通常会花费更多的时间（Judd等，2002，2003），并且患者本身将抑郁症视为最繁重的情绪状态（MąCzka等，2010）。抑郁症状（甚至是亚州）与功能障碍，自杀性和对生活质量的负面影响有关（Altshuler等，2006;Bonnín等，2012; Hadjipavlou and Yatham，dive; （Ruggero等，2007）。目前可用于BD抑郁症的药物疗法有局限性（Frye等，2014； Yalin and Young，2020）。锂和抗精神病药与显着的副作用有关（Kemp，2014; Ketter等，2014），而抗抑郁药具有突破性躁狂症状的风险（Tondo等，2010）。即使接受治疗，许多患者也无法充分反应或重新恢复全部功能（Huxley和Baldessarini，2007； Wingo等，2010）。
精神分裂症的环境风险因素和从儿童期到诊断的躁郁症：瑞典嵌套案例 - 对照研究
背景：。精神分裂症（SCZ）和躁郁症（BD）之间共有遗传风险是良好的，但是它们共享环境风险因素的程度尚不清楚。我们比较了儿童时期/疾病发作之前的环境暴露与发展SCZ和BD的风险之间的关联。方法：。我们进行了基于瑞典寄存器的嵌套案例 - 使用4184例SCZ病例和18 681 BD案件诊断为1988 - 2013年。案件与出生年度，出生地和性别的五个对照相匹配。每次暴露的SCZ和BD的有条件逻辑回归用于估计发病率比（IRR）（严重的儿童感染，不良儿童经历（ACE），药物使用障碍（SUDS），Urban Birth/list Longes居住）。结果：。所有SUD类型都与非常高的风险（IRR 4.9 - 25.5）以及两种疾病风险更高的ACE（IRR 1.5 - 4.3）相关。在相互调整的模型中，ACE显示出BD的风险略高（SCZ IRR 1.30，1.19-1.42; BD IRR 1.49，1.44 - 1.55），而对于SUD，SCZ的风险较高（SCZ IRR 9.43，8.15 - 10.15 - 10.92； BD IRR 5.50，5.50，5.50，5.15 - 5.15 - 5.15 - 5.15 - 5.88）。感染与BD风险增加有关（IRR 1.21，1.17 - 1.26），但与SCZ无关。城市诞生和城市最长的住所与SCZ的较高风险有关（IRR 1.19，1.03 - 1.37），而仅城市出生和最长居住的居民的组合显示出更高的BD风险（IRR 1.24，1.13 - 1.35）。结论：。既有共同又有独特的环境风险因素：SUD和ACE是两种疾病的危险因素，而感染与BD和SCZ的城市性更加密切相关。
生酮代谢疗法对精神分裂症和双相情感障碍心理健康和代谢结果的影响：一种随机对照临床试验方案
1汤斯维尔大学医院和健康服务局，心理健康服务小组，昆士兰州卫生组织，澳大利亚昆士兰州汤斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，2精神神经科学实验室，澳大利亚澳大利亚热带健康与医学研究所，公共卫生，医学和兽医学院，医学和兽医学院，詹姆斯维尔大学，詹姆斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，澳大利亚，QLD，QLD，QLD，澳大利亚，医学院，医学院，医学院，医学院，Q.科学，詹姆斯·库克大学（James Cook University，James Cook University，澳大利亚汤斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，5个母校医院，Aurora Healthcare和James Cook University，Townsville，QLD，澳大利亚，6个环境与生命科学学院，工程学，科学与环境学院，纽卡斯尔大学，卡拉格尔大学，卡拉格尔大学，新南威尔士州卡拉格汉，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，邮政工程师，纽约市，澳大利亚7号。昆士兰州，澳大利亚，9号临床脑科学中心，爱丁堡大学，爱丁堡大学，英国爱丁堡大学，10代谢精神病学，精神病学和行为科学系，斯坦福大学医学院，加利福尼亚州帕洛阿尔托大学医学院，加利福尼亚州帕洛阿尔托，加利福尼亚州，美国，美国，11个麦克莱恩医院，美国哈佛大学，美国马萨诸塞州贝尔蒙特医学院
dms-787-final.pdf
Schizophrenia Schizoaffective Disorder Somatoform Disorder Bipolar Disorder: Bipolar Type I or Bipolar Type II Major Depression Panic or other Severe Anxiety Disorder Severe Personality Disorder Other Psychotic Disorder Other Major Mental Condition with Severe Impairments or Risk of Chronic Disability: Specify Name of Condition in DMS-III-R: __________________________________________ This is a category of major, moderate, or mild诊断。请参阅DMS-787指令，以列出特定诊断的列表，这些诊断被认为是用于PASRR的主要精神状况。2。损害水平：在过去的3-6个月中，问题1中确定的主要精神状况是否导致了个人主要生活活动的以下功能限制之一？
使用Fermatean双极犹豫模糊逻辑
在日益提高的环境意识的时代，有效的废物管理的重要性不能被夸大。纸板在造成废物产生的许多材料中脱颖而出。有了适当的纸板收集和回收实践，人们可以产生重大的改变，并带领前往更可持续的未来。在这方面，本文试图通过循环经济方法配置综合的绿色非线性运输系统，以减轻瓦楞纸废物对社会，经济和环境场所的负面影响。这种非线性运输系统旨在优化目标，包括整体运输支出，碳足迹和旅行时间。通过不结合循环经济的影响，从提出的模型中进一步开发了一个子模型。在这里，设计了不确定性时间顺序的Fermatean双相犹豫模糊集理论，及其全维方面。建议通过采用两种方法，加权总和方法和全球标准方法来解决建议的运输系统。此外，还进行了案例研究，以详细说明设计的可持续管理瓦楞纸模型的相关性。结果表明，当三个目标被视为z 1 = 6、178、094时，全局标准方法会产生更好的结果。42，z 2 = 61，080。248，z 3 = 21，067，183。1。结果表明，将循环经济整合到供应链模型中会带来可持续性，并减少与之相关的生态和人类危害。最后，有一个灵敏度分析，管理洞察力以及局限性和未来计划的结论。
日语版本的Bemib修饰的躁郁症患者的可靠性和有效性：药物依从性T
Branko Aleksic，医学博士，博士学位，1 Yukihiro Noda，Ph.D. 1 1 Department of Psychiatry, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan 2 Division of Clinical Sciences and Neuropsychopharmacology, Faculty of Pharmacy, Meijo University, Nagoya, Japan 3 Department of Neuropsychopharmacology and Hospital Pharmacy, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan 4 Health Care Promotion Department, Denso Corporation, Kariya, Japan ABSTRACT Purpose: Accurate评估药物依从性很重要；但是，在日本尚未建立适用于躁郁症患者的简单评估量表。在这项研究中，我们为精神病学领域的药物依从性进行了修改的日语版本，对药物影响和信念的简要评估（Bemib）（BEMIB），并研究了其可靠性和有效性。方法：从2006年4月到2006年4月以及2009年4月至2009年7月，使用日语版本的Bemib和药品态度态度库存10个问卷（DAI-10）进行了药物依从性评估，从2006年4月到2006年4月，访问了包括名古屋大学医院在内的多个设施的躁郁症患者。结果：日本版本的Bemib的Cronbachα系数为0.73。每个项目的四周重测可靠性系数和BEMIB总分数为0.39-0.68（p <0.05），阶层内相关系数为0.63（95％CI = 0.33-0.75，p <0.001）。讨论：针对躁郁症患者修饰的日本版本的Bemib足够可靠且有效。此外，在Bemib和DAI-10总分（Pearson的相关系数= 0.39，p <0.001）之间观察到显着的正相关，表明并发有效性就足够了。我们建议，躁郁症患者中这种药物依从性的简单评估量表适用于常规医学实践。关键字：Bemib，修改后的日语版本，药物依从性，可靠性，2012年7月11日获得的有效性 / 2012年11月13日接受 / 2012年12月21日发表，引言遵守性需要对患者的一部分进行积极的态度 - 接受自己的疾病并积极参与确定治疗政策。在一项评估依从性
通过结构连接分析和机器学习模型
摘要：重度抑郁症（MDD）和躁郁症（BD）具有临床特征，这使它们在临床环境中的分化变得复杂。本研究提出了一种创新的方法，该方法将结构连接分析与机器学习模型集成在一起，以辨别出BD个体的MDD个体。高分辨率MRI图像是从诊断为MDD或BD和HCS的个体中获得的。结构连接组，以使用高级图理论技术代表大脑区域的复杂相互作用。机器学习模型用于辨别与MDD和BD相关的独特连接模式。在全球范围内，与HC组相比，BD和MDD患者均表现出小世界的增加。在节点水平上，与HCS相比，BD和MDD患者在右杏仁核和右Parahippocampal Gyrus中的结节参数差异很大。主要的差异主要在BD的前额叶区域中发现，而MDD的特征是左Thalamus和默认模式网络中的异常。与MDD组相比，BD组证明了在额叶网络中的淋巴结参数的改变。此外，使用结构性大脑参数的机器学习模型的应用表明，在将BD与MDD的个体区分个体的个人分开时，具有令人印象深刻的90.3％精度。这些发现表明，结构连接组和机器学习可以提高诊断准确性，并可能为理解这些精神疾病的独特神经生物学特征提供宝贵的见解。