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维生素D缺乏症与围产期抑郁症之间的关联：系统评价和荟萃分析
结果：审查了主要数据库后，包括13项研究。三项研究评估了产前抑郁症和维生素D水平，与对照组相比（标准化平均差异[SMD] = -0.41，95％置信区间[CI] -0.57至-0.25），使用固定效应模型，使用最小的杂物模型，显示出偏置组的水平明显较低（标准平均差异[SMD] = -0.41，95％置信区间[CI] -0.57至-0.25）。另外三项研究探索了产后抑郁症和维生素D，揭示了相当大的异质性（I 2 = 96％，p <.01），导致使用了random效应模型。这些表明抑郁症组中的维生素D水平要低得多（SMD = -1.62，95％CI -2.62至-0.62）。七项研究检查了抑郁症和维生素D缺乏症之间的联系，再次显示出明显的异质性（I 2 = 92％，p <.01）和抑郁症女性中维生素D较低的水平（SMD [标准平均差异] = 2.28，95％CI 1.60-3.25），未发现明显的出版物偏见。
抑郁症和冠心病：机制，干预和治疗
冠心病（CHD）是一种对人类健康和生命构成重大威胁的心血管疾病，对世界造成了巨大的经济负担。然而，与常规的危险因素相比，抑郁症成为冠心病的新型和独立的危险因素。这种情况会影响冠心病的发作和进展，并提高已经受CHD影响的人的不良心血管预后事件的风险。结果，抑郁症引起了全球关注的越来越多。尽管人们的意识越来越不断提高，但抑郁症促进冠心病发展的特定机制仍不清楚。Existing research suggests that depression primarily in fl uences the in fl ammatory response, Hypothalamic- pituitary-adrenocortical axis (HPA) and Autonomic Nervous System (ANS) dysfunction, platelet activation, endothelial dysfunction, lipid metabolism disorders, and genetics, all of which play pivotal roles in CHD development.此外，抗抑郁病患者抗抑郁治疗的有效性和安全性及其对冠心病患者预后的潜在影响已成为有争议的受试者。有必要进行进一步的调查，以解决这些尚未解决的问题。
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
在力游泳和尾悬浮测试中揭示了类似抑郁症行为的认知过程
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.24.634822 doi：Biorxiv Preprint
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。
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]。
开发人工智能生成的，可解释的处理1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.25.24317880 doi：medrxiv preprint
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。
