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验证机器学习诊断工具用于预测败血症和危害疾病
Akhil Bhargava，硕士 1; Lopez-Espina，M.S。 1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S. 1; Uppike B.S. 1; Niko Kurtzman，医学博士 2;达根的阿隆，医学博士 3; Doodlesack Amanda，医学博士 3; Bryan Stenson，医学博士 3; Deesha Sarma，医学博士 3; Eric Resolution，M.D。 3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士 博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士Akhil Bhargava，硕士1; Lopez-Espina，M.S。1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S.1; Uppike B.S.1; Niko Kurtzman，医学博士2;达根的阿隆，医学博士3; Doodlesack Amanda，医学博士3; Bryan Stenson，医学博士3; Deesha Sarma，医学博士3; Eric Resolution，M.D。3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。3; Episona Aime，医学博士5;总是哈拉劳，医学博士5; Demarco Carmen，医学博士5;弗朗西斯科，医学博士5;达维拉的雨果，医学博士5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。5; Berghea Ramona，医学博士5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士5; Ashok V. Psalming，医学博士6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士7; Iyer，医学博士7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。7; Oke Vikram，医学博士7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士8; Syed的Antheming，M.D。8; Gosai Falg，医学博士8;洗chawla，医学博士8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M ..9;托马斯，医学博士10; Roneil Malkani，医学博士10; Roshni Patel，医学博士10; Mayer's Storage，D.O。10 Ali，M.D。11; Raghavakurup，医学博士11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士11; Sihai Dave Zhao，博士学位12； Ruoqing Zhu PhD，12岁；拉希德·巴希尔（Rashid Bashir），博士13； ，小鲍比·雷迪（Bobby Reddy），小博士和内森（Nathan I. Shapiro）
探索精神病与皮肤病学之间的关系：叙事评论
精神疾病与皮肤病学之间的相互作用是复杂且多方面的，通常会给诊断和治疗带来重大挑战。本叙事评论研究了特定的精神病，毛毛虫病，注意力缺陷多动障碍，精神分裂症，躁郁症和各种皮肤病学之间的关联。本研究研究了这些合并症的病理生理机制，临床表现和管理策略。精神疾病可以通过机械创伤，药物副作用和压力引起的加重，而皮肤病学疾病会导致明显的精神病发病率。生物心理社会方法强调了涉及皮肤科医生和心理健康专业人员的综合护理的重要性，对于改善患者结果至关重要。本评论强调了需要提高认识和跨学科合作的需求，以解决精神病和皮肤病学的双重负担，最终增强了受影响个人的生活质量。
巴基斯坦2型糖尿病的经济负担：疾病研究的成本
摘要：背景：2型糖尿病（T2DM）是一种高度普遍的疾病，具有慢性性质，在全球范围内造成了重大健康负担，但在巴基斯坦也不例外。因此，本研究旨在通过疾病分析的成本来探索巴基斯坦T2DM的经济负担。方法：从患者的角度使用结构化数据收集工具进行了基于患病率的横断面研究。通过训练有素的数据收集者的结构化访谈，有关直接医疗费用，直接非医疗费用和间接费用的数据，并通过处方和账单进行了进一步验证。在测试数据正态后，使用四分位间范围的平均值和中位数用于呈现成本数据，而非参数测试（即Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis测试）用于评估与成本相关的因素，因为成本数据没有正态分布。结果：该研究包括522名参与者，大多数是女性（54％），年龄在41至60岁之间（64％）。The mean annual total cost per patient was USD 235.1 (median = USD 162.8), comprising direct medical costs, 93.2% (mean = USD 219.2; median = USD 150.0), direct non-medical costs, 5.3% (mean = USD 12.4; median = USD 7.1), and indirect costs, 1.5% (mean = USD 3.5; median = USD 1.9).的成本明显更高，高年龄，识字率高，家庭收入较高，糖尿病持续时间，多种并发症以及使用联合治疗的患者的成本明显更高。结论：巴基斯坦T2DM的经济负担很大，药物成本是最大的组成部分。有效的管理策略和政策干预措施对于减轻这种负担并改善糖尿病患者的经济和健康成果至关重要。
危重疾病中的人工智能及其对患者护理的影响：全面回顾
人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可以改善重症监护领域并改善患者治疗效果。本文概述了 AI 在重症疾病中的当前和未来应用及其对患者护理的影响，包括其在感知疾病、预测病理过程变化和协助临床决策方面的应用。为实现这一目标，重要的是确保 AI 生成的建议背后的推理是可理解和透明的，并且 AI 系统在危重患者护理中的设计是可靠和强大的。必须通过研究和开发质量控制措施来解决这些挑战，以确保 AI 以安全有效的方式使用。总之，本文强调了 AI 在重症监护中的众多机会和潜在应用，并为该领域的未来研究和开发提供了指导。通过实现对疾病的感知、预测病理过程的变化并协助解决临床决策，AI 有可能彻底改变危重患者的护理并提高卫生系统的效率。
纤维肌痛患者的不良童年经历与疾病认知之间的关系
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基于免疫的机器学习预测精神分裂症和双相情感障碍的诊断和疾病状态
一项科学精神病学和心理药物学研究（SINAPS），大学精神病医院校园Duffel（UPCD），Rooienberg，19，2570 Duffel，Belgium b合作安特卫普精神病学院（CAPRI） ETEIL（UPEC），INSERM，IMRB转化神经精神病学实验室，AP-HP，H ˆ Opitaux Universitaires H Mondor，DMU Impact，FHU，FHU适应，Fondation Condation Condation con，Medical Informatics Center，France（Biomina），法国，Antwerp，Antwerp，Middelheim，Middelheim，Middelheim，Middelhem111，Middelhem111数学和计算机科学，安特卫普大学，校园Middelheim，MG105，Antwerp，Belgium f Inserm Investment Center，HP，HP，13，H Henri Mondor医院，巴黎大学埃斯特·埃斯蒂尔大学EHôpitalde Mondor 51 Tre de Tassigny，94010 Cr´Eteil，法国
精神疾病中神经可塑性的瞬时大脑成像评估：系统评价方案
背景：神经塑性描述了大脑适应环境改变的能力，并且是学习的基础。已经提出了降低的神经可塑性，以构成几种精神症状和疾病的基础。神经影像学的进步提供了研究或索引体内神经塑性变化的潜力的新方法。拟议的系统综述和荟萃分析将利用神经成像评估综合研究，以比较患有相对于健康对照同龄人（HC）的普遍研究精神疾病的个体之间迅速变化的可能性。方法：这项系统评价将包括比较患有普遍研究精神疾病（情绪，焦虑，强迫性，与创伤相关的，饮食，饮食和精神分裂症和其他精神病）之间神经塑性变化潜力的研究。纳入的研究将使用已建立或推定的神经影像生物标志物评估神经可塑性。纵向研究，使用非神经成像方法评估神经塑性潜力的研究，将排除动物研究。PubMed, Web of Science, Embase, and PsycINFO will be searched using predefined terms.两位独立的审阅者将使用Rayyan筛选标题，摘要和全文，并由第三名审稿人解决冲突。将提取包括研究和参与者特征在内的数据。将使用随机效应荟萃分析将汇总统计数据合并和分析，以估计组之间神经可塑性的平均差异。在发生异质性的情况下，亚组分析和元回归将探索组间差异的潜在主持人。将使用Egger的测试评估出版物偏见可能影响审查结果的程度。讨论：本综述将总结神经可塑性的改变，如瞬时的神经成像评估所表明的，在患有主要精神疾病的个体中。随着研究越来越多地将精神病疾病与神经塑性联系起来，这项综述将提供一种宝贵的资源，以了解如何在体内测量神经可塑性以检查精神病的机制。系统评价注册：此评论在Prospero注册（注册号：CRD42025630626）关键字
OMH 精神疾病反污名税收减免基金报告
《行为健康新闻》的出版商心理健康新闻教育获得了资金，用于创建和传播反歧视教育和信息，形式为《行为健康新闻》的两期特刊和四期 90 分钟圆桌讨论系列，由麦克西尔弗研究所的詹姆斯·罗德里格斯博士主持，并邀请了主题专家、研究人员、有生活经验的人、记者、政府官员以及社区倡导和服务提供者组织的代表。《行为健康新闻》的年度读者人数估计为 160,000 人。
对常见精神疾病认知功能的可靠且可推广的基于大脑的预测
摘要精准精神病学的主要目标是建立预测模型，将大脑功能的个体差异与临床症状联系起来。特别是，认知障碍具有跨诊断性、治疗抵抗性，并导致不良的临床结果。最近的研究表明，可能需要数千名参与者才能准确可靠地预测认知，这使大多数患者收集工作的效用受到质疑。在这里，我们使用迁移学习框架，在来自英国生物库（n=36,848）的功能成像数据上训练一个模型，以预测三个跨诊断患者样本（n=101-224）的认知功能。该模型适用于所有数据集，并且驱动预测的大脑特征在人群之间是一致的，跨模态皮层内的功能连接性降低，单模态和跨模态区域之间的连接性增加反映了认知的跨诊断预测因素。这项工作确定了从大型人口级数据集中得出的预测模型可用于提高整个临床收集工作中认知功能的预测。