XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmdd
选择性5-羟色胺再摄取抑制剂与
https://orcid.org/0000-0003-3548-7835抽象背景：选择性5-羟色胺再摄取抑制剂被广泛用于治疗重度抑郁症。最近的证据表明，SSRI可能对合并性重大抑郁症和高血压患者的心血管健康，尤其是血压调节具有有益的影响。但是，发现混合了。目的：确定SSRI治疗是否在同时进行高血压的主要抑郁症患者的情绪改善之外是否提供了抗高血压作用，并探索了社会心理因素变化的潜在中介作用。材料和方法：在SSRIS上启动的25例MDD患者进行的介入介入研究，而非SSRI抗抑郁药的25例患者。在6个月之间，评估了评估抑郁，焦虑，睡眠，压力，健康行为和心理健康的精神病问卷的血压和反应。结果：选择性5-羟色胺再摄取抑制剂组与非SSRI组（-5.6 mmHg）相比，收缩压（-8.4 mmHg）显着降低，以及抑郁，焦虑，焦虑，睡眠质量，治疗，治疗，生活方式修饰，修饰和整体心理健康（p <0.05）的抑郁，焦虑，睡眠质量，治疗质量，治疗质量。结论：SSRIS在高血压患者中表现出有意义的降低血压降压作用，可能部分是由于在社会心理领域的更广泛的增强中介导的，从而促进了更好的心血管健康。关键字：高血压，再摄取抑制剂，选择性5-羟色胺，关系作者：电子邮件ID：lyanlyan2014@yahoo.com接收到：10/09/2024接受：11/10/2024 doi：https：/https：//doii.org/10.org/10.org/10.555555555/ajbr.v22716161616161616161616116.1616 r.an.2716 r.an.2716 r.an.2716 r.2716 r.2716 i。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。“This article has been published in the African Journal of Biomedical Research” Abbreviation SSRIs: Selective Serotonin Reuptake Inhibitors MDD: Major Depressive Disorder CVD: Cardiovascular Disease SBP: Systolic Blood Pressure DBP: Diastolic Blood Pressure
使用模拟中心评估人工智能驱动的临床决策支持系统对抑郁症治疗的感知效用 Myriam Tanguay-Sela* a、David Benrimoh* 1a、Christina Popescu a、Tamara Perez b、Colleen Rollins c、
Aifred 是一种临床决策支持系统 (CDSS)，它使用人工智能帮助医生选择重度抑郁症 (MDD) 的治疗方法，根据患者特征提供不同治疗方案的缓解概率。我们评估了参与模拟临床互动的医生对 CDSS 的实用性的看法。20 名精神病学和家庭医学工作人员和住院医生完成了一项研究，其中每位医生与标准化患者进行了三次 10 分钟的临床互动，这些患者表现出轻度、中度和重度 MDD 发作。在这些场景中，医生可以访问 CDSS，他们可以在治疗决策中使用它们。通过自我报告问卷、场景观察和访谈评估了 CDSS 的感知效用。60% 的医生认为 CDSS 是他们治疗选择过程中的有用工具，家庭医生认为其效用最大。此外，50% 的医生会将该工具用于所有抑郁症患者，另外 35% 的医生表示他们会将该工具留给病情更严重或难以治疗的患者。此外，临床医生发现该工具在与患者讨论治疗方案时很有用。必须在临床试验中进一步评估该 CDSS 的疗效及其改善治疗结果的潜力。
5-羟色胺4受体遗传
重大抑郁症（MDD）是全球残疾的主要原因（Jaffe等，2019），影响了约3.5亿人。然而，抗抑郁药（主要治疗）在短（Trivedi等，2006）和长期（Rush等，2006）的主要抑郁发作（MDE）治疗方面的疗效不足。在涉及治疗疗效的因素中，已知影响药物代谢酶（例如CYP2C19或CYP2D6）的遗传变异会干扰治疗反应，尤其是在服用选择性性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）或羟色胺 - 羟色胺 - 羟色胺 - 核酸抑制剂时（Snrike）（snriri）（snrri）（snrikers）（caud）（caud）（caud nilliack）。 2015年;摩尔登和朱ki，2021年；此外，鉴定生物学因素，包括预测抗抑郁治疗疗效的生物标志物（Ozomaro等，2013），尤其是缓解，这是最佳治疗结果（Zimmerman等，2006）。最近，使用多个OMICS研究策略开发了MDD中SSRI临床结果的预测算法，该策略鉴定了TSPAN5，ERICH3，DEFB1和AHR等基因（Nguyen等，2021）。在评估的新基因中，5-羟色胺4型受体（HTR4）可能是候选者。
二甲双胍中亚硝胺杂质的检测方法
液相色谱-电喷雾电离-高分辨率质谱 (LC-ESI-HRMS) 法测定二甲双胍药物物质和药物产品中的亚硝胺杂质背景：二甲双胍是一种处方药，用于控制 2 型糖尿病患者的高血糖。NDMA（N-亚硝基二甲胺）被归类为 2A 类化合物，因此将其定义为“可能对人类致癌”。FDA 已将药品中 NDMA 的每日可接受摄入量限制为 96 纳克（基于 2550 毫克最大日剂量 (MDD)，速释 (IR) 剂量为 0.038 ppm；基于 2000 毫克 MDD，缓释 (ER) 剂量为 0.048 ppm）。FDA 检测与研究办公室已在通过制造商商业购买或直接获得的选定药品样品中筛查了二甲双胍药物物质和药物产品中的 NDMA。已建立二甲双胍的初级 LC-HRMS 筛选并发布于此处。可以使用正交方法 LC-ESI-HRMS 确认阳性 NDMA 结果。结论：根据 ICH Q2(R1) 开发并验证了一种 LC-ESI-HRMS 方法，用于检测和定量二甲双胍药物物质和药物产品中的八种亚硝胺杂质，包括 N-亚硝基二甲胺 (NDMA)、N-亚硝基二乙胺 (NDEA)、N-乙基-N-亚硝基-2-丙胺 (NEIPA)、N-亚硝基二异丙胺 (NDIPA)、N-亚硝基二正丙胺 (NDPA)、N-亚硝基甲基苯胺 (NMPA)、N-亚硝基二正丁胺 (NDBA) 和 N-亚硝基-N-甲基-4-氨基丁酸 (NMBA)。该方法的检测限（LOD）、定量限（LOQ）和范围总结如下：
机器学习和可视化
主要抑郁症（MDD）的治疗通常涉及抗抑郁药，但对初始疗法的无反应仍然是一个重大的临床和经济负担。这项研究旨在评估13种常见的抗抑郁药的比较疗效和成本效益，涵盖4种药物类别：SSRIS，SNRIS，NASSAS和TCAS。通过使用机器学习和模拟患者数据，我们在两年内对无响应率进行了建模，从而突出了每种药物的累积风险轨迹。这项研究还涉及无响应率与估计的医疗保健成本之间的直接相关性，从而有助于抗抗抑郁症的经济含义的见解。分析揭示了各个类别的无响应模式，SSRI表现出最低的累积风险和成本变化。相反，纳入和TCA类表现出较高的无响应率，导致更大的财务压力。视觉表示，包括带有置信区间的线图，条形图，散点图和盒子图，提供了风险分布和经济影响的直观分解。这项研究的主要目标是指导临床医生和决策者选择具有成本效益和有效的抗抑郁药，最终改善患者的结果，同时最大程度地减少不必要的医疗保健支出。本研究通过将统计建模与视觉分析整合在一起，以解决MDD处理中临床疗效和经济可持续性的双重挑战。主题领域future工作将集中于合并现实世界中的人口统计和临床数据，以增强发现结果的精确性和适用性。
一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
主题：计算机断层造影术（CTA）心脏
esketamine（spravato）鼻喷雾首先在2019年3月获得食品药品监督管理局（FDA）和口服抗抑郁药的结合，用于治疗成人治疗耐药性抑郁症（TRD）。在2020年7月，FDA批准了与口服抗抑郁药结合使用的额外指示，即具有急性自杀念头或行为的大抑郁症（MDD）的抑郁症状的治疗。在获得FDA批准之前，2013年11月将Esketamine鼻喷雾剂授予TRD的突破性治疗指定，并在2016年8月具有自杀风险的MDD。esketamine是氯胺酮的活性异构体，N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂。对TRD缺乏共识的定义，但通常被定义为那些至少两种标准抗抑郁药治疗的人。然而，许多TRD患者失败了许多抗抑郁药，并且可能还对增强疗法进行了试验。治疗失败可能是缺乏初始反应，或者在初始反应后无法实现缓解。反应通常定义为在明显的抑郁量表上得分降低了50％，并且在明显的抑郁量表上，缓解量保持在一定得分以下，患者遭受抑郁症的症状很少（如果有的话）。在批准Esketamine鼻喷雾剂之前，唯一由FDA专门用于TRD批准的其他药物是Olanzapine和Fluoxetine的组合胶囊（品牌Symbyax）。，埃斯氨胺鼻喷雾是第一个获得FDA批准重大抑郁症的NMDA拮抗剂。Esketamine鼻喷雾剂也是批准管理急性自杀念头或行为的唯一批准的治疗方法。
作用抗抑郁药调节大鼠的情感偏见
对重度抑郁症（MDD）患者的情绪立即和持续改善的迅速作用抗抑郁药（RAADS）的了解程度不足。MDD的核心特征是与负面情感状态相关的认知处理偏见的出现，减轻负面影响的偏见可能是对药物治疗的反应指数。在这里，我们根据协会学习任务使用了大鼠中的情感偏见行为测试来研究RAAD的影响。为了产生一种情感偏见，Animals学会了在存在或不存在情感状态操作的情况下将两种不同的挖掘基质与食物奖励联系起来。使用两个奖励相关的挖掘底物之间的选择来弥补产生的情感偏差。在情感偏见测试中，用RAADS氯胺酮，Scopolamine或psilocybin选择的急性治疗会衰减负面情感偏见。低但不高的氯胺酮和psilocybin剂量逆转了RAAD处理后24小时后的负面情感偏差的价。仅用psilocybin治疗，而不是氯胺酮或cpolamine，才导致积极的情感偏见，这取决于新的学习和记忆形成。氯胺酮的重新学习效应取决于局部定位于内侧前额叶皮层的蛋白质合成，并且可以通过提示重新激活来调节，这与经验依赖性的神经可塑性一致。这些发现提出了一种神经心理学机制，可以解释RAAD的急性和持续作用，从而有可能将其对神经可塑性的影响与啮齿动物模型中的情感偏见调节联系起来。
精神病学中的先进机器学习方法
简介 机器学习 (ML) 方法在心理健康和相关研究中得到越来越多地应用。在我们上一篇论文中，我们讨论了两种 ML 方法，即逻辑回归和 k 均值聚类。1 在本报告中，我们重点介绍两种更先进的 ML 方法，即支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN)，以及它们在精神病学中的应用。SVM 是一种用于对标记结果进行分类的监督学习方法。SVM 应用来自每个类别的少量样本（称为“支持向量”）来构建分类器，将样本分成不同的类别。2 SVM 是线性判别函数的扩展，线性判别函数是一种流行的监督学习统计方法，因为它试图适应非线性判别函数以实现更精确的分类。3 SVM 已被广泛应用，包括在精神病学领域。例如，在重度抑郁症 (MDD) 研究中，SVM 被用于通过人口统计学和临床变量（如年龄、性别、教育水平、药物等）从健康对照组中识别出 MDD 患者。4 这也是神经成像中的一种流行技术。5 6 我们将在下一节进一步讨论 SVM。ANN 由许多称为“人工神经元”的简单单元组成。ANN 的主要组成部分是输入层、隐藏层和输出层。计算机科学家已经开发出 ANN 来模仿生物神经网络，通过建立模型来模仿人类大脑从训练数据中学习的过程，而无需任何数据的先验知识。7 例如，在