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我们现在在哪里？实时审查爱尔兰经济发展 2020 年 4 月
t 数据集 7 图 3 变量对第一个因子的贡献 8 图 4 随时间分解第一个因子 9 图 5 GDP 与关键基础指标 10 图 6 对修正国内需求（MDD）同比增长的贡献 12 图 7 模型拟合度 13 表格 表 1 数据集 4 表 2 数据周期内的相对 MSFE 15 附件 附件 1 17 表 1a 基于 MDD 模型的预测评估统计数据 19 表 1b 基于 UDD 模型的预测评估统计数据 20 表 1c 基于就业模型的预测评估统计数据 20 表 1d 基于国内增加值的模型的预测评估统计数据 21 表 1e 基于 PCE 模型的预测评估统计数据 22 附件 2 23 图 2a 数据时间线 23 图 2b Nowcast 模型拟合 MDD 和 UDD 24 图 2c Nowcast 模型拟合就业、国内增加值和 PCE 25 表 2a 列表月度指标 26
国际货币安排的政治经济学
主要抑郁症（MDD）是全球残疾的主要原因。神经反馈培训被认为是未从标准护理（即心理药理学和心理治疗）中缓解的MDD患者的潜在额外治疗选择。在这里，我们系统地回顾了在抑郁症患者中采用脑电图或基于功能性磁共振方案的神经反馈研究。最初筛选研究的585次，我们的最终样本中包括24个（实验中的n = 480例患者，在完成主要终点的对照组中n = 194）。我们评估了整个研究之间的临床疗效，并试图根据当前在现场使用的控制条件类别进行分组研究，这些类别影响组比较中的临床结果。在大多数研究中，MDD患者的症状改善优于对照组。但是，大多数文章不符合最严格的学习质量和报告实践。我们将有关实验设计和报告标准的神经反馈培训的最佳实践建议得出结论。
对基于频率通道的CNN解释抑郁识别
在线端到端脑电图（EEG）具有高性能的分类可以评估严重抑郁症患者（MDD）患者的大脑状况（MDD），并在及时跟踪其发育状况，以最大程度地减少陷入危险和自杀的风险。但是，由于（1）嵌入式密集的噪声以及由大脑状态的进化确定的内在非平稳性，这仍然是一项巨大的研究挑战，（2）在脑部疾病攻击过程中缺乏有效的神经网络与脑状态之间复杂关系的脱钩。这项研究设计了基于频道的卷积神经网络（CNN），即FCCNN，以准确而快速地识别抑郁症，这将脑部节律融合到分类器的注意机制中，旨在将数据的最重要部分集中在数据中最重要的部分并改善分类效果。此外，为了了解分类器的复杂性，本研究提出了一种基于高性繁殖（AP）聚类分区的信息熵的计算方法，以衡量在每个通道或大脑区域上作用的分类器的复杂性。我们在抑郁评估上进行实验，以识别健康和MDD。结果报告说，所提出的解决方案可以识别MDD的精度为99±0.08％，灵敏度为99.07±0.05％，而特定率为98.90±0.14％。此外，关于FCCNN的定量解释的实验说明了抑郁症患者的额叶，左和右颞叶与健康对照组之间的显着差异。
预防多中心评估复发的功效
目的：在日本患有严重抑郁症（MDD）的日本青少年进行的48周预防复发研究中，评估依此所（ESC）的效率和安全性。方法：这是一项为期48周的多中心随机双盲安慰剂对照的平行组研究，对年龄12-17岁的MDD患者。患者接受ESC 12周，作为开放标签治疗期（开放标签期）。在开放标签期内达到缓解或反应标准的患者接受了ESC或安慰剂36周，作为双盲治疗期（双盲期）。主要终点是在双盲时期复发的时间。根据不良事件的类型，发病率和严重程度评估了安全性。结果：在进入开放标签期的128名患者中，有80名患者进入了双盲期，所有患者都处于主要分析人群中。主要终点是复发的时间，在ESC组和安慰剂组之间的统计学意义略小（p = 0.051，对数秩检验）。在COX比例危害模型中，估计的危险比[两侧95％的置置间隔]在安慰剂组中与ESC组的复发为2.96 [0.94，9.30]。在几个次要终点中，ESC和安慰剂组之间存在统计学上的差异（儿童抑郁评级量表的变化变化，临床全球印象 - 严重性量表的变化等）。与日本成年人的MDD研究结果相比，本研究中没有明显的安全/耐受性问题。研究注册表号：JRCT2080224520结论：ESC优于安慰剂的优越性对于预防复发的日本青少年，年龄在12-17岁的MDD的青少年中，无法验证通过日志秩检验评估的复发时间。但是，次要终点结果和复发时间的事后分析表明，ESC可能有效防止MDD复发。没有明显的安全/耐受性问题。
运动活动 - 主观能量（MASE）项目
重大抑郁症（MDD）被认为是全球领先的残疾来源。行为激活（BA）是一种成功的治疗方法，已有近50年的历史，可通过短暂而有益的经验增加激活；例如，洗个澡。但是，仅BA并不优于其他形式的心理疗法。最近，研究人员确定了MDD治疗的新潜在起点，ASEA：现实生活中的体育活动 - 主体能量关联。它描述了人们在移动时如何感到更加充满活力和清醒。虽然过去的MDD研究重点是运动，但我们和其他人发现不是运动（例如慢跑），但非耐受活动（例如，步行楼梯）改善了能量，我们确定了与ASEA相关的特定大脑区域。从临床角度来看，ASEA非常相关，因为降低活动和能量症状的丧失会严重影响患者。因此，简短的ASEA干预措施可能会改善预防MDD和治疗。但是，尚不清楚谁受益于哪种干预措施（活动类型，时机，位置，上下文）。例如，具有一定大脑结构的人可能会从早晨短暂的慢速步行中获利，以增加能量并减轻抑郁症，而其他人可能会从傍晚快速爬楼梯中受益。因此，我们旨在应用大脑网络分析以识别可能获利的大脑类型（WP1），使用人工智能来检测什么时候和何时进行非Xercections的活动来帮助具有某些大脑特性的人（WP2），进行一项实验以测试干预措施（WP3）（WP3）（WP3）（WP3），并在何时何地进行智能手机，从而在何时何地参与活动（WP）（wp）。
神经反应中对情绪负面刺激的大规模网络动力学与5-羟色胺1A结合在主要抑郁症中的结合
血清素能功能障碍与重度抑郁症（MDD）有关，但这种关系的机制仍然难以捉摸。5-羟色胺1A（5-HT 1A）自身受体调节脑部羟色胺神经元的触发，并定位为对负面情绪产生大规模影响。在这里，我们研究了Raphe 5-HT 1A结合与负面情绪的脑网络动态之间的关系。22名健康志愿者（HV）和27名无药物参与者使用[11 C] CUMI-101（CUMI）进行了PET，以量化中脑raphe nuclei和FMRI扫描中的5-HT 1A结合，并在情绪负面的情况下进行扫描。使用多元动力学系统模型在fMRI数据中估计了对负面情绪有效的因果关系。在观看阴影下，MDD受试者表现出对杏仁核，基底ganglia，thalamus，轨道额叶皮层，下额回和背膜前额叶皮层的显着海马抑制作用（IFG，DMPFC）。MDD相关的连通性与Raphe 5-HT 1A结合无关。然而，杏仁核，丘脑，IFG和DMPFC的海马抑制更大，与海马5-HT 1A结合相关。
微生物组 - 生物分析分析揭示了香草planifolia Andrew（EVPA）提取物对免疫抑制小鼠的免疫保护作用
摘要：已经证明了中枢和周围炎症参与主要抑郁症（MDD）的发病和预后。抑郁症患者中促炎细胞因子（介体（IL）-1β，IL-6，IL-18和TNF-α）的增加可能会引起神经炎症过程和周围炎症，而这些机制，这些机制又可能有助于GUT Microbobobiota Dysbibiosis。一起，神经炎症和肠道营养不良会诱导色氨酸代谢的改变，最终导致5-羟色胺合成，神经可塑性相关机制的障碍以及谷氨酸介导的介导的兴奋性。本综述旨在强调涉及MDD病理生理学的炎症机制（神经炎症，周围炎症和肠道营养不良），并探索这种精神疾病的新型抗炎治疗方法。几条证据表明，除了抗抑郁药，体育锻炼，益生菌和营养素（agmatine，抗坏血酸和维生素D）外，还具有抗炎作用，可能有助于其抗抑郁剂。对于探索这些替代疗法对MDD的治疗益处的进一步研究是必要的。
生成合成脑电图数据，用于支持重度抑郁症诊断的训练算法
简介：重度抑郁症 (MDD) 是全球最常见的精神疾病，导致生活质量和独立性受损。人们已经探索使用机器学习 (ML) 算法处理的脑电图 (EEG) 生物标记物来进行客观诊断，并取得了令人鼓舞的结果。然而，这些模型的通用性（临床应用的先决条件）受到小型数据集的限制。训练具有良好通用性的 ML 模型的一种方法是用生成算法生成的合成数据补充原始模型。合成数据的另一个优点是可以将数据发布给其他研究人员，而不会危及患者数据隐私。目前尚未为 MDD 患者和健康对照者这两个临床人群生成合成 EEG 时间序列。
7.008患者虐待指控报告
简介盐酸氯胺酮已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，用于诱导和维持麻醉。1氯氨酸的S-对甲胺喷雾剂是FDA批准的，用于治疗成人的治疗耐药性抑郁症（TRD）和急性抑郁症（MDD）的抑郁症状（MDD）的抑郁症状。2-6，因为几十年的研究表明，氯胺酮具有抗抑郁特性，它已纳入了精神疾病的治疗和管理中（例如TRD，MDD，双相情感障碍和创伤后应激障碍和后的双相情感障碍和后期应激障碍[PTSD]，精神分裂，焦虑，焦虑，强迫性疾病的范围内的范围内的治疗范围以及氯化症的治疗方法，并将其纳入氯化障碍。慢性疼痛管理（例如，术后疼痛，复杂的区域疼痛综合征[CRP]，神经性疼痛，癌症疼痛）。5-30氯胺酮不是奇异的治疗剂，也不是用于精神疾病或慢性疼痛管理的一线治疗；因此，患者的跨学科团队可以在治疗抗药性后或作为护理计划中的辅助治疗方法来考虑。16
重度抑郁症患者的大脑连接
重度抑郁症 (MDD) 是一种非常普遍的精神障碍，给个人、社会和医疗保健系统带来了巨大的负担。大多数患者受益于常用的治疗方法，如药物治疗、心理治疗、电休克疗法 (ECT) 和重复经颅磁刺激 (rTMS)。然而，临床决定使用哪种治疗方法仍然是一般知情的，个体临床反应很难预测。最有可能的是，MDD 中的神经变异性和异质性的组合仍然阻碍了对该疾病的全面了解，并且在许多情况下影响治疗成功。借助功能性磁共振成像 (fMRI) 和扩散张量成像 (DTI) 等神经成像方法，可以将大脑理解为一组模块化的功能和结构网络。近年来，许多研究调查了治疗反应的基线连接生物标志物和成功治疗后的连接变化。在这里，我们系统地回顾了文献，并总结了研究 MDD 功能和结构连接的纵向干预研究的结果。通过汇编和讨论这些发现，我们建议科学界和临床界深化研究结果的系统化，为未来的系统神经科学路线图铺平道路，其中包括大脑连接参数作为临床评估和治疗决策的可能精确组成部分。