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申请 PharmaCare Plan G 精神药物保险
本表格上的个人信息是根据《药品服务法》第 22 条的规定收集的，用于 PharmaCare 的精神药物计划（G 计划）的运营。收集个人信息的目的是确定是否有资格参加 G 计划。个人信息将提供给 PharmaCare 以及心理健康和药物使用中心或儿童和青少年中心，以提供药物福利。如果您对本表格上个人信息的收集有任何疑问，请联系不列颠哥伦比亚省健康保险局 (HIBC) 首席隐私官，地址为 PO Box 9035 STN Prov Govt, Victoria BC V8W 9E3；或致电 604 683-7151（温哥华）或 1 800 663-7100（免费电话）。这些信息将根据《信息自由和隐私保护法》和《药品服务法》进行收集、使用和披露。
精神病心理健康护士从业者，MS 2024-2025
CGS PMHNP是一个兼职计划，结合了同步和异步在线课程的融合。一般而言，学生每学期大约5-6次同意见面。关于临床任务，我们鼓励学生在临床年份之前参与对网站的识别。如果他们无法识别主持人，我们将与学生合作进行安排。
轻度创伤性脑损伤后出现新的精神障碍
目的 脑震荡是一种轻度创伤性脑损伤 (mTBI)，最常发生在头部钝性创伤后，可能导致暂时失去意识。这些患者通常由神经重症监护专家、神经病学专家和神经外科医生共同管理，具体取决于疾病的严重程度。本研究的目的包括两个方面：1) 评估患者的人口统计特征如何影响 mTBI 后新型精神疾病 (NPD) 的发展；2) 制定筛查建议以识别患有 NPD 的患者。方法 作者使用了医疗保健成本和利用项目 2010-2019 年国家再入院数据库的数据。确定了 2010 年至 2019 年期间首次入院后一年内因 mTBI 再次入院的患者 (n = 206,070)。使用多元二项回归分析检验患者人口统计特征与 mTBI 后 NPD 出现之间的关联。密度图用于检查 NPD 的诊断模式。结果 所有患者的平均年龄为 50.9 ± 26.2 岁，其中 43.9% 的患者为女性。总体而言，mTBI 后，另有 818 名 (0.40%) 患者报告出现新的自杀意念 (SI)、3866 名 (1.9%) 患者出现新的抑郁、3449 名 (1.7%) 患者出现新的焦虑和 88 名 (0.043%) 患者出现新的杀人意念 (HI)。年龄较小 (OR 0.9775, 95% CI 0.9705–0.9848, p < 0.0001) 和 Charlson 合并症指数 (CCI) 评分降低 (OR 0.9155, 95% CI 0.8539–0.9774, p = 0.010) 可能预测新发 SI，而女性 (OR 0.7464, 95% CI 0.6026–0.9214, p = 0.0069) 可能与 mTBI 后的新发 SI 呈负相关。此外，多变量分析发现，女性（OR 1.1774，95% CI 1.0654–1.3016，p = 0.0014）和医疗保险/医疗补助保险类型（OR 0.9381，95% CI 0.8983–0.9797，p = 0.0039）可能预测 mTBI 后的新型焦虑。同样，年龄较小（OR 0.9956，95% CI 0.9923–0.9989，p = 0.0096）、CCI 评分较高（OR 1.0363，95% CI 1.0099–1.0629，p = 0.0062）和 Medicare/Medicaid 保险类型（OR 0.9386，95% CI 0.8998–0.9789，p = 0.0032）可能预测新发抑郁症。最后，女性（OR 0.3271，95% CI 0.1467–0.6567，p = 0.0031）和中位收入增加（OR 0.8829，95% CI 0.7930–0.9944，p = 0.049）与 mTBI 后新发 HI 成反比。抑郁症、焦虑症、SI 和 HI 的 NPD 诊断中位时间为 69.5 天、66.5 天、70.0 天和 66.5 天。结论 众多患者人口统计学因素是 mTBI 和脑震荡后 NPD 发展的重要预测因素。在 mTBI 后 3 周和 3 个月内筛查 NPD 可以识别出大多数有患上新的脑震荡后精神疾病风险的患者，包括焦虑、抑郁、HI 和 SI。有必要进行进一步研究，以了解患者的人口统计学特征应如何决定 mTBI 和脑震荡后的医疗管理和筛查。
社论：机器学习方法在精神疾病中的临床应用
随着精神疾病的越来越流行，近年来对有效的精神疾病治疗的需求显着增加。然而，神经元变性的复杂性和患者的异质性使得这些疾病的早期诊断和治疗困难。为了应对这些挑战，科学家，临床医生和患者可以从机器学习理论和算法的应用中受益。机器学习包括用于特征提取，选择和分类的方法，在精神疾病的病理分析中证明了显着的好处（1）。这些方法可以从大脑神经成像数据中学习特征并适应数据变异，从而提高了特定于疾病的诊断系统的可靠性，性能和准确性。此外，机器学习可以准确评估患者的状况。使用尖端机器学习算法，临床诊断和临床干预措施，以及大脑的临床神经成像数据，该研究主题旨在纳入理论和技术创新，并评估机器学习在精神疾病的临床研究中的性能。
ELM-MSN：精神病心理健康护士从业人员（PMHNP）专业
这个专业大师的计划（https://www.apu.edu/nursing/nursing/nursing/entry-level-masters-in-nursing/）为学生准备在整个生命中的精神病学和心理健康问题的客户担任精神病医生护士从业者的角色。学生学会与经历严重或慢性精神疾病的客户/消费者进行尊重和协作，以确定复杂且不断变化的环境中的生物心理社会保健需求。理论和临床课程专注于评估；鉴别诊断和疾病管理；干预计划；个人，家庭和小组心理治疗；促进健康；和疾病预防。与心理健康相关的政策，以及研究和循证实践的应用，可为精神科健康护士从业人员提供信息。
机器学习和精神病人群自杀预测：系统综述
机器学习 (ML) 已成为增强自杀预测的有前途的工具。然而，由于许多大样本研究混合了精神病和非精神病人群，正式的精神病诊断成为自杀风险的有力预测因素，掩盖了特定于不同人群的更微妙的风险因素。为了克服这一限制，我们对专门在精神病临床人群中评估自杀行为的 ML 研究进行了系统回顾。从一开始到 2022 年 11 月 17 日，按照 PRISMA 指南在 PubMed、EMBASE 和 Scopus 上进行了系统文献检索。包括使用 ML 技术评估精神病人群自杀风险或预测自杀企图的原始研究。使用多变量预测模型个人预后或诊断 (TRIPOD) 指南的透明报告进行偏差风险评估。检索到约 1032 项研究，其中 81 项符合纳入标准并被纳入定性综合。临床和人口统计特征是最常用的，直接比较时，随机森林、支持向量机和卷积神经网络在准确性方面比其他算法表现更好。尽管程序存在异质性，但大多数研究报告的准确率为 70% 或更高，这些准确率基于先前尝试、疾病严重程度和药物治疗等特征。尽管报告的证据很有希望，但用于自杀预测的 ML 算法仍然存在局限性，包括缺乏神经生物学和成像数据以及缺乏外部验证样本。克服这些问题可能会导致开发出可用于临床实践的模型。有必要开展进一步研究，以推动可能对自杀死亡率产生重大影响的领域的发展。
精神疾病中压力诱发的炎症导致敏感平衡紊乱
神经炎症存在从轻微到严重的分级。适应性反应维持体内平衡，包括释放神经胶质递质、神经营养因子和细胞因子，以及血管扩张和吞噬作用。12 这维持了突触可塑性以及神经元的保护、修复和再生。然而，适应不良包括促炎因子的释放和血浆外渗，导致功能障碍：兴奋过度、抑制受损和计算能力下降。13 在更严重的情况下，可能会发生神经毒性，包括兴奋毒性、细胞凋亡和血液-中枢神经系统屏障破坏，从而导致神经退化、功能丧失和增加患慢性疾病的可能性。抗炎机制可能会同时触发以终止神经炎症并减少病理结果。14
儿童的睡眠时间、大脑结构以及精神和认知问题
摘要 成人睡眠时间短与精神和认知问题有关。我们首次对儿童睡眠时间进行了大规模分析，并研究了睡眠时间与抑郁等精神问题、认知和大脑结构的关系。使用线性混合模型、中介分析和结构方程方法，对青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究中 11,067 名 9-11 岁儿童的结构 MRI 与睡眠时间以及精神和认知指标的关系进行了分析。儿童的维度精神病理学（包括抑郁、焦虑、冲动行为）与睡眠时间呈负相关。父母的维度精神病理学也与子女的短睡眠时间相关。体积越大与睡眠时间越长的大脑区域包括眶额皮质、前额叶和颞叶皮质、楔前叶和缘上回。纵向数据分析表明，精神问题，尤其是抑郁症问题，与一年后的睡眠时间短有显著相关性。此外，中介分析表明，抑郁症问题显著地介导了这些大脑区域对睡眠的影响。认知分数越高，前额叶皮层、颞叶皮层和内侧眶额皮层的体积就越大。公共卫生影响在于，在考虑儿童睡眠问题时，父母的精神病理学应该被考虑在内。此外，我们表明，大脑结构与儿童的睡眠问题有关，这与儿童是否患有抑郁症有关。
在神经退行性和精神疾病中靶向溶解和siglec的治疗潜力
唾液酸通常在哺乳动物细胞的糖脂中被发现为末端碳水化合物，是先天免疫系统的关键检查点抑制剂，尤其是中枢神经系统（CNS）。在小胶质细胞上表达的唾液酸结合型免疫球蛋白样凝集素（Siglecs）是通过识别完整的溶解酶来维持小胶质细胞稳态的关键参与者。精细平衡的唾液酸 - siglec系统可确保预防中枢神经系统中过度和有害的免疫反应。然而，溶解和SIGLEC受体功能障碍的丧失导致多种慢性中枢神经系统疾病。SIGLEC3 / CD33，SIGLEC11和SIGLEC14的遗传变异与神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏病）有关，而siAllylltransferase ST8SIA2和SigleC4 / MAG已将精神疾病与精神病患者相关，例如Schizizoplenia，Biporlial and biporlial and biporal and biporal and siglec4 / mag。因此，在阿尔茨海默氏病动物模型和炎症引起的CNS组织损伤中，多氨酸和SIGLEC结合抗体的免疫调节功能已被实验剥削。虽然这些治疗方法的潜力显而易见，但在患者临床试验中，仅测试了靶向乙二醇或SIGLEC受体的几种疗法。在这里，我们概述了唾液酸 - siglec轴在神经变性和突触病的背景下塑造小胶质细胞激活和功能中所起的关键作用，并讨论靶向溶解溶性或siglecs的当前疗法的景观。
大麻二酚及其潜在的循证精神疾病益处——一篇评论
内源性大麻素系统有望成为治疗精神疾病的新靶点。大麻二酚 (CBD) 是一种天然存在的大麻素，已在多种精神疾病中得到研究，与标准治疗相比，其具有多种疗效和出色的安全性。尽管来自随机临床试验的证据正在增加，但在大多数适应症中仍然相对有限。本综述通过全面的文献检索，以确定关于 CBD 在精神疾病中作用的临床研究。文献检索包括 2023 年 7 月 27 日之前以英文发表的案例研究、病例报告、观察性研究和 RCT，不包括涉及萘比西莫或含有 CBD 和 ∆ 9 -四氢大麻酚的大麻提取物的研究。已完成的研究均被纳入考虑，所有作者独立评估了相关出版物。在确定的 150 篇文章中，纳入了 54 篇出版物，涵盖了 CBD 对健康受试者和各种精神疾病的影响，例如精神分裂症、物质使用障碍 (SUD)、焦虑症、创伤后应激障碍 (PTSD) 和自闭症谱系障碍。尚未发表针对其他潜在适应症的临床研究，例如酒精使用障碍、边缘性人格障碍、抑郁症、痴呆症和注意力缺陷多动障碍。这篇评论强调，CBD 可能改善某些精神疾病，包括精神分裂症、SUD 和 PTSD。然而，需要更多的对照研究和临床试验，特别是调查 CBD 的中长期使用，以最终确定其在治疗这些疾病方面的有效性和安全性。CBD 对神经活动模式的复杂影响（可能通过影响内源性大麻素系统）值得进一步研究以揭示其在精神病学中的治疗潜力。