心理健康对大学的关注日益加剧,因为从青春期到成年的过渡通常与心理健康问题的发作相吻合(Acharya等,2018)。这个时期特别容易受到抑郁症,焦虑和物质使用障碍等疾病的发展(Blanco等,2008; Liu等,2019; Reddy等,2018)。的研究表明,与非大学学生和普通人群相比,大学生的精神病患病率明显更高(Auerbach等人,2016; Ibrahim等,2013),实际上,估计,几乎一半的大学生与心理健康有关,与抑郁症和焦虑相关,例如抑郁症和焦虑(例如,rege and rege ege et al an ege et al an an ege et al an and rege and and and and and and and and and and and and an ege and and and。学生之间负面情绪状态的高发病率与几个因素有关,包括学术压力,与家庭相关的压力,关系挑战,职业不确定性以及不健康的生活方式习惯,例如体育锻炼不足,饮食不足和睡眠不足的睡眠模式不足Kadapatti和Vijayalaxmi,2012年)。
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者,他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查(NHANES)。使用患者健康问卷(PHQ-9)评估抑郁症,其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠,钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率(HRS)和95%置信区间(CIS)。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄,一代,高血压,吸烟,饮酒,糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠,钾,氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。
摘要:强制游泳压力测试(FST)广泛用于筛查具有潜在抗抑郁活性的药理或非药理策略。最近的数据表明,可以使用连续五天重复进行FST(即5D-RFSS),可用于在小鼠中产生强大的抑郁型表型。然而,最近对5D-RFS的面部,构造和预测有效性受到了挑战。这项研究利用了最近发现的优势,表明当动物在黑暗阶段发生压力时,增加了小鼠对焦虑的脆弱性,以提供对该模型相关性的新见解。我们的结果表明,相对于对照非压力动物(假),在5D-RFSS小鼠中固定的时间逐渐增加。三个星期后,我们注意到注射了车辆化合物(VER)的5D-RFSS小鼠在FST中仍然表现出很高的固定性,而这种行为被抗抑郁药阿米替林(AMI)逆转。然而,5D-RFSS/VER和5D-RFSS小鼠/AMI小鼠在开放式场中表现出正常的表现,新颖性抑制了进食和尾悬架测试。尽管缺乏普遍的行为效果,但表征下丘脑 - 垂体 - 肾上腺(HPA)轴反应性的不同参数的损害在5D-RFSS小鼠/vER中证明了5DD-RFSS小鼠/AMI中的反应性。尽管HPA轴异常,但相对于对照组,中央血清素能系统的活性仍未受到5D-RFSS小鼠的影响。有必要进行进一步的实验,以使该模型适合对抑郁症进行建模,从而重新确定其翻译适用性。从我们的结果中,建议学习的固定性不会复制在其他慢性抑郁模型中观察到的广泛抑郁症状,例如无法预测的慢性轻度压力(UCMS)模型,慢性社会失败压力(CSDS)模型或慢性皮质酮(Cort)模型(CORT)暴露,但其在HPA AxiS上的影响。
背景:严重抑郁症患者对抗抑郁药的反应广泛。不幸的是,大多数临床试验无法区分治疗对严重抑郁症主要症状的影响,部分原因是它们依赖于固定的结果指标,例如总症状严重程度分数或缓解率。方法:我们通过有监督的Varimax(SV)算法进行了全面分析,该试验结合了模型后选择推断,以学习区分抗抑郁药之间的结果指标。我们还通过称为共同使用的独立临床试验运行了算法。结果:我们在每个相关试验级别中都将安非他酮和米氮平与Star*d中的多种其他抗抑郁药区分开。我们进一步将安非他酮增强与共同培养基的米塔夏平区分化。尤其是,安非他酮单一疗法对高血压的治疗作用比Venlafaxine单一疗法在Star*d级别的2和2a中具有更大的治疗作用(𝑛= 686,差异= 0。384,𝑝= 0。007)。bupropion augnitation在第2级中的表现优于丁螺酮,尤其是在体重增加,食欲增加和疲劳的患者中(𝑛= 520,差异,差异= - 0。322,𝑝= 0。005)。相比之下,米物氮平对失眠症的治疗作用更大,体重减轻和食欲降低,而与北替蒂林单一疗法相比,第3级(𝑛= 214,差异,差异=0。401,𝑝= 0。022)。722,𝑝= 0。004)。302,𝑝= 0。022)。类似地,在4级中,米尔唑嗪增强型的文拉法辛超出进行了三甲基丙氨酸,尤其是在失眠症患者,体重减轻和食欲降低(𝑛= 102,差异,差异= - 0.最后,与安非他酮的依此所对共同使用的体重增加,食欲增加和疲劳具有较大的治疗作用,而米塔扎平的文拉法辛对体重的减轻,食欲降低和缺陷具有更大的治疗作用(𝑛= 640,差异,差异,差异= - 0.解释:当患者患有高血压,体重增加,食欲增加或疲劳时,安非他酮单一疗法和增强是有效的。米氮平的单一疗法和增强在相反的情况下是有效的,当患者患有失眠,体重减轻或食欲减轻时。
任务共享和远程医疗可以增加获得有效心理治疗的机会。通过增加获得治疗的机会来扩展孕产妇的心理保健(峰会)是务实的,多站点,非劣质性,四臂试验,该试验测试了提供者(非专业人士与专家提供者)的非效率(远程医疗与个人与个人与个人与内在与内在的心理疗法)的非效率。在美国和加拿大的三个大学附属网络中,孕妇和产后成年参与者被随机分配给每个手臂(472个非专业远程医疗,145个非专业主义者,469个非专业主义者,469 469 tememist Tememedicine和144个专业人士和144个专业人士),并提供周刊的周刊行为行为激活疗法。主要结果是抑郁症状(爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)),第二结果是在随机化后3个月时焦虑(普遍焦虑症(GAD-7))症状。在2020年1月8日至2023年10月4日之间,招募了1,230名参与者。的非效率(EPD:非专业人士9.27(95%CI 8.85–9.70)) 8.39–9.45))用于意向性治疗和每个协议分析。非劣质性的焦虑症状。没有与试验有关的严重或不利事件。该试验提出了令人信服的证据,证明了任务共享和远程医疗,以改善围产期抑郁症和焦虑症状的心理治疗的机会。clinicaltrials.gov nct04153864
新闻发布的抑郁症研究人员的碳水化合物渴望调查抑郁症人波恩的饮食偏好,2月5日 - 抑郁症影响了全球2.8亿人。精神疾病已被证明会导致饮食行为的变化。BONN(UKB),波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现,尽管抑郁症患者的食欲较少,但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。 结果现已发表在《心理医学》杂志上。 每个抑郁症都不一样。 受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制,但可以继续他们的正常生活。 这些差异在食欲中也很明显。 患者,尤其是患有严重抑郁症的患者,经常报告其食欲变化。 “许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。 其他人在抑郁症中的食欲更大,甚至引起食物的渴望,尤其是对于糖果。 这些变化可能会导致体重的变化。 “尽管有这些报道,但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少,即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”BONN(UKB),波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现,尽管抑郁症患者的食欲较少,但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。结果现已发表在《心理医学》杂志上。每个抑郁症都不一样。受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制,但可以继续他们的正常生活。这些差异在食欲中也很明显。患者,尤其是患有严重抑郁症的患者,经常报告其食欲变化。“许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。其他人在抑郁症中的食欲更大,甚至引起食物的渴望,尤其是对于糖果。这些变化可能会导致体重的变化。“尽管有这些报道,但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少,即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”碳水化合物也被渴望,即使结合起来,该研究现在首次表明抑郁症与饮食偏爱的特定变化有关,这可以通过所示食物的组成来解释。偏好的关键成分是所谓的大量营养素,它们构成了我们的饮食:碳水化合物,蛋白质和脂肪。碳水化合物是人类细胞的主要能源之一。与健康对照组相比,患有抑郁症的人对富含脂肪和蛋白质的食物的渴望较低。相比之下,他们倾向于喜欢富含碳水化合物的食物,例如糖果。在研究中,碳水化合物的比例较高,还导致抑郁症患者的脂肪和蛋白质富含食物的喜欢增加。换句话说,抑郁症患者对结合脂肪和碳水化合物(例如牛奶巧克力)的食物的渴望也增加了。这种能量浓缩食品也倾向于表征不健康的饮食。到目前为止,人们认为对碳水化合物富含食物的渴望与更大的食欲有关。“我们现在能够证明情况并非如此。实际上,碳水化合物的渴望与抑郁症的整体严重程度,尤其是焦虑症状有关。”
就社会、经济和公共卫生影响而言,精神和认知障碍是我们面临的最具挑战性的疾病之一。这一挑战在很大程度上源于它们的异质性和复杂性——异质性在于这些疾病在个体间的表现差异很大,复杂性在于缺乏客观的生物标志物,对潜在的神经生理机制的理解有限。与精神和认知障碍有关的网络通常包括前额叶区域(1,2),这是进化最快的区域,在非人类动物中建模尤其具有挑战性(3)。为了治疗性地调节这些功能失调的回路,我们必须全面了解它们的病理生理学。鉴于非侵入性方式的分辨率和特异性相对较低,在人类中完成这一“回路解剖”任务的最精确工具是电生理记录和颅内电极刺激。在这里,我们应用这种方法来研究一种常见且负担沉重的疾病——抑郁症的神经生理学基础(4)。
摘要 — 抑郁症在糖尿病高危人群或糖尿病患者中常常被忽视,这给初级保健临床医生带来了巨大挑战。尽管大型语言模型和其他基础模型方法引起了广泛关注,但我们系统地比较了六种成熟的机器学习算法 - 逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、朴素贝叶斯和人工神经网络 - 因为它们在日常临床环境中具有可靠性、可解释性和可行性而被选中。通过在现实约束下对其性能进行基准测试,我们确定了与糖尿病护理中抑郁风险相关的关键因素,包括患者性别、年龄、骨关节炎、糖化血红蛋白和体重指数。尽管不完整的人口统计信息和潜在的标签偏差限制了预测能力,但我们的结果表明,多种临床特征仍然可以帮助确定高风险患者。它们还表明需要纵向随访和更丰富的临床数据来提高模型准确性。作为临床医生和数据科学家的实用基准,这项工作表明基于机器学习的风险分层可以改善抑郁症的早期发现,并为糖尿病人群提供有针对性的干预措施。
晚年抑郁症 (LLD) 很常见,会导致残疾,并使患痴呆症的风险加倍。冷漠症可能会造成认知能力下降的额外风险,但对其病理生理学的了解尚不清楚。虽然已经使用扩散张量成像 (DTI) 评估了白质 (WM) 的改变,但该模型不能准确地表示 WM 的微观结构。我们假设更复杂的多室模型将提供 LLD 和冷漠症的新生物标志物。研究纳入了 56 名个体(LLD n = 35,26 名女性,75.2 ± 6.4 岁,冷漠评估量表得分(41.8 ± 8.7)和健康对照者,n = 21,16 名女性,74.7 ± 5.2 岁)。在本文中,我们通过沿纤维束直接插入微观结构指标,采用基于纤维束的方法来研究 LLD 和冷漠症的新型扩散模型生物标志物。我们进行了多元统计分析,并结合主成分分析来降维数据。然后,我们通过展示文献中经典报道的 LDD 修改,同时报告 LLD 中冷漠的生物学基础的新结果,测试了我们框架的实用性。最后,我们旨在研究冷漠与不同纤维束中微观结构之间的关系。我们的研究表明,新的纤维束,如纹状体运动前束,可能与 LLD 和冷漠有关,这为重度抑郁症中的冷漠机制带来了新的启示。我们还发现了 5 个不同束的扩散 MRI 指标的统计变化,这些变化此前曾在严重认知障碍痴呆症中报告过,这表明这些束之间的这些改变都与动机和认知有关,可能解释了冷漠如何成为退行性疾病的前驱阶段。
背景:重度抑郁症(MDD)是一种重要的,在极端情况下是致命状况。尽管进行了全面研究,对疾病的病因,特定过程和调节途径的理解仍然不足。先前的研究表明,单丙烯衍生物具有明显的抗抑郁特性。尽管如此,其机制仍然不足。我们研究的目的是阐明抑郁症治疗中单苯乙烯衍生物的机制。目的:当前调查的目的是揭示单苯乙烯衍生物在治疗抑郁症中的机制。方法论:当前研究的科学验证是通过基于计算的分子对接研究对选定铅分子针对NOS酶进行的。结果:分子对接结果,表明α-丁烯,柠檬烯和carveol的结合能分别为-5.2,-5.75和-5.5 kcal/mol。对于α-Pineene,Limonene和Carveol的IC50值分别为0.12、0.10和0.11。结论:发现结果表明,每种选定的铅化学化学额外研究表明对NOS的显着抑制活性,因此揭示了其抗抑郁剂的潜力。关键字:单二烯,分子对接,α-丁烯,柠檬烯和摄氏。i ntroduction版权所有©2025作者:这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可(CC BY-NC 4.0)分发的开放访问文章,允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用,分发和再现,以提供原始作者和原始作者提供信用。