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World File Search System抑郁症
索马鲁肽的安全信号和抑郁症风险
沙特食品药品管理局 (SFDA) 建议所有医疗保健专业人员注意与使用索马鲁肽相关的抑郁安全信号。该信号源于常规药物警戒监测活动。简介索马鲁肽是一种 2 型糖尿病药物，作为胰高血糖素样肽-1 (GLP-1) 受体激动剂。它作为饮食和运动的辅助手段，可改善 2 型糖尿病患者的血糖控制。还可降低患有 2 型糖尿病和已确诊心血管疾病的成年人发生重大不良心血管事件（心血管死亡、非致命性心肌梗死或非致命性中风）的风险。[1] 抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是持续的悲伤情绪、对活动的兴趣或愉悦感减少以及这些症状的持续时间较长。估计大约有 3.8% 的人口患有抑郁症，包括 5% 的成年人（男性 4%，女性 6%）和 5.7% 的 60 岁以上的成年人。 [2] 本审查的目的是评估与使用索马鲁肽相关的抑郁症风险，并在必要时提出监管建议。方法国家食品药品监督管理局的信号检测团队使用国家药物警戒中心 (NPC) 数据库和世界卫生组织 (WHO) 数据库 VigiBase 进行了信号审查，并进行了文献筛选以检索所有相关信息，以评估抑郁症和索马鲁肽使用之间的因果关系。搜索于 2024 年 7 月进行。结果病例审查：国家食品药品监督管理局的信号检测团队搜索了沙特国家数据库和 WHO 数据库以查找个案安全报告 (ICSR)。WHO 数据库发现了 520 份全球病例报告，同时发现了 5 例本地病例。作者使用信号检测工具 (Vigilyze) 检索所有报告的全球病例。 [3] 作者还对提取的 30 例 ICSR 采用了 WHO-UMC 因果关系评估标准，完整性评分最高为 1.0。[4] 其中，16 例很可能与索马鲁肽有关，8 例因缺乏有价值的信息而被评估为无法评估，其余 6 例被评估为不太可能。
海洋天然产品：抑郁症治疗的潜在药物
抑郁症是一种常见的精神障碍。由于当前临床药物的缺点，包括效率差和不必要的副作用，研究已转移到新的天然产物，其作为治疗替代方案的不利影响最小或没有不利影响。海洋是一个庞大的生态之家，拥有各种各样的生物，可以生产出具有独特结构的大量天然产品，其中一些生物具有神经保护作用，并且是开发新药物抑郁症的宝贵来源。在这篇综述中，我们分析了源自具有抗抑郁潜能的海洋生物的天然产物的临床前和临床研究，包括对抑郁症病理生理学的影响以及这些作用的潜在机制。预计将为开发新抗抑郁药提供参考。
使用机器学习和深度学习技术检测抑郁症
抑郁症检测是指识别和评估与个人抑郁症相关的体征和症状的过程。这项重要任务涉及各种方法来发现个人的抑郁症体征和症状，包括临床评估和自我报告问卷等传统技术，以及使用机器学习和深度学习算法的更现代方法。高级算法使用来自社交媒体、短信和生理指标等各种来源的数据来识别与抑郁症相关的模式。通过分析语言、情绪和行为，这些算法可以提供有关个人心理健康状况的有用见解。这项技术进步有可能为那些正在与抑郁症作斗争的人提供早期干预和支持，最终改善个人的整体健康状况。机器学习通过检查文本、语音、生理和行为等各种数据源，在抑郁症检测中发挥着至关重要的作用。它解读书面内容中的语言线索和情绪，揭示抑郁指标。在言语中，它可以发现语调和节奏的变化，反映出情绪困扰。心率变异性和面部表情等生理信号揭示了进一步的模式。经过数字化分析的调查和问卷可以提供准确的心理健康评估。移动应用程序和可穿戴设备可以增强监测，记录日常活动和互动。通过将机器学习与传统方法相结合，可以为抑郁症患者提供及时的识别和支持，从而实现更有效的干预措施和更好的心理健康护理结果。深度学习有助于从复杂数据中提取复杂的模式，从而检测抑郁症。通过神经网络，它可以处理文本、语音和图像等各种来源，以辨别表明抑郁症的微妙情绪线索。例如，在文本分析中，循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 擅长理解上下文和捕捉书面表达中的细微差别。在图像分析中，卷积神经网络 (CNN) 解码面部表情、肢体语言和其他与抑郁症相关的视觉线索。深度学习学习特征层次的能力使其能够发现细微的指标，从而显著提高抑郁症检测方法的准确性和有效性。在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方面，算法主要分为两类：监督学习和无监督学习。这项研究主要侧重于利用监督学习算法来提高对个体抑郁症的检测能力，方法是让算法学习数据中的复杂模式和联系。
基于脆弱的自恋，就模式治疗而言是严重抑郁症的情况
个人对自己的自我的钦佩被定义为自恋。自恋的概念与临床观察中不同态度的存在更加重要，但临床观察的存在导致了脆弱的自恋概念的文献。在这项研究中，讨论了具有脆弱自恋的严重抑郁症。严重抑郁症是一种显着影响个体功能的疾病，如果不治疗，可能会导致个人自杀。严重的抑郁症和脆弱的自恋在这种情况下同时出现，自杀故事也支持研究。在这种情况下，检查了个人的早期生活，并处理了计划治疗，以使现有疾病的起源和触发元素。模式治疗是一种整体方法，得到了有关终身人格障碍和慢性疾病的研究。在这项研究中，案件的案例表现，客户计划，模式和治疗课程的方案，用于实现方案治疗技术和治疗关系的目标。这些会议是在在线环境中进行的，并且在研究创伤时刻时遇到的心理治疗技术的局限性将详细讨论。人们认为，文献中在线治疗课程的工作将有助于该领域的理论的技术发展。
抑郁症的功能连接组学：疗法的见解
医疗进步导致小儿心脏移植受者的总体中位生存期更长。然而，死亡率均保持较高的心脏前和心脏移植。大约25％的婴儿和13％的儿童在心脏移植候补名单上无法生存到移植。在那些继续接受捐助者心脏的人中，大约十分之一的小儿心脏移植接受者在第一年死亡。1,2超出了移植后早期的高风险，大约20％的人经历了移植后5年死亡。2,3虽然成人心力衰竭和移植社区提供了范围的评论，4项实践指南，5-7和以姑息治疗为中心的干预措施为8,9，以改善整个心力衰竭，心脏移植和临近生命的过程，而儿科社区对这一重要方面的关注给予了相当大的关注。10
Bupropion和Mirtazapine在大抑郁症中的一致差异效应
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。
抑郁症患者的心血管健康与全因死亡率的关系
最近更新的心血管健康 (CVH) 评估算法、生命必需品 8 (LE8) 与抑郁症成人全因死亡率之间的关联仍然未知。从 2005 年至 2018 年的国家健康和营养检查调查 (NHANES) 中，确定了一批 2,935 名患有抑郁症的个人。他们的 CVH 通过 LE8 评分系统进行评估。死亡率状况调查利用了截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数的联系。为了评估 CVH 对死亡风险的影响，我们采用了 Kaplan-Meier 生存分析和 Cox 比例风险模型，并调整了与人口统计和社会经济地位相关的变量。在 2,935 名参与者中，CVH 水平较高的人的全因死亡率明显低于 CVH 水平较低的人。 Cox 回归分析表明，CVH 评分每增加 1 分，全因死亡风险就会降低 [HR = 0.97，95%CI：0.96–0.98]。CVH 与死亡率之间的负相关性在不同的人口和社会经济亚群中仍然存在。较高的 CVH 水平与抑郁症患者的全因死亡风险显著降低相关。这些发现强调了综合 CVH 管理作为抑郁症患者医疗保健策略的一部分的重要性，表明改善 CVH 可能有助于延长这一脆弱人群的预期寿命。
边缘系统抑郁症的神经基础 (CN I) 实验室 6
摘要：尽管临床观察表明杏仁核受损的人有异常的恐惧反应和减少的恐惧体验，但这些印象尚未得到系统研究。为了填补这一空白，我们对一位罕见的人类患者 SM 进行了一项新研究，她患有局灶性双侧杏仁核损伤。为了激起 SM 的恐惧感，我们让她接触活蛇和蜘蛛，带她参观鬼屋，并向她展示能引起情感共鸣的电影。SM 从未表现出恐惧，她也从未承认过超过最低限度的恐惧感。同样，在大量自我报告问卷、3 个月的真实生活体验样本和充满创伤事件的生活史中，SM 反复表现出缺乏明显的恐惧表现和总体上缺乏恐惧体验。尽管她没有恐惧感，但 SM 能够表现出其他基本情绪并体验相应的感受。研究结果支持了这样的结论：人类的杏仁核在引发恐惧状态方面起着关键作用，而缺乏这种状态就会阻碍恐惧体验本身。
利用社交媒体进行人工智能抑郁症预测
为了使[通过社交媒体进行抑郁症评估]成为现有筛查和监测程序的可扩展补充，政策制定者和监管机构需要确保在开发这些技术解决方案时将患者的隐私和机密性放在首位。
抑郁症和药物使用障碍中的迷幻疗法
缩写：5-HT，5-羟色胺； 5-HT 2A R，5-羟色胺2A受体；澳元，酒精疾病； BMD，骨矿物质密度； DMN，默认模式网络； DMT，二甲基丁胺； doi，1-（2,5-二甲氧基-4-偶氮基）-2-氨基丙烷； FDA，食品和药物管理局； fMRI，功能性磁共振成像； GPCR，G蛋白偶联受体； IBS，肠易激综合症； LSD，乳糖酸二乙酰酰胺；有限公司，长期抑郁； LTP，长期增强； Madrs，Montgomery - Åsberg抑郁评级量表； MDD，主要抑郁症； MDMA，3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺； NAC，伏隔核； NRI，去甲肾上腺素再摄取抑制剂； PCC，后扣带回皮质； PFC，前额叶皮层； PTSD，创伤后应激障碍； Sert，5-羟色胺转运蛋白； SNRI，5-羟色胺 - 肾上腺素再摄取抑制剂； SSRI，选择性5-羟色胺再摄取抑制剂； SUD，物质使用障碍； TRD，防治抑郁症； VMPFC，腹侧前额叶皮层； VTA，腹侧对段区域。