XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精神
通过神经炎症途径导致的精神分裂症遗传易感性与视网膜变薄有关：英国生物库的研究结果
1 苏黎世大学成人精神病学和心理治疗系，瑞士苏黎世。2 苏黎世大学精神病学医院儿童和青少年精神病学和心理治疗系，瑞士苏黎世。3 苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心，瑞士苏黎世。4 苏黎世大学苏黎世综合人体生理学中心，瑞士苏黎世。5 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心精神病学系。6 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心眼科系。7 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心神经科学系。8 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学视觉科学中心。9 瑞士苏黎世大学苏黎世大学医院眼科系。 10 瑞士伯尔尼大学医院眼科系。11 美国纽约州曼哈塞特范斯坦医学研究所行为科学研究所。12 美国纽约州纽约市诺斯韦尔健康中心扎克山坡医院精神病学研究部。13 美国纽约州汉普斯特德霍夫斯特拉/诺斯韦尔扎克医学院精神病学系。
精神卫生服务评论2025年1月
在与心理健康人员接触期间，该人报告说，他们过去一个月一直拒绝他们的药物，并且没有任何心理健康症状。他们指出，那时他们首先被送入县监狱，因为他们想念孩子而感到沮丧，那是圣诞节。该进度的说明指出，当他们喝抗冻结时去县监狱之前，该人有自杀企图，不得不去医院去胃。纸条继续说：“ Doc说这是一种换药，他很好。” 1个人的危险因素被确定为监狱暴力，白人男性，并居住在接受潜在的危险因素，例如监狱暴力，复发和支持。他们的治疗方法是每30天或根据需要包括单个治疗，药物和持续风险评估。在心理健康接触时完成了患者安全筛选器3M（PSS-3M），并且个人对
019_PUDER_精神药物如何与Cummings博士一起工作
●可能的原因是药物或药物无效性的亚治疗水平。●这项研究检查了36例耐药性精神分裂症患者，并评估了标准临床实践中抗精神病药等血浆水平监测的抗精神病药水平和抗精神病药等血浆水平的频率。●在我们研究前一年，发现仅在一名患者中测量了抗精神病药等血浆水平。●超过三分之一的患者患有亚治性抗精神病药水平。●详细：16名（44％）患者表现出无法检测的（19％）或亚治疗水平（25％），而20名（56％）患者的治疗范围水平。●黑人族裔，当前治疗的持续时间较短，奥氮平和氨基硫酸盐以外的其他抗精神病药是与亚治性血浆水平显着相关的因素。●这项研究表明，对于那些对抗精神病药反应不佳的患者，治疗不足而不是治疗的机会更高。●另一方面，抗精神病药水平的测量可能不足。
接种 COVID-19 疫苗后新发精神病
结果：共有 21 篇文章描述了 24 例接种 COVID-19 疫苗后出现新发精神病症状的病例。这些病例中，54.2% 为女性，平均年龄为 33.71 ± 12.02 岁。33.3% 的病例可能由 mRNA BNT162b2 疫苗诱发精神事件，25% 的病例在接种病毒载体 ChAdOx1 nCoV- 19 疫苗后出现精神病症状。平均发病时间为 5.75 ± 8.14 天，大多发生在第一剂或第二剂后。精神病症状持续时间为 1 至 2 个月，平均为 52.48 ± 60.07 天。50% 的病例出现血液检查异常，主要是轻度至中度白细胞增多和 C 反应蛋白升高。 20.8% 的患者磁共振成像结果异常，通常表现为白质液体衰减反转恢复高信号。治疗包括 83.3% 的患者使用非典型抗精神病药物，37.5% 的患者使用典型抗精神病药物，50% 的患者使用苯二氮卓类药物，20.8% 的患者使用类固醇，25% 的患者使用抗癫痫药物。总体而言，50% 的患者完全康复。
感到安全：通过多价理论的镜头对精神疾病的全面系统文献回顾
心理层面上的简易安全性逐渐享誉为心理健康问题和心理健康的基础。Stephen Porges（2011）提出的基于多价理论的安全概念已成为理解自主神经系统在调节社会行为，情感处理和生理反应中的作用的全面结构。本综述旨在探索多相理论在理解精神疾病中的应用，重点是自主神经系统失调如何影响情绪和行为表现，从而有助于发展有效的治疗干预措施，旨在增强患有精神病患者的安全性和福祉的有效治疗干预措施。将基于PRISMA模型的系统文献审查技术用于此目的。来源是通过PubMed，Apa Psycarticles，PLOS，Research Gate，Google Scholar和PubMed Central（PMC）数据库获得的，使用不同的关键词作为主要描述符，并将其限制为从2013年至2023年至2023年发表的英语文章中的来源。综述了来自各种研究的研究结果，这些研究调查了多个多相理论与精神疾病之间的关联，包括焦虑症，抑郁症，精神病，精神病，创伤后应激障碍（PTSD），边缘性人格障碍以及儿童期疾病以及包括行为障碍，注意力缺陷多动态障碍（ADHD）和自动障碍（以及自动化障碍（以及自动障碍）（以及Assism spectrum spectrum spectrim spectrum spectrum spectrum spectrim）（以及Assiss spectrum spectrim spectrum）结果表明，患有这些精神疾病的人经常表现出自主神经系统失调，正如多个多相理论所提出的那样，这似乎是许多精神疾病中的共同特征。系统评价强调了心理健康的生理方面的重要性，并表明着重于自主法规的干预措施可能会增加与精神疾病有关的基本症状。其他研究工作是可以辩护的，以阐明主要机制并改善基于多相理论的干预措施的含义，以获得更好的临床结果。
人工智能与精神病学：ChatGPT 视角
最近，ChatGPT 迅速流行起来，并在短时间内吸引了大量用户，进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库，ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产，包括对话式人工智能和聊天机器人，通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验，以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
SPI-B-严重的精神疾病和COVID-19疫苗接种
SMI和COVID-19感染，SMI的发病率和死亡率似乎有冠状病毒感染的风险增加，与普通人群相比，COVID-19的住院，发病率和死亡率更高。2,3,4,5患有SMI患者的感染风险增加可能是对某些保护行为的依从性低的（尽管没有证据表明），并且在应对不断变化的规则方面面临挑战。6有些人认为它是抗精神药物（例如氯氮平及其对免疫力的影响）继发的。7,8在美国的一项研究中，在最近诊断为精神健康障碍的患者中，共证感染的风险更高。3风险进一步增加，尽管男性的死亡和住院率更高。这些发现表明，患有SMI的人是Covid -19感染的高度脆弱人群，以及疾病的不良后果，这是由于普通人群中已经观察到的种族和性别差异而复杂的。在大流行之前，人们认识到，与普通人群相比，SMI患者的死亡率更高。9,10他们的死亡率增加了两到三倍，导致预期寿命降低了15-20年，并且随着时间的推移，死亡率的差距似乎增加了。SMI患者的10个主要死亡原因是可以预防的。它们包括非传染性的慢性身体状况，例如心血管疾病，呼吸道疾病，糖尿病和高血压。119,10预防通常是通过可修改的危险因素（例如吸烟和肥胖）。值得注意的是，已经发现诸如抑郁症之类的温和疾病与死亡率的增加有关，大小与吸烟的影响相似。
整合精神病学中的神经科学和临床实践
Hall A演讲厅A主席Hall B扬声器B主席B会议厅9--10 AM Andrea Bartolomeis教授（意大利）（9-9.15）AntipsyChotics的非规范作用机理：精神病和重新培训的相关性。Mona Rakhawy教授（9.15-9.30）理解躯体化教授Yomna Sabri教授（9.30-9.45）夜间遗传及其精神科方面的状态；埃及问答（9.45-10）的视图
Emory精神病学和行为科学系荣誉BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：多种健康状况在个人中共存非随意的，这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防，治疗和个性化护理。电子健康记录的出现（EHR）系统提供了大量数据，用于研究现实世界的患者健康动态。然而，对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中，我们使用了国际疾病（ICD）代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模，以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式，并通过图理论分析证实了本地（节点和边缘），全局（网络统计）和MESO（相邻连接结构）量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解，以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明，识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法，在多个多发性网络的图谱特征的支持下，我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成，我们开发了一套交互式可视化工具，用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的，可供公众使用，旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系，从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。