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World File Search System精神病学
HCFEA儿童精神病学和心理健康...
在担心儿童和青少年精神障碍增加的背景下，HCFEA儿童理事会发起了几份国家，分析和指南的报告，以自2019年以来对这些疾病进行更好的管理。特别是关于这个主题的，报告“学院5年的少年交叉”于2021年初出版，并于2023年初出版了报告“当孩子不好时，如何帮助他们？”6“。同时，HCFEA还指示了儿童心理困难的普遍主义者和早期预防价值的工作，其在其有关2018年幼儿的质量的报告中7，2019 8，2023 9和教育和社会预防在其关于“ 2020年儿童，屏幕和数字10”的报告中他关于保护性法规的建议得到了几个公共机构的确认，包括2024年的视听和数字通信监管机构（ARCOM）的报告。最终，作为精神卫生项目的启动的一部分，这是一个主要的国家事业，2025年，儿童理事会于2024年11月21日发表了意见，表明它继续对文件进行研究并续签了其先前工作的警报11。
精神病学的临床推理和决策
在精神病学的临床推理和决策中，博士。约瑟夫·戈德堡（Joseph Goldberg）和斯蒂芬·斯塔尔（Stephen Stahl）是两位受人尊敬的精神科医生，在情绪障碍和心理药物学方面具有专业知识，阐明了提供个性化医学的思想。他们强调地说明了许多困境的精神病医生在日常实践中面临的：如何用科学文献来称呼临床观察，而不会失去各个患者的历史，目标和偏好。临床小插曲使共同的医师/患者决策栩栩如生，这是成功的个性化治疗的关键。读者知道经验丰富的临床医生在经常出现在实践中但并不总是在治疗指南中讨论的复杂情况下会做什么。这是新的或经验丰富的临床医生必须阅读的，他们试图通过协作并满足各个患者的需求来改善自己的实践。
神经病理学。精神病学 2024
到目前为止，精神分裂症是一种纯粹的临床诊断，其可能的异质生物学基础仍不清楚。我们推断，异常的蛋白质稳态作为功能失调神经元的一种表型，可能表现为疾病特异性蛋白质（如精神分裂症破坏 1（DISC1）蛋白）的细微蛋白质聚集。DISC1 基因最初在一个大型苏格兰家谱中被鉴定为突变，其中缺失突变的携带者被临床诊断为精神分裂症或复发性情感障碍。我们证明 DISC1 蛋白可以在患有精神分裂症或复发性情感障碍的一部分尸检大脑中检测到，作为一种不溶性蛋白质。在一大批首次发病的精神病患者中，我们检测到脑脊液中 DISC1 聚集体的水平升高。在转基因大鼠模型中，全长非突变人类 DISC1 蛋白适度过表达，其特征包括 DISC1 蛋白聚集、多巴胺稳态异常、精神分裂症的关键表型以及安非他明超敏反应或社交缺陷等行为异常，以及多巴胺和中间神经元系统的神经发育异常。氧化应激和病毒感染是触发内源性 DISC1 蛋白聚集的一种可能发病机制。在小鼠模型中，流感感染通过损害自噬导致体内和体外 DISC1 表达和聚集增加。我们得出结论，一组临床精神分裂症病例的特征是死后脑内或死前脑脊液中的 DISC1 蛋白聚集，称为 DISC1 病。 DISC1 蛋白聚集会导致多巴胺神经递质变化和行为缺陷，如表面有效转基因大鼠模型所示。这些结果是朝着蛋白质稳态定义的神经生物学和精神分裂症和其他慢性精神疾病的散发病例的神经病理学迈出的第一步。
神经精神病学服务质量标准
QN-Neuro 是英国一项服务质量改进计划，旨在为患有神经系统疾病和相关精神症状和/或伴有精神并发症的后天性或创伤性脑损伤的人提供服务。神经精神病学服务质量网络 (QN-Neuro) 于 2024 年启动，旨在标准化英国各地神经服务提供的护理质量。QN-Neuro 由皇家精神病学院学院质量改进中心 (CCQI) 的一个中央团队管理。除了识别和认可具有高标准的服务外，质量网络还分享最佳实践以促进服务改进。QN-Neuro 项目团队提供全年支持，帮助成员最大限度地利用学习和发展的机会。
精神病学：预测可预测性
精神病学是一个新兴领域，旨在为精神卫生保健提供个性化的方法。实现此精度的重要策略是减少对预后和治疗反应的不确定性。多变量分析和机器学习用于基于临床数据，例如人口统计学，评估，遗传信息和大脑成像创建结果预测模型。尽管已经将很多重点放在技术创新上，但心理健康的复杂性和多样性的性质给这些模型的成功实施带来了挑战。从这个角度来看，我回顾了精神病学领域的十个挑战，包括需要对现实世界人群进行研究和现实的临床结果定义，以及考虑与治疗相关的因素（例如安慰剂效应和对处方不遵守）的考虑。公平性的验证是当前正在研究的其他关键问题。从基于线性和静态疾病概念的回顾性研究提出了转变，转移到了前瞻性研究，该研究认为情境因素的重要性以及心理健康的动态和复杂性。
心理健康/精神病学的护士从业人员...
I.在印度的介绍和背景中，重塑卫生系统在所有卫生方面都被认为是《国家卫生政策》（2017年国家卫生政策）的重要需求（NHP 2017）。它强调了教育和培训领域的人力资源发展以及法规和立法。政府承认公共和私人卫生部门的三级护理服务的显着扩展。在建立自己的能力时，医疗保健专业人员需要高级教育准备非常重要的是专业和超级专业服务。为了支持专业和超级专业的医疗服务，具有高级准备的专业护士至关重要。在三级护理领域制定培训计划和课程被认为是小时的需求。
发育精神病学的临床奖学金
儿童和青少年精神病学系（DCAP）于1970年首次成立，随后在1980年代开设了儿童指导诊所。除了20个专业服务外，还包括情绪和焦虑诊所，神经行为诊所（自闭症和多动症），儿童法医服务（朋友）。认识到社区内的外展工作的重要性，涉及社区心理健康的响应，评估，评估和干预），根据卫生部的国家心理健康蓝图计划，建立了一个基于社区的多学科团队，为新加坡提供了支持新加坡的学校辅导员。
神经精神病学作为一种范式推动神经病学和精神病学进入未来
奇怪的是，尽管近年来已经开发了许多成功的辅助性非医学疗法，但仍在发生这种脱位。心理学方法，例如短期靶向疗法和辩证方法，可能会补充以生物学为导向的精神病实践。癫痫神经外科护理标准将神经心理学咨询与心理测试结合在一起，作为神经系统评估的一部分，结果可以更好地定义风险概况和改善的手术结果。虽然这些例子是鼓励的，但精神病学与神经病学的协调难以捉摸。尽管团队方法是最佳的，但这通常是不可行的。用于精神病学，心理治疗和药理学并不是普遍整合的，多个临床医生促进细微的疗法，
论人工智能在精神病学中的作用
根据最新的成人精神病学发病率调查，英格兰大约六分之一的成年人符合精神障碍的标准。1然而，在许多情况下，尽管仍存在污名化和资源过度紧张的情况，我们仍然依赖这些人来争取自己的诊断和治疗。显然，问题是多方面的，人工智能（AI）并不是灵丹妙药。然而，在本分析中，我将论证人工智能是一种工具，可以利用它来减轻未来精神卫生服务日益加重的负担。虽然没有单一的可接受定义，但艾达·阿琳·乔伊纳将人工智能描述为“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2由于“人类智能”是主观的，因此人工智能领域是动态和多样化的。机器学习是一个更具体的术语，指的是人工智能技术的一个子集，它允许机器自动从过去的数据中学习，而无需显式编程。深度学习是机器学习的一个子集，它使用一种称为神经网络的特殊建模技术从数据中学习。这将在深度学习部分进行更详细的讨论。在本文中，我通过跟踪患者的诊断、监测和治疗过程来探索人工智能在精神病学中的作用。最后，我提请大家注意伦理问题和该技术的当前局限性，这些问题可能会成为其采用的障碍。
人工智能在精神病学领域的未来
需要探讨信任、隐私和自主权等问题及其社会和伦理影响。人工智能总是有可能出现故障或表现出行为异常。对人类和人工智能中这些可能性的深入哲学理解可以为未来机器人管理精神障碍提供相关见解。本文探讨了人工智能的作用、与之相关的不同挑战以及抑郁症、焦虑症和精神分裂症等精神疾病管理的观点。