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World File Search System精神障碍
从精神障碍的研究到临床应用
我们面临着将研究转化为精神病学临床应用的危机。因此，大多数诊断仍然基于观察者在临床实践中（而不是基于客观的神经元和/或心理标记）。更重要的是，治疗通常基于反复试验，因此，研究可能会产生生物标志物，以产生客观诊断和治疗性监测以及超出试验和错误的指导。然而，大多数研究，包括脑成像和分子，遗传和生化研究，尚未导致用于临床诊断和治疗的生物标志物。我们似乎错过了一些关键成分，这些成分将基本的病理学 - 逻辑机制与症状特定的方式联系起来。i在这里提出，缺失的链接是早期的精神科医生尤金·麦科夫斯基（EugèneMinkowski）被描述为基本或生成性障碍1：而不是主要原因，而是基本或生成性障碍在中间水平上起作用，这是产生这些病理生理机制的关键，这些病理学机制可以推动和导致各种心理病理学症状。让我首先进行类比和比较精神障碍与另一种疾病糖尿病（DM）的比较。
人工智能与精神障碍：鸡与蛋
摘要：精神疾病在世界范围内普遍存在，对人类生活的许多方面产生负面影响。精神障碍是由多种遗传和环境因素引起的。最近有研究表明，包括精神障碍在内的心理问题与现代社会中人工智能（AI）等信息和通信技术的广泛使用密切相关。尽管人工智能成功融入人类生活极大地提高了生活质量，从而减少了人类生活某些方面的压力，但人工智能在人类生活中的应用仍存在巨大的潜力、众多风险和挑战。虽然人工智能革命通常会提高生产力，但它可能会减少当今一些宝贵的就业机会，进而可能给社会带来困扰和心理问题。一方面，由于人工智能融入人类生活的负面结果，据报道人工智能在许多社会中造成了困扰和精神障碍；另一方面，包括精神障碍在内的心理问题发病率的上升迫使卫生专业人员在精神卫生保健中增加人工智能的使用，以帮助心理学家和精神病学家控制和治疗精神障碍，使这个矛盾的问题成为一个先有鸡还是先有蛋的问题。本篇小综述旨在展示人工智能与人类生活趋势中的精神障碍之间的关联。关键词：精神障碍、人工智能、先有鸡还是先有蛋的问题
在西欧和土耳其重新安置的寻求庇护者和难民中精神障碍发展的风险因素：两个
抽象背景：在寻求庇护者和难民中，精神障碍的频率（例如抑郁症，焦虑和创伤后应激障碍）高于一般人群，但缺乏有关该人群精神障碍发展的风险因素的数据。目的：本研究调查了在高层和中等收入环境中重新安置的大量寻求庇护者和难民中精神障碍发展的危险因素。方法：来自两项随机预防研究的参与者级数据，涉及寻求庇护者和难民在西欧国家和土耳其重新安置。两项研究随机患有心理困扰，但没有精神障碍的诊断，可以像往常一样进行心理干预或增强的护理。在基线时，使用哈佛创伤调查表Part I测量了潜在的创伤事件，而心理困扰和抑郁症状则通过一般健康调查表和患者健康调查表评估。经过3个月和6个月的随访，使用迷你国际神经精神访谈计算出患有精神障碍的参与者的比例。结果：分析中总共包括1,101名参与者。在3个月和6个月的随访中，观察到的精神障碍频率分别为13.51％（115/851）和24.30％（207/852），而丢失数据后的频率估计分别为13.95％和23.78％。在控制混杂因素之后，逻辑回归分析表明，具有较低教育水平的参与者（P = .034），较短的旅程持续时间（P = .057），并且来自与战争相关的环境的国家（P = .017），更有面临智力障碍的风险。心理困扰（p = .004），抑郁症（p = .001）和暴露于潜在的创伤事件（p = .020）是精神障碍发展的预测指标。结论：本研究确定了寻求庇护者和难民中精神障碍发展的几个风险因素，其中一些可能是降低风险政策的目标。确定寻求庇护者和难民的精神障碍风险增加应指导重点预防心理干预的实施。
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。
跨精神障碍的帕夫洛夫到乐器转移
摘要一种称为帕夫洛维亚到乐器转移（PIT）的机制描述了一种现象，通过该现象，通过Pavlovian调节获得的环境提示的值可以激发工具行为。坑可能是行动控制的一种基本机制，它可以表征超出当前分类系统的维度级别的精神障碍。因此，我们回顾了人类坑研究研究的亚临床和临床精神综合症。发光占据了有关坑的不均匀图片。虽然在与AUD患者的无关疾病，超重人和大多数研究中似乎存在增强的凹坑效应，但在烟草使用障碍和肥胖症中没有据报道的坑效应改变。关于AUD和依赖酒精依赖的患者，有不同的证据表明有增强或没有凹坑作用的证据。此外，还有证据表明皮质纹状体激活和遗传风险，例如，与高风险的酒精消耗和复发
为什么精神障碍不像软件漏洞
1. 简介 根据自主精神障碍论证（AAMD），精神障碍可以在没有大脑障碍的情况下发生，就像计算机中软件问题可以在没有硬件问题的情况下发生一样。本文认为这种论点是站不住脚的，应该被拒绝。AAMD 有两个主要的哲学目的。首先，它用于反驳反精神病学论点，即不是大脑障碍的精神障碍是不存在的（Papineau 1994 ；Kingma 2013；参见 Szasz 1960 ）。其次，它用于表明“所有精神障碍本身都是大脑障碍”的笼统理论站不住脚（Wakefield 2014 a；参见 Insel 等人 2010 ）。 1 据其支持者称，计算机类比的论点表明，在没有大脑功能障碍的情况下，可能会发生真正的、科学上可接受的精神障碍，而且这与物理主义以及我们最好的精神障碍哲学理论是相容的。
主题五：用于预防和个性化管理精神障碍及其长期健康后果的数字健康技术
数字健康技术 (DHT) 在改善健康障碍的预防、预测、诊断和治疗方面具有巨大潜力，尤其是在精神障碍等公共卫生需求尚未得到满足的领域。为了实现这一目标，所有利益相关者——医疗保健专业人员和系统、学术研究人员（也包括社会科学研究人员）、技术开发人员、监管机构、报销机构，最重要的是患者、家庭和护理人员以及公民，都需要参与讨论。因此，需要一个合适的多利益相关者和跨部门的公私平台，在整个生态系统中提供有价值的学习和可持续成果，以促进 DHT 的发展、评估和最佳利用。IHI 提供了一个理想的环境，可以将相关利益相关者聚集在一起并实现所需的影响。
ABCD 研究中 n-Back 任务的计算建模：漂移扩散模型参数与精神障碍和心脏代谢疾病多基因评分的关联
摘要背景：认知功能障碍在精神障碍中很常见，是儿童期的一个潜在风险因素。儿童期认知功能与精神障碍多基因风险之间的关联性质和程度尚不清楚。我们应用计算模型来深入了解儿童期决策和工作记忆背后的机制过程及其与精神障碍和合并心脏代谢疾病的多基因风险评分 (PRS) 的关联。方法：我们使用漂移扩散模型推断青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究中 3707 名 9 至 10 岁儿童在 n-back 任务期间决策和工作记忆背后的潜在计算过程。估计了基于单核苷酸多态性的认知表型的遗传性，包括计算参数、聚合 n-back 任务表现和神经认知评估。计算了阿尔茨海默病、躁郁症、冠状动脉疾病 (CAD)、重度抑郁症、强迫症、精神分裂症和 2 型糖尿病的 PRS。结果：认知表型的遗传度估计值为 12% 至 38%。贝叶斯混合模型显示，证据积累速度越慢，CAD 和精神分裂症的 PRS 越高。非决策时间越长，阿尔茨海默病的 PRS 越高，而 CAD 的 PRS 越低。决策阈值越窄，CAD 的 PRS 越高。负荷依赖性对非决策时间和决策阈值的影响分别与阿尔茨海默病和 CAD 的 PRS 相关。总体神经认知测试评分与任何精神或心脏代谢表型的 PRS 均无关。结论：我们发现计算认知过程与精神疾病和心脏代谢疾病的遗传风险之间存在明显的关联，这可能代表儿童认知风险因素。
利用脑成像和人工智能诊断精神障碍并为新疗法铺平道路
MBR基地 “光”给药研究基地 教育愿景研究中心 广岛大学为拯救下一代而创造“绿色革命”的植物研究基地 智能生物传感融合研究基地 日本食品和发酵食品创新研发基地 - 日本食品功能性开发中心 - 可立即应对紧急放射线照射的再生医疗研究基地
人类肠道微生物组，饮食和精神障碍-Riuma
使用具有多个散射校正的超杂化多普勒速度法，我们扩展了胶体电 - 运动学实验中的光学上可访问范围。在这里，我们测量了电荷球悬浮液的电 - 光迁移率和直流电导率，覆盖了粒子浓度和传输低至40％的三个数量级。首次延长浓度范围可以证明单个粒子物种的迁移率非单调浓度依赖性。我们的观察结果调和了对其他物种对限制浓度范围进行的先前实验观察结果。我们使用恒定的部分电荷和精心确定的实验边界条件作为输入将结果与最新的理论计算进行了比较。尤其是我们考虑所谓的无盐条件，即，我们尊重颗粒释放的柜台，溶剂水解以及从溶解的中性CO 2中形成碳酸的形成。我们还将我们的结果与在类似定义的条件下获得的先前结果进行了比较。这允许识别不同密度依赖性的三个不同区域。在建立double层重叠期间，这是一个上升，从理论上讲，这是不期望的，这是一个扩展的高原区域，这是基于恒定有效电荷和突然减少的理论期望的定量一致性，这是在预期逐渐减少之前发生的。我们的观察结果表明，非单调行为与粒子电荷的减少有关，我们暂时讨论了可能的潜在机制。