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老年抑郁症状问卷(自评版)

是一种用于评估老年人抑郁症状的工具。它通过一系列问题来了解被评估者在情绪、认知和生理方面是否存在抑郁症状。以下是对该问卷的完善和全面的答案:

  1. 问卷概念:老年抑郁症状问卷(自评版)是一种常用的自评工具,用于评估老年人是否存在抑郁症状。
  2. 问卷分类:老年抑郁症状问卷(自评版)属于心理评估工具的一种,用于评估老年人的心理健康状况。
  3. 问卷优势:老年抑郁症状问卷(自评版)具有以下优势:
    • 简单易用:问卷设计简单,老年人可以自行完成评估。
    • 快速评估:通过一系列问题,可以快速了解老年人的抑郁症状。
    • 客观评估:问卷结果可以客观地反映老年人的抑郁症状,为医生提供参考依据。
  4. 问卷应用场景:老年抑郁症状问卷(自评版)适用于以下场景:
    • 医疗机构:用于评估老年患者的抑郁症状,辅助医生进行诊断和治疗。
    • 社区服务中心:用于筛查老年人的心理健康状况,提供相应的支持和帮助。
    • 科研机构:用于进行老年抑郁症状的流行病学研究和心理健康干预效果评估。
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    • 腾讯云人工智能平台:提供丰富的人工智能算法和工具,可用于老年抑郁症状的数据分析和预测。详细信息请参考:腾讯云人工智能平台
    • 腾讯云数据库服务:提供高可用、可扩展的数据库服务,可用于存储和管理老年抑郁症状问卷的数据。详细信息请参考:腾讯云数据库服务
    • 腾讯云音视频处理:提供音视频处理和分发服务,可用于处理老年抑郁症状问卷相关的音视频数据。详细信息请参考:腾讯云音视频处理

通过以上答案,您可以了解到老年抑郁症状问卷(自评版)的概念、分类、优势、应用场景,以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

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    自我轴:一个理解抑郁症的框架

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    摘要:积极的心理健康是身体健康和幸福的重要组成部分。然而,这方面的研究相对被忽视。本研究使用纵向数据集来调查怀孕期间母亲积极情绪对7.5岁儿童大脑结构和功能的影响(n=381)。通过对26-28周问卷进行验证性因素分析,制定了积极的孕产妇心理健康衡量标准,包括怀孕期间的积极情绪和情绪健康。研究发现,怀孕期间心理健康状况较好的母亲所生的女孩,其双侧海马体更大。此外,心理健康状况良好的母亲的孩子表现出多个网络功能连接的改变,包括默认模式、显着性、执行控制、杏仁核和丘脑-海马网络。这些发现将孕产妇心理健康的研究扩展到孕产妇精神病理学之外,表明在怀孕期间促进积极的孕产妇心理健康作为后代大脑发育的潜在保护因素的重要性。

    01

    PNAS:整合抑郁症的分子、细胞和皮层神经影像特征

    抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用,跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的,我们需要一种多尺度的方法,包括对大脑结构和功能的测量,以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里,我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖(皮层厚度)和功能(功能变异、全脑功能连接),包括:英国生物银行(UK Biobank)、大脑基因组超结构项目(Brain Genomics Superstruct Project)和Meta分析增强神经影像数据库(ENIGMA;总被试数n≥23,723)。整合的分析包括皮层基因表达、死后患者转录数据、抑郁症全基因组关联分析(GWAS)和单细胞基因转录。在这三个独立的数据集中,抑郁和负面情绪的神经影像相关物是一致的。将体外基因下调与体内神经影像联系起来,我们发现抑郁症影像表型的转录组相关物追踪了抑郁症患者死后皮层样本中的基因下调。对单细胞和Allen人脑图谱表达数据的综合分析显示,抑郁症体内影像和体外皮层基因失调的细胞相关物是生长抑素(SST)中间神经元和星形胶质细胞。GWAS驱动的抑郁症多基因风险富集在中间神经元的表达基因,而不是胶质细胞,这为我们的观察提供了一致的证据。为了强调多尺度方法的转化潜力,与抑郁症相关的大脑功能和结构的转录相关物富集于抑郁症相关的分子通路。这些发现将特定的基因、细胞类别和生物学通路与抑郁症的体内神经影像表型联系了起来。

    02

    Nature Medicine:利用静息态fMRI功能连接定义抑郁症神经生物学亚型

    这是一篇2016年发表在《nature medicine》杂志并轰动精神医学界的深度好文章。虽然时间过去了5年,但是它对我们的指导和借鉴价值丝毫没有衰减,反而越来越大。    尽管生物标记物已经改变了现代医学的诊疗方式,但在精神病学领域中仍未找到可以准确诊精神疾病的生物标记物,部分原因是其诊断标签与其神经生物学基础之间的关联较弱。像其他神经精神疾病一样,抑郁症并非一种单一的疾病,而是一种包含多种共现症状的## 标题异质性综合征,而且不同的患者对治疗的反应不尽相同。    到目前为止,研究抑郁症亚型和诊断性生物标记物的大部分工作都是先识别经常共同出现的症状群,然后再测试神经生理相关性。然而,临床亚型与其生物基础之间的联系在个体水平上是不一致且可变的,与其他医学领域的诊断生物标志物不同,这些生物标志物无法用来区分患者和健康人及在个体水平上预测疗效。    美国的多名研究人员利用功能磁共振成像(fMRI)对一个多中心大样本(n=1188)进行了研究,研究结果表明通过对边缘系统和额叶纹状体网络功能连接失调的不同模式进行界定,抑郁症患者可被细分为四种神经生理亚型,或称之为生物型。这些生物型与不同的临床症状谱有关,不能仅仅根据临床特征来区分。研究人员还对患者经颅磁刺激治疗的反应进行了预测。结果表明跨越了当前诊断界限的新的抑郁症亚型可能有助于识别出最有可能从靶向神经刺激疗法受益的个体。 二、研究方法概览 1.功能网络构建:研究者们利用Power264分区(10mm半径球形ROI)以及与抑郁症有关联的其他13个ROI作为初始脑网络的节点。后续排除掉了19个信噪比较低的ROI,因此总共258个节点用来构建全脑258*258功能连接矩阵,包含33,154个独立特征。 2.典型回归和聚类分析:研究者使用Spearman’s rank相关分析筛选与抑郁量表HAMD-17有统计学关联的特征。然后使用典型回归获取与HAMD-17匹配的两个功能连接典型变量。最后使用层次聚类的方法对两个功能连接典型变量进行聚类分析,得到四个抑郁症亚型。结果如图1所示。     以聚类得到的4个生物学亚型为训练集,训练监督分类模型:通过无监督聚类得到4个亚型后,研究者将4个亚型为监督标签,使用监督机器学习来训练4分类模型。最后将分类模型应用到unseen的数据,包括外部验证集。 解读者注:非监督学习的方法摆脱了标签的对模型训练的影响。事实上,由于精神疾病的诊断依赖症状,很多病人的诊断不一定符合其神经生物学的异常。这样,拿着错误的诊断标签来训练监督模型,效果可能不会太好。非监督或者半监督机器学习更多是依据客观biomarker来进行疾病的分型,分出的类型更加与神经生物学机制相匹配。如果通过各个层次的分析(基因,生化,行为等),验证了类型的可靠性,我们便可以以这个“纯”生物学诊断标签来训练监督机器学习模型,并应用于将来的病人。 以上所有的方法流程,悦影科技皆可定制。 3.不同生物学亚型对重复经颅磁刺激有不同的反应:具体见图4.     总之,通过分析静息态功能连接得到的4种不同生物学机制的抑郁症亚型,对重复经颅磁刺激有不同的反应。其中生物型1和3型对治疗有较好的反应。但是生物型2和4型对治疗没有反应。 解读者注:如果能在临床上确认抑郁症不同的亚型,便可以指导临床的治疗。如果抑郁症患者属于1或者3型,我们便可以尝试用重复经颅磁刺激来治疗,而对于2或者4型,我们便可以尝试其他治疗,如药物,认知行为疗法等。 三、结果    结果见以下内容,图片和结果一起享用,效果更佳。

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    AJP:斯坦福加速智能神经调控疗法治疗难治性抑郁症

    目的:寻找有效、快速、安全、可耐受的抗抑郁疗法。间歇性theta爆发刺激 (Intermittent theta-burst stimulation, iTBS) 是一种非侵入性脑刺激疗法,已被美国食品和药物管理局批准用于治疗难治性抑郁症。最近的方法学进展表明,目前的iTBS方案可以通过以下方式得到改善:1) 每天以最佳时间间隔多次治疗患者;2) 应用较高的总脉冲刺激剂量;3) 精确定位左侧背外侧前额叶皮层(dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC)到膝下前扣带皮层 (subgenual anterior cingulate cortex, sgACC) 的回路。作者研究了斯坦福加速智能神经调控疗法(Stanford Accelerated Intelligent Neuromodulation Therapy, SAINT) 的可行性、耐受性和初步疗效,SAINT是一种加速的、高剂量的静息态功能连接MRI (functional connectivity MRI, fcMRI) 引导下的iTBS方案,用于治疗难治性抑郁症。

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    别让自己成为一座孤岛:媒体人如何与抑郁症共度漫长岁月?

    他们是新闻事件最前方的记录者、是茫茫暗夜中的盏盏烛火、是捕捉真相定格焦点的眼睛,他们见证着时代的新旧更替,他们奔走在社会善与恶的前线......但与此同时,他们也经受着常人无法想象的压力、焦虑与困扰。 本期关注媒体人的另一面,绕过那些高光时刻、绕过那些理性文字,探究和倾听他们内心的失落与彷徨。 在新闻行业,抑郁症有多普遍? 媒体人不是超人类的历史观察者,他们可能和自己故事中所讲述的受害者一样脆弱。 除了工作本身带来的生理伤害以外,媒体人的心理健康也同样受到多种因素的侵扰。长时间的工作、超负荷的压力、偶尔

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    综述:个性化重复经颅磁刺激治疗抑郁症

    个性化治疗在所有医学领域都获得了发展势头。精准医学可以应用于神经调节技术,其中聚焦的脑刺激治疗,如重复经颅磁刺激(rTMS),可以调节大脑回路,缓解临床症状。rTMS在治疗难治性抑郁症和其他神经精神疾病方面具有良好的耐受性和临床效果。尽管rTMS的刺激参数范围很广(位置、角度、模式、频率和强度都可以调整),但目前rTMS的应用方式是一刀切,可能导致其临床疗效不佳(~50%)。在这篇综述中,我们研究了rTMS的组成部分,这些组成部分可以优化以解释神经功能和解剖学上的个体差异。我们讨论了目前难治性抑郁症的治疗方案、治疗基础的神经机制、靶向策略、刺激参数选择和自适应闭环治疗。我们的结论是,更好地了解rTMS的广泛和可修改的参数空间将大大改善临床结果。

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    机器学习在精神病学研究中的应用

    鉴于最近的努力是为了识别MRI衍生的生物标志物,这可能有助于深入了解病理生理过程,并完善精神疾病的分类。特别是,机器学习模型的准确性可以作为因变量来识别与病理生理学相关的特征。此外,这些方法可能有助于理清精神疾病的维度(在诊断内)和经常重叠(跨诊断)的症状学。我们还指出了一个多视角,它结合了来自不同来源的数据,连接了分子和系统水平的信息。最后,我们总结了最近通过无监督和半监督方法实现数据驱动定义的亚型或疾病实体的努力。后者,混合了无监督和有监督的概念,可能代表了解剖异构类别的一个特别有前途的途径。最后,我们提出了与所综述的方法相关的几个技术和概念方面。特别地,我们讨论了与可能导致不可靠输出的有缺陷的输入数据或分析过程有关的常见缺陷。

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    用脑电波操纵机器人可治疗失眠网瘾和抑郁

    通过大脑来无线操控机器人,就可治疗失眠、网瘾乃至抑郁等症状。购买者也并不需购买昂贵的机器人,只需租用脑电采集装置,还可以通过电脑进行远程操控。 通过大脑来无线操控机器人,就可治疗失眠、网瘾乃至抑郁等症状。在高交会1号馆,大朋友小朋友团团围住一个“脑控机器人”,试一试用自己的脑电波来操纵机器人前进后退。据了解,这款机器人并不是通常意义上的为人类工作的机器人,而是一款治疗脑部疾病的设备。 “这个机器人是用脑电波控制的,用思维来使他前进后退、左右拐弯。”来自北京的易飞华通科技开发有限公司总经理吴一兵介绍说,机

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    老年人Theta-Gamma跨频率耦合与工作记忆表现的纵向关系研究

    Theta-gamma耦合(TGC)是支持工作记忆(WM)的一种神经生理机制。TGC与N-back表现(一种WM任务)相关。与TGC相似,theta和alpha事件相关同步化(ERS)和去同步化(ERD)也和WM相关。很少有研究探讨WM表现和TGC、ERS或ERD之间的纵向关系。本研究旨在确定WM表现的变化是否与6到12周内TGC(主要目的),以及theta和alpha的ERS或ERD的变化有关。包括62名60岁及以上的被试,无精神疾病或缓解型重度抑郁障碍(MDD)且无认知障碍。在N-back任务(3-back)期间使用脑电(EEG)评估TGC、ERS和ERD。在控制组中,3-back表现的变化和TGC、alpha ERD和ERS、以及theta ERS的变化之间存在相关。相比之下,在缓解型MDD亚组中,3-back表现的变化只和TGC的变化之间存在显著相关性。我们的结果表明,WM表现和TGC之间的关系随着时间的推移是稳定的,而theta和alpha ERD和ERS的变化则不是这样。

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    重度抑郁症患者的脑龄

    重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中,研究了成人MDD患者大脑的提前衰老,以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据,进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积,预测实际年龄 (18–75岁),来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性,以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异,来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言,与对照组相比,MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而,这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来,需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究,以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。

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    Molecular Psychiatry:三种主要精神疾病中的神经变异性

    在主要的精神疾病(MPDs)中,人们怀疑存在大脑生理学的共同破坏。在这里,我们研究了休息时的神经变异性,这是一种成熟的脑功能行为相关标记,并探索了其在MPDs的基因表达和神经递质谱中的基础。我们招募了219名健康对照组和279名患有精神分裂症、重度抑郁症或双相情感障碍(躁狂症或抑郁状态)的患者。利用从静息态功能磁共振成像中获得的血氧合水平依赖性信号的标准差(SDBOLD)来表征神经变异性。通过偏最小二乘相关法来检验SDBOLD模式的经诊断中断及其与临床症状和认知功能的关系。在临床样本之外,我们估计了观察到的SDBOLD破坏模式与死后基因表达、元分析认知功能和神经递质受体谱之间的空间相关性。发现了两种SDBOLD中断的转诊断模式。模式1在所有诊断组中都表现出来,在精神分裂症中最为明显,其特征是语言/听觉网络的SDBOLD较高,而默认模式/感觉运动网络的SDBOLD较低。相比之下,模式2仅表现在单极和双相抑郁症中,其特征是默认模式/显著性网络中SDBOLD较高,而感觉运动网络中SDBOLD较低。模式1的表达与MPDs的临床症状和认知缺陷的严重程度相关。这两种被破坏的模式与基因表达(如神经元投射/细胞过程)、元分析认知功能(如语言/记忆)和神经递质受体表达谱(如D2/5-羟色胺/阿片类受体)具有不同的空间相关性。总之,综上所述,神经变异是MPDs潜在的经诊断生物标志物,其大量空间分布可以通过基因表达和神经递质受体谱来解释。MPDs的病理生理学可以通过测量休息时的神经变异来追踪,异常变异的不同空间模式产生不同的临床认知特征。

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    BP综述|个性化和基于回路的经颅磁刺激:证据、争议和机遇

    绘制脑连接图的神经影像学方法的发展改变了我们对精神疾病、脑刺激的分布效应以及如何最好地利用经颅磁刺激靶向和改善精神症状的理解。与此同时,神经影像学研究表明,像前额叶皮层这样的高阶脑区(代表了精神疾病最常见的脑刺激靶点)在大脑连接方面表现出了一些最高水平的个体差异。这些发现为基于个体特异性脑网络结构的个体化靶点选择提供了理论基础。最近的进展使确定可重复的个体化靶点成为可能,其精度为毫米,采集时间为临床可掌握。这些进展使空间个性化经颅磁刺激靶向的潜在优势得以评估并转化为基础和临床应用。在这篇综述中,我们概述了目标位点个性化的动机、初步支持(主要在抑郁症中)、来自其他脑刺激模式的聚合证据,以及抑郁症和前额叶皮层之外的普遍适用性。最后,我们将详细介绍方法学建议、争议和值得注意的替代方案。总体而言,虽然这一研究领域看起来很有前景,但个性化靶向的价值仍不清楚,使用经过验证的方法学进行专门的大型前瞻性随机临床试验是至关重要的。

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