Reproducible symptom subtypes of depression identified using unsupervised machine learning
英国バイオバンクの大規模データを用いた教師なし機械学習により、うつ病の症状が「非定型」や「憂鬱」などの既知のサブタイプや新規のサブタイプに明確に分類可能であり、これらが特定の社会人口統計学的特徴や身体疾患、遺伝的リスクと強く関連していることが示されました。
186 件の論文
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英国バイオバンクの大規模データを用いた教師なし機械学習により、うつ病の症状が「非定型」や「憂鬱」などの既知のサブタイプや新規のサブタイプに明確に分類可能であり、これらが特定の社会人口統計学的特徴や身体疾患、遺伝的リスクと強く関連していることが示されました。
本研究は、3万3千組以上の親子データを用いた多コホート解析により、子供の外在化問題(多動・攻撃性など)には子供自身の遺伝的要因(直接的遺伝効果)が、内在化問題(不安・抑うつなど)には母親の精神疾患リスクによる環境要因(間接的遺伝効果)が強く関与していることを明らかにしました。
本研究は、ランダム化比較試験のデータに対してネットワーク介入分析を用いることで、デジタルCBT-I介入である「somnovia」が、中心的な通底的メカニズムとしての過覚性を標的として軽減することにより、不眠症および関連するメンタルヘルス症状を改善することを実証した。
本研究は、コロンビアのPAPSIVIプログラムによる国家データを分析することで、同プログラムの大規模な心理社会的支援サービスが、被害者の具体的な紛争への曝露やメンタルヘルス上のニーズに対して概ね適切に標的化されていることを示す一方で、個別セッションの参加者の約30%が一度の訪問後に離脱していることを明らかにしている。
本研究は、採血時間の違いや日々の服用量による不正確さを解消するために、採血時間と日々の服用量を考慮することで、リチウム濃度を推奨される投与12時間後のレベルへと標準化する合成データを用いた乗法的モデルであるSimpLiを導入し、その妥当性を検証するものである。
本研究は、自然な患者サンプルにおいて、全般的な認知機能障害および認知負荷依存的な抑制における特異的な欠陥が、特定の診断カテゴリーよりも、横断的な症状次元(特に負の価数および覚醒)や全体的な診断負担とより強く関連していることを示しており、これは次元的な症状尺度が精神疾患集団における認知機能不全を理解するためのより情報量の多い枠組みを提供することを示唆している。
このランダム化比較試験は、SSRIを服用している抑うつ状態にある個人に対する認知バイアス修正トレーニングが、感情的な表情に対する神経処理を変化させ、内側前頭前野と右背外側前頭前野間の結合性を高め、それがその後の抑うつ症状の改善を予測することを実証している。
本研究は、自己報告による感情調節能力は更年期移行期を通じて安定している一方で、感情調節ネットワーク内の潜在的な内在的神経結合は、特にペリメノポーズ(周経期)において段階依存的な再編成を起こしており、これは、同等の行動的結果が均一なネットワーク構造ではなく、相違する神経アーキテクチャによって支えられていることを示唆しているものである。
大規模な電子健康記録データベースを用いた本研究は、不利益なライフイベントやストレッサーに対する適切に制御された一過性の全身性炎症反応が、持続的に低い、あるいは高い炎症と比較して、その後の精神神経疾患および身体疾患のリスク低減と関連していることを示している。
このランダム化比較試験に関するベイズ統計を用いた内部メタ解析によれば、左背外側前頭前野への陽極的tDCSは、慢性腰痛患者における実行機能と注意力を選択的に改善するものの、鎮痛効果については不明確であり、気分に対する恩恵は無視できる程度であった。