Dalle pagine del Journal of Psychiatry: marzo 2024

Dalle pagine del Journal of Psychiatry: marzo 2024

Nel numero di marzo di Tempi psichiatrici®, abbiamo collaborato con esperti provenienti da molteplici campi della psicologia per offrirti articoli approfonditi su un'ampia gamma di argomenti psichiatrici, dalle strategie per promuovere la depressione resistente al trattamento al ruolo dell'intelligenza artificiale nel panorama in evoluzione dell'assistenza sanitaria. Ecco alcuni punti salienti del caso.

L'accusa di violazione del protocollo STAR*D è stata respinta

Al centro di questo problema c’è una sorprendente e controversa differenza nei risultati di due gruppi che hanno analizzato apparentemente lo stesso set di dati, con un gruppo che ha riportato un tasso di remissione cumulativo stimato del 67% su un massimo di 4 livelli di trattamento, somministrati sequenzialmente in circa 1 anno, e l'altro team afferma che i tassi di remissione cumulativi effettivi per le analisi “per protocollo” erano solo del 35%. Comprendiamo l'ovvia dissonanza nel vedere risultati così contrastanti riportati da due team che analizzano lo stesso set di dati.

Tuttavia, questa differenza non è il risultato del fatto che una squadra è il trasportatore accurato della verità mentre l’altra squadra viene catturata utilizzando giochi di prestigio statistici. Desideriamo affrontare brevemente le questioni sollevate nel Tempi psichiatrici Articolo di copertina Prima di rivolgere l'attenzione agli ulteriori punti sollevati da Piggott e altri nel loro commento su questo problema. Continua a leggere

Strategie per promuovere la depressione resistente al trattamento

Molti pazienti affetti da depressione unipolare maggiore non raggiungono la remissione dopo il trattamento iniziale. il termine Depressione resistente al trattamento (TRD) si riferisce solitamente alla depressione maggiore che non regredisce dopo due tentativi di antidepressivi di dosaggio e durata adeguati; Tuttavia, la definizione non è stata standardizzata.

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Nel corso degli anni sono stati proposti diversi modelli di stadiazione per classificare e definire la TRD. Il modello Thase e Rush è il più utilizzato nel TRD. In questo modello, la mancata risposta a uno studio appropriato con un antidepressivo della classe principale di antidepressivi è considerata la prima fase del TRD, e coloro che successivamente non rispondono a un secondo studio appropriato con un antidepressivo (di una classe diversa da quella degli antidepressivi) utilizzati nella prima classe) sono chiamati la prima fase del TRD. Secondo TRD. Continua a leggere

Lieve deterioramento cognitivo e degenerazione del sistema serotoninico

Una diminuzione del trasportatore della serotonina (5-HTT) è stata rilevata in parti del cervello associate alla funzione esecutiva, alle emozioni e alla memoria nelle persone con decadimento cognitivo lieve (MCI).

In un nuovo studio che ha confrontato un gruppo con deterioramento cognitivo lieve con un gruppo di controllo sano della stessa età, un marcatore di degenerazione del sistema serotoninico in soggetti con MCI e deposizione corticale di amiloide-β è stato associato a deterioramento cognitivo associato alla progressione verso la malattia di Alzheimer (AD ). Sebbene i ricercatori sottolineino che l'associazione tra bassi livelli di trasportatore serotoninergico e lo sviluppo di lieve deterioramento cognitivo non mostra una relazione causale, suggerisce un potenziale ruolo terapeutico per i farmaci serotoninergici nelle prime fasi precliniche della malattia di Alzheimer. Continua a leggere

Intelligenza artificiale in psichiatria: cambiare il panorama della cura della salute mentale

Immagine di Nicole Slocum/MJH Life Sciences che utilizza l'intelligenza artificiale

I sistemi informatici che eseguono attività che tipicamente richiedono l'intelligenza umana sono noti come intelligenza artificiale (AI). Questi compiti possono includere la risoluzione di problemi, la comprensione del linguaggio o del parlato, l’apprendimento dall’esperienza e persino il processo decisionale.

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I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un tipo di intelligenza artificiale specificamente progettata per comprendere e generare il linguaggio naturale. Questi modelli sono pre-addestrati su grandi quantità di dati di testo diversi, consentendo loro di eseguire attività legate alla lingua, tra cui traduzione, riepilogo, risposta a domande e completamento del testo. Dato lo stimolo o il contesto, il LLM può generare risposte linguistiche fluenti e coerenti che assomigliano a quelle umane. Continua a leggere

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