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若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害

ロンドン(それはボルトワイズ) - 現在の研究は、青年の精神疾患を予測するための決定的な要因としての睡眠障害の重要性を強調しています。 11,000人以上の若い参加者を含む思春期の脳および認知発達(ABCD)研究からのデータの包括的な分析は、睡眠障害が将来の精神疾患の最も影響力のある予測因子である可能性があることを示しています。この知識は、ストレスの多い子供時代の経験と家族の健康歴の予測力を超えています。興味深いことに、イメージング手順によって得られたような神経生物学的データは、予測力の改善に寄与しませんでした。 ここ数十年で、医学は以前の多くの致命的な病気の治療と治癒に大きな進歩を遂げてきました。結核、肺炎、ポリオなどの病気は、医療および医薬品のブレークスルーのおかげで治療可能またはほぼ根絶されています。これらの成功は、精神疾患を含め、治療が依然として困難な病状に焦点を当てています。 精神疾患の予防はますます重要になっています。リスクオペラの早期識別により、良い時期にサポートを提供し、長期的な影響を最小限に抑えることができます。したがって、科学者は、誰が精神障害を発症する可能性が高いかを予測するための信頼できる方法を探しています。 新しい研究では、エリオットD.ヒルと彼の同僚は、心理社会的および神経生物学的データに基づいた精神疾患のリスクを予測するための機械学習モデルを開発しました。研究者は、米国の大規模な縦断プロジェクトであるABCD研究の11,000人以上の参加者のデータを使用しました。参加者は9歳から15歳で、録音の1〜3年後に観察されました。 参加者はさまざまな心理社会的レビューを完了し、磁気共鳴画像診断(MRI)を受けました。研究者は、収集されたデータに基づいて将来の精神医学的リスクを予測するために、いくつかの機械学習モデルを訓練しました。参加者の現在の症状に基づくモデルは、翌年以内に精神疾患のリスクの高いカテゴリにどの若者が渡すかを予測することに特に正確でした。 この研究の著者は、簡単にアクセスできる心理社会的アンケートに基づいているAIモデルは、将来の精神医学的リスクを効果的に予測し、介入の潜在的な目標を示すことができると結論付けています。これは、臨床的意思決定援助システムのAIベースの心理的健康スクリーニングに向けた有望なステップです。 この研究は、メンタルヘルスの危険因子の科学的理解と、早期リスクをどのように評価できるかを拡大しています。ただし、結果は統計的コンテキストに基づいており、因果関係に関する声明を許可しないことに注意することが重要です。 Ki-Morning Newsletter「Der Ki News Espresso」と最終日の最高のAIニュースを備えた広告なしで無料で無料で無料で入力してください。 青年の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害(写真:dall-e、boltwise) 編集チームへの追加と情報de-infoへの電子メール[at]それはboltwise.de。 AI生成されたニュースやコンテンツが発生した場合、AIの幻覚をめったに除外できないため、メールでの誤った情報と誤報を連絡してお知らせください。メールの記事の見出しに名前を付けることを忘れないでください: 「若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害」。 #若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害

若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害

ロンドン(それはボルトワイズ) – 現在の研究は、青年の精神疾患を予測するための決定的な要因としての睡眠障害の重要性を強調しています。

11,000人以上の若い参加者を含む思春期の脳および認知発達(ABCD)研究からのデータの包括的な分析は、睡眠障害が将来の精神疾患の最も影響力のある予測因子である可能性があることを示しています。この知識は、ストレスの多い子供時代の経験と家族の健康歴の予測力を超えています。興味深いことに、イメージング手順によって得られたような神経生物学的データは、予測力の改善に寄与しませんでした。

ここ数十年で、医学は以前の多くの致命的な病気の治療と治癒に大きな進歩を遂げてきました。結核、肺炎、ポリオなどの病気は、医療および医薬品のブレークスルーのおかげで治療可能またはほぼ根絶されています。これらの成功は、精神疾患を含め、治療が依然として困難な病状に焦点を当てています。

精神疾患の予防はますます重要になっています。リスクオペラの早期識別により、良い時期にサポートを提供し、長期的な影響を最小限に抑えることができます。したがって、科学者は、誰が精神障害を発症する可能性が高いかを予測するための信頼できる方法を探しています。

新しい研究では、エリオットD.ヒルと彼の同僚は、心理社会的および神経生物学的データに基づいた精神疾患のリスクを予測するための機械学習モデルを開発しました。研究者は、米国の大規模な縦断プロジェクトであるABCD研究の11,000人以上の参加者のデータを使用しました。参加者は9歳から15歳で、録音の1〜3年後に観察されました。

参加者はさまざまな心理社会的レビューを完了し、磁気共鳴画像診断(MRI)を受けました。研究者は、収集されたデータに基づいて将来の精神医学的リスクを予測するために、いくつかの機械学習モデルを訓練しました。参加者の現在の症状に基づくモデルは、翌年以内に精神疾患のリスクの高いカテゴリにどの若者が渡すかを予測することに特に正確でした。

この研究の著者は、簡単にアクセスできる心理社会的アンケートに基づいているAIモデルは、将来の精神医学的リスクを効果的に予測し、介入の潜在的な目標を示すことができると結論付けています。これは、臨床的意思決定援助システムのAIベースの心理的健康スクリーニングに向けた有望なステップです。

この研究は、メンタルヘルスの危険因子の科学的理解と、早期リスクをどのように評価できるかを拡大しています。ただし、結果は統計的コンテキストに基づいており、因果関係に関する声明を許可しないことに注意することが重要です。

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若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害
青年の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害(写真:dall-e、boltwise)

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#若者の精神疾患の重要な指標としての睡眠障害

執筆者について: nipponese

Nipponese News編集部は、国内外のニュースを日本語で分かりやすくお届けします。