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1.
The Effects of Dose, Practice Habits, and Objects of Focus on Digital Meditation Effectiveness and Adherence: Longitudinal Study of 280,000 Digital Meditation Sessions Across 103 Countries.
J Med Internet Res
; 25: e43358, 2023 09 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37725801
2.
Using polygenic scores and clinical data for bipolar disorder patient stratification and lithium response prediction: machine learning approach.
Br J Psychiatry
; : 1-10, 2022 Feb 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35225756
3.
Association of polygenic score for major depression with response to lithium in patients with bipolar disorder.
Mol Psychiatry
; 26(6): 2457-2470, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32203155
4.
Suppressed activity of the rostral anterior cingulate cortex as a biomarker for depression remission.
Psychol Med
; : 1-8, 2021 Dec 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36762975
5.
Genetic comorbidity between major depression and cardio-metabolic traits, stratified by age at onset of major depression.
Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet
; 183(6): 309-330, 2020 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32681593
6.
Large-scale evidence for an association between low-grade peripheral inflammation and brain structural alterations in major depression in the BiDirect study
J Psychiatry Neurosci
; 44(6): 423-431, 2019 11 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31304733
7.
Using polygenic scores and clinical data for bipolar disorder patient stratification and lithium response prediction: machine learning approach - CORRIGENDUM.
Br J Psychiatry
; 221(2): 494, 2022 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35505515
8.
From multivariate methods to an AI ecosystem.
Mol Psychiatry
; 26(11): 6116-6120, 2021 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33981009
9.
Machine learning probability calibration for high-risk clinical decision-making.
Aust N Z J Psychiatry
; 54(2): 123-126, 2020 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31707786
10.
Combining Clinical With Cognitive or Magnetic Resonance Imaging Data for Predicting Transition to Psychosis in Ultra High-Risk Patients: Data From the PACE 400 Cohort.
Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging
; 9(4): 417-428, 2024 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38052267
11.
Exploring the genetics of lithium response in bipolar disorders.
Int J Bipolar Disord
; 12(1): 20, 2024 Jun 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38865039
12.
Cognitive improvement in patients with major depressive disorder after personalised multi domain training in the CERT-D study.
Psychiatry Res
; 330: 115590, 2023 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37984280
13.
Immunogenetics of lithium response and psychiatric phenotypes in patients with bipolar disorder.
Res Sq
; 2023 Jun 26.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37461719
14.
Exploring the genetics of lithium response in bipolar disorders.
Res Sq
; 2023 Dec 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38077040
15.
Prediction of Early Symptom Remission in Two Independent Samples of First-Episode Psychosis Patients Using Machine Learning.
Schizophr Bull
; 48(1): 122-133, 2022 01 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34535800
16.
Psychological training to improve psychosocial function in patients with major depressive disorder: A randomised clinical trial.
Psychiatry Res
; 300: 113906, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33853014
17.
Systematic misestimation of machine learning performance in neuroimaging studies of depression.
Neuropsychopharmacology
; 46(8): 1510-1517, 2021 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33958703
18.
Combining schizophrenia and depression polygenic risk scores improves the genetic prediction of lithium response in bipolar disorder patients.
Transl Psychiatry
; 11(1): 606, 2021 11 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34845190
19.
HLA-DRB1 and HLA-DQB1 genetic diversity modulates response to lithium in bipolar affective disorders.
Sci Rep
; 11(1): 17823, 2021 09 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34497278
20.
Recommendations and future directions for supervised machine learning in psychiatry.
Transl Psychiatry
; 9(1): 271, 2019 10 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31641106