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探索医学教育学习分析的变革潜力：系统评价
简介：学习分析（LA）已成为医学教育的有效工具，为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态，探索其应用，收益，挑战和未来的方向。方法：该研究是作为对医学教育中学习分析（LA）的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索：ProQuest，Scopus，Eric，Science，PubMed和ScienceDirect，没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录，这些记录在删除重复项后进行了筛选，留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后，选择了12项研究进行合成。结果：出现了LA应用程序的四个关键类别：课程评估，学习者绩效分析，学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力，可以增强学习经验，确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是，道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论：这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效，道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中，从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
独立医学教育征求建议书 (RFP)
• 解决社区肿瘤学在 ALK 阳性转移性非小细胞肺癌 (ALK+ mNSCLC) 患者的诊断、治疗和管理方面的教育差距。 • 通过有效管理不良事件（包括及时识别、剂量调整和其他创新策略）改善 ALK 抑制剂治疗的结果。 • 评估和管理与 ALK 酪氨酸激酶抑制剂 (ALK TKI) 相关的特定不良事件：例如体重增加、神经认知影响和其他重大不良事件。 • 通过学术中心专家和社区肿瘤学家之间的合作，增强 ALK 抑制剂的治疗管理策略。 • 为 ALK 抑制剂治疗做好准备，以评估耐受性并实施适当的治疗管理方案。 • 在 ALK 抑制剂治疗期间，优化多学科团队（包括药剂师、护士和其他相关医疗服务提供者）之间的协作和护理协调。
ABO血液组和RH因子与伊朗萨拉万人群中牙周疾病患病率的关联 柔性适体基于核仁素靶向癌症治疗方式：关注免疫疗法，放疗和光疗 比较PTSD和抑郁症的动物模型中海马蛋白质和TFEB蛋白水平 人工智能在医学教育中的整合 胶质母细胞瘤闯入；尝试新的东西 简要审查了基于纳米的药物输送系统的优势 砷对糖尿病患病率的影响 一项关于细菌病原体患病率和易感模式的回顾性横断面研究，在伊朗德黑兰的一家教学医院引起尿路感染 扩展并行过程模型对自我... 的影响 榛子及其废物产品 并发症和治疗早期2型糖尿病 使用混淆矩阵和Matthews相关系数评估机器学习在预测住院的Covid-19患者死亡率中的应用 Chrysin与阿霉素的组合作用，5- ... 维生素C 苏丹患者的细胞因子特征在卡萨拉州，苏丹东部 姜黄素作为天然治疗剂 肠道微生物组产生的TMAO的潜在作用
这项描述性分析横断面研究于2022年在萨拉万（Saravan）和伊朗萨拉万（Saravan）的血液输血组织进行。通过功率分析确定了368名参与者的样本量，以检测ABO血型和RH系统之间牙周疾病患病率的统计学上显着差异。假设中等效应大小（Cohen的W = 0.3），α水平为0.05，功率为80％，所需的样本量的计算约为320。为了说明潜在的数据丢失并确保足够的亚组表示，特别是对于RH阴性组，最终样本量增加到368名参与者。此调整确保了足够的能力来比较牙周疾病患病率
独立医学教育征求建议书 (RFP)
• 就需求评估所用的指标而言，描述贵组织将如何确定目标群体的差距是否得到解决。确定贵组织预计用于做出决定的数据来源。描述贵组织预计如何收集和分析数据。解释用于控制本项目之外的其他因素的方法（例如，使用对照组或与基线数据进行比较）。根据目标受众量化本项目预期的变化量。描述贵组织将如何确定目标受众是否充分参与了项目。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
本科医学教育（UME）医生...
1。确定有T2DM风险的患者，并选择适当的筛查策略。2。使用当前标准诊断DM。3。与患者讨论生活方式在糖尿病治疗和预防并发症中的重要性，尤其是运动，营养和避免烟草的作用。4。为T2DM患者提出了初始治疗计划，并确定主要的药物副作用。5。描述了特定糖尿病患者的推荐靶标（血糖控制，脂质，血压）。6。识别潜在并发症（例如视网膜病，肾病，周围神经病，自主神经病）7。为T2DM患者提出了一项监视计划，包括流量表和/或电子记录的作用，并确定最终器官损伤。9。腹泻
亚太医学教育会议（...
作为会议主席，我很高兴邀请医疗保健行业的一群医疗保健专业人员，教育工作者，研究人员和专家聚集在一起，以探索和讨论培训整体医疗从业者的重要主题。在我们快速不断变化的医疗保健领域中，对医疗保健的更全面和综合方法的需求从未如此明显。本次会议的重点是促进对有助于可持续健康的多维方面的深入了解，而教育工作者通过创造学习者有利的培训环境来实现这一目标，在实现这一目标方面发挥了重要作用。我希望会议能够实现深入的讨论，分享创新的方法，并探索实践策略来开发可以应对我们时代复杂健康挑战的医疗保健从业人员。
研究生医学教育中的生成人工智能
生成人工智能（Genai）正在迅速改变包括医疗保健和教育在内的各个部门。本文探讨了Genai在研究生医学教育（GME）中的潜在机会和风险。我们回顾了现有文献，并就Genai如何影响GME提供了评论，包括五个关键机会领域：电子健康记录（EHR）减少工作量，临床模拟，个性化教育，研究和分析支持以及临床决策支持。然后，我们讨论了重大风险，包括对AI生成的内容的不准确和过度依赖，对真实性和学术完整性的挑战，AI输出的潜在偏见以及隐私问题。随着Genai技术的成熟，它可能会在GME的未来中发挥重要作用，但应通过对其收益和局限性的透彻理解来指导其整合。
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：本研究报告了Yacon抗糖尿病活动的潜力（Smallan
简介：糖尿病（DM）是一种慢性疾病，具有自由基和碳水化合物 - 水解酶在其进展中起关键作用。Yacon或Smallanthus sonchifolius（poepp。）H.ROB是一种低糖作物，已显示出有希望的生物活性。这项研究旨在探索Yacon Tuber提取物（YTE）的抗糖尿病和抗氧化潜力。Methods: YTE's antioxidant and enzyme inhibitory activities were assessed using 2,2-diphenyl- 1-picrylhydrazyl (DPPH) at concentrations of 6.25, 12.5, 25, 50, 100, 200 µg/mL, hydrogen peroxide (H₂O₂) scavenging activity at 12.5, 25, 50, 100, 200, 400 µg/mL, 3-乙基苯甲噻唑啉-6-磺酸（ABT）和铁降低抗氧化能力（FRAP），在1.56、3.13、6.25、12.5、25、25、50 µg/ml。抑制α-淀粉酶，α-葡萄糖苷酶（6.25、12.5、25、50、100、100、200 µg/ml）和葡萄糖6-磷酸酶（G6Pase）（5.51，11.03，22.6，22.6，22.6，44.12，44.12，844.12，88.24，176.47 g/ml）。植物化学分析确定了关键的生物活性化合物，并确定了IC₅₀值以量化YTE的抗氧化剂和抗糖尿病电位。结果：YTE包含类黄酮，萜类，三萜和酚类化合物。与其他浓度相比，它在200、50、400和50 µg/ml的DPPH，ABTS，H₂O₂和FRAP测定中显示出最高的抗氧化活性（P <0.05）。在DPPH，H₂O₂和ABTS分析中，IC₅₀值分别为105.77μg/ml，726.64μg/ml和61.03μg/ml。以50 µg/ml的速度为338.68μm/μgfe（II）。yte还抑制了174.95μg/ml，222.17μg/ml和112.51μg/mL的IC₅₀值的α-淀粉酶，α-葡萄糖苷酶和G6Pase。结论：YTE表现出显着的抗氧化特性，并抑制了碳水化合物 - 水解酶，表明其作为抗糖尿病剂的潜力。