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战斗机飞行员的团队合作：一项描述性研究 - DiVA 门户
摘要 团队合作的执行因领域和任务的不同而有很大差异。尽管团队及其运作方式存在相当大的多样性，但研究人员倾向于追求统一的理论和模型，而不论其领域如何。然而，我们认为有必要将理论模型翻译和改编到每个特定领域。为此，对战斗机飞行员进行了案例研究，并调查了在这种专业且具有挑战性的环境中如何进行团队合作，特别关注这些团队对技术的依赖。使用文献中有效团队合作的通用理论模型描述和分析了战斗机飞行员之间的协作。结果表明，需要特定领域的应用和修改，以便模型能够捕捉战斗机飞行员的团队合作。这项研究加深了对飞行员团队工作条件的了解，并为战术支持系统如何增强该领域的团队合作提供了设计启示。
一项关于中学教师对技术整合专业发展看法的描述性定性研究
数据收集................................................................................................................36 数据分析................................................................................................................37 有效性和可靠性......................................................................................................38 伦理考虑................................................................................................................40 假设................................................................................................................................41 局限性................................................................................................................................42 界定................................................................................................................................42 总结................................................................................................................................43
组织项目管理成熟度的竞争优势：澳大利亚的定量描述性研究
大豆是全球种子蛋白和油的主要来源，在种子中平均成分为40％蛋白质和20％的油。这项研究的目的是确定使用种子蛋白和油含量的定量性状基因座（QTL），该蛋白质和油含量利用跨平均蛋白质含量线构建的种群，PI 399084，PI 399084到另一个具有低蛋白质含量值的线，PI 507429，均来自USDA Soybeanbeanbeanebean soybeanbean soybeanbean soybeanbeanbean collection。在四年内，对重复的近交系（RIL）人群，PI 507429 X PI 399084进行了评估（2018-2021）；使用近红外反射光谱分析种子的种子蛋白质和油含量。使用测序使用基因分型重新列出了重组近交系和两个父母。总共12,761个分子标记物来自基因分型，通过测序，Soysnp6k Beadchip和来自已知蛋白质QTL染色体区域的选择的简单序列重复（SSR）标记来映射。在2号染色体上鉴定出一个QTL，该QTL解释了种子蛋白含量的56.8％的56.8％，种子油含量最高可达43％。15染色体上鉴定出的另一个QTL解释了种子蛋白质变异的27.2％和种子油含量变化的41％。这项研究的蛋白质和油QTL及其相关分子标记物将在繁殖中有用，以改善大豆的营养质量。
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
对学院学生的描述性定量探索期间的诺言学院学生大流行期间
摘要“诺言”一词用于被认为具有更高风险状况的学生，这不仅对学生有负面影响，而且对他们参加的高等教育机构也有负面影响。这项定量研究探讨了COVID-19病毒如何影响美国各种高等教育机构的学生人数，并发现在这一前所未有的学生类别和学生人口统计学时期，在这个前所未有的时期，在这个前所未有的时间里影响了学生。这项研究发现了承诺特征的学生的统计学意义，并介绍了有关成功所必需的行为，活动和工具的数据，围绕Covid-19的疑虑以及对高等教育因素的意见。的含义，包括对学生的承诺需求，社会流动性和建议的更深入的了解。本研究表明，有望的学生继续需要学术资源，也需要降低压力水平和负担大学的方法。关键字：Covid-19，高等教育危机，Promise
评估Chatgpt生成的常见疾病的鉴别诊断，具有非典型陈述：描述性研究
Kiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHDKiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHD
心肌炎症对定量心肌灌注的长期影响 - 描述性宠物/MR心肌炎
抽象目的是否导致可能影响心肌流动（MBF）的长期后遗症是否导致心肌炎症。我们旨在评估心肌炎症对定量MBF参数的影响，如13n- ammonia正电子发射断层扫描心肌灌注成像（PET-MPI）后期在心肌炎后期评估。方法至少在6个月后，在诊断和随访时进行了五十例心肌炎病史的患者进行了心脏磁共振（CMR）成像。节段MBF，心肌储备（MFR）和13n- ammonia擦伤，并记录了减少13n- ammonia保留的段，类似于疤痕。基于CMR，段被归类为遥控（n = 469），愈合（基线时炎症，但在随访时没有晚期gadolinium增强[lge]，n = 118），并疤痕（随访时LGE，n = 72）。此外，显然是愈合的段，但宠物的疤痕被归类为宠物不和谐（n = 18）。与遥远细分相比，的结果显示出更高的应力MBF（2.71 ml *min -1 *g -1 [IQR 2.18–3.08] vs. 2.20 ml *min *min -1 *g -1 [1.75–2.68]，p <0.0001），p <0.0001），mfr（3.78 [2.78 [2.83-4.79-9-3-3-3-3-3-3-6] [3.3-3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.6] [3.6] [3.3-6] 0.0001）和冲洗（休息0.24/min [0.18-0.31]和应力0.53/min [0.40-0.67] vs. 0.22/min [0.16-0.27]和0.46/min [0.32-0.63]，分别分别为p = 0.010和p = 0.021）。 虽然宠物不一致的细分与MBF和MFR的治愈段没有差异，但擦除量较高约30％（p <0.014）。 最后，通过PET-MPI诊断为10名（20％）患者，为肌肌疤痕，但没有相应的LGE。的结果显示出更高的应力MBF（2.71 ml *min -1 *g -1 [IQR 2.18–3.08] vs. 2.20 ml *min *min -1 *g -1 [1.75–2.68]，p <0.0001），p <0.0001），mfr（3.78 [2.78 [2.83-4.79-9-3-3-3-3-3-3-6] [3.3-3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.6] [3.6] [3.3-6] 0.0001）和冲洗（休息0.24/min [0.18-0.31]和应力0.53/min [0.40-0.67] vs. 0.22/min [0.16-0.27]和0.46/min [0.32-0.63]，分别分别为p = 0.010和p = 0.021）。虽然宠物不一致的细分与MBF和MFR的治愈段没有差异，但擦除量较高约30％（p <0.014）。最后，通过PET-MPI诊断为10名（20％）患者，为肌肌疤痕，但没有相应的LGE。结论在患有心肌炎史的患者中，从PET-MPI获得的心肌灌注的定量测量仍在改变最初受炎症影响的区域。
使用患者报告的结果指标的定量研究的反应转移结果：描述性系统评价
摘要目的本系统综述的目的是描述反应转移效应的流行率和幅度，用于不同的响应转移方法，人群，研究设计和患者报告的结果指标（PROM）s。方法在Medline，Psycinfo，Cinahl，Emahl，Embase，社会科学引文指数和论文和本次全球范围内进行了文献搜索，以识别2021年以前发布的Proms的纵向定量研究。根据报告的统计信息或手稿中所述，确定了每个响应转移效应（效应大小，R平方或受访者的百分比）。在两个分析级别（研究和效应水平），重新校准和重新定位/重新概念化/重新概念化以及不同的反应转移方法以及种群，研究设计和舞会特征下，总结了响应转移效应的流行和响应效果的幅度。进行了两次分析：（a）包括所有研究和样本，以及（b）仅包括无关研究和独立样本。150项研究的结果包括研究，130（86.7％）检测到了反应转移效应。在研究的4868效应中，793（16.3％）揭示了反应转移。可以确定105个研究（70.0％）的效应尺寸，总共有1130个效果，其中537（47.5％）导致响应转移的检测。效果大小差异很大，大多数重新校准效应大小（Cohen's D）在0.20至0.30之间，并且在整个特征中，重置重新定位/重新概念化效应的中位数较少超过0.15。从无关的研究中获得了相似的结果。结论结果引起人们对理解响应转移结果的理解的需求的关注：谁会经历响应变化，在何种情况下以及在哪些情况下？
患者对使用移动应用程序来支持心力衰竭管理的观点：定性描述性研究
使用微生物诱导的碳酸钙沉淀（MICP）技术可以改善粉质粘土的机械性能，而粘性米粉可以增强微型活性，提高CACO 3降水的转化率，并有助于提高土壤强度。通过添加不同的老化米米浆液和胶结液体，以及无限制的抗压强度测试和扫描电子显微镜分析固体样品，进行了MICP固化测试。研究了粘性稻糊的强度生长机制，结果表明，粘性的米浆可以改善微生物的酶促活性，即，微生物可以产生更多的尿素，可以使尿素分解尿素，并且随着尿布的量增加，促尿液的浓度会增加ic的浓度，并增加了ic的浓度。当添加的煮熟的大米浆液的浓度为5％时，土壤的不受限制抗压强度最大。此外，扫描电子显微镜分析表明，冷却的粘性米浆可以用作产生大量无效的含碳酸的桥梁。钙原子被连接在一起形成有效的碳酸钙，碳酸钙填充了整个土壤的孔，增加了土壤的紧凑性并大大提高了其宏观机械强度。