XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System评价
已发表版本的引文（APA）：Popenici, S., Catalano, H., Mestic, G., & Ani-Rus, A. (2023)。人工智能系统评价
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架，遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤，进行系统的文献综述和文献收集设计，重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题：（1）人工智能时代高等教育的想象未来是什么？（2）哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系？（3）学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响？作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致，例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型（如 ChatGPT）的普遍访问，并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向，以恢复大学的主导地位，提高学生、学者和公众的高等教育质量。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
脑肿瘤研究体外方法的系统评价方法 (SAToRI-BTR)：制定评估质量的初步清单
背景 - 已经开发出多种人体体外方法，人们对这些研究解决与临床（人体）药物使用和肿瘤病理生物学相关的问题的潜力非常感兴趣。这需要就如何评估现有证据的强度（即质量和数量）和此类研究的人类相关性达成一致。SAToRI-BTR（脑肿瘤研究体外方法的系统方法审查）项目旨在确定相关的评估标准，以帮助使用体外方法规划和/或评估脑肿瘤研究。目标 - 确定评估体外脑肿瘤研究质量和人类相关性的标准；评估此类标准对该领域工作的高级科学家的普遍接受度。方法 - 第一阶段涉及通过以下方式确定评估体外研究的潜在标准：（1）对脑肿瘤研究人员进行国际调查；（2）采访科学家、临床医生、监管者和期刊编辑；（3）分析相关报告、文件和已发表的研究。通过对研究结果进行内容分析，制定了脑肿瘤体外研究质量评估的初步标准清单。第二阶段由专家小组（德尔菲法）审查标准。结果 - 第一阶段的结果表明，体外研究的审查方法和质量差异很大，需要改进报告标准。确定了 129 项初步标准；删除了重复和高度特定于上下文的项目，最终有 48 项标准供专家（德尔菲法）小组审查。37 项标准达成一致，从而形成脑肿瘤研究体外研究评估的临时清单。结论 - 通过系统地整理评估标准并对其进行专家审查，SAToRI-BTR 已为体外脑肿瘤研究评估提供了初步指导。计划进一步制定该指导，包括研究适应和传播脑肿瘤研究不同子领域以及更广泛的体外领域的策略。
信用评价23.08.2024-20240826100335.pdf
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对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
疼痛管理：系统评价
Miss。Trupti Kadam摘要：疼痛管理是医疗保健的关键方面，包括旨在减轻痛苦，改善生活质量和恢复功能能力的广泛治疗策略。本评论探讨了当前疼痛管理的格局，重点是最新进步，新兴疗法和多学科治疗方法。疼痛可以分为急性和慢性，由于其多因素性质，后者通常涉及生理，心理和环境因素。传统的镇痛药，包括非甾体抗炎药（NSAID），阿片类药物和对乙酰氨基酚，仍然是基础的，但由于对副作用，耐受性和成瘾性的关注而越来越受到审查。较新的药理学剂，例如神经性疼痛调节剂和靶向生物制剂，提供了具有更具体的作用机理和较少不良影响的有希望的替代方法。干预技术如神经阻滞，脊髓刺激和鞘内药物的递送在药物治疗不足时为患者提供局部缓解。此外，诸如认知行为疗法，物理疗法，针灸和正念实践等非药理方法在管理慢性疼痛方面也获得了关注，强调了整体护理。本综述还深入研究了个性化疼痛管理计划的重要性，遗传学在疼痛感知中的作用以及精确医学的持续发展。通过综合当前的研究和临床实践，本文旨在提供疼痛管理策略的全面概述，强调一种量身定制的，多面的方法的重要性，以满足当代医疗保健环境中疼痛患者的多样化需求。[1]关键字：镇痛技术，肌肉内；镇痛，患者控制的麻醉技术，硬膜外；疼痛，术后
癌症中聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂的比较疗效和安全性：系统评价和网络荟萃分析
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25323491 doi：medrxiv preprint
r e v i e w应用离散事件仿真模型用于COPD管理：系统评价
摘要：klebsiella spp。是普遍存在的革兰氏阴性细菌，通常存在于自然环境中，作为人类微生物群的一部分。克雷伯菌参与了许多疾病的发生和发展，有效的抗生素吸引了研究人员的注意。近年来，其多药耐药性，特别是对碳青霉烯和β-内酰胺抗生素，对临床治疗提出了重大挑战。因此，对克雷伯氏菌的抗性机制的全面理解，以及提高检测方法，对于有效控制耐药菌株的传播和指导个性化的临床治疗至关重要。本文系统地回顾了克雷伯氏菌的流行病学特征，抗性机制，检测方法和治疗策略，旨在为该病原体的临床管理提供新的见解。关键词：克雷伯菌，耐药性，检测方法，β-内酰胺，碳青霉烯
肠道微生物组对慢性肾脏疾病患者尿毒毒素减少的影响：系统评价和网络荟萃分析
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