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锌缺乏对复发性呼吸道感染患者免疫反应的影响 Barbosa 等。等
摘要本文回顾了目前关于锌缺乏对反复呼吸道感染患者免疫反应的影响的文献。使用 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库来选择文章，其中包含术语“锌缺乏症”、“免疫反应”和“复发性呼吸道感染”。该综述涵盖了最近研究锌缺乏与免疫参数变化（如细胞因子产生、巨噬细胞功能和淋巴细胞增殖）之间关系的研究。结论强调，补锌可以显著降低呼吸道感染的严重程度和频率，改善临床结果和患者的生活质量。然而，补充剂的生物利用度和安全性仍然是重要的挑战，需要更加个性化和基于证据的方法。关键词：锌缺乏症；免疫反应；复发性呼吸道感染。
耐药精神分裂症管理：药理学和心理社会策略的系统评价Yasmin azevedo barbosa，JoséAchi
精神分裂症是一种严重的精神疾病，经常患有抗精神病药，但有些患者对这些药物的反应不当，导致耐药治疗精神分裂症。本研究回顾了这种情况的管理，重点介绍了抵抗的定义和可用的治疗方法。根据特定标准确定对治疗的抵抗力，包括在两种适当的抗精神病药物治疗和症状持久性中失败。氯氮平被认为是耐药性精神分裂症患者的主要选择，由于可能的严重副作用，需要严格的监测。要开始使用氯氮平开始治疗，患者必须具有足够的血液计数，并且愿意遵循监测方案。除了氯氮平外，其他方法还可能包括心理社会疗法，在某些情况下包括电动疗法疗法（ECT）或其他药物。治疗的选择应适应患者的个人需求和治疗反应概况。简而言之，耐药精神分裂症的管理需要将药理和社会心理策略结合在一起，以提高治疗效果和患者的生活质量。关键词：精神分裂症；临床准则；折射率；社会心理疗法。
回顾镜像疗法对非杀伤性中风患者肌肉力量康复的有效性：文献回顾Adirson Barbosa
文章历史背景：中风仍然是长期残疾的重要问题之一。大多数中风患者由于上肢的麻痹而难以进行日常活动，导致日常生活（ADL）的活动受损和生活质量降低。本文献综述的目的是找出镜像治疗在非荷毛中风患者中的肌肉力量康复中的应用。方法：使用的方法是使用PubMed，Science Direct和Google Direct和Google Scholar的期刊数据库，其范围为2020 - 2024年的期刊数据库，其中包括关键词“镜像疗法”，“肌肉力量康复”，“肌肉力量康复”，“非毛发性中风”和中风，并获得了多达1276 Arcication。结果：根据标准搜索文章，并获得了9篇准备审查的文章。这些文章解释了镜像治疗在非诊断中风患者中的肌肉力量康复中的应用。结论：希望中风患者能够控制镜像疗法。
睡眠与肠道菌群之间的相关性：对健康的Fernanda de almeida barbosaFlores¶，Gabrielle Alves Ayala 2，Ralciane de Paula M
摘要目的：本综述旨在将有关睡眠与肠道菌群之间相关性的科学证据汇总在一起，并指出这两个因素之间的不平衡状态可能会影响人类健康。方法：为了构建本综述，使用科学和健康描述符（DECS），在2012年至2022年之间使用了Google Scholar，PubMed，Burf，Lilacs和Cochrane库数据库中存在的研究文章。结果：选择了与所有纳入标准相对应的9篇文章，介绍了过去十年中关于睡眠质量与人类肠道微生物群之间联系的证据，从而揭示了对健康感兴趣的主题，因为这一发现对于理解失眠症如何影响身体很重要。最终考虑：选定的文献表明睡眠与肠道菌群之间存在联系，并表明营养不良是几种非传染性，神经和精神病学慢性疾病（DCNT）的出现的主角。关键词：肠道菌群，睡眠，昼夜节律，健康
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
DNA提取通过研究性实验方法Boscolli Barbosa Pereira 1； EdimarOlegáriodeCamposJúnior1; ana Maria Bonet
简介缺乏内容上下文化，将学生推荐给严格的理论方法，这使教学过程变得困难（Krasilchik，2004年）。因此，处理与遗传学有关的问题，可以使学生可以通过将主题与日常情况相关联，使学生可以将主题与主题相关联。除了协会外，还可以按照PCNEM（全国高中课程参数）的建议，从理论实践的角度来考虑知识构建的重要性（巴西，2000年）。