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高通量机器学习和实验验证揭示了极端紫外探测器的巨大响应性锌饮食摄入与便秘之间的关联
结果：在这项研究中的3,643个人中，有270（7.41％）有慢性便秘诊断。根据经过全面调整的多种逻辑回归分析，饮食锌摄入量的增加与便秘的发病率降低有关（OR = 0.78，95％CI：0.68-0.89），其显着性在P <0.05。考虑了几个因素，与参考组相比（第一三静脉）相比，第三三位数的优势比为0.85（0.74，0.98），统计显着性为p <0.05。此外，亚组分析在大多数群体中没有相关性，而在男性和饮酒者，尤其是男性和饮酒者中发现了一定的负相关性。总而言之，这项研究发现锌消耗与慢性便秘的患病率之间存在负相关。需要深入的前瞻性研究来充分检查锌对慢性便秘的长期影响。
开创AI研究揭开了肠道健康与思想之间的神秘联系
名誉教授Roustem Miftahof博士于1980年获得了喀山医学研究所的荣誉，并于1980年获得了喀山医学研究所的荣誉，数学数学学士学位和网络网络学学士学位，并于1981年获得Kazan联邦大学的荣誉。后来他在1989年获得了技术科学博士学位。在他的杰出职业生涯中，麦法霍夫博士在北美，欧洲，中东和远东地区曾担任过各种学术职务。他还曾担任阿斯利康（Astrazeneca）的顾问，并在爱荷华大学医院和诊所工作。目前，他专注于脑刺轴的数学建模。Miftahof博士撰写了八本书，16个书籍和150多个科学出版物。他的研究专业知识在于复杂生物系统的计算生物学，生物力学和数学建模。
迈向研究工作中能量转移的中间实践
可持续人机交互 (SHCI) 领域将环境问题添加到交互系统的设计中，无论是在制造还是使用过程中 [11]。为了让用户意识到他们的行为对环境的影响，生态反馈界面会感知并提供关于这些行为的相关信息 [6]，例如：消耗的资源、产生的废物或资源状态。然而，Bremer 等人 [2] 指出，SHCI 参与者面临着以个人为中心的方法的局限性和批评，现在正转向影响团体或社区的方法。这样，以实践为导向的方法通过嵌入交互以及专业知识、规范和期望为团体和社区提供了设计框架 [1]。这种方法可以应用于能源使用问题 [1]。由于可再生能源的可用性是可变的并且没有有效的存储能力，转移能源需求是一种最大限度地利用可再生能源而不是不可再生能源的方法。为了支持住宅用户转移能源使用，Brewer 等人[3] 确定了三个挑战，这些挑战与用户对转变的理解、转变必须发生的时刻的定义以及可再生能源可用性的不可预测性有关。因此，设计转变实践具有挑战性，缺乏方法和流程。尽管无法解决所有实践方面（例如文化或政治），但我们表明，通过任务模型进行建模和分析任务可以通过识别潜在的苛刻任务并跟踪从当前实践任务到未来实践任务的实践转变来改进实践设计过程。
引用：Amir Mohammadamini。比较男性运动员和非运动员的污染痴迷水平。医学护理杂志和
引用：Amir Mohammadamini。比较男性运动员和非运动员的污染痴迷水平。医学护理与健康评论杂志2（1）。https://doi.org/10.61615/jmchr/2025/jan027140127
估计的脉搏波速度与糖尿病肾脏疾病的患病率之间的独特关联：一项横断面研究
糖尿病（DM）已成为21世纪的重要公共卫生问题。预测表明，到2045年，全球将有7.832亿糖尿病患者。仅在中国，糖尿病人口达到了1.16亿，使其成为世界上最高的，占2型糖尿病（T2DM）占病例的90％[1]。在T2DM的各种并发症中，糖尿病肾脏疾病（DKD）是最普遍的微血管并发症之一。它已成为全球终末期肾脏疾病的主要原因，显着提高了受影响个体过早死亡的风险，在T2DM患者中的发病率为30％-40％[2]。因此，在T2DM早期阶段有效预测和减轻肾功能障碍是防止DKD发作和进展的关键策略。
经济增长与环境的相互作用
摘要 摘要 从历史上看，经济发展是以环境恶化为代价的。自 1980 年代以来，植根于新古典主义理论的新自由主义主导了主流经济思想。其结果是，经济增长导致环境恶化急剧增加。新自由主义对发展的建议体现在华盛顿共识和后华盛顿共识中，这些共识提倡贸易和外国投资自由化以及对市场机制的依赖。最终，新自由主义的目标是实现增长，而不考虑对环境的影响。中国是一个追求市场转型和新自由主义目标的经济体的例子。中国经济转型和增长对环境造成的严重影响表明了新自由主义的不可持续性。本文以中国为例，评估了传统的发展道路以及向促进环境可持续性的替代发展模式转型的必要性。
识别自然对话过程中行为与局部大脑活动之间的因果关系
准确描述自然对话中涉及的神经生理活动仍然是一项重大挑战。在本文中，我们探讨了自然对话过程中多模态对话行为与大脑活动之间的关系。由于功能性磁共振成像 (fMRI) 的时间分辨率以及记录的多模态信号的多样性，这具有挑战性。我们使用一个独特的语料库，其中包括在 fMRI 实验中记录的局部大脑活动和行为，当时几名参与者分别与人类和对话机器人进行自然对话。该语料库包括 fMRI 反应以及由同步原始音频及其记录、视频和眼动追踪记录组成的对话信号。所提出的方法包括第一步，从功能上明确的大脑区域中提取离散的神经生理时间序列，以及描述特定行为的行为时间序列。然后，应用机器学习模型根据提取的行为特征预测神经生理时间序列。结果显示，预测分数很有希望，并且在两种情况下（即人与人对话和人与机器人对话）的行为和功能性大脑区域活动之间存在特定的因果关系。索引词：多模态信号处理、自然对话、机器学习、人与人、人与机交互、功能性磁共振成像
韧性与积极心理健康之间的相关性
n今天快节奏的世界，无限机会和资源的可访问性使增长比以往任何时候都更具实现。但是，重要的是要了解快速增长通常会带来固有的风险，尤其是当它缺乏坚实的基础或受不可持续方法驱动时。取得了更快的成功，同样迅速下降的可能性越高。在从业务到个人品牌的各个领域都可以观察到这种现象，在这些领域，迅速扩展的压力会导致脆弱性。要说明，请考虑社交媒体的领域。虽然快速增长的总体概念广泛适用，但特定的例子在于通过利用误导或有争议的内容来实现高知名度或达到范围。这种类型的内容最初可能会吸引大量受众，从而导致指数增长。然而，曾经促成个人崛起的同一位听众可能会变成批评和消极情绪的来源，尤其是如果内容被认为是不真实的或不道德的。这可能会导致巨魔，公众反对和最终声誉下降。因此，该示例强调了不可持续的成功的脆弱性，并充当了关于优先级高于长期信誉的风险的警示故事。要驾驶这种动荡的环境，发展强烈的弹性意识至关重要。韧性充当保护性盾牌，使个人能够应对挑战，挫折和负面影响。通过培养这种特征，可以保持情感
2018 - 2022年间住院的COPD患者呼吸道合胞病毒感染的患病率
1个呼吸道romsg07@ucm.2 anailo04 @@ ucm。 valentin.hernandez@urjc.urjc.s，西班牙马德里28668； A.Jimenez mariancu@ucm.s（N.-C。）; josejamam@uucm.s（J。Z.-L）； dcara@ucm.s（D.-A。）; abodas@ucm.s（A.B.-P。）; Rodrijim@Salre。
基线上肢运动障碍水平与运动型慢性中风患者的运动障碍之间的关系
ABS道目标：研究基线上肢运动障碍水平与运动中风障碍水平的关系与低频重复经颅磁刺激（LF-RTMS）和常规康复治疗的慢性中风患者之间的关系。材料和方法：在这项回顾性研究中，根据基线FUGL-MEYER上肢运动障碍量表（FM-ul）分数，将48名慢性中风患者分为3个亚组：SE- VERE（n = 16），严重至中度（n = 15），以及中度到中间（n = 17）。比较组的运动增益（FM-ul的变化）。结果：在常规康复中，在所有统计学意义的运动中，在所有统计上显着的运动增长中，在上肢运动的所有级别上，从严重到中度到中型的统计级别[0.00（0.0）（0.0）（0.0），在常规康复中的静止恢复之前，立即进行了10次LF-RTMS治疗（总计12,000个脉冲，占休息运动阈值的90％）。 2.0（1.0至3.75），p = 0.002;和2.0（0.0至4.50），p = 0.006]。两组之间的运动增益在统计学上也有显着差异（p = 0.027）。严重的 - 中度和中度至中间组中的中值运动率显着大于严重组中的运动型（调整后的P值<0.05）。结论：这项研究的结果表明，不管上肢运动障碍的水平如何，LF-RTMS之后进行常规康复的LF-RTM可能会为慢性中风患者的上肢运动恢复。关键字：慢性中风；上肢运动障碍水平；低频重复经颅磁刺激；运动增益然而，应根据在上肢运动障碍的基线水平根据其基线水平对受试者分层的强大的对照试验中，应研究LF-RTMS在隔离中具有临床意义的效果。