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研究文章通过网络药理学基于熵和随机步行的网络药理学研究文章
阿尔茨海默氏病（AD）是一种常见的神经退行性疾病，具有复杂的病原体，批准的药物只能缓解一段时间内AD的症状。传统中药（TCM）包含多种可以同时对多个靶标作用的活性成分。在本文中，提出了一种基于熵和随机步行的新型算法，并提出了异质网络（RWRHE）的重新启动，用于预测AD的活性成分，并筛选出AD的有效TCMS。首先，收集了CNKI（中国国家知识互联网）中包含20种来自AD药物评论的20种草药的TCM化合物，从不同的数据库中检索出它们的活跃成分和靶标。然后，分别基于不同方面和熵权重构建活性成分和目标的全面相似性网络。通过整合已知的活跃成分 - 目标关联信息和两个全面的相似性网络来构建全面的异质网络。随后，在异质网络上应用双随机步行，以预测主动成分 - 目标靶向关联。与AD相关的TAR-获取作为种子节点，在目标相似性网络上进行随机步行以预测Ad-Target关联，并推断和评分AD活性成分的关联。有效的草药和AD化合物根据其活性成分的分数筛选出来。通过机器学习和生物源头测量的结果表明，RWRHE算法达到了更好的预测准确性，前15位的活性成分可以作为预防和治疗AD，Danshen，Danshen，Gouteng和Chaihu的多目标药物，作为用于AD的有效TCM的有效TCMS，用于ADED ADED ADEND ADEDID ADED AD ADEDIDEND。
针对中国患者的单组荟萃分析
背景：骨肉瘤是一种比较少见的恶性肿瘤，青年人发病率高。酪氨酸激酶抑制剂的研发使骨肉瘤的治疗进入了新的阶段。阿帕替尼是一种特异性针对VEGFR2的酪氨酸激酶抑制剂，被越来越多地报道用于治疗骨肉瘤，且具有良好的疗效参数，但目前尚无关于阿帕替尼治疗骨肉瘤的系统分析。方法：进行单臂荟萃分析，系统检索截至2021年3月1日PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、CNKI和万方数据库发表的文献。按照卫生经济研究所（IHE）制定的20项检查表进行质量评价。进行双反正弦变换以稳定原始比值的方差。当I2>50%时，采用随机效应模型计算合并参数；否则采用固定效应模型。按照年龄和阿帕替尼剂量进行亚组分析。结果：本meta分析纳入11个研究，涉及356例中国骨肉瘤患者，中国患者口服阿帕替尼治疗晚期或转移性骨肉瘤的汇总客观缓解率（ORR）为0.27（95%CI=0.18～0.38），汇总疾病控制率（DCR）为0.57（95%CI=0.42～0.72），汇总中位无进展生存期（mPFS）和中位总生存期（mOS）分别为5.18个月（95%CI=4.03～6.33）和10.87个月（95%CI=9.40～12.33）。超过70%的不良反应为轻度，最常见的不良反应为手足综合征（HFMD），发生率为0.46（95%CI = 0.35 – 0.58），其次是高血压，发生率为0.40（95%CI = 0.29 – 0.51）。
引用：吴 C、徐 H、白 D 等。公众对人工智能在医疗保健领域应用的看法：定性综合集成。BM
摘要 目的 医学人工智能（AI）由于其便利性和创新性，已广泛应用于临床领域。然而，可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此，有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成，以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解，为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究：MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果，重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究，12篇符合纳入标准，因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础，包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示，公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧，其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角，本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI，同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。
咖啡因摄入和焦虑：荟萃分析
关于咖啡因摄入量和焦虑风险之间关系的研究结果仍然存在争议，因此我们进行了荟萃分析，以总结有关咖啡因摄入量与焦虑风险之间关联的证据。通过研究PubMed，Web of Science，Cochrane图书馆，Embase，CNKI，Wanfang Data，Sinomed和VIP从成立到2022年12月。三名研究人员通过文献独立筛选，提取数据，并根据预定的选择标准评估了纳入研究的质量，并评估了具有偏见评估工具的风险，用于Cochrane系统审查和分析横截面研究的质量研究质量评估工具。评估文献的质量后，使用Revman 5.4和Stata 12.0进行荟萃分析。从八篇文章中获得了数据，来自健康人群的八项研究中的14个研究中的546名参与者包括在咖啡因 - 焦虑分析中。随着用于评估焦虑的量表在文献中有所不同，我们选择了标准化的平均差异作为结果指标。在总体作用方面，荟萃分析的结果表明咖啡因摄入量增加了焦虑的风险[SMD = 0.94，95％Cl =（0.28，1.60），p <0.05]。结果证实，咖啡因摄入量与没有精神疾病的健康个体的焦虑风险升高有关，尤其是当摄入剂量大于400 mg时。After suspecting that dose size might be responsible for the heterogeneity by sensitivity analysis, we performed subgroup analysis according to dose size and found that low-dose caffeine intake moderately increased the risk of anxiety [SMD = 0.61, 95%Cl = (0.42, 0.79), p < 0.05], whereas high-dose caffeine intake had a highly significant increase in the risk of anxiety [SMD = 2.86，95％Cl =（2.50，3.22），p <0.05]。
性别差异是T2DM患者的糖尿病足溃疡的风险：荟萃分析
摘要将性别差异作为糖尿病足溃疡（DFU）的危险因素2型（T2DM）患者的危险因素。搜索了在线数据库，包括中国国家知识基础设施（CNKI），Wanfang，中国生物医学文学，PubMed，Embase，Web of Science和Cochrane图书馆。从数据库中访问了有关性别差异作为DFU的性别差异的回顾性和前瞻性研究，并通过Stata软件进行了分析。包括两项涉及4399名DFU患者的前瞻性和7项回顾性研究。结果表明是男性（奇数比（OR）= 1.74，95％置信区间，置信区间（CI）：1.55–1.96，p = 0.0001）在T2DM患者中是DFU的统计学意义风险因素。Other risk factors were the age of > 60 years (OR = 3.12, 95% CI: 2.16–4.49, p = 0.0001), smoking (OR = 4.32, 95% CI: 3.13–5.68, p = 0.0001), hypertension (OR = 2.18, 95% CI: 1.39–3.87, p = 0.0001), cerebrovascular event (OR = 2.16, 95％CI：1.88–3.98，p = 0.0001），冠状动脉疾病（OR = 1.16，95％CI：1.05–1.96，p = 0.0001），慢性肾衰竭（OR = 2.21，95％CI：1.54-2.79，P = 0.001），以及glycosylated HemogBiN（OR = 3.1C） 95％CI：2.27–4.43，p = 0.001）。此外，胰岛素治疗是男性DFU的保护因子（OR = 0.66，95％CI：0.38-0.93，p = 0.001）和女性（OR = 0.44，95％CI：0.27-0.83，p = 0.003，p = 0.003）T2DM患者。男性，年龄> 60岁，吸烟，高血压，冠状动脉疾病，慢性肾衰竭和HBA1C≥7是T2DM患者DFU的危险因素。对高风险组的定期筛查应进行早期检测和治疗。在将来的临床实践中应加强对这些风险因素的宣传和意识。
引用：Chen Y，Zhang Q，Peng W等。间充质干细胞的功效和安全性治疗感染Covid-19的患者：Syste
摘要介绍日期，尚无特定的抗病毒药物或疫苗来预防或治疗COVID-19大流行。间充质干细胞（MSC）治疗可能是一种有希望的治疗方法，可在关键病例中降低高死亡率。该方案是针对系统的综述和荟萃分析提出的，旨在评估MSC治疗对Covid-19患者的疗效和安全性。Methods and analysis Ten databases including PubMed, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), Chinese Scientific Journals Database (VIP), Wanfang database, China Biomedical Literature Database (CBM) and Chinese Biomedical Literature Service System (SinoMed) will be searched from inception to 1 December 2020.将包括所有已发表的随机对照试验，临床对照试验和符合预先指定资格标准的病例系列。主要结果包括不良事件的死亡率，发生率和严重程度，呼吸改善，呼吸器的天数，发烧持续时间，从轻度或中度到重度的进展率，改善严重症状，呼吸困难或呼吸困难，胸痛或压力的难度，言语或言语或运动的损失，实验室检查和CT的生物标志物和CT的变化。次要结果包括地塞米松剂量和生活质量。两位审阅者将独立执行研究选择，数据提取和偏见风险评估。数据综合将使用Revman软件（v.5.3.5）进行。如有必要，将进行亚组和灵敏度分析。建议评估，开发和评估系统的评分将用于评估证据的强度。道德和传播道德批准是不需要的，因为尚未收集任何患者或隐私数据。这篇评论的结果将在经过同行评审的期刊或学术会议演讲中传播。Prospero注册号CRD42020190079。
系统评价非糖尿病患者术后应激性高血糖相关危险因素的系统评价和荟萃分析
背景：系统评价非糖尿病患者心脏术后应激性高血糖的危险因素。方法：计算机检索CNKI、万方数据、VIP、SinoMed、PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library等数据库，采用RevMan 5.4和Stata 15.0软件对数据进行深入的meta分析。结果：本研究共纳入11645例心脏术后患者，包括8项病例对照研究和3项队列研究，共识别出18个危险因素。 Meta 分析结果显示，具有统计学意义的危险因素包括年龄 > 65 岁[OR (95%) (95% CI ) = 3.47 (2.61–4.32)]、女性[OR (95%) = 1.54 (1.34–1.76)]、心脏瓣膜和冠状动脉搭桥手术联合手术[OR (95%) = 1.82 (1.23–2.70)]、射血分数 < 40% [OR (95%) = 1.38 (1.17–1.63)]、心脏手术史[OR (95%) = 1.30 (1.06–1.59)]、心肌梗死[OR (95%) = 1.17 (1.05–1.31)]、高脂血症[OR (95%) = 0.76 (0.67–0.86)]、高血压[OR （OR（95%）= 1.12（1.03–1.22）]、抗凝药物[OR（95%）= 0.77（0.65–0.90）]、体外循环时间> 2 小时[OR（95%）= 20.26（17.03–23.48）]和体外循环史[OR（95%）= 1.24（1.09–1.41）]。结论：目前的证据表明，在接受心脏手术的非糖尿病患者中，术后应激性高血糖存在关键危险因素。这些因素有助于识别心脏手术期间发生围手术期应激性高血糖高风险的患者。该证据为医护人员制定非糖尿病患者围手术期应激性高血糖的预测管理策略提供了依据。然而，需要更多高质量的研究来解决当前研究的局限性。 PROSPERO 注册：CRD42024479215，https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=479215。
评估运动心理学中的脑电图神经反馈
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