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World File Search SystemCochran
对照试验的Cochrane Central登记册
描述：书目数据库，提供了高度集中的随机对照试验报告来源。记录包含作者列表，文章的标题，源，卷，问题，页码，在许多情况下，是文章的摘要（摘要）。它们不包含文章的全文。Cochrane小组维护和更新专业登记册，这些注册表是与该组相关的对照试验的集合。中央由这些专业登记册，从MEDLINE和EMBASE检索的相关记录以及通过手动搜索检索的记录（计划手动搜索期刊或会议记录，以确定所有随机对照试验和对照临床试验的报告）。Cochrane Collaboration合同合同，一家技术公司Metaxis合并了上面概述的来源的记录，并向出版商提供数据供稿。每月将新数据和更改的数据交付给发布者。
欧罗巴快船磁力仪吊杆部署：首次观察行星际磁场中的航天器磁场。CJ Cochrane 1 , S.
简介：美国宇航局的欧罗巴快船号航天器于 2024 年 10 月 14 日从肯尼迪航天中心成功发射。它将在接下来的 5.5 年内巡航，然后到达木星系统，在那里它将多次飞越木卫二，以表征其地下海洋的宜居性 [1,2]。欧罗巴快船磁力仪 (ECM) 对于确定海洋的厚度和电导率至关重要 [3,4]。ECM 由三个三轴磁通门 (FG) 磁力仪组成，它们位于梯度仪配置的吊杆上。2024 年 11 月 5 日，在三个传感器均已通电并以高速率模式 (16 个样本/秒) 收集数据的情况下，8.5 米磁力仪吊杆成功部署。在这项工作中，我们展示了 ECM 在此期间对航天器场和行星际磁场 (IMF) 的首次观测。
第三Cochrane India candave aiims rishikesh_v6
坐落在喜马拉雅山脉和神圣恒河附近的宁静美景中，全印度医学科学研究所（AIIMS）Rishikesh在战略上建立了解决区域医疗保健差异的战略性。在Pradhan Mantri Swasthya Suraksha Yojna的第一阶段开幕，AIIMS Rishikesh成为了全印度医学科学研究所（All India Institute of Instute of India Sciences）（修正案）法案，2012年。我们的使命是提供全面的，以患者为中心的医疗保健服务，这些服务有效，有效，易于访问，可接受，公平并确定安全性。AIIMS RISHIKESH提供各种各样的医学，护理和联盟课程，并提供200多名教职员工指导这些活动。
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
ICMR-Cochrane会员中心
项目的任期和功能要求。在评估绩效，资金的可用性，功能要求之后，将在审查后进行进一步期间的延续 /扩展。任何或多个项目中任何项目位置的最高期限，休息或没有休息的期限应仅为三年。相关项目调查员，部门负责人和主持人研究所的负责人应对任何或多个项目中的任何项目都超过三年的任何项目人力资源地位，对延续 /扩展负责，并负责。
肝移植中的机器灌注（Cochrane 评论）
与单独 SCS 相比，HOPE 与以下临床相关结果的改善相关：移植物存活率（HR 0.45，95% CI 0.23 至 0.87；P = 0.02，I 2 = 0%；4 项试验，482 名接受者；高质量证据）、扩展标准 DBD 肝移植中的严重不良事件（OR 0.45，95% CI 0.22 至 0.91；P = 0.03，I 2 = 0%；2 项试验，156 名参与者；中等高质量证据）和 DCD 肝移植接受者临床显著的缺血性胆管病（OR 0.31，95% CI 0.11 至 0.92；P = 0.03；1 项试验，156 名接受者；高质量证据）。相反，NMP 与任何这些临床相关结果的改善无关。与 SCS 相比，NMP 与利用率提高有关（一项试验发现器官丢弃率降低了 50%；P = 0.008），但这种影响背后的原因尚不清楚。
Cochrane交汇处秋季2023 Detour Plan
eymard dela cruz / jun。< / div>26，23 / g：\ Project \ 27000 \ 27000 \ 27087_hwy1a-22_interim_interchange \ 02_CADD \ 20_DRAFTING \ 201_skethes \ 27087_SK253
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术