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社会关怀中的艰难对话
拥有社会关怀生活经验的人们普遍认为，温暖、真诚和同理心是他们最看重专业人士的品质（Beresford 等人，2008 年；TLAP，nd）。Beresford 等人（2008 年）的研究发现，人们认为互惠、灵活性和直言不讳尤为重要。如果谈判是真诚的而不是虚假的，那么通过冲突也可以建立关系（Kleipoedszus，2011 年）。在一个高度依赖沟通的职业中，从业者及其支持的人可以从获得探索情感深度的许可和机会中受益。如果没有适当的关注，实践中的情感因素将仍然存在但未经审查，可能会影响结果。完全脱离方程式（Myers，2008 年，第 205 页）。
“难以治疗”的类风湿性关节炎
摘要 欧洲风湿病协会联盟最近对难治性 (D2T) 类风湿性关节炎 (RA) 进行了定义并提出了管理中需要考虑的要点。本综述总结了最新指南中所依据的 D2T- RA 关键概念。D2T-RA 的主要特征是至少两种不同作用机制的生物/靶向合成抗风湿药 (DMARD) 治疗失败，且有活动性/进展性疾病的证据。然而，进展性疾病的基础不仅限于明确的炎性关节病理，还包括治疗周期的更广泛因素，例如合并症、肥胖和纤维肌痛。这意味着 D2T-RA 包含一个异质性人群，其中一部分表现出真正的治疗难治性疾病。然而，管理中需要考虑的要点强调了在进一步改变治疗方法之前检查是否存在炎性病理的重要性。本综述建议在定义 D2T-RA 时进行更多考虑，识别 D2T 特征并在 D2T-RA 状态发展之前进行干预的潜在价值，以及需要有针对性合成 DMARD 在该人群中的真实世界证据，以便与最近的试验数据进行比较。最后，本综述询问 D2T-RA 的存在是否意味着从一开始就无法有效治疗，以及是否需要药物和非药物管理方法来有效解决更广泛的 D2T-RA 人群。
预测 IRT 难度的解释力
等式 1 的群体性质在 AI 的许多领域都很方便，因为我们在选择要部署的系统之前通常会应用各种技术。所有这些被丢弃的次优系统都可以重新用于计算难度，正如我们将在本文中看到的那样。然而，使用系统群体也会带来一些风险。例如，如果群体包含一个不符合要求的系统（在简单实例上失败，在一些困难实例上成功），则可能导致非常不稳定的难度指标。如果我们只是计算一组系统对每个实例的平均误差作为难度的代理，可能会发生这种情况（Mart´ınez-Plumed 等人，2019 年）。几十年前提出了一种解决这个问题的方法，称为项目反应理论 (IRT)，其中难度是从项目（实例）和受访者（系统）矩阵中推断出来的，这使得符合要求的系统更具相关性。此外，IRT 给出了一个遵循正态分布的难度缩放指标，可以直接与系统的能力进行比较。然而，IRT 和其他难度指标都是从之前的性能结果中得出的，但不依赖于实例空间，因此我们无法预测新实例的难度。我们为这个重要问题提出了一个相对简单的解决方案：以问题特征作为输入、以难度作为输出来训练回归模型。本文涵盖了人工智能中的一系列问题，推导了它们的 IRT 难度，并为每个领域训练了一个回归模型——难度估算器，我们对其进行了系统性的评估。对于许多领域，根据 RMSE 和 Spearman 相关性，对 IRT 难度的估计非常好。我们在一系列应用上说明了这些难度模型的解释能力：
难治性胃肠道癌症的多细胞建模：当前的可能性与挑战
摘要：影响胃肠道系统的癌症非常普遍，其发病率仍在增加。其中，胃癌和胰腺癌的预后很差（存活率为 5-20%），被定义为难以治疗的癌症。这反映了对新治疗靶点的迫切需求以及个性化治疗的目标。作为确定靶点和测试治疗干预措施的先决条件，开发完善、可转化和可靠的临床前研究模型至关重要。本综述讨论了患者来源的类器官 (PDO) 和患者来源的异种移植 (PDX) 在胃和胰腺导管腺癌 (PDAC) 中的开发、优势和局限性。第一代和下一代多细胞 PDO/PDX 模型被认为可以在临床前环境中忠实地生成患者特定的化身，为这些难以治疗的癌症开辟新的治疗方向。令人兴奋的是，PDO 与免疫细胞或基质细胞共培养、芯片类器官模型和人源化 PDX 等未来机会是一个全新领域的基础，可提供接近人类的模型。这些工具可用于了解癌症异质性，这对于铺平更多肿瘤特异性疗法的道路以及提高患者生存率至关重要。
在儿童和青少年精神病学中使用 ERP 进行认知评估：困难和机遇
事件相关电位 (ERP) 是研究儿童和青少年认知功能最广泛使用的工具之一 (Bhavnani 等人，2021 年)。各种各样的神经心理学测试已经在基于计算机的模型上实施并与 ERP 相结合 (Ghani 等人，2020 年；Kutas 等人，2012 年；Reinvang，1999 年；Seer 等人，2016 年)。ERP 的测量方法是多次传递某一类事件，然后取信号平均值 (Duncan 等人，2009 年；Luck，2012 年)。ERP 允许以高时间分辨率研究认知过程的序列：早期波（刺激开始后 100 毫秒内）称为“感觉”成分，而后期产生的 ERP 反映更高阶的信息过程 (Sur and Sinha，2009 年)。理解、遵循指令和集中注意力的能力是进行许多神经心理学测试所需的技能（Howieson，2019）。因此，使用 ERP 对发育异常的儿童和青少年进行认知评估可能会遇到挑战（Brooker 等人，2019）。到目前为止，与 ERP 相关的研究主要集中在脑电图 (EEG) 分析方法的进步上（有关最新综述，请参阅（Bridwell 等人，2018）），很少关注数据收集，尤其是在弱势群体中。这项工作的目的是为认知 ERP 评估提供建议，这些建议可应用于儿童和青少年的诊断类别
困难的Sjögren病
舌下唾液合并•Schirmer 5 OD，4 OS•唾液流量：0.276 cc/5 min•WBC 3080•IgG 2005 mg/dl，多克隆•对SSA和SSB的抗体
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。