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Ovid Therapeutics
您可以识别前瞻性的陈述，因为它们包含诸如“遗嘱”，“五月”，“信仰”，“打算”，“预期”，“预期”，“设计”，“先进”，“目标”，“搜索”，“期望”，“ Explays”，“ explive”，“ explivate”，“潜在”，“潜在”和类似的单词或类似的表达方式（以及其他表达式或其他表达式事件或其他情况）。
Ovid Therapeutics
You can identify forward-looking statements because they contain words such as “will,” “may,” “plan,” “believes,” intends,” “anticipates,” “design,” “advance,” “target,” “seek,” “expects,” “demonstrates,” “observe,” and “potential,” and similar expressions (as well as other words or expressions referencing future events, conditions or circumstances).
Ovid 中的六种搜索方式（高级搜索）
要进行此搜索：输入您知道的有关此文章的信息，如其期刊、卷、作者、出版年份、DOI 等。您不需要填写完整的引文，但输入的信息越多，搜索的准确性就越高。然后，一旦您点击搜索，您将获得按相关性组织的结果列表。如果 Ovid 能够在其收藏、CNU 图书馆或通过馆际互借找到该文章，则该文章将显示在结果的顶部。3) 搜索工具：此
MEDLINE (Ovid) 中使用的搜索策略示例
第 8 行使用布尔运算符 OR 组合对第一个概念（人口）的搜索。第 9 行使用 OR 组合对第二个概念（干预）的搜索。第 10 行使用 OR 组合对第三个概念（比较）的搜索。第 11 行使用 AND 组合第 8、9 和 10 行，以将结果缩小到仅引用所有三个概念的记录。在这种情况下，最终检索到的记录数为 653。需要检查这些记录的相关性并根据纳入/排除标准进行筛选。如果最终记录数太少或太多，您可能需要修改搜索词。但是，匹配数低也可能是因为关于您的主题的出版文献很少，特别是如果该主题属于新兴研究领域。
发布和阅读冲浪技术之间的协议
•机构希望就出版商提供的许可材料获得使用权； •各方以开放访问格式出版，以符合机构隶属的合格作者的指定既定科学期刊集合； •Surf一方面提供有关许可材料的使用权，另一方面为其用户提供机构； •所述中介服务与出版商和机构之间建立许可协议有关； •Surf与出版商安排有关折扣，上述使用权，提供访问权，许可管理以及付款的付款或机构付款借记的价格； •Surf and Publisher总结了当前的发布和阅读协议，当事方规定，在本协议附表C附表C中包括的《许可协议中规定的条件》中，已准备出版商，以授予有关许可材料和Surf的使用权，以便在本发布和阅读协议中执行指定的服务； •各方希望在三年内规范其合同关系； •冲浪代表本协议附表A中提到的机构行事。
Teriflunomide（Aubagio）：补充材料
通过搜索以下参考书目数据库来识别出版的文献：通过OVID和通过OVID进行MEDLINE。所有OVID搜索都是作为多文件搜索同时运行的。重复。搜索策略既包括受控词汇，例如国家医学图书馆网格（医学主题标题）和关键字。搜索概念是根据PICOS框架和研究问题的要素开发的。主要的搜索概念是Teriflunomide和放射学孤立的综合征。搜索了以下临床试验注册表：美国国立国家研究院
AUA/GURS/SUFU指南（2019年；修订2024）
用于告知本指南的系统审查是由Mayo诊所基于循证的实践研究计划的方法组进行的。该主题的范围以及用于制定指南陈述的最终系统审查的讨论与前列腺治疗面板后的尿失禁一起进行了。一名研究图书馆员在OVID MEDLINE（2000年至2017年12月21日），Cochrane Central对照试验登记册（2000年至2017年12月21日）和系统评价Cochrane数据库（2000年至2017年12月21日）进行了搜索。通过审查相关文章的参考列表来补充电子数据库的搜索。小组成员在2018年12月31日识别了其他参考。在2023年，通过AUA修正案进行了更新前列腺治疗指南后的尿失禁，在该过程中，审查了新发表的文献并将其整合到先前发布的指南中。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。
工作文件
通过搜索以下书目数据库来确定已发表的文献：通过 Ovid 搜索的 MEDLINE 和通过 Ovid 搜索的 Embase。所有 Ovid 搜索均作为多文件搜索同时运行。使用 Ovid 重复数据删除功能删除多文件搜索中的重复项，然后在 EndNote 中手动删除重复项。搜索策略包括受控词汇表（例如美国国家医学图书馆的 MeSH（医学主题词））和关键词。搜索概念是根据 PICOS 框架的要素和研究问题制定的。主要搜索概念是富马酸二甲酯和放射学孤立综合征。搜索了以下临床试验注册中心：美国国立卫生研究院的 clinicaltrials.gov、世界卫生组织的国际临床试验注册平台 (ICTRP) 搜索门户、加拿大卫生部的临床试验数据库、欧盟临床试验注册中心和欧盟临床试验信息系统 (CTIS)。
引用：Almubayyidh M，Alghamdi I，Parry-Jones AR等。用于院前检测的临床特征和新技术
摘要引言在没有常规成像技术的院前环境中检测脑内出血（ICH）可能会允许早期治疗减少血肿的扩张并改善患者的结果。尽管ICH和缺血性中风具有许多临床特征，但有些可能有助于将ICH与其他可疑的中风患者区分开。与临床特征结合使用，新技术可以进一步改善诊断。此范围审查旨在首先确定ICH的早期临床特征，然后确定新型便携式技术，这些技术可能会增强ICH与其他可疑的中风的区分。在适当且可行的情况下，将进行荟萃分析。方法范围审查将遵循Joanna Briggs Institute方法论的建议，以进行范围的评论以及用于系统评价的首选报告项目，用于系统评论和荟萃分析的扩展名，用于范围范围的评论清单。将使用MEDLINE（OVID），EMBASE（OVID）和Central（OVID）进行系统搜索。endNote参考管理软件将用于删除重复条目。使用Rayyan Qatar Computing Research Institute软件根据预先指定的资格标准筛选标题，摘要和全文报告。一位审稿人将筛选所有标题，摘要和全文报告，其中可能有符合条件的研究，而另一位审阅者将独立筛选所有标题，摘要和全文报告的20％。冲突将通过讨论或咨询第三次审阅者解决。结果将根据范围评论的目标以及叙事讨论来制表结果。伦理和传播伦理批准不需要本次审查，因为它仅包括已发表的文献。结果将发表在科学会议上的开放式访问，同行评审期刊上，并构成了博士学位论文的一部分。我们希望这些发现将有助于对可疑中风患者的ICH早期发现的未来研究。
使用机器学习预测截肢
截肢是针对多种医疗概率的不可逆的最后一线治疗。延迟截肢而有利于肢体的治疗可能会导致发病率和死亡率的风险增加。该系统评价旨在综合有关如何应用ML以预测截肢为结果的文献。OVID EMBASE，OVID MEDLINE，ACM数字图书馆，Scopus，Web of Science和IEEE Xplore从Inception到2023年3月5日进行了搜索。1376年的研究被筛选；包括15篇文章。在糖尿病流行中，模型的范围从次级最佳到出色的性能（AUC：0.6-0.94）。在创伤患者中，模型具有强大的表现（AUC：0.88-0.95）。在接受其他病因的截肢的患者中（例如：烧伤和周围血管疾病），模型的性能相似（AUC：0.81–1.0）。发现许多研究的偏见风险很高，这通常是由于样本量较小。总而言之，已经成功地开发出了多个机器学习模型，这些模型有可能优于传统的建模技术和前瞻性临床判断，以预测截肢。需要进一步的研究来克服当前研究的局限性并将适用性带入临床环境。