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原始文章使用身体康复来恢复与糖尿病有关
原始文章的使用物理康复用于恢复与糖尿病有关的高血压患者Mellitus Zoryana Koryn，Mykola Maistrugk。 Pavlyuk 4，Mykola Rudnichenko 5，Tetyana Chopyk 6，Olena Haiduk 7，Olga Andrichuk 8，Tetyana Shevchuk 9，Larysa Korobko 10 1解剖学系Antomy Antomy。乌克兰LVIV的物理文化大学2乌克兰Khmelnytskyi国立大学物理治疗系，乌克兰Khmelnytskyi，乌克兰3,4,5,6,6教育与体育，Khmelnytskyi国立大学，乌克兰尼特斯基伊斯基伊斯基伊斯基伊斯基伊斯基州教育部7.物理疗法和职业治疗，勒索克兰科夫国立大学，卢茨克，乌克兰9人类解剖学系，乌克兰·乌克兰·沃恩卡·纳恩切尔特，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克，卢茨克。学科和实验室诊断，乌克兰卢茨克，在线发布：2025年2月28日，接受出版：2025年2月15日doi：10.7752/jpes.20252。高血压和糖尿病经常发生，因为它们具有相似的危险因素，并且是代谢综合征的组成部分。这些疾病的合并症是心血管疾病的常见疾病和危险因素，即年龄增加的流行。目标。这项研究旨在通过定制的康复，旨在改善与糖尿病有关的高血压患者的健康。材料和方法。结果。这项研究涉及50名51.4±4.7岁的男性，被诊断出患有动脉高血压与2型糖尿病。参与者分为两个随机组（主要组和比较组）。所有受试者在参与之前均提供了知情同意。为主要组（mg，n = 30）制定了个性化的康复计划，而比较组（CG，n = 20）遵循标准建议进行恢复。在所有患者中评估了与碳水化合物代谢有关的血液参数（葡萄糖，MMOL/L;糖化血红蛋白（HBA1C，％）；胰岛素，µU/ML； HOMA指数，单位）。此外，测量脂质谱参数（胆固醇，MMOL/L;甘油三酸酯水平，Mmol/L;高密度脂蛋白（HDL），MMOL/L;低密度脂蛋白（LDL），Mmol/L; Mmol/L;非常低密度的脂蛋白（VLDL），MMOL/MMMOLEC（AI），MMMOLEC（MMOL）。还评估了由分数指数（％）评估的血压变化（MM HG）和心血管事件过早死亡的风险。与CG相比，量身定制的康复计划包括健康步行，游泳和diaphragragmagragmatic呼吸，导致高血压和糖尿病症状的减少更大。在MG中，收缩压降低了10.5％（P <0.05）。 观察到碳水化合物代谢参数的改善，包括葡萄糖水平降低46.1％，胰岛素水平降低了31.5％，HOMA指数下降了64.1％（p <0.01）。 分数指数显示Mg中过早心血管死亡率的风险降低了47.4％（p <0.01）。 结论。在MG中，收缩压降低了10.5％（P <0.05）。观察到碳水化合物代谢参数的改善，包括葡萄糖水平降低46.1％，胰岛素水平降低了31.5％，HOMA指数下降了64.1％（p <0.01）。分数指数显示Mg中过早心血管死亡率的风险降低了47.4％（p <0.01）。结论。HDL水平增加了48.0％（p <0.05），而脂质剖面有所提高，胆固醇降低了30.3％，LDL降低了35.1％，甘油三酸酯降低了33.8％，动脉粥样硬化指数降低了41.7％（P <0.01）。在CG中，遵循一般生活方式建议的患者仅显示葡萄糖（18.3％），HOMA指数（28.6％）和动脉粥样硬化指数（29.8％）（p <0.05）的降低。获得的结果表明，定制的康复计划包括健康步行，游泳和dia肌呼吸，对疾病进展并显着改善了健康。该研究支持在临床实践中实施此类计划，以增强高血压和2型糖尿病患者的心血管健康和代谢功能。关键字：健康步行，diaphragmatic呼吸，游泳，碳水化合物和脂质代谢，心血管系统。简介
欧洲轴向脊椎关节炎患者的第二和第三TNF抑制剂：切换原因的有效性和影响
1位法国旅行车的古斯塔夫·德伦医院； 2法国大学，法国里尔； 3纽芬兰圣约翰和加拿大拉布拉多的纪念大学内分泌学系医学系； 4荷兰莱顿莱顿大学医学中心医学微生物学系； 5 Muhimbili Health and Allied Sciences的Abbas Medical Center，坦桑尼亚达累斯萨拉姆； 6美国马萨诸塞州波士顿塔夫茨医学中心医学系； 7 LA PALOMA医院，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰加里亚； 8加拿大曼尼托巴省曼尼托巴省曼尼托巴大学传染病科医学系； 9美国达拉斯西南医疗中心整形外科部； 10美国南卡罗来纳州哥伦比亚市Prisma Health-Midlands医学系； 11 UT西南医疗中心，美国德克萨斯州达拉斯；瑞士苏黎世的巴尔格斯特大学医院12； 13斯洛文尼亚卢布尔雅那大学医学中心，大学医学中心医学中心；中国北京的14个糖尿病中心； 15荷兰阿姆斯特丹的阿姆斯特丹阿姆斯特丹UMC，阿姆斯特丹UMC，荷兰阿姆斯特丹的科。 16阿姆斯特丹运动科学，康复与发展，荷兰阿姆斯特丹； 17阿姆斯特丹感染和免疫，传染病，阿姆斯特丹，荷兰
最初发表于：罗斯，托马斯； Enriquez-Geppert，Stefanie； Zotev，Vadim；等Scharnowski，弗兰克；尼科尔森（Andrew A）； DRECH-SLER，RENATE（20
Sechenov第一莫斯科州立医科大学，俄罗斯，俄罗斯44杜克大学神经工程中心，杜克大学，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学，美国45，西部大学，西部大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省46，心理学系，心理学干预，行为干预，行为分析，行为和诺夫堡大学的行为分析和调节德国奥尔登伯格48磁共振研究中心（MRRC），放射学和生物医学成像系，耶鲁大学，纽黑文，美国康涅狄格州纽黑文49，维也纳医科大学，儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳，奥地利50 JARA-INSTIUTION MELECULAL SENUROSCIENT和NEUROIMIMIMIMANID（IN MELOCOLIGE），JUNICHANY IN MELOCOLICE及塞尔氏塞洛尼基市塞夫大学国际教师，希腊，希腊52 Clle Lab，CNRS，CNRS，UNICETITE'TOULOUSE'TOULOUSE'Toulouse Jean Jaures，Toulouse，法国，法国53心理学和神经科学学院55 55 Alpert医学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国56荷兰Eindhoven技术系56电气工程系57 Sagol Brain Institute，Wohl高级成像研究所，Sourasky Medical Center，Tel Aviv，以色列58 ISRAEL 58放射学和生物医学临床部，Neure Hevener，Neure Heady，Neure of Medicial，Neure of School，Neure of Medicine of Medicine of Medicial distrial of Medicine of Medicine of Medicine of Medicine School of Neel Havential School，U.9神经科学，瑞士日内瓦大学医院医院
最初发表于：Grossmann，Nico C； Schuettfort，Victor M； Pradere，本杰明； Moschini，Marco； Quhal，法哈德； Mostafaei，Hadi； Soria，Francesco
1泌尿外科，综合癌症中心，维也纳综合医院，奥地利维也纳医科大学； 2瑞士苏黎世大学医院泌尿外科系； 3德国汉堡汉堡大学医学中心泌尿外科系； 4法国旅游学院泌尿外科泌尿外科； 5瑞士卢塞恩卢泽纳·肯顿斯史克特的泌尿外科； 6沙特阿拉伯达马姆国王法哈德专家医院泌尿外科； 7基于证据医学的研究中心，伊朗的巴特里斯医学科学大学； 8意大利都灵都灵大学莫琳特医院泌尿外科系； 9日本冈山冈山大学医学院泌尿外科泌尿外科系； 10俄罗斯莫斯科塞海诺夫大学泌尿外科健康研究所； 11日本东京吉基大学医学院泌尿外科； 12男士健康与生殖健康研究中心，伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学科学大学； 13约旦大学约旦大学医院特种外科泌尿外科系； 14加拿大蒙特利尔健康中心泌尿外科泌尿外科的癌症预后和健康成果部； 15美国纽约州纽约市威尔·康奈尔医学院泌尿外科； 16美国德克萨斯州德克萨斯州西南部泌尿外科系； 17捷克共和国布拉格查尔斯大学第二学院泌尿外科； 18卡尔·兰德斯坦纳泌尿外科研究所，奥地利维也纳； 19欧洲泌尿外科研究基金会，荷兰阿纳姆
NGD低通及通行复合函数的原始理论用于设计无电感BP NGD集团电路
Blaise Ravelo 1，（成员，IEEE），Samuel Ngoho 2，Glauco Fontgalland 3，（高级会员，IEEE），Lala Rajaoarisoa 4，（成员，IEEE），Wenceslas Rahajandraibe 5 IEEE），Fayu Wan 1，（成员，IEEE），Junxiang GE 1，（IEEE副成员）和SébastienLalléchère7，（成员，IEEE）1电子和信息工程学院Nanjing信息科学与技术大学NANJING 210044，ELANGIED（APSIS 2 PARAGE），75017， Laboratory, Federal University of Campina Grande, Campina Grande 58429, Brazil 4 IMT Lille Douai, Research unit in computer science and automatic, University of Lille, 59000 Lille, France 5 Aix-Marseille Univ, Univ Toulon, CNRS, IM2NP, Electromagnetic Compatibility Laboratory, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65401, USA 7 Institut帕斯卡（Pascal
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
原始研究人工智能：评估Chatgpt在与Meta-Analysi进行系统评论时的表现
摘要简介人工智能（AI），尤其是诸如聊天生成预训练的变压器（CHATGPT）之类的大型语言模型，在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作，它本质上是时间密集型且需求细致的计划，严格的数据提取，彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用，但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选，全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较，后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性，灵敏度，特异性，积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果，ChatGPT的准确性为70.4％，灵敏度为54.9％，特异性为80.1％。在全文筛选阶段，准确性为68.4％，灵敏度为75.6％，特异性为66.8％。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据，在计算汇总的平均差异，95％顺式和异质性估计值（I 2分和tau平方值）方面达到了100％的准确性，对于大多数结果而言，tau-squared值的差异很小（范围0.01-0.05）。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性，但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力，同时还强调了对人类监督的需求，以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
还原星*D：使用患者级别的数据忠于原始Star*D研究方案
PREPRINT: This manuscript has not been certified by peer review Restoring STAR*D: A Reanalysis of Drug-Switch Therapy After Failed SSRI Treatment Using Patient-Level Data with Fidelity to the Original STAR*D Research Protocol Authors: Colin Xu, Thomas T. Kim, Irving Kirsch, Martin Plöderl, Jay D. Amsterdam, & H. Edmund Pigott Colin Xu, PhD职位：心理学机构助理教授：心理学与传播系，爱达荷大学托马斯·T·金（University of Idaho Thomas T.精神病学，心理治疗和心理学系；马里兰州的帕拉塞苏斯医科大学，奥地利，马里兰州的阿姆斯特丹：精神病学教授（名誉）机构：宾夕法尼亚大学H. Edmund Pigott，博士职位：临床心理学家机构：无通讯作者：Ed Sotookering：Ed Pigott：Ed Pigott，Phd，博士