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患者心血管并发症的护理诊断
摘要本研究的目的是寻求Covid-19患者提出的主要心血管并发症，并确定与这些并发症有关的护理诊断。这是一项综合文献综述，是通过系统和严格的过程综合知识综合的一种，根据统计棱镜的建议回答以下问题的建议：在COVID-19患者和相关护理诊断中，哪些心血管并发症是什么？选择了四篇文章，回答了指导性问题，其中主要的心血管并发症是在其中提出的，将它们与Nanda-I分类学诊断有关，并提取了六项护理诊断，以指导护士帮助这些病例。关键字：护理诊断；新冠肺炎;心脏病学；心血管疾病；心血管护理。摘要本研究的目的是寻找受Covid-19的患者赠送的主要心血管并发症，并确定与这些并发症有关的护理诊断。这是一项综合文献综述，是通过Prisma Statment奖励来回答以下问题的综合过程的知识综合方法之一：受影响患者的心血管并发症是什么。由Covid -19和相关的护理诊断？关键字：护理诊断；新冠肺炎;心脏病学；心血管疾病；护理心血管。选择了四篇文章，回答了指导性问题，其中主要的心血管构造是在其中提出的，将它们与Nanda-I分类法的护理诊断有关，其中有六项护理诊断来指导护士。 div>总结本研究的目的是寻求受共同-19影响的患者提出的主要心血管并发症，并确定与这些并发症有关的护理诊断。 div>这是对文献的综合评论，这是通过系统和严格的过程综合知识的方法之一，是根据Prism Statment的建议来回答以下问题的：由Covid-19的患者中的心血管复杂性是什么？ div>选择了四个文章，回答了指导问题，其中主要心血管并发症是在其中提出的，将它们与有关
环境教育：关于使用数字工具来促进可持续性意识
摘要：最近，随着气候变化和环境影响的增加，可持续发展实践的关注增加了。鼓励可持续性意识的干预措施正在发展，因此通过教育来促进它们至关重要。在该领域进行的基于证据的研究表明，使用不同的数字工具来促进环境学习的增长，并提高学生之间的可持续性意识。按照Prisma方法，我们发现2013年至2023年之间发表的21篇文章表明，对在环境教育中使用数字工具以促进学习者的可持续性意识的兴趣。的发现表明，虚拟现实工具和气候变化主题是该研究领域最流行的。此外，结果显示了使用数字工具对学生对地球可持续性的关注的积极影响。
了解肠道微生物组在糖尿病和靶向肠道治疗学中的作用：系统评价
已经研究了肠道菌群，并继续是糖尿病代谢疾病的病理发展中的发展中。通过饮食变化的治疗，添加益生菌/益生菌等补充剂以及粪便微生物移植的影响可能与靶向营养不良的靶向变化有关。了解各种抗血糖药物（例如二甲双胍）的影响以及肺泡后手术对肠道微生物群多样性的影响。这些研究领域对于理解代谢和炎症机制的微生物水平上的糖尿病疾病进展的病理认知方面至关重要，这可能使更多地洞悉饮食前益元/益生菌补充剂作为糖尿病的潜在管理形式的作用，而在糖尿病中的潜在治疗形式，以及对更多的药物的发展，以及更多针对Microbiot abrade Microbiota的疾病的发展。肠道营养不良在糖尿病个体的肠道微生物变化机制中始终观察到，导致胰岛素敏感性降低和血糖控制不良。该系统审查是使用用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）2020 CHERLIST的首选报告项目进行的。，我们根据资格标准使用PubMed，Google Scholar和Science Direct数据库进行了文献搜索，并最终选择了14篇文章进行最终分析。评估叙事审查文章（SANRA）和PRISMA 2020 CHECTLIST的量表分别用于评估所选文章的横断面研究，传统文献评论和系统评价的质量。我们收集了2012年至2022年的论文，以进行本次审查。我们从数据库中收集了文章，例如这项研究，这些文章表明微生物群和糖尿病之间存在很强的联系。目的是评估和确定可能改变菌群并可能靶向胰岛素敏感性的任何饮食和治疗剂。本评论文章将讨论肠道菌群在糖尿病管理中的病理生理影响，以及各种肠道生物多样性疗法的影响，可以帮助逆转胰岛素敏感性。
机器学习在区分神经胶质瘤和原发性神经胶质瘤中的应用...
缩写：AI = 人工智能；AUC = 受试者工作特征曲线下面积；CNN = 卷积神经网络；ML = 机器学习；PCNSL = 原发性中枢神经系统淋巴瘤；PRISMA = 系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROBAST = 预测模型研究偏倚风险评估工具；TRIPOD = 个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告 胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤。1 胶质瘤的一个重要的鉴别诊断是原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL)，这是一种较少见但恶性程度极高的肿瘤。2 正确区分这些肿瘤实体对临床医生来说是一项重要的挑战，因为 2021 年 7 月 26 日收到；2022 年 1 月 31 日修订后接受。
社区健康流感疫苗成人（16 岁及以上）同意书
我已阅读或已解释过所提供的有关我将要接种的疫苗的疫苗信息表。我有机会提出问题，这些问题得到了满意的答复。我相信我了解接种疫苗的好处和风险，并要求将疫苗接种给上述我有权提出此请求的人。我已仔细、准确地阅读并回答了此表格上的问题。我了解不正确的信息可能会给我带来严重风险。我了解有关我的疫苗的免疫信息将报告给 SC 免疫登记处，以用于公共卫生目的。我特此免除并同意免除 Prisma Health、其董事会、医生、员工、志愿者、医务人员和代理人因本同意书而产生或声称产生、与本同意书有关的任何和所有责任、索赔或损害。
可解释人工智能 (XAI) 迷你课程简介
在第一篇论文“使用大型语言模型的人工智能体推理综述”中，作者为 XAI 应对快速发展的大型语言模型的可解释性挑战做出了贡献。人工智能体中大型语言模型的日益复杂和使用凸显了研究其推理能力的必要性。作者通过他们的论文旨在了解大型语言模型如何很好地支持对人工智能体有用的各种推理形式。为此，他们使用 PRISMA 和滚雪球法进行了系统的文献综述。他们在 82 篇论文中映射了推理主张和大型语言模型能力。本文的研究结果揭示了推理主张与用于验证它们的测试之间的不匹配，研究存在重大差距，尤其是在道德推理方面。
副型经牙性电神经刺激在儿童和青少年的单次症状遗传学治疗中的有效性：
背景：副型经牙性神经刺激（PTENS）是用于遗传性难治性一线治疗的一种治疗方法。本综述旨在评估PTEN在儿童和Ado lescents中治疗单次症状遗传（MNE）方面的有效性。方法：研究遵循系统（PRISMA）指南的首选报告项目。搜索是在以下数据库中进行的：MEDLINE（通过PubMed），Web of Science，Scopus，Central Cochrane库和物理疗法证据数据库（PE DRO）。选定的研究是随机临床试验（RCT）。使用“随机试验的偏见工具的风险”和“偏见可视化的风险”用于分析偏见的风险。结果：在选定的624项研究中，有四个RCT符合条件。三个包括146个孩子
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人工智能诊断儿童发育迟缓
摘要。营养不良导致儿童发育迟缓仍然是全球关注的问题，世界卫生组织 (WHO) 报告称，2020 年儿童发育迟缓的患病率为 22%，超过了该组织设定的 20% 的最高限值。多项研究已利用人工智能 (AI) 来诊断、预测和规划发育迟缓儿童的营养。然而，缺乏对直接发育迟缓诊断的研究，这可以使那些负担不起带孩子去医疗专业人员那里进行定期检查的父母受益。本研究旨在回顾先前关于发育迟缓的研究和诊断该病症的常用算法。本研究遵循系统综述流程，采用 PRISMA 协议选择优质研究文章。本系统综述的结果有望促进开发更多的发育迟缓诊断系统，以协助父母和医护人员。