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计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
医学中基于深度学习的面部图像分析...
摘要简介深度学习技术正在在医学研究中获得动力。证据表明，深度学习在图像识别和分类方面具有优势，例如在检测人们的医疗状况中的面部图像分析。尽管有积极的发现可用，但对医学环境中基于深度学习的面部图像分析的最新面貌知之甚少。为了考虑患者的福利和实践的发展，需要及时了解基于深度学习的面部图像分析所面临的挑战和机会。为了解决这一差距，我们旨在进行系统的审查，以确定医学研究中基于深度学习的面部图像分析的特征和影响。从这项系统的审查中获得的见解将为特征，挑战以及在疾病检测，诊断和预后应用的基于深度学习的面部图像分析中提供急需的理解。方法数据库，包括PubMed，Psycinfo，Cinahl，Ieexplore和Scopus，将在2021年9月以英文发表的相关研究搜索。标题，摘要和全文文章将被筛选以识别合格的文章。还将对随附文章的参考列表进行手动搜索。采用了系统评价和荟萃分析框架的首选报告项目来指导系统的审查过程。两位审稿人将独立检查引用并选择包含的研究。差异将通过小组讨论解决，直到达成共识为止。将根据本研究中采用的研究目标和选择标准提取数据。道德和传播作为研究是进行系统审查的协议，不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物和会议演讲来传播。Prospero注册号CRD42020196473。
引用：Cooray SD，Boyle JA，Soldatos G等。开发和验证临床预测模型的不良怀孕结果
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）是一种常见但高度异质的疾病。能够计算出患有GDM的个体女性的不良怀孕结局的绝对风险，这将使预防性和治疗性干预措施可以在高危妇女中以不必要的护理而在低风险中保留妇女。针对GDM（个人GDM）研究女性的风险分层护理的预测将开发，验证和评估GDM女性不良怀孕结果预测模型的临床实用性。方法和分析我们进行了形成性研究，以概念化和设计预测模型。在这些发现的情况下，我们将使用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究，并与参与者数据一起收集，作为三家医院常规临床护理的一部分。该研究将包括所有怀孕，从2017年7月1日到2018年12月31日出生，编码为GDM的诊断（估计样本量2430妊娠）。我们将使用时间分式样本开发和验证策略。将拟合一个多变量逻辑回归模型。将评估该模型的性能，并将使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后，我们将探索适合临床使用的模型表现模式，包括电子风险计算器。伦理和传播这项研究得到了莫纳什健康研究伦理委员会（RES-19-0000713 L）的批准。我们将通过在同行评审期刊中的科学会议和出版物中的演讲来传播结果。试用登记详细信息系统审查该工作在Prospero（CRD42019115223）上进行了注册，该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册表（ACTRN12620000915954）上进行了注册；预兆。
mental-2023-1-e51459.pdf
背景：注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 在学龄儿童中比较常见。基于技术的干预措施，例如计算机辅助训练计划、神经反馈训练和虚拟现实，在调节 ADHD 儿童的行为和认知功能方面显示出良好的前景。越来越多的随机对照试验已开展，以评估这些技术在改善 ADHD 儿童状况方面的有效性。目的：本研究旨在对针对学龄 ADHD 儿童的技术干预措施进行系统回顾，并对基于技术的干预措施的结果进行荟萃分析。方法：从 7 个电子数据库的 2404 篇文章中共选出 19 项随机对照研究，涉及 1843 名参与者，时间跨度从建库到 2022 年 4 月。本研究探讨了 ADHD 行为、认知功能、学习能力和生活质量。结果：随机效应荟萃分析发现，接受基于技术的干预的 ADHD 儿童在计算机评定的注意力不集中（标准化均数差 [SMD] -0.35；P <.04）、父母评定的整体执行功能（以执行功能行为评定量表衡量）（SMD -0.35；P <.04）、父母评定的破坏性行为障碍（以儿童行为检查表衡量）（SMD -0.50；P <.001）和破坏性行为障碍评定量表（SMD -0.31；P <.02）以及计算机评定的视觉注意力（以持续性能测试衡量）（SMD -0.42；P <.001）和反应时间（SMD -0.43；P <.02）方面表现出小而显著的效应大小。结论：基于技术的干预措施是改善学龄 ADHD 儿童某些 ADHD 行为和认知功能的有希望的治疗方法。试验注册：PROSPERO CRD42023446924； https://tinyurl.com/7ee5t24n
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
髋关节骨关节炎的治疗：利用间充质干细胞的潜力——系统评价
摘要 简介 髋关节骨关节炎 (OA) 是一种普遍存在的使人衰弱的疾病，需要有效和安全的治疗方案。本系统综述旨在探索关节内间充质干细胞 (MSC) 浸润作为髋关节 OA 治疗方法的潜力。方法 根据 PRISMA 指南，进行了系统综述，涵盖 PubMed、Embase 和 Cochrane Library 数据库。纳入标准包括专注于髋关节 OA 患者关节内 MSC 注射并将疼痛缓解作为结果测量报告的研究。质量评估采用了纽卡斯尔-渥太华量表和非随机研究的方法学指数。结果 该综述纳入了十项研究，涉及设计和样本量（316 名患者）各不相同。结果测量包括通过 MRI 和 X 光检查评估的软骨修复、疼痛评分（WOMAC、VAS、NRS）和功能改善（HOS-ADL、OHS、FRI、PDQQ、LEFS）。研究报告显示，功能评分、疼痛缓解和软骨修复/放射学表现均有良好改善，且不良事件报告极少。结论关节内 MSC 浸润有望成为一种安全有效的髋关节 OA 治疗干预措施，可缓解疼痛并增强功能。然而，有限的高质量研究和结果测量差异凸显了进一步研究的必要性，以制定明确的治疗指南。未来的研究应解决 MSC 的最佳利用、长期结果和潜在并发症，以确保基于 MSC 的髋关节 OA 治疗疗法成功，最终改善患者预后。这些研究结果为基于 MSC 的髋关节 OA 治疗潜力提供了宝贵的见解，倡导在该领域进一步开展严谨的研究。试验注册该方案已在 PROSPERO 数据库 (CRD42023436973) 上注册。
基于镜像神经元的康复技术的系统审查效果：有系统的审查和荟萃分析
固定的时间。已经使用了几种方案来减少固定时间，并根据所涉及的结构采用了各种技术和方法。目的：在整个系统的审查和荟萃分析中，衡量基于镜像神经元的康复技术的影响。方法：该协议已在Prospero数据库中接受。在Cinahl，Scopus，Medline，Pedro，Otseeker进行了文献搜索。两位作者基于预定义的纳入标准独立鉴定了合格的研究，并提取了数据。使用Jadad量表评估 RCT质量。 结果：筛选了79个合适的研究，仅包括11项定性合成，而四项研究被选择进行定量分析。 四个研究是病例报告/系列，七个是RCT。 九个研究了镜像疗法的效果和2镜像的效果。 Quantitative analyses revealed Mirror Therapy as effective for hand function recovery (mean difference = −14.80 95% Confidence Interval (CI) = −17.22, −12.38) ( p < 0.00001) in the short term, as well as in long follow-up groups (mean difference = −13.11 95% Confidence Interval (CI) = −17.53, −8.69) ( p < 0.00001）。 临床但没有统计，发现了手动敏捷性的功效（p = 0.15），而没有报告运动范围的益处。 结论：基于镜像神经元的康复技术，结合常规职业和物理疗法，在手部创伤中可能是一种有用的方法。RCT质量。结果：筛选了79个合适的研究，仅包括11项定性合成，而四项研究被选择进行定量分析。四个研究是病例报告/系列，七个是RCT。九个研究了镜像疗法的效果和2镜像的效果。Quantitative analyses revealed Mirror Therapy as effective for hand function recovery (mean difference = −14.80 95% Confidence Interval (CI) = −17.22, −12.38) ( p < 0.00001) in the short term, as well as in long follow-up groups (mean difference = −13.11 95% Confidence Interval (CI) = −17.53, −8.69) ( p < 0.00001）。临床但没有统计，发现了手动敏捷性的功效（p = 0.15），而没有报告运动范围的益处。结论：基于镜像神经元的康复技术，结合常规职业和物理疗法，在手部创伤中可能是一种有用的方法。镜像疗法似乎对手部功能恢复有效，但是，对于运动图像和动作观察，没有足够的证据建议其使用。建议进一步研究基于镜像神经元技术在手损伤中的功效。
引用：Cooray SD、Boyle JA、Soldatos G 等。不良妊娠结果临床预测模型的开发和验证方案
摘要 简介 妊娠期糖尿病 (GDM) 是一种常见但高度异质性的疾病。如果能够计算出单个 GDM 女性发生不良妊娠结局的绝对风险，就可以对高危女性实施预防和治疗干预，从而使低风险女性免于不必要的治疗。GDM 女性风险分层护理预测 (PeRSonal GDM) 研究将开发、验证和评估 GDM 女性不良妊娠结局预测模型的临床效用。 方法与分析 我们进行了形成性研究来概念化和设计预测模型。基于这些发现，我们将采用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究，参与者数据作为三家医院常规临床护理的一部分收集。该研究将包括 2017 年 7 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日期间所有诊断为 GDM 的妊娠（估计样本量为 2430 例）。我们将使用时间分割样本开发和验证策略。将拟合多变量逻辑回归模型。将评估此模型的性能，并使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后，我们将探索适合临床使用的模型呈现方式，包括电子风险计算器。 伦理与传播 本研究已获莫纳什健康人类研究伦理委员会批准 (RES-19–0000713 L)。我们将通过在科学会议上的演示和在同行评审期刊上发表来传播结果。 试验注册详情 系统评价程序这项工作已在 PROSPERO（CRD42019115223）上注册，该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册中心（ACTRN12620000915954）上注册； 前期结果。
迈向人工智能在疼痛管理中的应用
摘要背景和目的：虽然人工智能 (AI) 技术在医学领域的发展意义重大，但它们在急性和慢性疼痛管理中的应用尚未得到很好的描述。本系统评价旨在概述 AI 在急性和慢性疼痛管理中的现状。数据库和数据处理：本综述已在 PROSPERO（ID# CRD42022307017）注册，这是系统评价的国际注册机构。搜索策略由图书管理员制定，并在四个电子数据库（Embase、Medline、Central 和 Web of Science）中运行。收集的文章由两位审稿人筛选。纳入的研究描述了 AI 在急性和慢性疼痛管理中的应用。结果：在初始搜索中确定的 17,601 条记录中，有 197 条被纳入本综述。描述了已确定的 AI 应用，用于治疗计划和治疗实施。描述的用途包括疼痛预测、个性化治疗反应预测、治疗方案定制、程序干预的图像指导和自我管理工具。使用了 AI 的多个领域，包括机器学习、计算机视觉、模糊逻辑、自然语言处理和专家系统。结论：关于 AI 在疼痛管理中的应用的文献越来越多，其临床应用具有改善患者预后的潜力。然而，其临床整合仍然存在多重障碍，包括缺乏对不同患者群体中此类应用的验证、缺乏支持这些工具的基础设施以及提供者对 AI 的了解有限。意义：本综述描述了 AI 在疼痛管理中的当前应用，并讨论了其临床整合的障碍。我们的研究结果支持继续努力建立将人工智能融入整个患者护理过程的综合系统。
引用：吴 C、徐 H、白 D 等。公众对人工智能在医疗保健领域应用的看法：定性综合集成。BM
摘要 目的 医学人工智能（AI）由于其便利性和创新性，已广泛应用于临床领域。然而，可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此，有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成，以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解，为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究：MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果，重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究，12篇符合纳入标准，因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础，包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示，公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧，其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角，本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI，同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。