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糖尿病是通过使用糖皮质激素
目的：分析皮质类固醇诱导的糖尿病。方法：这是一项综合综述，通过在PubMed，BVS和Lilacs Scientific Database中进行搜索，其中在PubMed中选择了9篇文章，BVS的6篇文章，在Lilacs中进行了1篇文章，共16篇文章，共16篇文章。结果：糖尿病是一种慢性疾病，其特征是代谢水平上的异质变化群，这是持续性高血糖的结果，最重要的是，胰岛素作用的缺陷，这种激素的分泌，或在某些情况下，两种缺陷。因此，根据潜在疾病，糖尿病和高血压是从暴露方式到各种糖皮质激素的心脏代谢毒性，而S型糖皮质激素和解散吸入的ß-激动剂与调整其他药物后1型1型糖尿病的风险增加有关。抗药性，哮喘，性和出生十年。最终考虑：因此，根据剂量，暴露时间和基本疾病的严重程度，在各种疾病中使用皮质类固醇可能会引起糖尿病的出现。
引用：Brew-Sam N，Parkinson A，Lueck C等。当前对精确医学和个性化医学的理解
摘要简介术语“精密医学”和“个性化医学”已成为与健康有关的研究和与科学相关的公共交流中的关键术语。然而，这两个概念及其在各个学科中的解释是异质的，这也影响了研究翻译和公众意识。这导致了两个概念的使用和区分的混乱。我们的目的是提供当前对这些概念的理解的快照。方法和分析我们的研究将使用Rodgers的进化概念分析来系统地检查对临床医学，生物医学（结合基因组学和生物信息学），健康服务研究，物理学研究，物理学，化学，工程学，工程学，机器学习，机器学习和人工智能和人工智能和相关属性的概念（结合基因组学和生物信息学）的当前理解“精确医学”和“个性化医学”。将使用与每个学科相关的数据库对文献进行系统搜索：ACM数字图书馆，Cinahl，Cochrane图书馆，F1000 Research，IEEE Xplore，PubMed/PubMed/PubMed/Medline，Science Direct，Science Direct，Scopus，Scopus，Scopus，Scopus和Web of Science。这些是所包含学科的最具代表性数据库之一。我们将研究各个学科和（子）学科的“精度医学”和“个性化医学”定义的相似性和差异，包括每个术语的属性。这将使我们能够确定如何区分这两个概念。道德和传播遵循道德和研究标准，我们将全面地报告罗杰斯概念分析方法后进行系统分析的方法。我们的系统概念分析将有助于在给定的环境和情况下在其应用中澄清两个概念和区分。这样的广泛概念分析将有助于这些概念的非系统合成，
引文详情：Brown,P.、RELISH Consortium、Zhou,Y。大型专家精选数据库，用于对生物医学文献搜索中的文档相似性检测进行基准测试。数据库 (2019) 第 2019 卷：文章 ID baz085；doi：10.1093/database/baz085
用于查找相关文献的文档推荐系统大多依赖于十年前开发的方法。这主要是因为缺乏一个涵盖各种研究领域的大型离线黄金标准相关文献基准，以便可以比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这个瓶颈，我们成立了 RE 相关文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 收录文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释都是由经验丰富的种子文章原作者提供的。收集到的数据涵盖了 76% 的所有唯一 PubMed 医学主题词描述符。在不同经验水平、研究领域或注释时间之间未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对相同文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要一种混合方法来完全捕获所有相关文章。位于 https://relishdb.ict.griffith.edu.au 的已建立数据库服务器可免费下载注释数据和盲测新方法。我们预计，该基准将有助于促进开发新的强大技术，用于生物医学研究中的相关文章的标题和基于标题/摘要的搜索引擎。
引用详情：Brown,P., RELISH Consortium, Zhou,Y. 用于对生物医学文献搜索中的文档相似性检测进行基准测试的大型专家精选数据库。数据库 (2019) 第 2019 卷：文章 ID baz085；doi:10.1093/database/baz085
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由专家精心策划的大型基准文档数据库...
用于查找相关文献的文档推荐系统主要依赖于十年前开发的方法。这主要是由于缺乏涵盖各种研究领域的大量离线相关文档黄金标准基准，因此无法比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这一瓶颈，我们成立了 RE 相关文献文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 列出的文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释均由经验丰富的种子文章原作者提供。收集的数据涵盖了所有唯一 PubMed 医学主题词描述符的 76%。在不同经验水平、研究领域或注释时间上均未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对同一文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要混合方法来完全捕获所有相关文章。位于 https://relishdb.ict.griffith.edu.au 的已建立数据库服务器可免费下载注释数据和盲测新方法。我们期望该基准将有助于促进开发用于生物医学研究相关文章的标题和基于标题/摘要的搜索引擎的新型强大技术。
引文详情：Brown,P.、RELISH Consortium、Zhou,Y。大型专家精选数据库，用于对生物医学文献搜索中的文档相似性检测进行基准测试。数据库 (2019) 第 2019 卷：文章 ID baz085；doi：10.1093/database/baz085
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芳香族L-氨基酸脱羧酶缺乏
参考•Blue N，Pearson TS，Curian MA，SH Elsea。芳香族l-氨基酸脱接。2023年10月12日。in：亚当议员，弗莱姆曼J，米尔扎·总经理，潘德·RA，华莱士，阿米米亚A，编辑。generews（r）[嫁接]西雅图（WA）：西雅图Washings University； 1993-2 •Brun L，Brun L，Ngu LH，GS，Choy YS，Hwu WL，Lee Wilemsen MA，MA，Verbeek MM，Wassenberg T，Regal L，Orcesi S，Tonduti D，Accartion P，Testard H，Testard H，Abdenur JE，Tay S，Tay S，Kern I，Kern I，Kato M，Kato M，Kato M，Burlina A，Manegold C，Manegold C，Hoffmann GF，Hoffmann GF，Blau N. Clinical N.芳香学L- Aminoe-Asscarnation Refiance。 神经病学。 2010年6月6日; 75：64-71。 doi：10 1212/wnl。 EPUB 2010年5月26日。 勘误：神经病学。 2010年8月10日; 75：576。 文章中的剂量错误。 •Hyland K. Hyland K. Hyland K. j nut。 Jun; 137（6 Suppl1）：1568S-1572； 1573S-1575S讨论。 doi：10.1093/137.6.1568s。 •Lee HC，Lai CK，Yau KC，Su TS，CM，YP，YP，Channel KY，Tam S，Lam CW，Chanay。 -Amino-Arinariary无效西雅图（WA）：西雅图Washings University； 1993-2•Brun L，Brun L，Ngu LH，GS，Choy YS，Hwu WL，Lee Wilemsen MA，MA，Verbeek MM，Wassenberg T，Regal L，Orcesi S，Tonduti D，Accartion P，Testard H，Testard H，Abdenur JE，Tay S，Tay S，Kern I，Kern I，Kato M，Kato M，Kato M，Burlina A，Manegold C，Manegold C，Hoffmann GF，Hoffmann GF，Blau N. Clinical N.芳香学L- Aminoe-Asscarnation Refiance。神经病学。2010年6月6日; 75：64-71。 doi：101212/wnl。EPUB 2010年5月26日。勘误：神经病学。2010年8月10日; 75：576。文章中的剂量错误。•Hyland K. Hyland K. Hyland K.j nut。Jun; 137（6 Suppl1）：1568S-1572； 1573S-1575S讨论。doi：10.1093/137.6.1568s。•Lee HC，Lai CK，Yau KC，Su TS，CM，YP，YP，Channel KY，Tam S，Lam CW，Chanay。
brukinsa®
参考：1。brukinsa®（Zanubrutinib）批准用CLL/SLL治疗成年人。https://ir.beigene.com/news/brukinsa-approved-in-the-the-the-the-s-for-chronic-chronic-lymphocytic-leukemia/4022a38f- ea68-ea68-4b11-ba1b11-ba1f-45478e2c0697/div>Brown JR，Eichhorst B，Hillmen P等。 Zanubrutinib或ibrutinib在复发或难治性慢性淋巴细胞性白血病中。 n Engl J Med。 doi：10.1056/nejmoa2211582。 3。 Moore，C。Donald等。 “对B细胞恶性肿瘤中布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂的综述。”肿瘤学高级从业者杂志。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ articles/pmc8163255/。 2022年12月8日访问。 4。 OU，C。Ying等。 “健康志愿者和B细胞恶性肿瘤患者的BTK抑制剂Zanubrutinib的种群药代动力学分析。”临床和转化科学。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc79993273/。 2021年7月7日访问。 5。 Guo，Yunhang等。 “发现Zanubrutinib（BGB-3111），这是Bruton的酪氨酸激酶的一种新颖，有效和选择性的共价抑制剂。”药物化学杂志。 https：// PubMed。 ncbi.nlm.nih.gov/31381333/ 2021年7月7日访问。Brown JR，Eichhorst B，Hillmen P等。Zanubrutinib或ibrutinib在复发或难治性慢性淋巴细胞性白血病中。n Engl J Med。doi：10.1056/nejmoa2211582。3。Moore，C。Donald等。“对B细胞恶性肿瘤中布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂的综述。”肿瘤学高级从业者杂志。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ articles/pmc8163255/。2022年12月8日访问。4。OU，C。Ying等。 “健康志愿者和B细胞恶性肿瘤患者的BTK抑制剂Zanubrutinib的种群药代动力学分析。”临床和转化科学。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc79993273/。 2021年7月7日访问。 5。 Guo，Yunhang等。 “发现Zanubrutinib（BGB-3111），这是Bruton的酪氨酸激酶的一种新颖，有效和选择性的共价抑制剂。”药物化学杂志。 https：// PubMed。 ncbi.nlm.nih.gov/31381333/ 2021年7月7日访问。OU，C。Ying等。“健康志愿者和B细胞恶性肿瘤患者的BTK抑制剂Zanubrutinib的种群药代动力学分析。”临床和转化科学。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc79993273/。 2021年7月7日访问。 5。 Guo，Yunhang等。 “发现Zanubrutinib（BGB-3111），这是Bruton的酪氨酸激酶的一种新颖，有效和选择性的共价抑制剂。”药物化学杂志。 https：// PubMed。 ncbi.nlm.nih.gov/31381333/ 2021年7月7日访问。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc79993273/。2021年7月7日访问。5。Guo，Yunhang等。 “发现Zanubrutinib（BGB-3111），这是Bruton的酪氨酸激酶的一种新颖，有效和选择性的共价抑制剂。”药物化学杂志。 https：// PubMed。 ncbi.nlm.nih.gov/31381333/ 2021年7月7日访问。Guo，Yunhang等。“发现Zanubrutinib（BGB-3111），这是Bruton的酪氨酸激酶的一种新颖，有效和选择性的共价抑制剂。”药物化学杂志。https：// PubMed。ncbi.nlm.nih.gov/31381333/ 2021年7月7日访问。
人工智能在医学教育中的应用
简介：医学教育是一个终身学习的过程，从本科到研究生、专业培训，甚至更久。它也适用于各种医疗专业人士，包括医生、护士和其他相关医疗专业人士。因此，在当今技术快速发展的时代，必须认识到人工智能在医学教育中的巨大作用。方法：纳入符合研究目标的高质量数据。此外，还考虑对 PubMed、Research Gate、PubMed central、Web of Science 和 Google Scholar 等知名数据库中的文章进行全面调查，以进行文献综述。结果：在过去十年中，人工智能解决了教育中的各种问题，包括语言处理、推理、规划和认知建模。结论：它可以以以下形式用于医学教育：虚拟查询系统、医学远程学习和管理以及医学院录制教学视频。它还可以提高医学非分析人文方面的价值。这篇评论文章的目的是介绍人工智能在现在和未来几年医学教育中的影响。