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芭芭拉·里贝罗（Barbara Ribeiro）研究兴趣教学...
Forsberg，E.M.，Ribeiro，B.，Heyen，N.B.，Nielsen，R.，Thorstensen，E.，De Bakker，E。... Millar，K。（2016）。对新兴科学和技术的综合评估是在评估社区之间创建学习过程的。生命科学，社会与政策，12（1）。
对lisdexanfetamine和甲基化甲酯在TdahViníciusRamosribeiro 1，Clara Lira arrbrust ribeiro 1，Pau
Comparative analysis of the use of Lisdexanfetamine and methylphenidate in the treatment of TDAH Vinícius Ramos Ribeiro 1, Clara Lira Armbrust Ribeiro 1, Paulo de Morais Andrade Lima Neto 1, Camila Venceslau Rodrigues de Figueiredo 1, Gabriel Barros Silva 1, Luís Filipe Oiticica Rodrigo 1，Fernanda de Souza Margarida 1，Leonardo Tavares Figue。 ，Sibrio de Melo Ferreira Filho 1，PâmelaMoretde Sena Sarmento 1，Rêgo1的Arthur Wanderley Bion，Mariana Queiroz de Assis 1，Manuela de Barros Lins Pereira 1，Leonardo Serrrano De Moraes 1 Reis Zordan 4 Melo da Cunha Amaral 5，YuriEulálioPaposoLacerda 6，LourdesBeltrãoFirfininoNeta的Rose，CamillyVitóriaCardosopinheiro 8，Matheus Alessandro Callou Freire 9 Borges 12，MauroGonçalvesDeMorais Filho 13Comparative analysis of the use of Lisdexanfetamine and methylphenidate in the treatment of TDAH Vinícius Ramos Ribeiro 1, Clara Lira Armbrust Ribeiro 1, Paulo de Morais Andrade Lima Neto 1, Camila Venceslau Rodrigues de Figueiredo 1, Gabriel Barros Silva 1, Luís Filipe Oiticica Rodrigo 1，Fernanda de Souza Margarida 1，Leonardo Tavares Figue。 ，Sibrio de Melo Ferreira Filho 1，PâmelaMoretde Sena Sarmento 1，Rêgo1的Arthur Wanderley Bion，Mariana Queiroz de Assis 1，Manuela de Barros Lins Pereira 1，Leonardo Serrrano De Moraes 1 Reis Zordan 4 Melo da Cunha Amaral 5，YuriEulálioPaposoLacerda 6，LourdesBeltrãoFirfininoNeta的Rose，CamillyVitóriaCardosopinheiro 8，Matheus Alessandro Callou Freire 9 Borges 12，MauroGonçalvesDeMorais Filho 13
神经退行性疾病：诊断，治疗和生活质量的新视野。 Ariane Abreu Tsutsumi，Leonardo Gomes RibeiroGonçalvesfi
本文探讨了神经退行性疾病的诊断和治疗方面的最新进展，并强调这些进步如何影响患者的生活质量。对2014年至2024年之间发表的科学文献的叙述性回顾，目的是确定能够早期诊断的新兴技术，以及新的治疗方法和康复策略，从而有助于更好地管理神经退行性疾病。主要结果是生物标志物，高级成像方法和基于生物技术的疗法的开发，例如使用干细胞和个性化药物。但是，尽管有前途的进步，但仍然存在着相当大的挑战，例如干预措施的高昂成本和接受治疗的不平等，尤其是在中低收入地区。这些因素强调了对这些患者促进可及性和公平性的公共政策的需求。
早期诊断糖尿病神经病和糖尿病足预防
所有作者都为手稿做出了贡献。bárbaraperes lapetinagonçalvesSaraiva：参与数据收集，数据分析，统计分析和文本的写作。Juliana Daud Ribeiro：参与了研究设计，统计分析，对结果的讨论和文本的最终版本。BárbaraDeAraújoCasa：参与了数据收集阶段和文本的修订。renato hideki osugi：参与了数据收集阶段和文本的写作。Gustavo Sawazaki Nakagome：参与数据收集阶段。奥兰多·维托里诺·德·卡斯特罗·内托（Orlando Vitorino de Castro Neto）：参与数据收集阶段。Fernando Adami：参与了文本的统计分析和写作。Manuela de Almeida Roediger：参与了文本的统计分析和写作。JoãoAntonioCorrea：参与了研究的一般取向，研究设计的定义和文本的最终修订。JoãoAntonioCorrea：参与了研究的一般取向，研究设计的定义和文本的最终修订。
使用SGLT2抑制剂在慢性肾脏疾病治疗中：益处和临床考虑因素VictoriaRégiaRégiaFerreirada Silvaribeiro¹，Maria al al
本文旨在讨论使用SGLT2抑制剂在治疗慢性肾脏疾病中的好处和临床考虑因素，使用PubMed数据库，其中术语“慢性肾脏病”，“ SGLT2抑制剂”，“益处”。总而言之，本文中提供的证据加强了SGLT2抑制剂在治疗慢性肾脏疾病中的有希望的作用。结果显示出在保存肾功能，血糖控制和改善患者生活质量方面的显着好处。此外，CKD进展的降低以及肾脏不良事件发生率的降低强调了这类药物作为有价值的治疗选择的重要性。但是，对于卫生专业人员来说，要注意与使用SGLT2抑制剂相关的安全考虑因素至关重要。仔细监测患者，尤其是那些具有风险因素的患者，对于最大程度地提高利益并最大程度地减少潜在副作用至关重要。因此，应考虑每个患者的特定需求，并始终在治疗慢性肾脏疾病的治疗中寻求全面和多学科的方法，并始终寻求全面的多学科方法，因此应单独进行SGLT2抑制剂的整合。关键字：慢性肾脏疾病，SGLT2抑制剂，益处。
灾难-Climatecom
意见| Adrián Cangi, Adriano Bressane, Alexandre Ferreira de Mendonça, André Bocchetti, Andreza Oliveira Berti, Angela Medeiros Santi, Announced Cristina Marins Braz Sawada, Daiane Bertaso Ribeiro, David de Codes, Eduardo P. Gutiérrez, Emelice Prado, Henrique Silva，Jefferson deLimaCiançodeOliveira Leonardo Ribeiro Teixeira，Lilian Maus Junqueira，Livia Gonzaga Moura，Marcelo de Moura Carneiro Campello，Maria Jacqueline GirinesgirãoSoaresdeima Monalisa Valente Ferreira, Pablo Enrique Abraham Zunino, Pamela Zacharias, Rafael Caetano, Rafael de Almeida Evangelist, Regina Carmela, Renzo Taddei, Sabine Rigueti, Sara Melo, Sheila Hempkemeyer, Sônia Regina da Cal Seixas, Stella Zagatto Pareniani, Talita Gantus de Oliveira，Thiago Ranniery Moreira de Oliveira，Viviana Munoz，Walmeri Ribeiro，Wenceslao Machado de Oliveira Jr.
IML：可解释的机器学习
说明可解释性方法分析任何机器学习模型的行为和预测。实施的方法是：Fisher等人描述的特征重要性。（2018），累积的局部效应图，由Apley（2018），弗里德曼（Friedman（2001） （2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。 al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。 al（2014），Friedman等人描述的特征交互。 al 和树替代模型。（2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。al（2014），Friedman等人描述的特征交互。al 和树替代模型。
通过图神经网络学习弹性无线电资源管理政策
N. N. Naderializadeh，M。Eisen和A. Ribeiro，“学习具有图形神经网络的弹性无线电资源管理策略”，IEEE信号处理交易，3月。2023。