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系统评价
背景：本综述调查了人工智能（AI）使用与护士在患者护理中的作用之间的关系。AI存在于临床决策支持，疾病管理，患者参与和运营改善的医疗保健中，并将继续受欢迎，尤其是在护理领域。目的：我们旨在检查AI整合到护理实践中是否可能导致护士在患者护理中的作用发生了变化。方法：为了汇编有关AI和护理及其关系的相关数据，我们使用二级数据源进行了彻底的系统审查文献分析，包括Scopus数据库，行业报告和政府出版物的学术文献。总共审查了401项资源，该论文中最终包括53个资源，其中包括50篇经过同行评审的期刊文章，1次会议程序和2个报告。为了对数据中的模式进行分类并找到模式，我们使用主题分析将系统的文献综述结果分类为3个主要主题和9个次要主题。要证明角色变化是否存在或被预测存在，也依靠AI应用和示例的案例研究。结果：研究表明，所有卫生保健从业人员都将受到称为AI的革命性技术的影响。护士应处于这项技术的最前沿，并在其任何工具的实施过程中得到授权，这些工具可能会加速创新，改善决策，自动化和加快流程，并节省护理实践中的整体成本。结论：这项研究增加了有关AI在护理中应用的现有知识及其在改变护士在患者护理中的作用的后果。为了进一步研究AI与护士在患者护理中的作用之间的联系，未来的研究可以使用基于参与AI工具部署的招聘护士的定量技术（无论是从设计方面还是操作用途）以及为此目的收集经验数据。
可以在生态食品摄入条件下评估吞咽脑神经生理学吗？系统文献评论
1 Laboratory LNPL—UR4156, University of Toulouse-Jean Jaur è s, 31058 Toulouse, France 2 ENT, Otoneurology and Pediatric ENT Department, Pierre Paul Riquet Hospital, University Hospital of Toulouse, 31059 Toulouse, France 3 Independent Researcher, Swallis Medical, 31770 Colomiers, France 4 Laboratory CERTOP—UMR CNRS 5044, Maison de la Recherche，图卢斯 - jeanjaurès，31058法国图卢兹5独立研究员，法国默雷特31600 6实验室CLLE CNR 5263 UM5263 UM5263 TOULOUSE-JEAN-JEAN-JEAN-JAURW奥斯陆大学，0318，奥斯陆，挪威9号科廷盟军健康学校，卫生科学学院，科蒂斯大学，珀斯，华盛顿州珀斯，澳大利亚6102，澳大利亚10部耳鼻喉科学系，尼顿大学医学中心，2333 ZA LEIDEN，NETHERLANDS 11 Voice and Headlutition and Headlary Surigy and Headorh intry narry serry narry serry narry intry intry narry seryorh intry narry serry narry intry intry ordorh incorrare intrie otorhorh intry otorhorh intry otorhorh，图卢兹大学医院医院，法国图卢兹31059 *通信：gallois.y@chu-toulouse.fr;电话。： +33-561772039
系统评价和剂量分析：高压氧疗法在治疗创伤后应激障碍
结果：包括八项研究，全部<75个受试者/研究，总计393名受试者：七个随机试验和一项成像病例对照研究。六项研究是关于军事臣民的研究，一项是关于平民和军事臣民的研究，另一项是对平民的研究。受试者是创伤后3-450个月。在从1.3到2.0 ATA的范围内，用40-60 HBOTS治疗的患者实现了40-60 HBOTS治疗的患者，并具有可靠的症状改善以及可靠的变化或临床上的显着变化。有一个线性剂量反应关系，可增加症状改善，累积氧气剂量从1002到11,400毫米的氧气氧气增加。更大的症状反应伴随着30-39％的受试者的氧气剂量最高的情绪症状的更大和严重的可逆性加重。其他副作用是短暂的和次要的。在三项研究中，有症状的改善与功能和解剖学大脑成像变化有关。 通过佩德罗量表评分，所有7项随机试验都质量最高。在三项研究中，有症状的改善与功能和解剖学大脑成像变化有关。通过佩德罗量表评分，所有7项随机试验都质量最高。
早期干预包括在早产中具有不同风险的神经运动延迟风险的活跃运动组件：系统的审查和叙事综合
摘要：背景/目标：与早产儿相比，与运动结果相比，先前的评论证明了早期干预措施对认知的益处更强。可能是，运动发育需要更多针对性的干预措施，包括至少有活动的电动机组件。但是，尽管神经运动延迟的风险增加了，但没有概述重点是早产婴儿的这种干预措施。方法：系统地搜索了有关早产婴儿的早期干预措施的（准）随机对照试验的（准），神经运动延迟的风险各不相同，并且包括在第一年内开始进行主动运动组件的试验。提取了研究数据和参与者特征。使用偏见2工具的风险评估了偏差的风险。结果：包括25个报告，包括21个独特（准）RCT，并被归类为基于纯运动的干预措施（n = 6）或以家庭为中心的干预措施（n = 19）。是基于运动的干预措施，干预后立即改善了运动结果，其中之一分别在随访中进行了，分别进行了五种和以家庭为中心的方法。只有五项以家庭为中心的研究评估了五岁以上的长期影响，发现没有比标准护理更大的疗效。总体而言，在纳入的研究之间进行干预强度，类型和结果存在较大的变化。结论：尽管有方法上的异质性损害了结论，但对运动结果的影响有限，特别是长期结局。包括以家庭为中心的方法嵌入的更强的以运动为中心的成分可能会增加对运动结果的影响，这对于出现神经运动延迟的早期迹象的婴儿特别感兴趣。
针对 SARS-CoV-2 主蛋白酶的药物耐药潜力的系统分析
针对 SARS-CoV-2 主要蛋白酶 (M pro ) 的药物是已进入临床使用的有效治疗方法。这些药物的大规模使用将对耐药突变的进化施加选择压力。为了了解 M pro 的耐药潜力，我们对可能导致酵母筛选对尼玛瑞韦 (包含在药物 Paxlovid 中) 和目前处于 III 期试验的恩西瑞韦 (Xocova) 产生耐药性的氨基酸变化进行了全面调查。最近在尼玛瑞韦的多项病毒传代研究中报告的最具影响力的耐药突变 (E166V) 对尼玛瑞韦显示出最高的耐药性评分，而 P168R 对恩西瑞韦显示出最高的耐药性评分。使用系统方法评估潜在的耐药性，我们发现了 142 种尼玛瑞韦耐药突变和 177 种恩西瑞韦耐药突变。在这些突变中，有 99 种对两种抑制剂都产生了明显的耐药性，这表明很有可能出现交叉耐药性。许多表现出抑制剂特异性耐药性的突变与每种抑制剂突出底物包膜的不同方式一致。此外，具有强耐药性评分的突变往往功能减弱。我们的结果表明，尼玛瑞韦或恩西特瑞韦的强大压力将选择多种不同的耐药谱系，这些谱系将包括削弱与药物相互作用同时降低酶功能的原发性耐药突变和增加酶活性的继发性突变。全面识别耐药突变使得能够设计出具有降低耐药性潜力的抑制剂，并有助于监测循环病毒群中的耐药性。
希腊的系统文献评论
摘要最近的研究越来越多地探索了能源消耗与经济增长之间的联系，特别关注能源经济学。引起这一不断增长的关键因素包括环境保护，可再生能源的扩展以及经常性的能源危机，所有这些危机都刺激了跨学科的调查，尤其是在经济学领域。这项研究对1994 - 2023年期间与希腊有关的研究进行了系统文献综述，研究了能源消耗之间的关系 - 可再生和不可恢复 - 可再生 - 经济增长。本文分类并介绍了所采用的方法，探索的主题领域，更广泛的研究分类，研究量以及该领域的研究的演变。特别重点是方法论方法，包括计量经济学技术以及塑造领域的新兴研究趋势。此外，该研究记录了希腊在可再生能源方面的立法轨迹，并将发现与相应的欧洲研究进行了比较。确定的研究差距包括需要进行纵向分析和比较政策评估。结论强调了可再生能源在经济发展和决策中的关键作用，提供了未来研究的见解和方向。
对糖尿病老年人的降低葡萄糖疗法的降低分割：建议的建议
Antoine Christiaens，SéverineHenrard，Alan Sinclair，Florence Tubach，Dominique Bonnet-Zamponi等。在患有糖尿病的老年人的降低葡萄糖疗法：系统 - ATIC的建议审查中。美国医疗董事协会杂志，2023，101016/j.jamda.2022.12.018。hal-03965938
循环经济中的商业模式：系统文献评论
业务模型（BM）被认为是创新的基本驱动力[1]。术语，学者和从业者的兴趣正朝着可持续的BMS发展，因为它们被视为竞争优势的新来源[2]。尤其是随着循环经济的最近出现（CE）的出现，循环商业模型（CBM）的发展出现了主要的作用，原因是许多原因。的确，CBM的介绍会导致对环境，财务和社会领域的许多积极影响，例如减少环境影响，GDP增长和新工作的折磨[3]。此外，在微观级别上，采用CBM的公司降低了成本，遇到新的利润机会，提高竞争优势并从长远来看促进其韧性[4]。尽管采用了CBM，但对可持续BMS的过渡通常很难实施[5]。如Kirchherr等人所示。[6]在前往CBM的旅程中，公司可能会遇到多个障碍，这些障碍可以分为四个主要类别：文化，法规，
AI驱动的物种识别和数字系统学-IJRPR
本文的结构是对AI对数字分类法和物种识别的影响进行全面分析。第2节探讨了物种识别中AI的技术基础，包括机器学习体系结构，计算机视觉应用和分类分类的自然语言处理[13]。第3节重点介绍了AI在生态监测中的作用，重点是生物多样性调查，入侵物种检测和环境DNA（EDNA）分析[14]。第4节深入研究了数字系统学中AI的整合，讨论了自动分类，系统发育分析和分类学标准化[15]。第5节研究了AI驱动的分类法中的数据偏见，模型解释性和道德考虑等关键挑战[16]。
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。