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在编程测试中滥用Chatgpt的不当福利和识别：一个受控的实验
摘要。虽然ChatGpt可能会帮助学生学习编程，但可能会滥用窃，违反学术诚信。学生可以要求Chatgpt完成一项编程任务，从其他人的工作中生成解决方案，而无需正确确认来源。为了帮助解决这种新型的窃行为，我们进行了一个受控的实验，测量了在完成时间和编程性能方面使用Chatgpt的不适当好处。我们还报告了如何手动识别有助于ChatGpt的程序（通过学生行为使用ChatGpt）和学生对Chatgpt的看法（通过调查）。17名学生参加了实验。要求他们完成两个编程测试。根据测试，他们分为两组：一个组应在没有帮助的情况下完成测试，而另一组应使用Chatgpt完成。我们的研究表明，尽管他们的编程性能是可比的，但具有CHATGPT完成编程测试的学生比没有CHATGPT的学生快两倍。生成的代码高效，并使用列表和词典等复杂的数据结构。根据调查结果，建议将ChatGPT用作完成编程任务和其他一般任务的助手。chatgpt将像其他搜索引擎一样作为参考有益。需要逻辑和批判性思维来验证Chatgpt提出的结果。
减少不适当慢性药物干预的结果测量：叙述性综述
这是已接受出版的作者手稿，已经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1111/jgs.16697
指南的视觉比较：方法和对潜在不适当药物清单的应用
治疗指南包括受循证医学启发的优化患者治疗建议。然而，不同机构和/或国家可能同时提供具有相同目标的几份指南，这可能导致建议之间发生潜在冲突。比较几份指南是一项复杂而繁琐的任务。在文献中，很少有人提出比较指南的方法 [1,2]，而且这些方法仍然仅限于两三份指南。关于检测潜在不适当药物 (PIM)，已经发布了几份指南。第一个也是最著名的指南之一是 BEERS 清单 [3]，其第一版于 1991 年在美国发布，侧重于美国实践。受此启发，不同国家制定了几份指南，其中包括更适合当地实践的标准。这些
减少不适当慢性药物干预的结果测量：叙述性综述
背景：鉴于患有多种疾病的老龄人口不断增加，以及多重用药，不适当处方是一个非常重要的问题。最近，越来越多的研究开发并测试了撤回不适当药物的干预措施，这一过程称为停用处方。然而，我们仍然缺乏用于评估此类干预措施成功与否的措施类型和普遍性的完整信息。目的：对减少成人慢性药物不适当处方的干预研究中使用的所有措施进行分类和综合，以标准化未来研究中的测量，并帮助研究人员设计包含重要测量类型的研究。设计：我们搜索了 Ovid/MEDLINE，以确定 2010 年至 2019 年期间发表的专注于减少成人慢性药物处方的干预研究。测量：我们提取了有关研究特征、干预组成部分和结果测量的数据。我们使用全面而系统的框架对测量进行分类和综合，将预期后果和非预期后果的测量分开。结果：大多数 (90/93) 研究使用了适当处方措施，例如停药或减少剂量。以下措施在研究中很少使用：患者报告的经验、偏好和结果（分别为 12 (13%)、2 (2%) 和 25 (27%) 项研究）；
药剂师干预对停用潜在不适当药物的有效性：一项前瞻性观察研究
摘要背景：老年人的潜在不适当用药（PIM）和多重用药会增加药物不良事件的风险。本研究旨在评估药剂师干预措施结合 PIM 检测标准和处方减少算法对纠正 PIM、减少用药数量和再入院的有效性。方法：在日本一所大学医院进行了一项前瞻性观察研究，招募了每天服用 ≥ 1 种药物且年龄 ≥ 65 岁的新住院患者。药剂师根据老年人潜在不适当处方筛查工具标准第 2 版和日语老年人适当处方筛查工具相结合的标准检测 PIM，使用处方减少算法检查变化情况，并向医生提出变更建议。比较无 PIMs 患者（无 PIMs 组）、未收到更换 PIMs 建议患者（无建议组）和收到更换 PIMs 建议患者（建议组）出院时用药数量减少的患者比例和 30 和 90 天内再入院率。结果：本研究共纳入 544 例患者（中位年龄 75.0 岁，54.4% 为男性，中位用药数量 6.0/例）。有 PIMs 的患者为 240 例（44.1%），无 PIMs 的患者为 304 例（无 PIMs 组）。在有 PIMs 的患者中，125 例（52.1%）患者收到药剂师建议更换≥ 1 种 PIMs（建议组），115 例患者未收到更换建议（无建议组）。 PIM 总数为 432 个，其中建议更改 189 个（43.8%）。在这 189 个案例中，172 个（91.0%）进行了更改。建议组减少药物数量的患者比例明显高于无 PIM 组和无建议组[分别为 56.8% (71/125) vs. 26.6% (81/304) 和 19.1% (22/115)；两项比较 P < 0.001]。三组之间 30 天内和 90 天内的再入院率没有显著差异。结论：药剂师干预结合 PIM 检测标准和减药算法可有效纠正 PIM，并可能与减少药物数量有关。关键词：停药、潜在不适当药物、多重用药、STOPP-J、STOPP 标准第 2 版
不适当的质子泵抑制剂在老年人群中的不利结果 - 审查
简介。我们检查了老年人在质子泵抑制剂（PPI）的广泛使用，重点是不合适的处方。目标。我们的目的是强调由于潜在的不利影响而需要重新考虑老年人开处方的PPI处方。材料和方法。对老年患者的现有文献和PPI使用的临床数据进行了广泛的综述。我们分析研究和案例报告，以确定PPI在这一老年人口的风险和益处。结果。我们的发现表明，老年患者PPI过度的明显趋势，伴随着健康风险的增加，从轻度不适到严重的并发症。数据在扩展不适当的PPI使用与老年人的健康风险之间建立了明显的联系。结论。我们主张在老年人中更加谨慎地开处方PPI。有需要定期监测和重新评估PPI治疗。我们建议对减轻不良后果风险的可行策略进行排序，从而强调了对老年人的个性化，基于证据的药物管理的重要性。（Gerontol Pol 2024; 32; 41-48）doi：10.53139/ gp.20243206 div>
对CDK4/6抑制剂生物标志物的搜索已被不适当的增殖分析所阻碍
CDK4/6抑制剂阻止了G1中的细胞周期，并与激素治疗结合使用，以治疗晚期HR+/Her-乳腺癌。迫切需要更有效地在乳腺癌中使用这些药物，并促进它们在其他肿瘤类型中的使用，迫切需要预测可以预测反应的生物标志物。我们在这里证明，由于依赖基于ATP的增殖分析，旨在识别最敏感的肿瘤类型和基因型旨在识别最敏感的肿瘤类型和基因型。当CDK4/6抑制后，细胞在G1中停滞时，它们的大小继续生长，产生更多的线粒体和ATP。这种细胞过度生长使用基于代谢的ATP测定法掩盖了有效的停滞，而不是使用基于DNA的测定法。通过使用不同的测定类型比较肿瘤细胞，我们证明了先前被鉴定为最响应式细胞类型的淋巴瘤线，只是在G1停滞期间没有过多生长，因此似乎做出了最好的反应。同样，CDK4/6抑制剂Abemaciclib似乎比palbociclib更好地抑制增殖，但这也是因为它也抑制细胞的过度生长，从而抑制细胞的过度生长。DIPMAP分析先前的筛选数据仅使用可靠的测定类型，证明了palbociclib敏感性与对细胞周期蛋白D1，CDK4和CDK6敲除/敲低的敏感性有关，并且耐药性与对Cyclin E1，CDK2和SKP2敲除/敲除的敏感性有关。此外，palbociclib-敏感性的潜在生物标志物是细胞周期蛋白D1（CCND1）和RB1的表达增加，以及Cyclin E1（CCNE1）和CDKN2A的表达降低。使用来自代谢测定的类似数据分析DEPMAP时，这些关联都不存在。这加强了使用适当的增殖测定法对广泛的细胞类型评估CDK4/6抑制剂和可能其他抗癌药物的重要性。这将有助于更好地为临床试验提供信息，并确定急需的反应生物标志物。
近期涉及不当行动的运营事件分析：影响因素和根本原因
不当行为（失职错误，EOC）的人为可靠性分析 (HRA) 仍然存在技术差距，尤其是对于具有决策相关动机的行为。传统的基于因素的 HRA 方法通常无法解决这些动机。已经开发了整体分析框架（即 ATHEANA 和 MERMOS），但这些框架依赖于强大的分析师专业知识，并且需要付出巨大努力才能使分析可追溯。本文介绍了失职错误搜索和评估 (CESA-Q) 方法量化模块所依赖的因素框架的应用。该框架应用于 2000 年至 2016 年期间的 14 个运营事件，未用于因素框架开发。这为确认 CESA-Q 因素框架的有效性提供了机会，该框架可以充分表示影响实际运营事件中不当决策的各种情况。在大多数事件中，不当决策的触发条件是操作员可获得的信息，通常是程序指导、人机界面、经验和培训。在这些情况下，通过 CESA-Q 分析确定的主要影响因素（正面和负面）与决策适当性的验证有关。对于另一组事件，不适当的决策是由其他好处的前景驱动的（例如简化工厂控制）。
推进系统故障和机组人员反应不当 (PSM + ICR) 项目报告
本文档报告了一项研究的结果，该研究旨在评估事故和事件的原因和促成因素，在事故和事件中，单个良性推进系统发生故障，而飞行员没有适当处理该情况。这项研究是为了回应联邦航空管理局 (FAA) 1996 年 3 月 6 日的一封信而进行的，该信要求航空工业协会 (AIA) 使用 AIA 以前的活动和最近事故的数据作为制定发动机故障指示系统指南的基础。AIA 于 1996 年 6 月 19 日回复 FAA 的一封信，提议开展所要求的活动。AIA 提议，活动的初始重点将是收集与历史事故和事件相关的所有相关事实和数据、各种缓解方法的经验、固定基座和运动基模拟器的能力和程序，以及其他适用于彻底研究发动机故障和不当机组人员反应的相关信息。数据收集过程完成后，后续阶段将分析和综合这些数据，以准备建议的纠正措施。AIA 写道，AIA 认为，各方最好不要过早地专注于“解决方案”。完成这项工作后，将采取决策关口，然后决定如何进入其他阶段，这些阶段可能会建议多种路径并增加
推进系统故障及不当机组人员响应 (PSM + ICR) 项目报告
本文档报告了一项研究的结果，该研究旨在评估事故和事件的原因和促成因素，在事故和事件中，单个良性推进系统发生故障，而飞行员没有适当处理该情况。这项研究是为了回应联邦航空管理局 (FAA) 1996 年 3 月 6 日的一封信而进行的，该信要求航空工业协会 (AIA) 使用 AIA 以前的活动和最近事故的数据作为制定发动机故障指示系统指南的基础。AIA 于 1996 年 6 月 19 日回复 FAA 的一封信，提议开展所要求的活动。AIA 提议，活动的初始重点将是收集与历史事故和事件相关的所有相关事实和数据、各种缓解方法的经验、固定基座和运动基模拟器的能力和程序，以及其他适用于彻底研究发动机故障和不当机组人员反应的相关信息。数据收集过程完成后，后续阶段将分析和综合这些数据，以准备建议的纠正措施。AIA 写道，AIA 认为，各方最好不要过早地专注于“解决方案”。完成这项工作后，将采取决策关口，然后决定如何进入其他阶段，这些阶段可能会建议多种路径并增加