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针对注意力缺陷多动症的严肃游戏：叙述性评论
摘要 本文概述了注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 以及严肃游戏治疗 ADHD (SGAD) 的干预效果。ADHD 的主要特征是注意力下降和冲动，这严重阻碍了儿童的正常发育。这些核心症状会影响儿童生活的各个方面，包括学业成绩、社交互动和整体幸福感。文献数据表明，ADHD 在儿童中非常普遍，影响着全球数百万儿童，而 SGAD 正成为一种有前途且有效的干预措施。这些游戏的互动性和吸引力为管理 ADHD 症状提供了一种新颖的方法，使治疗对那些可能抵制传统疗法的儿童更具吸引力。在本文中，将介绍关于 SGAD 的文献综述，特别关注可用于诊断和治疗儿童 ADHD 的潜在视频游戏和平台。该综述将研究探索 SGAD 功效的各种研究和临床试验，重点介绍这些游戏如何利用技术提供实时反馈、个性化治疗和引人入胜的体验。通过分析不同的视频游戏和平台，该评论旨在确定使这些工具有效干预 ADHD 的关键特征。这包括使用脑机接口、运动传感器和自适应学习算法，根据儿童的表现调整游戏难度，从而保持最佳的挑战和参与度。最后，根据 SGAD 的现状，对未来研究方向提出潜在建议。本次讨论将探讨现有文献中的空白，例如需要进行长期研究以评估 SGAD 对 ADHD 症状的持续影响。它还将考虑开发针对 ADHD 特定认知和行为方面的新游戏干预措施的可能性。未来研究的建议可能包括整合虚拟现实和增强现实等先进技术，以创造更具沉浸感和互动性的治疗环境。此外，讨论将讨论根据儿童的个人需求量身定制这些干预措施的重要性，考虑年龄、性别和症状严重程度等因素。通过提出这些方向，本文旨在为通过严肃游戏管理 ADHD 的更全面、更有效的解决方案铺平道路。
niaaaa fy 2025 CJ叙事
与酒精相关的问题对个人，家庭和社区造成了巨大损失。在美国，每年有14万人因滥用酒精而死亡，这使得酒精成为可预防的死亡原因。从2019年至2021年大流行的第一年开始，与酒精有关的死亡人数增加了约38％，2远远超过了先前每年2％的增长。与酒精相关的交通死亡人数从2020年到2021年增加了14％，占2021年总交通死亡人数的31％，这是自2009年以来的最高水平。4滥用酒精与200多种疾病和相关疾病有关，包括5％至6％的癌症病例和4％的癌症死亡，并为医疗保健成本和生产力降低了基本贡献。5酒精的不利影响是广泛的，并且以许多人可能没有意识到的方式影响健康。此外，美国近3000万人患有酒精疾病（AUD）。美国最近的文化转变围绕酒精，这是由于清醒的运动，干燥的酒吧，“无酒精鸡尾酒等”的日益普及，为个人提供了重新评估其与酒精的关系以及酒精如何影响其健康和福祉的机会。这种文化转变以及有关各级酒精健康风险的越来越多的证据为NIAAA带来了不断变化的酒精对话，以及在医疗保健和我们的社会中如何看待和解决与酒精有关的问题。Our efforts focus on raising awareness of alcohol's many adverse effects and of the availability of evidence-based prevention and treatment options, translating scientific findings into resources for healthcare providers and the public, promoting earlier screening for alcohol misuse, improving prevention and treatment/recovery approaches, reducing stigma that prevents people from seeking help for alcohol-related problems, and promoting diversity, equity, inclusion and accessibility in the alcohol research ecosystem.改变与酒精有关的问题的看法和解决的原则是NIAAA的固有的，即对酒精对健康和福祉的不利影响产生和传播基本知识，并将这些知识应用于改善诊断，预防和治疗酒精相关问题，包括酒精滥用和在整个生命周期。这项工作的核心是基本，转化和临床研究的工作，旨在改善受酒精相关问题影响的个人及其亲人的健康状况。与改变酒精周围的对话保持一致，NIAAA提议将研究所更名为“美国国家酒精效应研究所
对糖尿病或糖尿病和房屋的叙述性评论...
i ntroduction房颤（AF）是心律不齐的最常见形式，它影响了全球数百万的患者。在AF中，心房心肌细胞不正常和异常地合同，这可能会引起症状，包括不规则的心跳，pal，头晕，头晕，呼吸困难和疲惫。[1]此外，所有危险因素和疾病的存在（肥胖，代谢综合征[MS]，糖尿病性梅洛蒂斯[DM]，动脉高血压和阻塞性睡眠呼吸暂停[OSA]）增加了AF的发生率。[2]用于人口衰老和潜在危险因素的发生率上升，例如肥胖，久坐行为增加和饮食不佳，近年来2型DM（T2DM）的社会负担增加了。[3] pre -dm是T2DM和正常血糖之间的过渡阶段，其中包括空腹葡萄糖（IFG）受损和葡萄糖耐受性受损（IGT）。[4]不良葡萄糖控制加剧心脏
城市生物多样性和叙述卓越类别...
城市的生物多样性和叙事与国际弗朗西基教授Ursula Heise 2024年11月13日，星期三，14：00-18：30 Ghent University，艺术与哲学学院，Blandijnberg 2，Blandijnberg 2 （UCLA）：
叙事计划的生成与自我监督的学习
叙事生成吸引了重要的兴趣，作为一种新型的自动化计划技术的应用。ever，可用的大量叙事材料为使用深度学习技术开辟了道路。在本文中，我们使用序列嵌入技术或自动编码器来产生叙事序列，探讨通过自我监督学习的叙事产生的可行性。我们使用叙事计划方法生成的良好图案的数据集，使用先前存在的，已出版的叙事计划域，来培训生成模型。我们的实验证明了生成序列模型的能力，其结构与计划技术获得的结构相似，但与训练集相比具有显着的情节新颖性。最重要的是，生成图具有与基于计划方法中使用的叙事质量度量相关的结构特性。作为基于计划的结构说明了更高水平的因果关系和叙事的一致性，这表明我们的方法能够通过具有相同高级叙事属性的新序列扩展一组叙事。与扩展文本叙述集的方法不同，我们的方法在图结构的层面上运行。因此，它有可能在各种媒体上用于具有显着复杂性的图，最初仅限于以同一叙事类型运行的训练和发电。
解锁EMR互操作性的策略：叙述...
电子病历（EMR）旨在解决患者护理途径中的许多问题，除了使医院无纸化的行政角色，但它们仍然遇到了主要的互操作性问题。当不同的医疗保健提供者之间没有系统的联系时，与患者有关的医疗信息将分散，不完整和过时。这项研究是为了调查用于克服EMR实施者互操作性挑战的策略。进行了叙述性审查，并使用各种关键字在EBSCO，Google Scholar和有关医疗保健信息学文章中搜索2012年至2024年之间发表的论文。从一系列研究中汲取了研究结果表明，机器学习和人工智能，数据交换协议的标准化，区块链技术，EHR-AGNOSTIC平台，培训和组织支持，政府和政策干预措施，社会因素是成功实施者实施EMR实施者来实现EMR互操作性的策略。
肠道轴和肌肉减少症的叙事评论
肌肉减少症的简介是骨骼肌质量和力量的非自愿丧失。1这是一种多因素疾病，可根据衰老，慢性炎症，营养不足，身体不活跃和内分泌系统疾病（例如减少雌激素和雄激素）。到目前为止，已经提出了由不同的种族和不同地区确定的肌肉减少症的几个诊断标准。1-3国际肌肉减少症会议，EWGSOP2（欧洲老年人核核心工作组）和AWGS2019（AWGS2019（亚洲Sarcopenia 2019的亚洲工作组），欧洲核对核桃的老年人（EWGSOP）（EWGSOP）建立了其首个sarcopopenia sarcopenia sarcopenia sarcopenia sarcopenia in trimitia criperic criperiia的 今天，肌肉减少症的定义主要基于肌肉质量和肌肉功能的减少。 4，5通常使用手绘强度，5倍重复的椅子架测试和4米步行速度评估肌肉功能。 1抓地力与较低的密切相关今天，肌肉减少症的定义主要基于肌肉质量和肌肉功能的减少。4，5通常使用手绘强度，5倍重复的椅子架测试和4米步行速度评估肌肉功能。1抓地力与较低的
相关的脑损伤：叙事评论
新生儿大脑中的缺氧可以导致一系列结果，范围从认知处理的降低到反射反应到不可逆转的神经系统损害。最常见的缺氧相关的脑损伤包括缺氧缺血性脑损伤（HIBD）和脑缺血 - 再灌注损伤（CIRI）（1,2）。铁凋亡是一种新认识的编程细胞死亡形式，是铁依赖性的，其特征是脂质过氧化产物的积累和细胞毒性活性氧（ROS）（ROS）（3）。不同于凋亡和自噬的不同，铁凋亡表现出独特的细胞形态 - 缺乏细胞收缩，染色质凝结或自噬液泡的形成（4）。螺旋性过程是由亚铁离子或脂氧酶催化的，这些酶启动了多不饱和脂肪酸的脂质过氧化，在细胞膜中含量丰富，导致细胞死亡（5）。涉及铁铁作用的主要机制包括铁代谢失调，氧化应激和谷胱甘肽（GSH）代谢受损（6,7）。
围手术期医学中的人工智能：叙述......
计算能力、数据存储和电子健康记录 (EHR) 中临床数据的积累以及图片存档和通信系统方面的最新进展在将人工智能 (AI) 引入医学的各个领域方面发挥了重要作用[1]。已有大量研究发表了将人工智能技术应用于放射学[2]、病理学[3]、心脏病学[4]和外科[5]的研究。对于围手术期医学，已经研究了围手术期风险分层、术中监测和重症监护管理的人工智能模型[6,7]。在某些情况下，这些模型的表现优于传统的统计模型甚至人类专家[8-10]。如果这些模型在未来的前瞻性验证研究中保持其性能并通过随机对照试验证实其临床效用，那么许多此类模型可用于临床实践。
人工智能与麻醉：叙述性评论
学习（深度学习） (3)。机器学习允许计算机通过经验提高性能，并且通常涉及通过将算法暴露于“训练数据”来训练算法。机器学习算法有三种类型：（I）监督学习，使用标记数据集训练算法以准确分类数据或预测结果；它专注于新数据的分类和未知参数的预测。（II）无监督学习，指的是识别数据集中没有输出可预测的模式或结构的算法。这些算法可用于找到对患者、药物或其他群体进行分类的新方法，以生成未来研究的假设。（III）基于尝试某些任务并从其后续成功和错误中学习的算法的强化学习（4）。深度学习是机器学习的一个子集，使用由多层组织起来的人工神经网络 (ANN)。ANN 使用多层计算来模仿人类大脑如何解释信息并从中得出结论的概念。深度学习的特点是多个隐藏节点层，它们通过多种方式抽象数据来学习数据表示。深度学习与简单的神经网络 (NN) 的区别在于，深度学习的节点层数增加了，网络的整体规模更大，能够更准确地表示复杂的相互关系 (4)。