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多药和中毒风险：使用精神药物的使用
简介：每天需要精神病治疗的人数从每天由于心理健康问题而增长。因此，每个人的药物数量有所增加，导致精神上的多药。有几个好处，但是有几种风险。中毒的风险脱颖而出。因此，对精神上的多药和中毒的风险进行了质疑，进行了研究。目的：通过当前的文献分析来自精神多药的中毒的风险。方法：系统文献综述，通过搜索拉丁美洲和加勒比健康科学，Google Scholar和Scientific Electronic Library Online，使用描述符：Polypharmacy；精神技术；中毒；中毒。因此，选择了六篇文章，这些文章构成了本研究的包含和排除标准。结果：研究列出了精神上的一多药很常见，但是，没有科学证据的组合，没有与其他专业人员对话的处方和不足的对话可能会导致各种风险。因此，多药患者中毒的风险很大，可能会对个人的健康产生灾难性影响，甚至导致死亡。结论：很明显，知识传播有关多药和中毒的风险，以及改善专业人员之间的沟通，以全面的全面方式观察患者的沟通，以及证据对知识传播，对于最小化错误的组合，不正确的规定，不必要的多种药物和对患者的风险和其他影响和其他影响和其他影响和其他影响。
糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
人工智能和气候变化
气氛，海洋和大陆。例如，在宁静海洋的一部分中加热水会影响风循环模式，以一种称为厄尔尼诺现象，改变了整个地球热带地区的水分和热量的分布。另一个例子是亚马逊森林砍伐，该森林砍伐造成了该地区温度和降雨的重大变化，并影响了巴西中西部农业地区的水分大小（Aragão，2012年）。因此，当地的变化可能会带来区域甚至全球后果。人工智能可以有助于揭幕模式和由于陆地系统的复杂性而尚不明显的过程之间的互连。随着过去50年的技术进步，陆地系统的数据量呈指数增长。每秒生成巨大的数据，其中包括数百个卫星和表面观察网络以及数值建模产品的度量。拥有很多非正式数据是一件好事，因为它允许Sciers遵循地球上发生的更改。但是，如果没有在其范围内编译，验证，意图和降低，那么大量数据对于定义面对气候变化的最佳策略有用，没有任何意义。AI的主要贡献之一在于它可以快速处理大量数据的能力。气候科学家使用AI方法和算法来分析山地数据，卫星图像和感官感 -
人工智能
人工智能的建设始终充满争议，不仅关于它的局限性，而且关于其追求的目标。对人工智能 (AI) 的研究似乎有两种根本不同的风格：一方面是经验风格，这种风格受到对生物的生物学和心理学观察的强烈支持，并准备接受由许多不同模块的相互作用而产生的复杂架构；另一方面，分析风格受到一般和组织原则的支持，对抽象的智力概念感兴趣，并受到数学和逻辑论证的支持。 1980 年左右，人们创造了“邋遢”和“整洁”两个词来分别指代这两种工作风格。 Robert P. Abelson (1981) 显然是第一份讨论这两个术语的出版物，他将这种区别归因于一位未具名但根据 Abelson 的说法很容易识别的同事——根据文献，此人应该是 Roger Schank (Nilsson, 2009)。邋遢 和 整洁 这两个词并不完全是褒义词。从某些方面来看，每个术语都特别适合一个球队用来对抗另一个球队。邋遢的人衣冠不整，迷失在令人困惑的复杂系统中。新人很古板，只在象牙塔里进行理论研究，与现实世界的细节脱节。阿贝尔森在人类的许多活动、艺术、政治、科学中都发现了这些普遍态度。有些人喜欢通过实验获得的结果，而并不关心解决方案是否偏离预先设定的惯例，而另一些人则在广泛的理论中寻求秩序和和谐。在其他领域也可以找到类似的论点：例如，Sergiovanni (2007) 讨论了管理教育中的邋遢与整洁的观点，并将它们与一种理解该职业的方式联系起来。在过去的几十年中，AI文献中反复讨论了 disheveled 和 prim 之间的区别，但并不总是统一的。有时，第一种立场只是简单地表明愿意处理高度复杂的系统；从这个意义上说，人工智能几乎不可避免地会变得混乱，因为没有人想象智能
在焦虑中使用苯二氮卓类药物。氯硝西am档案
引言焦虑是一种保护有机体免受外部或性交刺激的机制，个人认为这是威胁性的，通常是适应性的。 div>具有系统发育的进化，使个人易于战斗（“战斗”），飞行（“飞行”）或瘫痪（“冻结”或“微弱”）。 div>面对极强的威胁，通常会激活这种最后的机制。 div>在动物王国中也观察到它以人为形式的形式解释，例如“成为死者”，但实际上，这似乎等于逮捕了所有猎物在被捕食者迫害时所遭到的所有猎物所产生的所有运动。 div>例如，在蟾蜍面前的昆虫，只能在移动时将它们识别为大坝。 div>在我们的物种中，焦虑可能是一种疾病。 div>有些人在库卡风格的经历不安，心动过速和糖的面前，就好像他们在狮子面前一样。 div>我们称这种恐惧症。 div>还有一些人非常急性和短期出院而没有任何识别刺激。 div>是惊恐发作，有些人将其定义为客观的痛苦。 div>这就是为什么数千年来，我们不知道人类通过使用不同的物质进行了反对焦虑和痛苦的斗争。 div>您进行注册的第一个是鸦片，它是由橙罂粟开发的。 div>有考古证据证明了它们在4000年前在美索不达米亚的使用。 div>希腊神话提到，女神德米特（Demeter）食用了罂粟汁，以安慰痛苦，导致她失去了女儿Persephone，后者被地狱之神Hefais绑架。 div><无聊的人与鸦片的接触划分为太早了，因为它是一种天然物质，他的触手可及，他的效率很大，不能解决焦虑和失眠，而是疼痛，咳嗽和腹泻。 div>托马斯·黑格（Thomas Hager）正确地认为，它是药理学史上最重要的药物。 div>这发生了
Camellia sinensis（绿茶）促进了针对念珠菌属的抗脱脂活性。
摘要这项研究的目的是评估体外Camellia sinensis（绿茶）植物提取物的抗真菌活性和细胞毒性，并评估两种念珠菌菌株对两性霉素B和氟康唑的抗真菌作用。从HIV阳性患者的口腔中分离出来。使用绿茶提取物和抗真菌剂的系列稀释液在浮游细胞中测定最小杀真菌浓度（MFC）和最小抑制浓度（MIC）。确定在MIC和MFC处的提取物浓度后，为每个应变制备生物膜。评估了小鼠巨噬细胞中的细胞毒性（RAW 264.7），以评估该物质的细胞活力。菌落形成单元（CFU/ML），并使用Mann-Whitney检验（P <0.05）对数据进行了统计评估，用于生物膜，MIC和MFC的视觉观察以及ANOVA和Tukey的细胞毒性。结果表明分析细胞中绿茶提取物的生存能力。在这项研究中得出结论，Sinensis（绿茶）提取物在浮游生物细胞和生物膜中显示出对所有评估的念珠菌菌株的抗真菌活性，对RAW 264.7没有细胞毒性作用。氟康唑在浮游细胞中表现出杀真菌作用，而两性霉素B对白色念珠菌菌株和非白色念珠菌菌株中的微生物抗性表现出抗真菌作用。关键字：两性霉素B;生物膜；山茶花;念珠菌；氟康唑。Iseladas da Cavidade Bucal De Pacientes HIV Potivos。apósdesioninçãodadaconcentraçãododo na cim e na cfm，foi preparado o Biofilme de cada Cepa。摘要这项工作的目的是评估山茶花蔬菜提取物（绿茶）的体外抗真菌活性和细胞毒性，并评估22个Candida SPP中两性霉素B和氟康唑的抗真菌作用。在绿色和抗真菌茶提取物的系列稀释液中确定了浮游细胞中最小杀菌剂和最小杀真菌浓度（CFM和CIM）。细胞毒性，以验证该物质的细胞活力。随后，使用Mann Whitney测试（P <0.05）对生物膜进行了统计评估菌落形成单位（UFC/ML），CIM和CIM和CFM，ANOVA和TUKEY的视觉观察，用于细胞毒性。结果表明，分析的细胞中绿茶提取物的生存力。在本研究中得出结论，C. sinensis（绿茶）提取物在评估的所有念珠菌菌株中具有抗真菌活性，生物膜具有抗真菌活性，并且对RAW 264.7没有细胞毒性作用。氟康唑对浮游细胞具有杀菌作用，而两性霉素B对白色念珠菌具有抗真菌作用，而非阿尔比科则具有微生物耐药性。关键字：两性霉素B;生物膜；山茶花;念珠菌；氟康唑。
公牛模型-Astrazeneca Seroquel
悲伤）。在这些条件下的人可能会感到沮丧，有罪，没有能量，失去食欲和/或睡眠。3。我什么时候不应该使用这种药？禁忌症您不应在以下情况下使用Seroquel： - Quetiapine Fumarate过敏或该药物的任何成分。警告Seroquel： - 在感染症状和症状的患者中。- 在糖尿病患者或有患糖尿病风险的患者中。- 在血液为血液到血料物质水平（甘油三酸酯和胆固醇）的患者中。- 在患有已知心脏病的患者，脑血管疾病或其他使其易于血压下降的疾病。Seroquel可以诱导步行的血压下降，尤其是在治疗的初期。- 在癫痫病史的患者中。- 在患有运动变化的迹象和症状的患者中已知晚期运动障碍。与您的医生交谈，以减少使用Seroquel的剂量或停止治疗。- 患有恶性神经疗法综合征的患者（症状，例如体温升高（高温），精神混乱，肌肉僵化，呼吸率不稳定，心脏功能和其他非自愿系统（自主性不稳定）和肾功能的改变）。如果发生这种情况，请立即去看医生。Seroquel未被批准用于治疗与精神病相关痴呆相关的老年患者。建议至少一到两周逐渐停止使用血清Quel处理，因为急性停用的症状以及失眠，恶心和呕吐的症状在突然的治疗中断后得到了描述。抑郁症和某些精神疾病与自杀意念和行为的风险增加有关。所有年龄段开始使用抗抑郁药治疗的患者应受到监测，并仔细观察到行为的临床恶化，自杀或异常变化。应向家庭成员和照顾者提醒患者观察和与医生进行沟通的需要。如果没有医疗或牙医医疗建议，孕妇不应使用这种药物。在儿童和青少年中未评估Seroquel的安全性和有效性。
意识对心理理论和元认知功能的影响——一种人工
摘要 意识是一种认知功能，只要通过大脑相应神经网络的最佳运作得到加强和丰富，意识就会保持其永恒的特性，这些神经网络在激活过程中受到刺激。本研究探讨了意识与心智理论和元认知的认知功能的关系，并简要解释了它们通过人工智能的方法。文献综述的选择有助于利用现有的科学知识和研究数据对该主题进行最有效的分析和研究。整个研究过程中的观察突出了意识在上述认知过程演变中的关键作用，因为它是认知过程发展的核心。从本质上讲，这项研究试图强调意识在心智理论和元认知功能中的重要性，因为它是感知和理解我们存在的跳板，对我们进一步的社会和认知发展有重大影响。关键词：意识；心智理论；元认知；人工智能。 Resumo A conciência éuma função cognitiva que mantém seu caráter enquanto fortalecida and enriquecida Pelo funcionamento 理想的神经通讯员脑部，que são estimuladas durante sua ativação。我们将探索相关关系作为认知功能、认知功能和元认知功能以及人工智能的消解功能。精选参考文献修订版，以利用现有的科学知识，并为分析和研究有效的研究提供依据。作为对认知过程演变的长期观察的观察，它并不是研究发展的中心。本质上，这是一种对意识的重要性的研究，它不具有理论和元认知的功能，它是对我们存在的感知和理解的服务，对社会和认知的后发展产生重大影响。 Palavras-chave：意识；泰奥里亚·达·蒙特；元认知；人工情报。恢复认知功能是人类认知功能的永恒特征，并增强了大脑神经元对应功能的最佳功能，以及在激活期间对刺激的估计。本研究探索了与人工智能的理论和元认知以及解释的认知功能之间的关系。选择对参考书目进行修改的贡献，以利用现有的科学知识和研究数据来分析和研究有效的技术。在整个研究过程中的观察强调了意识在上述认知过程的演变中起着根本性的作用，因为它是这些认知过程发展的核心。本质上，该研究旨在强调意识在心智理论和元认知功能中的重要性，因为它是我们感知和理解存在的跳板，对我们随后的社会和认知发展有重大影响。关键词：意识；心智理论；元认知；人工智能。
肠道健康与自闭症之间的联系，探索
抽象目标：在科学文献中获取有关腹腔营养不良和疾病的信息，以阐明这种变化是所讨论的病理的原因或后果，以及疾病控制和治疗的措施。方法论：此审查是根据Prism（用于系统评价和元数据的首选报告项目）进行的。纳入标准预设了分析肠道菌群与腹腔疾病之间关系的作品，该作品于2015年至2023年在书目基础PubMed，Scielo和Virtual Health Library上发表。结果：根据包含和排除标准删除摘要后，获得了16条合格的文章，以包含在本综述中。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解乳糜泻的重要因素。在患有疾病的患者中，观察到肠道菌群组成的变化。需要指导研究来观察所解决的受试者之间的关系。关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物组；胃肠道。抽象目标：在科学文献中获取有关营养不良和腹腔疾病的信息，以阐明这种改变是所讨论的病理学的原因或结果，也是控制和治疗疾病的措施。方法论：此审查是根据Prism（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南进行的。Sunda的挽歌是Revisión。纳入标准包括分析肠道菌群与腹腔疾病之间关系的作品，于2015年至2023年在书目数据库PubMed，Scielo和Biblioteca Virtual EmSaúde上发表。结果：根据包含和排除标准删除摘要后，获得了16篇文章，有资格在本综述中包含。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解腹腔疾病的重要因素。在患有该疾病的患者中，观察到肠道菌群组成的变化。有必要进行研究，以观察所涵盖的主题之间的关系。关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物组；胃肠道。恢复objetivos：obtenerinformaciónen liraturacientíficasobre la disbiosis y la la enfermedadcelíaca，con el fin dilucidar si diDicha aLteraCi oferationalaCion es causa e cousa o concosecuencia o consecuencia delapatologíaEncuestiogionen encuestión，Asud como como como medas parara ydiid yidiid。metodología：estarevisiónseeareizódeAcuerdocon las pautas prisma（Elementos de Indlectes peresiDos para revisionessistemáticasymetanálisis）。Los criterios de inclusión incluyeron trabajos que analizan la relación entre la microbiota intestinal y la enfermedad celíaca, publicados entre 2015 y 2023 en las bases de datos bibliográficas PUBMed, Scielo y Biblioteca Virtual em Saúde.结果：DespuésDeemiLinar losresúmenessegúnLoscriterios deincypusiónydextusión，se obtuvieron 16artículos。en pacientes con la enfermedad se observan cambios en la lacomposicióndela microbiota肠道。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解乳糜泻的重要因素。 div>有必要进行研究以观察所讨论的主题之间的关系。 div>关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物瘤；胃肠道。 div>
人工智能：- Gov.br 门户网站
1.1.人工智能 20 世纪 50 年代中期，人工智能的先驱者们开始了一项雄心勃勃但目标明确的使命：在机器上重塑人类智能。最初，人工智能领域可以分为两类：“基于规则”的方法，该方法教计算机根据逻辑规则思考（如果 X，则 Y）和“神经网络”方法，该方法旨在模仿生物神经元网络的架构，接收和传输信息，其中通过提供给定现象的大量示例来进行学习，从而使这些网络能够识别模式。从 2012 年开始，神经网络开始受到关注，这次是以“深度学习”的形式，展示了该领域在解读人类语音、翻译文档、识别图像、预测消费者行为、识别欺诈甚至驾驶汽车方面的巨大潜力 1 。人工智能（AI）的定义多年来不断演变，但我们可以理解为是指模仿人类智能执行任务的系统或机器，能够基于所收集的信息在自我优化的过程中不断迭代改进，而不需要人类活动来配置它。为了实现这一目标，该系统借鉴自身的经验，找出最有成效的做法，使流程更加有效。这是通过数百万数据的互连和模式识别来实现的。因此，使用人工智能后，受外部因素影响而导致的人为行为故障几乎为零。人工智能被认为是最重要的新兴技术之一，它推动了几乎所有行业的根本性变革，包括农业、医疗保健、交通运输、教育等。该领域专利活动的增加反映了该技术的快速增长。如图1所示，深度学习被认为是人工智能的核心技术之一。它可以表示为机器学习的一个子集，其中神经网络（受人脑启发的算法）可以适应并从大量数据中学习，也可以看作是预测分析的自动化 2 。机器学习也是人工智能的核心部分，可以理解为人工智能的一个子集，其中所使用的算法允许机器基于对给定数据集的观察和分析自主“学习”，而无需特定的编程。此类别包括（但不限于）深度学习。如图 1 所示，尽管所有机器学习都是人工智能，并非所有人工智能都基于机器学习。