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预测通过互动框架在教学内离开教学
从主观的角度解释早期学校离开的情感后果，学习问题和疾病，无法适应环境，包括暴力和课堂行为在内的行为问题，社会拒绝，缺乏属于同伴群体以及与家庭和家庭有关的问题，已被确定为原因。这与研究的所有原因分为四个主要类别：与年轻人的个性，行为，学术能力和与环境的关系有关的问题。Factors related to the personality of young people are especially emphasized, including low educational achievements over a long period of time, learning difficulties, behavioral and discipline problems, frequent and long- term absence, low self-esteem, unclear concept of the future, problems in interpersonal communication, use of psychoactive substances, social alienation, social isolation, involvement in criminal behavior, feeling of alienation from the educational environment.在发展方面，ESL学习者缺乏规范成人生活所需的情感，认知，功能和社会发展（Arkin和Cojocaru，2020年）。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
减少学校暴力的修复做法
与同龄人进行了身体战斗的36％以上，在过去的一年中，几乎三分之一的人进行了一次物理攻击（联合国教科文组织，2024年）。根据2022年1月至2023年4月在美洲，欧洲，亚洲，大洋洲和非洲进行的国际非政府组织“无国界欺凌无国界”的官方报告，欺凌在全球范围内继续增加。目前，每天有10名儿童中有6个面临欺凌或网络欺凌。一些脱颖而出的国家是墨西哥，其中10名儿童和青少年中有7个每天遭受这个问题；美国，10个未成年人中有6个受影响；与先前的研究相比，西班牙在欧洲的欺凌和网络欺凌案中的案例最多（国际非政府组织无国界，2023年，2023年）。根据PISA 2022（2023b）报告，有6.5％的西班牙学生声称是经常欺凌的受害者。关于学生暴力，侵略性和欺凌行为的统计数据令人震惊，并被归类为关键的公共卫生问题（GonzálezContreras等，2021； Felip Jacas等，2024）。这种行为不仅影响受害者，而且影响侵略者和观察者，对所有相关人员以及他们的学术和个人发展的情感和社会福祉产生负面影响（Eisman等，2020； Imuta等，20222）。应对这个问题，教育政策经常采用惩罚性和排他性方法。但是，这些政策已被证明不足以减少学校环境中的暴力行为（Welch and Payne，2012； Lodi等，2021）。
Teagasc PhD Walsh学者机会
Teagasc农村经济和发展计划和科克大学商学院（CUBS），大学科克大学，邀请具有强大学术记录的有积极性和才华横溢的毕业生申请Teagasc Phd Walsh奖学金，以题为“评估农田和爱尔兰农业环境可持续性之间的联系”的项目。监督团队由Jason Loughrey博士（农业经济学和农场调查，Teagasc），Tracy Bradfield博士（科克大学科克大学科克大学科克大学科克）和Thia Hennessy教授（大学科克大学科克大学科克）和Thia Hennessy教授组成。爱尔兰对农业用地的需求不断增加，并且对土地市场活动与农业环境可持续性之间的联系日益增加。这项研究将为利益相关者和更广泛的社会提供有关爱尔兰农业土地市场活动以及与环境可持续性的关系。我们正在寻找对农业土地市场感兴趣的博士学位候选人以及这些市场的活动与农业环境可持续性之间的关系。这项研究将主要与土地租赁市场有关，但还将探索土地销售市场的发展。该研究将与不同的农业系统有关，并将解决土地市场参与与使用技术改善环境可持续性之间的联系。该项目将对农业土地市场的发展及其对爱尔兰农业环境可持续性的贡献产生对农民，政策制定者和行业利益相关者的了解。
从神经网络到巴伐利亚统计数据（...
11。poldata存储库描述：该存储库包含与政治科学和经济学有关的数据集，包括选举结果，政策数据和各种政治指标。它是替代数据集的来源。从此平台检索数据集之前，请咨询您的指定主管。任务：时间序列分析（政治/经济趋势）或回归（预示政治结果）。链接：https：//github.com/erikgahner/poldata
研究日医学2025
• A 'hub' for translational medical science Great, Tilo • Biometric advice in medical research Hoyer, Annika • Research with medical care data: Functions of the research data platform of the medical faculty OWL Dreyer, Felix • Cold but helpful: The research biobank of the medical faculty OWL Anton, Gabi • (meta-) genomics and Transcriptomics in medical research Busche, Tobias • Proteo and医学研究中的代谢组学Persicke，Marcus•Medical Research Biermann，Barbara和Seidel的现代成像，Thorsten•转化医学研究中的生物信息信息基础设施的服务Schulz•始终保持概述：支持研究数据管理Grüttemeier，Kristina• A 'hub' for translational medical science Great, Tilo • Biometric advice in medical research Hoyer, Annika • Research with medical care data: Functions of the research data platform of the medical faculty OWL Dreyer, Felix • Cold but helpful: The research biobank of the medical faculty OWL Anton, Gabi • (meta-) genomics and Transcriptomics in medical research Busche, Tobias • Proteo and医学研究中的代谢组学Persicke，Marcus•Medical Research Biermann，Barbara和Seidel的现代成像，Thorsten•转化医学研究中的生物信息信息基础设施的服务Schulz•始终保持概述：支持研究数据管理Grüttemeier，Kristina
Dekabank Deutsche Girozentrale
dekabank高度依赖批发资金，但谨慎地将其资产负债表增长限制在其潜力以下。该银行资产负债表的一半以上是通过高级无抵押发行，银行间存储库和其他短期产品（特别是机构存款）资助的。，这种对信心敏感批发资金来源的高度依赖是由Dekabank强大而经常出现的储蓄银行的资金获得的，以及来自其共同基金的大量定期超额现金，该银行截至2023年12月31日，该银行持有157亿欧元的存款。鉴于DeKabank在其投资基金级别上对较大的单票流出的净新货币生成和预先计划的良好记录，我们认为从中有意外存款流出的风险得到了很好的控制。
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
对四个体育课程的比较研究，涉及4至6岁的中国学龄前儿童的发育行为及其与平衡能力的相关性
幼儿发展对于未来的发展行为，身体健康和社会适应至关重要。幼儿园体育课程的内容对于学龄前儿童的成长至关重要。这项研究的目的是探索4种不同体育课程干预措施对发展行为和平衡能力的影响，以及学龄前儿童这两个因素之间的相关性。94名4-6岁的学龄前儿童被分层并随机分配给网球组（TG），足球组（FG），感觉整合组（SIG）和对照组（CG）。与基线相比，所有干预措施都会在干预后的所有发育行为指标和平衡能力方面取得更大的改善。与干预后的其他三组相比，SIG的总发育商（DQ），总电机DQ，精细运动DQ和平衡能力的进步更大。发现FG和SIG之间的平衡能力没有显着差异。适应性DQ，社会行为DQ与SIG干预后的平衡能力之间存在正相关。SIG培训可以将儿童的平衡能力与他们的社会行为和适应性相关联。感觉整合课程可能是促进学龄前儿童的发育行为和运动能力有效改善的最佳课程。
预测人工智能对临床药房实践的影响人工智能对未来临床药学研究和奖学金的影响
1。美国国务院。人工智能（AI）。2024 www.state。gov/人工智力2。IBM。 什么是生成的AI？ 2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。 哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。IBM。什么是生成的AI？2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。哈佛大学。格里芬艺术与科学研究生院。人工智能的历史。2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。福布斯。Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？sh = 5abebd09674f 5。Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。AM J Health-syst Pharm。2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。预测人工智能对临床伪类实践的影响。J Am Coll Clin Pharm。2025; 7（3）。7。射线pp。chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。网络网络系统。2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。AI研究所。语义学者。2024 https：// www。Spenticscholar.org/ 9。 div>引起。2024。https://elitic.com/10。共识。共识：AI搜索引擎进行研究。2024 https：//ssensus.app/ 11。 div>福格尔DB。与临床试验相关的因素，这些试验失败和有机会改善成功的可能性：审查。当代临床试验。2018; 11：156 - 164。https：//doi.org/10.1016/j.conctc。2018.08.001 12。Lee CS，Lee Ay。 人工智能如何转化随机对照试验。 Transl vis Sci技术。 2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。 Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。 机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。 试验。 2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。 hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。 放射学。 2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118Lee CS，Lee Ay。人工智能如何转化随机对照试验。Transl vis Sci技术。2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。试验。2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。放射学。2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118