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系统分析和荟萃分析
胃癌是全球第三大癌症死亡原因（1）。大多数胃癌是在晚期才被诊断出来，因为其症状和体征往往不明显且无特异性，导致整体预后不良，而在早期发现的情况下，5 年生存率可超过 90%（2-4）。内镜检查仍被认为是检测 EGC 最有效的方法（5）。然而，早期胃癌（EGC）特别难以识别，因为它通常表现为细微隆起或凹陷以及淡淡的红色，很可能被识别为正常粘膜或胃炎。此外，胃壁内的侵入深度也很难预测。10 项涉及 3,787 名接受上消化道内镜检查的患者的研究显示在诊断前 3 年内上消化道癌症的漏诊率为 11.3%（6）。一项涉及 2,153 例病变图像的荟萃分析显示，白光成像 (WLI) 内镜诊断 EGC 的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 仅为 0.48 (7)。近十年来，人工智能 (AI) 在医学中的应用引起了广泛关注，人工智能辅助内镜诊断是研究的热点。人工智能是指计算机执行与智能生物相关的任务的能力，例如模仿人类的认知能力的“学习”功能 (8)。人工智能的子领域包含机器学习和深度学习（图 1）。机器学习这个术语最初由 Arthur Samuel 于 1959 年创造，是计算机科学的一个领域，即系统能够在没有特定程序的情况下从输入数据中“学习”的能力 (9)。分类模型训练中常见的机器学习方法包括集成树、决策树、支持向量机、k近邻等（10）。深度学习最初于1998年应用于图像处理领域，是指在用于特征提取和转换的机器学习算法的基础上，在非线性处理中应用各层（11）。神经网络与人脑相似，特别模仿紧密相连的神经元来识别模式、提取特征或“学习”输入数据以预测结果（12）。不同的模型训练范式被称为“神经网络”（13）。对于标准内窥镜图像，已经推荐了几种用于自动检测早期胃癌的计算机辅助检测（CAD）算法。原有图像分类模型的性能提升主要依赖于视觉特征和大规模数据集，这在 EGC 中很难实现
系统评价
系统性红斑狼疮 (SLE) 是一种全球范围内普遍存在的自身免疫性疾病，其原因是患者对自身抗原的耐受性丧失。SLE 的全身症状众所周知，包括疲劳、发烧、肌痛、体重减轻、关节痛、关节炎、颧部皮疹和光敏性。这些症状往往掩盖了 SLE 对所有身体系统的影响，肾脏系统经常受到影响。如果不进行有效治疗，肾单位炎症可能会发展为终末期肾病和肾衰竭。目前，用于治疗狼疮性肾炎 (LN) 的药物包括硫唑嘌呤、羟氯喹、环磷酰胺、贝利木单抗、沃氯孢菌素、他克莫司、霉酚酸酯和利妥昔单抗。然而，这些药物中的大多数都是标外使用，许多药物都有严重的副作用。随着人们开始研究抗糖尿病药物除了其原始用途之外的其他益处，钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT-2) 抑制剂已开始因其在 LN 中的作用而受到研究。为了确定 SGLT-2 抑制剂对 LN 风险和进展的影响，进行了初步系统评价。共分析了 248 篇文章，其中选定了 6 篇。研究发现，SGLT-2 抑制剂可改善肾小球滤过率 (GFR)、减少蛋白尿和白蛋白尿，并减少炎症级联。探索 SGLT-2 抑制剂作为 LN 的治疗策略代表了一种有前途的创新方法来管理这种复杂的疾病。SGLT-2 抑制剂显示出除血糖控制之外的潜在益处。然而，由于这种治疗方法的新颖性和完成的研究有限，需要进一步测试以分析其在 LN 中的真正有效性。
系统评价
1。graff-Radford J.血管认知障碍。连续。2019; 25（1）（痴呆症）：147-164。 doi：10.1212/con.0000000000000684 2。 Harrison SL，Tang Ey，Keage HA等。 对血管认知障碍的定义的系统综述，在队列研究中没有痴呆症。 dement Geriatr Cogn Disord。 2016; 42（1-2）：69-79。 doi：10.1159/000448213 3。 Munoz DG，Weishaupt N.第5章 - 血管性痴呆。 in：Cechetto DF，Weishaupt N，编辑。 神经退行性和神经精神疾病中的大脑皮层。 学术出版社； 2017。doi：10.1016/b978-0-12-801942-9.00005-7 4。 Lambert C，Zeestraten E，Williams O等。 使用MRI鉴定有症状的小血管疾病中的临床前血管性痴呆。 Neuro Clin。 2018; 19：925-938。 doi：10.1016/j.nicl.2018.06.023 5。 世界卫生组织（WHO）。 痴呆症。 谁; 2023。https：// www.who.int/news-room/fact-sheet s/detai l/dementia 6。 价格RS，Keady J. 系统评价：促进健康在血管痴呆中的作用。 J Nurs Healthc慢性病。 2010; 2：88-101。 doi：10.1111/j.1752-9824.2010.01053.x 7。 Wittenberg R，Knapp M，Hu B等。 英格兰王国的成本。 int J Geriatr Psychiatry。 2019; 34（7）：1095-1103。 doi：10.1002/gps.5113 8。 Wolters FJ，Ikram MA。 血管痴呆的流行病学。 动脉杆菌血栓Vasc Biol。 2019; 39（8）：1542-1549。2019; 25（1）（痴呆症）：147-164。doi：10.1212/con.0000000000000684 2。Harrison SL，Tang Ey，Keage HA等。 对血管认知障碍的定义的系统综述，在队列研究中没有痴呆症。 dement Geriatr Cogn Disord。 2016; 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系统评价
摘要：该系统评价旨在识别人类寿命的不同肠道微生物组轮廓，并将此类特征与身体组成相关联。PubMed，Scopus和Cochrane从成立到2022年3月。六十个研究已包括在这项系统的综述中。总体而言，超重参与者的肠道微生物组组成表现出降低的α多样性，类细菌植物及其分类单元的水平降低，以及与正常参与者相比。其他身体组成参数显示出相似的相关性。脂肪质量和腰围与企业类群呈正相关，并与细菌群体负相关。相反，瘦体重和肌肉质量表现出与细菌分类群的正相关。值得注意的是，这些相关性在运动员中比肥胖和正常体重个体更为明显。在所有年龄段的超重个人或运动员中，肠道微生物组的组成显然是不同的，而前者倾向于降低细菌群和富公司的分类单元，而与运动员有关的逆转关系。需要进一步的研究来探索整个人类寿命的能量摄入，身体组成和肠道微生物组之间的动态关系。
系统评价
简介：肥胖是一种影响很大一部分人口的慢性疾病。在巴西，在对疾病风险和保护因素的监测研究中，超过一半的巴西人口（56%）超重。在这种情况下，利拉鲁肽和索马鲁肽是治疗 2 型糖尿病 (T2DM) 和肥胖症的药物。Tirzepatide 是首个获批用于治疗 T2DM 和肥胖症的双重 GLP1/GIP 受体共激动剂。目的：介绍共激动剂 tirzepatide 对利拉鲁肽和索马鲁肽在治疗肥胖症和 2 型糖尿病中的作用的主要临床结果。方法：遵循 PRISMA 平台系统评价规则。研究于 2024 年 9 月至 10 月在 Scopus、PubMed、Science Direct、Scielo 和 Google Scholar 数据库中进行。研究质量以GRADE工具为依据，偏倚风险以Cochrane工具为依据进行分析。结果与结论：共检索到84篇文章，评价了52篇文章，其中23篇被纳入本系统评价。考虑到Cochrane偏倚风险工具，总体评估结果为8项研究具有较高的偏倚风险，19项研究不符合GRADE。大多数研究结果显示同质性，X 2 =79.8% >50%。结论是，在非糖尿病人群中，每周一次服用5至15毫克tirzepatide治疗肥胖症（SURMOUNT-1）可显著减轻体重（16.5%至22.4%）
系统评价
背景：人类情绪识别 (HER) 是过去几年中一个热门的研究领域。尽管迄今为止取得了巨大进展，但人们对 HER 在自闭症中的应用关注相对较少。众所周知，自闭症患者在日常社交沟通和对情绪反应的原型解释方面存在问题，而这些情绪反应最常通过面部表情表现出来。这对常规 HER 系统的应用提出了重大的实际挑战，这些系统通常是为神经正常的人开发的。目标：本研究回顾了有关 HER 系统在自闭症中的应用的文献，特别是在传感技术和机器学习方法方面，以确定现有的障碍和可能的未来方向。方法：我们根据 2020 年 PRISMA 指南对 2011 年 1 月至 2023 年 6 月期间发表的文章进行了系统回顾。通过搜索 Web of Science 和 Scopus 数据库来识别手稿。纳入的论文涉及情绪识别、使用传感器和机器学习技术，以及涉及自闭症儿童、青少年或成年人。结果：搜索到 346 篇文章。共有 65 篇出版物符合资格标准并被纳入审查。结论：研究主要使用面部表情技术作为情绪识别方法。因此，摄像机是所有研究中使用最广泛的设备，尽管最近观察到生理传感器的使用呈增长趋势。快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和惊讶是最常被提及的情绪。主要使用经典的监督机器学习技术，而无监督方法或较新的深度学习模型则被忽略。研究主要关注广义上的自闭症，但针对更具体的谱系障碍的研究有限。隐私或安全问题很少得到解决，即使有，也只是在相当不详细的层面上。
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。
系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是脑功能的神经缺陷，可防止孩子像同龄人一样具有正常的社交生活。它导致无法与他人互动和沟通。毫不奇怪，儿童的屏幕时间暴露的令人震惊的增加变得更加令人担忧。电子设备是一把双刃剑。尽管有好处，但它们仍会对儿童的神经发育有许多潜在的危害。先前的研究已经调查了儿童生命早期的无监督屏幕时间及其对白质发展的影响。白质在神经功能的发展中具有重要作用。该系统评价旨在定性地分析有关早期屏幕时间曝光的文献及其与发展ASD的风险的关联。该系统审查实施了系统审查和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）2020指南。PubMed，PubMed Central（PMC），Google Scholar和Cochrane库数据库在最近的六年中搜索数据。使用四个选定的数据库使用网格和关键字确定了总共27,200篇文章。搜索结果揭示了PubMed的70，Google Scholar，Cochrane Library的零17,700，PubMed Central的9,430。在应用过滤器并按标题和摘要筛选结果后，然后通过全文进行筛选，11项研究符合审查中的标准。我们发现，屏幕暴露期间的时间越长，儿童会出现ASD的风险越高。此外，与较晚暴露的儿童相比，儿童暴露于屏幕越早，儿童患ASD的风险越高。
系统评价
摘要：背景：免疫反应高度受损的肾脏移植受者（KTR）需要加强且安全的疫苗接种策略，以实现血清转化并预防严重疾病。方法：我们搜索了科克伦·科维德（Cochrane Covid-19）研究登记册和世界卫生组织1922年7月22日关于冠状病毒疾病的全球文献，以评估三种或更多SARS-COV-2-2疫苗剂量后的免疫原性和效率。结果：在37例对3429例患者的研究中，三分和4次疫苗剂量后从头血清转化范围为32％至60％，25％至37％。变体特定中和为59至70％，Omicron为12％至52％。感染后的严重疾病很少报道，但所有有关的KTR均缺乏疫苗接种后的免疫反应。研究Covid-19的临床过程的研究发现，严重疾病的率高于普通人群。 严重的不良事件和急性移植拒绝非常罕见。 研究之间的实质异质性限制了它们的可比性和摘要。 结论：在一般情况下，其他SARS-COV-2疫苗剂量在一般情况下是有效和安全的，并且关于移植特异性结果，而Omicron波仍然是对KTR的重要威胁，而没有足够的免疫反应。研究Covid-19的临床过程的研究发现，严重疾病的率高于普通人群。严重的不良事件和急性移植拒绝非常罕见。研究之间的实质异质性限制了它们的可比性和摘要。结论：在一般情况下，其他SARS-COV-2疫苗剂量在一般情况下是有效和安全的，并且关于移植特异性结果，而Omicron波仍然是对KTR的重要威胁，而没有足够的免疫反应。