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影响虚拟社交网络在高等教育中教学应用的因素
摘要背景：永久访问虚拟社交网络使个人能够将其用作持续学习的平台。本研究旨在识别和分析影响社交网络用于虚拟学习目的的因素。方法：这是一项应用研究，使用描述性分析设计和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行数据分析。统计人群包括伊朗德黑兰中心帕亚姆诺尔大学社会学专业的 110 名学生（包括 98 名新生）。参与者是研究中至少一个社交网络的活跃用户。研究人员使用类似研究工具（如 Mnkandla 和 Minnaar (2017)）的元素开发了一份自制问卷。为了分析问卷的内容效度，根据现有标准量表和 5 位学术专家的共识意见（使用德尔菲技术）审查和修改了研究变量。采用分层抽样，对 90 名学生样本进行问卷调查。最后，参与者完成了72份问卷，并使用Smart PLS软件进行统计分析。该工具的可靠性（以Cronbach's alpha衡量）在所有变量中均高于0.7。结果：研究结果表明，感知互补特征和感知易用性间接影响学生使用虚拟社交网络的意愿。此外，感知有用性（t=1.02，P>0.05）和使用态度（t=1.93，P>0.05）对他们的使用意愿和“可信度”（t=4.13，P<0.01）没有影响，“流动”对使用网络的意愿有直接影响（t=2.05，P<0.05）。结论：本研究结果将进一步支持学者推动使用社交网络作为虚拟教学平台和教学创新。
踝臂指数作为 2 型糖尿病患者外周血管疾病预测指标的研究
外周血管疾病 (PVD) 是一种常见问题，影响着 60 岁以上人口的 20%。PVD 是 2 型糖尿病的大血管并发症之一，被认为是心肌梗塞的主要风险因素（或同等风险因素）。如果没有适当的检查，很难在糖尿病患者中诊断出 PVD，因为同时存在的感觉神经病变会延迟疾病的临床表现。踝臂压指数 (ABPI) 是一种简单、床边、非侵入性、客观且高度可重复的测试，可以确诊 PVD。ABPI 不仅是未确诊 PVD 的标志，也是全身动脉粥样硬化的预测指标。ABPI 测量提供了一种简单、可重复、非侵入性、有效的方法来评估糖尿病患者的血管状态。本研究的主要目的是利用踝臂指数和彩色多普勒超声检查评估糖尿病患者中 PVD 的患病率，确定踝臂指数在研究参与者中检测外周血管疾病的诊断准确性，并比较踝臂指数和彩色多普勒超声检查在诊断外周血管疾病方面的表现。使用预先测试和预先设计的半结构化问卷作为研究工具。内容效度由领域专家和广泛的文献综述获得。根据踝臂指数和彩色多普勒超声检查，我们研究参与者的外周血管疾病患病率分别为 40% 和 45%。踝臂指数对诊断周围血管疾病具有很强的预测准确度，曲线下面积为 0.863，诊断准确度也很好，敏感性、特异性、阳性预测值分别为 80.8%、92.1%、89.1% 和 85.4%。右臂指数在诊断周围血管疾病方面的准确度高于左臂指数。因此，踝臂指数绝对可以在没有设施的情况下代替彩色多普勒超声检查，并且可以作为诊断周围血管疾病的有效筛查程序。
脑机接口技术如何改善意识障碍的诊断：一项比较研究
意识障碍 (DOC) 和闭锁综合征 (LIS) 的诊断仍然是临床挑战。最严重的 DOC 类型是昏迷，其特征是闭眼，对命令或感官刺激没有意志反应。无反应觉醒综合征 (UWS) 是一种稍微不那么严重的状态，患者会出现睁眼，但没有其他反应性变化。对外部刺激的持续自愿反应是最小意识状态 (MCS) 的特征，而物体的功能性使用或准确的交流则表示脱离 MCS (EMCS)。在完全闭锁综合征 (CLIS) 中，患者无法进行自愿运动，因此无法使用主流技术进行交流，即使患者的认知功能完好无损 (Giacino 等人，2014)。在床边评估无法交流或表现出意志行为的患者的认知能力和意识功能非常困难。由此产生的诊断错误具有重大的伦理影响。昏迷恢复量表 (CRS) 修订版 (CRS-R, Giacino et al., 2004) 是最受认可的工具，具有良好或优秀的内容效度、评分者间信度和内部一致性 (Seel et al., 2010)。然而，由于觉醒水平的波动、运动障碍、严重的张力过高和其他临床特征，许多患者无法对 CRS-R 产生可重复的反应。此外，CRS-R 管理需要合格的评估人员，并且耗时，因此在许多情况下它被其他诊断工具或“判断”所取代（Formisano 等人，2019 年）。然而，据估计，被临床共识判断为无反应的患者中，多达 43% 具有最小意识（Andrews，1996 年；Schnakers 等人，2009 年）。已经开发了不同的功能成像范例来提高 DOC 诊断的准确性。例如，在 fMRI 中执行空间和运动意象心理任务（Monti 等人，2010 年）和单词识别任务（Monti 等人，2015 年）揭示了一小部分 UWS 患者的隐性（从公开行为中看不出来）命令遵循。然而，许多目标患者由于自发运动或金属植入物等技术问题无法通过 fMRI 进行评估。此外，在与 18F-FDG-PET 的比较研究中，fMRI 结果并不令人满意
临床和遗传预测因素对 erenumab 的反应
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