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叙述性评论
1. 内科，古拉姆·穆罕默德·马哈尔医学院，苏库尔，巴基斯坦 2. 医学生，安提瓜美国大学，圣约翰，ATG 3. 医学，古拉姆·穆罕默德·马哈尔医学院，苏库尔，巴基斯坦 4. 医学，卡拉奇公立医院，卡拉奇，巴基斯坦 5. 儿科，绿城医院，加德满都，NPL 6. 内科，TUTH（特里布万大学教学医院）医学研究所，加德满都，NPL 7. 医学和外科，卡拉奇陶氏健康科学大学，巴基斯坦 8. 医学，卡拉奇陶氏健康科学大学，巴基斯坦 9. 内科，PDU（Pandit Deendayal Upadhyay）医学院，公立医院校区，拉杰果德，印度 10. 内科，阿德什医学科学与研究研究所，巴廷达，印度 11. 医学，Guru Teg Bahadur 医院，德里，印度 12.医学，巴查汗医学院，马尔丹，PAK 13. 医学与外科，Shaheed Mohtarma Benazir Bhutto 医学院，卡拉奇，PAK 14. 疼痛医学，Paolo Procacci 基金会，罗马，ITA
叙述性评论
由于缺乏适当的生物标志物来进行准确的诊断和治疗，精神疾病会造成严重的痛苦和功能障碍，从而导致社会和经济损失。生物标志物对于诊断、预测、治疗和监测各种疾病至关重要。然而，它们在精神病学中的缺失与大脑的复杂结构和缺乏直接监测方式有关。本综述探讨了脑电图 (EEG) 作为识别精神生物标志物的神经生理学工具的潜力。EEG 可以无创地测量大脑的电生理活动，并用于诊断神经系统疾病，例如抑郁症、双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症，并识别精神生物标志物。尽管进行了广泛的研究，但由于测量和分析的限制，基于 EEG 的生物标志物尚未在临床上使用。EEG 研究揭示了抑郁症的频谱和复杂性测量、BD 中的脑波异常以及精神分裂症中的功率谱异常。然而，目前临床上还没有基于脑电图的生物标志物用于治疗精神疾病。脑电图的优点包括实时数据采集、无创性、成本效益和高时间分辨率。低空间分辨率、易受干扰和数据解释复杂等挑战限制了其临床应用。将脑电图与其他神经成像技术、先进的信号处理和标准化协议相结合对于克服这些限制至关重要。人工智能可以增强脑电图分析和生物标志物发现，通过提供早期诊断、个性化治疗和改进的疾病进展监测，有可能改变精神病治疗。
叙述性评论可通知
收到2024年2月19日； 2024年3月11日接受；于2024年5月21日发布作者隶属关系：1 HCAI，Fungal，AMR，AMU，AMU和败血症部，英国卫生安全局，英国伦敦； 2 UKHSA真菌学参考实验室，国家感染服务，UKHSA西南实验室，科学区，南米德医院，英国布里斯托尔，南米德医院； 3英国埃克塞特市埃克塞特大学埃克塞特大学MRC医学中心，埃克塞特大学，杰弗里教皇大楼； 4英国伦敦Barts Health NHS Trust的微生物和感染控制部； 5英国牛津的牛津大学医院NHS基金会信托基金； 6英国牛津大学牛津大学Radcliffe医学系； 7英国伦敦，英国卫生安全局，伦敦公共卫生实验室，英国； 8英国索尔兹伯里的英国卫生安全局研究与评估； 9英国伦敦King's College Hospital Hospital Trust的微生物学系；英国爱丁堡NHS Lothian的医学微生物学系10； 11美国国家健康研究所健康保护研究所（NIHR HPRU）在医疗保健相关感染和抗菌素抵抗方面，英国伦敦帝国学院。†这些作者对这项工作也同样贡献001820©2024作者*信函：Colin S. Brown，Colin。Brown@UKHSA。 CDC，疾病控制与预防中心（美国）； Cinahl，护理和盟友健康的累积指数；中枢神经系统，中枢神经系统；科斯，南非机会，热带和医院感染中心； Covid-19，冠状病毒SARS-COV-2病毒； CSC，压缩氯化钠； DNA，脱氧核糖核酸； ECDC，欧洲疾病控制中心；心电图，心电图； EPA，环境保护局； Gaffi，全球真菌感染行动； HIV，人类免疫缺陷病毒； ICU，重症监护室； IPA，异丙醇； IPC，预防感染和控制；它的内部转录垫片；灯，循环介导的等温扩增； MALDI-TOF，基质辅助激光解吸/电离飞行时间； MDR，耐多药； MIC，最小抑制浓度；尼斯，国家健康与护理研究所； PAHO，PAN AMERICAN HEALTH组织； PCR，聚合酶链反应；加拿大公共卫生局PHAC； PPE，个人防护设备； SNP，单核苷酸多态性；英国英国； UKHSA，英国健康安全局；美国，美国； WGS，整个基因组测序；谁，世界卫生组织。
年度叙述性计划报告
DV 家庭暴力 CEDAW 消除对妇女一切形式歧视公约 CA 中亚地区 COP 实践社区 COVID-19（新冠病毒）疫情 CSO 民间社会组织 CS-RRG 民间社会区域参考小组 GEF 性别平等论坛 GEWE 性别平等与妇女赋权 EU 欧盟 EVAWG 消除对妇女和女童的暴力行为 GBV 基于性别的暴力 GRB 性别敏感预算 MFA 外交部 MSR 多部门响应 NWM/NGEM 国家妇女机构/国家性别平等机构 NGO 非政府组织 OSC 业务指导委员会 RCO 联合国驻地协调员办公室 ROCG 民间社会组织小额赠款区域开放协调小组 RUNO 受助联合国组织 SDAW 针对妇女的性暴力和家庭暴力 SG 小额赠款 SGBV 性暴力和基于性别的暴力 SI 聚焦倡议 SOP 标准操作程序 联合国 联合国 GTG 联合国性别专题组 联合国驻地协调员 联合国国家工作队 VAWG 针对妇女和女童的暴力行为
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)。
对2型糖尿病的新疗法的叙述性评论
fi g u r e 3肥胖可能通过减少脂联素和增加的瘦素和抗素而导致糖尿病和抑郁症。瘦素增加了PPARγ的表达，以上调小胶质细胞的激活表型，并与胰岛素抵抗有关。脂联素的还原降低，导致下调的Notch 1和ADAM10，PPARα增加，HDL下降，突触可塑性受损。抵抗蛋白促进炎症。脂肪，脂联素受体； FFA，游离脂肪酸； HDL，高密度脂蛋白； TNF-α，肿瘤坏死因子-α。figdraw。
对改善童年的策略的叙述性评论...
抽象背景：与没有糖尿病的患者相比，患有最佳状况管理的患者患有最佳状况管理的人会暴露于患心血管疾病（CVD）的显着更高风险。糖尿病患者估计比没有糖尿病的人具有更大的CVD风险。CVD糖尿病以外的其他风险因素包括老年，肥胖高血压，血脂异常，吸烟以及冠状动脉或肾脏疾病的家族史。目标：该研究旨在评估苏丹Ribat医院糖尿病诊所的2型糖尿病中的心血管危险因素。方法：通过使用数据收集形式的口头和从患者的文件中提取数据来评估T2 DM患者的CVD风险因素。结果：在147个T2 DMFILE中，有92名（61.7％）为女性，男性为57（38.3％），58例（38.9％）患者≥60岁。血糖对照较差的患者为112（75.2％），遇到血糖靶标的患者仅为37（24.8％）。年龄较大（p = 0.01）和糖尿病持续时间（p = 0.026）与血糖控制差有关。高血压的患病率为61（40.9％），血脂异常31（20.8％）和身体不活动112（75.2％）。所有患者至少有一个CVD危险因素，而所有患者的三个危险因素均为48（32.2％）。结论：RHDC中的所有T2 DM糖尿病患者至少具有一个CVD危险因素，其中几乎三分之一都有所有三个危险因素。血糖控制不良，身体不活跃，高血压和≥60岁的CVD风险因素的患病率更高。
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
关于应用人工智能影响的叙述性评论......
马来西亚 电子邮件：azeqa@upm.edu.my 摘要 教育行业正在见证应用人工智能 (AAI) 工具/设备的使用激增，这些工具/设备具有潜在的优势，例如个性化的学习体验、提高学生参与度和提高学业成绩。然而，人们担心这些技术可能带来的负面影响，包括过度依赖应用人工智能 (AAI) 工具和设备、减少社交互动以及批判性思维能力下降。通过全面回顾文献，本综述强调了在高中教育中使用 AAI 工具/设备的优点和缺点，并提供了其有效性的比较视图。此外，本文还考虑了教育工作者、学生和家长的观点，并将借鉴在教育中成功实施 AAI 技术的例子。此外，本综述对高中学生使用 AAI 工具/设备的优缺点提供了平衡和知情的看法，深入了解了它们对教育成果的潜在影响，并强调了负责任和合乎道德的部署的必要性。关键词：应用人工智能，高中生 引言 应用人工智能（AAI）在教育领域越来越受欢迎，因为它为改善教学和学习过程提供了巨大的潜力（Maseleno 等人，2018 年）。基于 AAI 的工具可用于教育的各个领域，例如个性化学习、即时反馈和教育内容创建（Davies 等人，2020 年；Yu 等人，2017 年；Pokrivčáková，2019 年）。通过结合 AAI，教师可以个性化教育内容和教学，以满足每个学生的独特需求和偏好。此外，AAI 可以帮助教师识别学生的学习差距并提供及时的反馈，以帮助他们克服这些障碍（Farooq 等人，2022 年）。AAI-
叙述性回顾了纳米颗粒系统在制剂和
摘要 由于传统治疗的副作用和对更有效治疗方法的需求，癌症治疗仍然是医疗保健领域的一项重大挑战。随着纳米粒子作为抗肿瘤药物载体的发展，纳米技术为克服这些限制提供了一种有希望的方法。本文全面回顾了纳米粒子在癌症治疗中的应用，从纳米技术的定义到纳米粒子的可能毒性。我们讨论了所使用的不同类型的纳米粒子，例如基于聚合物的纳米粒子、脂质、纳米乳液和金纳米粒子，重点介绍了它们在抗肿瘤药物输送中的优势和应用。此外，我们还探索手术、放疗和化疗等传统癌症治疗方法，并比较它们与基于纳米技术的治疗方法的有效性和副作用。最后，我们讨论了基于纳米技术的抗肿瘤药物的功效以及与纳米粒子可能产生的毒性相关的挑战。本综述对纳米粒子在癌症治疗中的作用进行了全面、最新的概述，强调了其改善临床结果和患者生活质量的潜力。因此，本文的目的是系统地回顾纳米粒子系统作为抗肿瘤药物的应用。关键词：纳米技术；抗肿瘤药物；纳米粒子药物输送系统。摘要 由于传统治疗的副作用和对更有效治疗方法的需求，癌症治疗仍然是医疗保健领域的一项重大挑战。随着纳米粒子作为抗肿瘤药物载体的发展，纳米技术为克服这些限制提供了一种有希望的方法。本文全面回顾了纳米粒子在癌症治疗中的应用，从纳米技术的定义到纳米粒子的潜在毒性。我们讨论了所使用的不同类型的纳米粒子，例如基于聚合物的纳米粒子、基于脂质的纳米粒子、纳米乳液和金纳米粒子，重点介绍了它们在抗肿瘤药物递送中的优势和应用。此外，我们还探索传统的癌症治疗方法，如手术、放疗和化疗，并比较它们的疗效和副作用与基于纳米技术的治疗方法。最后，我们讨论了纳米技术抗肿瘤药物的功效以及与纳米粒子潜在毒性相关的挑战。本综述对纳米粒子在癌症治疗中的作用进行了全面、最新的概述，强调了其改善临床结果和患者生活质量的潜力。因此，本文的目的是系统地回顾纳米颗粒系统作为抗肿瘤药物的应用。关键词：纳米技术;抗肿瘤药物；纳米粒子药物释放系统。摘要 由于传统治疗的副作用和对更有效治疗方法的需求，癌症治疗仍然是医疗保健领域的一项重大挑战。纳米技术提供了一种方法