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糖尿病管理？系统评价 | ...
摘要 目的 糖尿病是一种慢性疾病，给患者、护理人员和整个社会带来沉重的负担。虽然健康饮食和监测血糖等自我管理行为有助于减轻护理负担，但人们仍然认为这些行为很麻烦。移动应用程序已成为帮助患者自我管理病情的有前途的数字工具。我们进行了系统评价，以探讨使用移动应用程序进行糖尿病自我管理的 1 型、2 型和妊娠期糖尿病成年人的看法和体验。设计 对已发表的原始研究进行系统评价，探讨使用/曾经使用移动应用程序进行自我管理的 1 型、2 型和妊娠期糖尿病成年人的看法和体验。本研究遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目中定义的最佳实践指南进行报告。数据来源 我们通过 MEDLINE（Ovid）、Embase（Elsevier）、CINAHL（Ovid）和 Scopus（Elsevier）搜索了从 2007 年 1 月至 2023 年 12 月发表的文章。 资格标准 主要定性研究，描述成年人使用移动应用程序自我管理 1 型、2 型和妊娠期糖尿病的看法和经验，发表于 2007 年 1 月至 2023 年 12 月期间。 数据提取和综合 两位独立审阅者筛选已确定的论文是否符合资格，使用预定义的数据提取表提取数据，并应用批判性评价技能计划工具评估纳入研究的质量。在“技术接受和使用的统一理论 (UTAUT)”框架的指导下，以叙述方式综合数据。 结果 审查共纳入 24 项采用访谈和开放式问题调查的定性研究。我们确定了四个主要主题，这些主题与“UTAUT”框架的结构相对应：“绩效期望”、“努力期望”、“社会影响”和“促进条件”。超过 50% 的研究描述了与监测血糖、饮食和运动相关的有利应用程序功能，同时也强调了根据患者需求定制这些功能的重要性。约 40% 的研究描述了与上传过多信息、监测设备相关的不利方面
引用：Shakya S、Shrestha A、Robinson S 等人。冠心病经济成本的全球比较：系统评价和荟萃分析
摘要 目的 冠心病 (CHD) 是全球发病率和死亡率的主要原因，但尚未对其全球经济成本进行全面评估。我们进行了一项系统评价和荟萃分析，以检查各地区和 CHD 亚型的 CHD 治疗成本，检查是否存在性别成本差异，并检查成本计算方法。 设计 我们对非随机研究进行了系统评价和荟萃分析。 数据来源 我们从 2000 年 1 月 1 日至 2023 年 2 月搜索了 Medline、Embase、CINAHL、EconLit 和 Google Scholar。 选择研究的资格标准 我们纳入了以英文发表的报告 CHD 治疗经济成本和成人结果的观察性研究。 数据提取和综合 数据提取和质量评估由两位审阅者独立进行。成本转换为相应国家人均国内生产总值 (GDP) 的百分比。使用 StataSE V.18 进行荟萃分析时采用随机效应模型计算汇总百分比。使用 I 2 统计量评估异质性。进行了元回归和偏差评估。结果在确定的 20 100 条记录中，来自 22 个国家的 37 项研究（包括 2 564 189 人）被纳入定性综合和定量元分析。在大多数国家，CHD 的年度费用超过人均卫生总费用的许多倍。CHD 每名患者的直接年度汇总费用从人均 GDP 的 4.9% 到 137.8% 不等（国际美元购买力平价），CHD 患者的汇总百分比为 21.7%（95% CI 15.3,28.1）。CHD 的年度汇总成本略有差异，男性的人均 GDP 高 2%（95% CI 0.8,3.2）。大多数研究采用自上而下的成本核算方法（n=21）。结论 本综述说明了 CHD 相关的费用，费用因地区和 CHD 亚型而异。观察到的性别成本差异值得进一步探讨影响成本差异的性别特定因素。探索先进的成本核算方法，例如时间驱动的基于活动的成本核算，可以优化资源
引用：Faruk T，King C，Muhit M等。筛查工具，用于早期识别低收入和中等收入>的儿童
抽象的目标，以系统地审查，识别和报告用于早期识别低收入和中等收入国家发育延迟的筛查工具。设计系统评价。数据来源四个书目数据库：Medline（1946年至2020年7月13日），Embase（1974年至2020年7月13日），Scopus（1823年至2020年7月11日）和Psycinfo（1987年至1987年至7月1日至2020年）。资格标准在英文中发表的同行评审的原始文章涉及<5岁儿童的经过验证的文化敏感的发育筛查工具。数据提取和合成一名作者（CK，医学图书馆员）制定了搜索策略。三位作者进行了数据库搜索（I阶段：CK； II阶段：IJ和MKI）。三位作者（TF，IJ和MKI）独立筛选了标题和摘要。TF，MKI和GK独立地对筛选文章进行了全文评论。在研究选择过程的每个步骤中，通过讨论解决了分歧。使用用于系统评价的首选报告项目和荟萃分析声明用于指导系统审查。使用MS Excel进行数据提取和分析。荟萃分析是不可能的。结果我们确定了3349篇文章，其中10个来自10个国家的研究，报告了16种筛选工具，以进行定性综合。探索了六种文化背景。十二个将军，两个电动机和两个语言工具。发现其中七个是父母完成的。五种筛查工具（美国语言和听力协会，监测儿童发展指南，婴儿神经国际电池，新德里开发筛查问卷和伍德赛德筛查技术）报告了相对较高的敏感性（82.5％–100％）和特异性（83％–98.93％）。结论有限的文化敏感发展筛查工具已针对低收入和中等收入国家的5岁儿童进行了验证。修改不同种族和文化环境中的现有筛查工具以及随后的规范价值验证，应该是研究的优先事项。
揭穿Instagram的算法 - 核糖
在2021年和2023年，在负责Instagram的内容供稿策划的算法背后的机制上发表了两个独特的官方陈述，其中2023年的出版物被称为“ Instagram排名解释”，以更新和扩展的版本呈现了2021年的更新和扩展版本，命名为“对Instagram的作品”的命名更多。本文研究了Instagram负责人亚当·莫塞里（Adam Mosseri）撰写的陈述，他撰写了这些出版物，将其与当代文学的见解进行了比较，并通过混合方法分析调查了出版物的情感。该分析旨在表明，这些陈述以特别积极的光，轻描淡写和在很大程度上忽略潜在损害的情况下呈现算法。陈述的伪造透明度，提供了开放的单板，同时通过掩盖了诸如数据提取和最大化之类的实践，尤其是在对社交网站的批评中提高批评中，从而掩盖了更深层的经济动机。
内容效度过程的系统评价方案
我们将对 2010 年至 2020 年在 PubMed、APA PsychInfo、Science Direct、EMBASE Psych、Google Scholar 和 Web of Science 上发表的英语和德语出版物进行系统评价。纳入标准涵盖队列、病例对照、横断面研究、随机对照研究以及会议论文集报告。系统评价将排除一些灰色源材料，特别是社论、报纸文章和博客文章。我们的主要结果是社交媒体上表达的自我报告抑郁症。次要结果将是用于社交媒体抑郁症筛查的 AI 方法类型，以及伴随这些方法的临床验证程序。第二步，我们将利用证据强化人群、干预、比较、结果、研究类型 (PICOS) 工具来完善我们的纳入和排除标准。在两位作者对证据来源的偏倚风险进行独立评估后，数据提取过程将最终形成对所审查研究的主题综合。
关于风险中的人工智能的主题（概念）论文...... - EFSA
• 证据管理是基于证据的风险评估的核心。它是一个结构化的过程，收集通过不同研究类型和不同来源报告的替代方法产生的各种证据流。它遵循一个清晰且有记录的过程，并明确定义阶段。从问题制定开始，然后是数据提取、证据评估、证据综合和最终证据整合阶段。阶段的连续性提供了适合目的和透明的风险评估。证据管理是一个资源密集型过程，其中可以考虑的证据数量受到证据的可访问性和可用于完成过程不同阶段的资源的限制。机器学习等人工智能 (AI) 方法在支持证据管理过程的各个步骤方面具有巨大潜力，并将加强证据主体，并可能减少启动验证研究的需要（根据 (EU) 2019/1381 条例第 32d 条）。如果需要进行验证研究，AI 方法将有助于整合验证研究产生的新证据。
1个系统评价的首选报告项目和...
JBI = Joanna Briggs Institute; Prisma-scr =用于系统评价的首选报告项目，用于范围审查的荟萃分析。*从参考书目数据库，社交媒体平台和网站汇编的证据来源（请参见第二个脚注）。†一个更具包容性/异构术语，用于说明不同类型的证据或数据源（例如，定量和/或定性研究，专家意见和政策文件），可以在范围进行审查中有资格，而不是仅研究。这不是与信息源混淆（请参阅第一个脚注）。•Arksey和O'Malley（6）和Levac及其同事（7）和JBI指南（4，5）的框架是指范围范围审查中的数据提取过程作为数据图表。§系统检查研究证据的过程以评估其有效性，结果和相关性，然后再使用它来告知决定。该术语用于第12和19项，而不是“偏见的风险”（更适用于对干预措施的系统评价），以包括并确认可以在范围审查中使用的各种证据来源（例如，定量和/或定性研究，专家意见和政策文档）。
基于虚拟现实的细菌技能培训小儿...
摘要简介儿童期间的精细运动技能（FMS）对于许多学习过程，尤其是在学校中至关重要。FMS损伤可能会对儿童的生活质量产生重大影响。开发有效且引人入胜的康复解决方案来培训FMS，使儿童参与运动学习所需的丰富实践可能是具有挑战性的。虚拟现实（VR）是一种有前途的干预选项，可为FMS培训任务和环境与基于证据的运动学习原理保持一致。VR康复的其他潜在优势包括可访问性的家庭使用和适应个人需求。本范围审查的目的是绘制针对小儿康复中FMS培训的VR应用程序的范围，范围和性质，包括硬件，软件和介入参数。方法和分析我们遵循乔安娜·布里格斯研究所（JBI）手册的范围审查行为和报告的方法学指南，以进行证据综合，以及用于系统审查和荟萃分析扩展的首选报告项目，用于范围范围。我们将搜索四个数据库（PubMed，Web of Science，Psycinfo和Scopus），以符合符合由人群定义的包含标准的文章，概念，上下文方法；专门研究的研究重点是对沉浸式或非免疫性VR应用的开发或评估，以提供小儿康复中的FMS培训。第一次搜索发生在2023年12月，计划于2025年2月进行第二次搜索。定量和定性提取将遵循JBI指南建议。将包括不同的FMS障碍儿童人群（例如患有脑瘫的儿童，发育协调障碍的儿童或注意力不足多动障碍）。一位审稿人将在不确定性的情况下，通过第二次审阅者咨询标题，摘要和完整的纸质筛选。两个审稿人将对五项随机选择的研究进行测试数据提取框架，以确保评估者间的可靠性，一位审阅者将完成数据提取。结果将以描述性和表格格式显示，包括叙事摘要。结果将增强对VR中FMS培训的潜力的理解，并为随后的研究和临床实践提供信息。伦理和本综述的传播数据将从已发表的文献中收集。道德批准
用于 PET 成像分析的放射组学和人工智能
数据提取必须包括定义大量值。特征分为语义和非语义：第一类涉及肿瘤直径、体积和形状等数据，而第二类涉及从图像的数学阐述中提取的数据。特征也可以根据其定义模式进行区分。一阶变量涉及肿瘤体素的信号值，与其空间分布无关，而二阶数据涉及信号空间分布的分析：所谓的纹理分析。纹理被定义为“具有亮度、颜色、大小和形状特征的表面上元素或图案的规则重复”。还有关于肿瘤空间特征的特征：基于形状的特征。最后，可以通过使用分形分析肿瘤来计算不同的数据集：基于分形的特征。随后必须选择数据以识别非冗余、稳定和相关的数据，这些数据最有可能定义具有良好诊断性能的模型 [13]。具体来说，可以通过评估在不同时间重复测试或使用不同肿瘤分割方法的数据的一致性来计算稳定性。
医疗保险中心
卫生与公众服务部 医疗保险和医疗补助服务中心 马里兰州巴尔的摩安全大道 7500 号 21244-1850 医疗保险中心 日期：2022 年 2 月 2 日 致：所有医疗保险优势计划、处方药计划、费用、PACE 和示范组织以及州用户 发件人：Amy Larrick Chavez-Valdez，医疗保险药品福利和 C & D 数据组主任 主题：即将对健康计划管理系统 (HPMS) 投诉跟踪模块进行的增强功能 为响应持续的用户反馈，CMS 正在对 HPMS 投诉跟踪模块 (CTM) 进行现代化改造，以通过使用新技术改进模块的用户界面和导航。该模块计划于 2022 年 4 月下旬至 5 月上旬发布。本备忘录提供了有关计划发起人、州和其他最终用户可以在增强模块中看到的内容的信息。虽然模块的外观和导航正在发生变化，但需要注意的是，所收集的数据以及计划下载、计划上传和数据提取记录布局不会改变。以下是预期变化的一些示例：