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微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
iDE 的 10 年战略文献回顾 2024
本文献综述分析了当前和基础研究，这些研究涉及女性创业与 iDE 确定的繁荣目标之间的联系。这些繁荣目标反映了我们的支柱，但更重要的是，它们反映了 iDE 客户在被问及繁荣对他们意味着什么时提出的共同主题。主题包括营养、健康和卫生；教育；家庭资产和收入；市场弹性；赋权和社会包容。本综述中重点介绍的文献向我们指出了研究人员和开发同行发现的这些主题与对女性企业家的投资之间的联系，以指导我们在制定 iDE 战略时应考虑哪些因素。所包含的文献强调了我们在设计计划时必须考虑的积极关联和缓解/背景因素，重点关注 iDE 运营所在国家/地区的人们眼中的繁荣：洪都拉斯、尼加拉瓜、加纳、肯尼亚、莫桑比克、马达加斯加、赞比亚、埃塞俄比亚、孟加拉国、尼泊尔、柬埔寨、越南和具有类似背景的邻国。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 自动化技术取代了人工劳动，可能会减少劳动力需求，工资和就业（第198-201页）。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离，从而导致劳动力占国民收入的份额下降（第198页）。- 虽然自动化的生产率提高，但它们可能并不总是抵消工作损失（第202-205页）。创建新任务是一项至关重要的平衡力，但是不能保证这个过程，并且可能落后于自动化，这可能会导致整体生产率增长速度较慢（第205-207、210-211、223-224页）。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间，自动化技术的引入会导致经济调整缓慢（第199，208-209页）。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式（第221-223页）。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率（第210-211，224-226页）。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力（第205-207、217-218页）。但是，新任务的发展需要投资，并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化（第223-224页）。- AI可能无法取代所有人类劳动，因为其当前的应用集中在特定的，定义明确的任务上（第207页）。但是，新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性（第221-223页）。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划，以帮助员工适应自动化创建的新任务（第223页）。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的，劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响（第224-226页）。
女性尿道憩室癌：案例报告和文献审查
结论：尿道憩室癌是尿道的一种罕见且高度侵略性的恶性肿瘤，预后不良。隐藏了尿道憩室癌的发作，其临床表现是非专业和多样的。术前诊断具有挑战性，成像研究和膀胱镜检查是尿道憩室癌的主要术前诊断方法。病理学和免疫组织化学是确认诊断的基础。目前，国际上没有针对女性尿道憩室癌的统一治疗方案。对于没有远处转移的尿道憩室癌的女性患者，手术仍然是主要治疗方法。对于远处转移的患者，可以考虑手术，化学疗法和放射疗法的组合。基因测试和靶向免疫疗法为将来的治疗提供了新的方法。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷编号 529-24 编号：签名日期发件人：海军记录修正委员会主席致：海军部长主题：审查美国海军 XXX-XX- 号海军记录编号：(a) 美国法典第 10 章第 1552 节(b) USD 备忘录，2017 年 8 月 25 日（Kurta 备忘录）(c) USECDEF 备忘录，2018 年 7 月 25 日（Wilkie 备忘录）(d) PDUSD 备忘录，2024 年 4 月 4 日（Vazirani 备忘录）(e) 申请人的案件文件附件：(1) DD 表格 149(2) 咨询意见，2024 年 6 月 13 日 1. 根据参考 (a) 的规定，申请人（以下简称申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求通过准予医疗退休来更正他的海军记录。2. 委员会由、和组成，于 2024 年 8 月 1 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指出的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、海军记录的相关部分以及适用的法规、法规和政策，包括参考文献 (b) 至 (d) 和附件 (2)，即合格医疗专业人员提供的咨询意见 (AO)。该 AO 被认为对申诉人有利。3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有可用行政补救措施。尽管请愿人没有及时提出申请，但根据《库尔塔备忘录》，诉讼时效已被免除。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷编号 529-24 编号：签名日期发件人：海军记录修正委员会主席致：海军部长主题：审查美国海军 XXX-XX- 号海军记录编号：(a) 美国法典第 10 章第 1552 节(b) USD 备忘录，2017 年 8 月 25 日（Kurta 备忘录）(c) USECDEF 备忘录，2018 年 7 月 25 日（Wilkie 备忘录）(d) PDUSD 备忘录，2024 年 4 月 4 日（Vazirani 备忘录）(e) 申请人的案件文件附件：(1) DD 表格 149(2) 咨询意见，2024 年 6 月 13 日 1. 根据参考 (a) 的规定，申请人（以下简称申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求通过准予医疗退休来更正他的海军记录。2. 委员会由、和组成，于 2024 年 8 月 1 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指出的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、海军记录的相关部分以及适用的法规、法规和政策，包括参考文献 (b) 至 (d) 和附件 (2)，即合格医疗专业人员提供的咨询意见 (AO)。该 AO 被认为对申诉人有利。3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有可用行政补救措施。尽管请愿人没有及时提出申请，但根据《库尔塔备忘录》，诉讼时效已被免除。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 编号：(a)10 USC § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录（哈格尔备忘录） (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录（卡森备忘录） (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录（库尔塔备忘录） (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录（威尔基备忘录） 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2022 年 11 月 21 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求升级他的退役级别。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应采取以下所示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人未及时提交申请，但根据 Kurta 备忘录，诉讼时效被免除。b.请愿人加入海军，于 1980 年 4 月 1 日至 1986 年 3 月 31 日光荣服役一段时间后退役。服役一段时间后，他于 1986 年 9 月 26 日加入海军预备役，并于 1987 年 9 月 9 日开始随后的现役服役。他光荣服役并又两次重新入伍，最后一次重新入伍于 1993 年 9 月 30 日开始，一直持续到 1997 年。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 编号：(a)10 USC § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录（哈格尔备忘录） (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录（卡森备忘录） (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录（库尔塔备忘录） (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录（威尔基备忘录） 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2022 年 11 月 21 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求升级他的退役级别。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应采取以下所示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人未及时提交申请，但根据 Kurta 备忘录，诉讼时效被免除。b.请愿人加入海军，于 1980 年 4 月 1 日至 1986 年 3 月 31 日光荣服役一段时间后退役。服役一段时间后，他于 1986 年 9 月 26 日加入海军预备役，并于 1987 年 9 月 9 日开始随后的现役服役。他光荣服役并又两次重新入伍，最后一次重新入伍于 1993 年 9 月 30 日开始，一直持续到 1997 年。
神经可塑性在精神疾病病理生理学和治疗中的作用：综合文献综述
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制，神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而，神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关，包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上，重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明，在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法，可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而，仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此，确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的，对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
人工智能和清洁生产走向可持续发展：系统文献综述 Alfredo Enrique Sanabria Ospino，硕士
新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中，这一事实对可持续性提出了挑战，因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况，这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此，在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程，使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明，亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面，关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性，可能存在非实证关系。结果表明，人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。