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World File Search System系统评价
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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39（8）：1542-1549。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; 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。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; 39（8）：1542-1549。doi：10.1161/ atvbaha.119.311908 9。 div>Rizzi L，Rosset I，Roriz-Cruz M.痴呆症的全球流行病学：阿尔茨海默氏症和血管类型。Biomed res int。2014; 2014：908915。 doi：10.1155/2014/908915 10。 Chan Ky，Wang W，Wu JJ等。 1990 - 2010年，阿尔茨海默氏病的流行病学和其他形式的痴呆症的流行病学：系统综述和分析。 柳叶刀。 2013; 381（9882）：2016-2023。 doi：10.1016/s0140-6736（13）60221-4 11。 hakim am。 小血管疾病。 前神经。 2019; 10：1-6。2014; 2014：908915。 doi：10.1155/2014/908915 10。Chan Ky，Wang W，Wu JJ等。 1990 - 2010年，阿尔茨海默氏病的流行病学和其他形式的痴呆症的流行病学：系统综述和分析。 柳叶刀。 2013; 381（9882）：2016-2023。 doi：10.1016/s0140-6736（13）60221-4 11。 hakim am。 小血管疾病。 前神经。 2019; 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基于系统评价
简介：遗传因素是可能影响儿童认知发展的因素之一。ge父母的网络对孩子的角色足够大，尤其是在思考，发展才能，选择问题和找到解决方案方面。方法：本研究使用了系统的审查方法。搜索文章数据源的方法是通过数据库完成的，即Google Scholar，PubMed，Garuda Journal，Sage Journal和Scient Direct，并检索用英语和印度尼西亚人发表的相关文章。与遗传因素有关的关键术语和短语，相关受试者的研究中使用了认知发展。在本研究中包含研究的研究应用了PRISMA和PICOS方法，以及使用JBIG CRIT CRIT ICAL ISAL INSAAL指南评估期刊的质量，该研究的可行性超过50％。结果：确定了9个期刊后，发现遗传因素对儿童认知发展的影响。结论：根据系统的审查研究，所有期刊都指出，遗传因素对儿童认知发展有影响。
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。
系统评价包括
摘要：人工智能 (AI) 在体外受精 (IVF) 领域越来越受欢迎。尽管现有数据很有希望，但人工智能还不能声称拥有黄金标准地位，这也是本研究的理由。本系统评价和数据综合旨在评估和报告基于人工智能的 IVF 结果预测模型的预测能力。该研究已在 PROSPERO (CRD42021242097) 中注册。在 Pubmed/Medline、Embase 和 Cochrane 中央图书馆对文献进行系统检索后，确定了 18 项研究符合纳入条件。关于活产，总结接收者操作特征 (SROC) 的曲线下面积 (AUC) 为 0.905，而部分 AUC (pAUC) 为 0.755。观察值：预期值为 1.12（95%CI：0.26-2.37；95%PI：0.02-6.54）。对于有胎儿心跳的临床妊娠，SROC 的 AUC 为 0.722，而 pAUC 为 0.774。O：E 比率为 0.77（95%CI：0.54-1.05；95%PI：0.21-1.62）。根据这些数据综合，大多数基于 AI 的预测模型能够准确预测 IVF 的活产、临床妊娠、有胎儿心跳的临床妊娠和倍性状态结果。本综述试图比较 AI 和人类的预测能力，尽管研究不允许进行荟萃分析，但本系统综述表明基于 AI 的预测模型的表现与胚胎学家的评估非常相似。虽然人工智能模型看起来略有更有效，但要想声称显著超越临床胚胎学家的预测能力，还有一段路要走。