XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统评价
系统评价和元A
摘要：在非洲，由于包括Anaplasma，Ehrlichia，Rickettsia和Coxiella物种在内的壁虱传播病原体，tick虫仍然是改善牲畜行业的主要障碍。在这里进行了全身审查和荟萃分析，并强调了这些tick传播病原体在非洲壁虱中的分布和流行。在五个电子数据库中搜索了相关出版物，并使用包含/排除标准选择，分别在定性和定量分析中包括138和78篇论文。大多数研究都集中在罗克 - 埃特西亚（Ricktsia Africae）（38个研究），其次是埃里希氏症反刍动物（27项研究），Coxiella burnetii（20项研究）和Anaplasma缘缘（17项研究）。使用随机效应模型进行比例的荟萃分析。对于立克spp获得了最高的患病率。(18.39%; 95% CI: 14.23–22.85%), R. africae (13.47%; 95% CI: 2.76–28.69%), R. conorii (11.28%; 95% CI: 1.77–25.89%), A. marginale (12.75%; 95% CI: 4.06–24.35%), E. ruminantium （6.37％； 95％CI：3.97–9.16％）和E. Canis（4.3％； 95％CI：0.04–12.66％）。C. burnetii的患病率较低（0％； 95％CI：0-0.25％），Coxiella spp的患病率更高。（27.02％； 95％CI：10.83–46.03％）和类似Coxiella的内共生体（70.47％； 95％CI：27-99.82％）。识别了tick属，tick物种，乡村和其他变量的影响，并强调了心脏水中rhipicephalus tick的流行病学；每种立克属物种的属性，用于不同的tick属； A. Marginale，R。非洲和Coxiella的主体分布在tick虫中的内共生体和非洲硬滴答中的C. burnetii分布较低。
经济评价的系统评价
一些替代性医疗保健决策。患有 ABI 疾病的经济成本正成为卫生和研究政策越来越重要的参数，但缺乏可靠的基于证据的估计 5、12、13，ABI 研究仍然严重缺乏资金。14 关于 ABI 15-17 及其非正式护理人员的非药物干预措施的经济证据很少。15 尽管如此，为了为资源分配决策提供信息，干预策略的有效性和成本效益信息对于医疗保健和政府决策者来说至关重要。18 此外，据我们所知，对非药物干预措施的经济评估的系统评价主要集中在中风患者身上。因此，缺乏对非药物干预措施进行更新的系统评价，采用更广泛的方法，包括所有类型的 ABI 疾病，特别是考虑到过去十年人们对 ABI 疾病的兴趣和关注度增加。因此，本研究的目的是对非药物干预措施的经济评估进行系统评价
定性系统评价
摘要 目的 批判性地综合定性研究，以了解脑癌患者及其非正式护理人员的支持性护理经历。 方法 根据 Joanna Briggs 方法进行定性系统评价，并根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行报告。 专家系统评价图书管理员在电子数据库中搜索所有定性研究，无论研究设计如何。 两名审稿人根据预先确定的排除和纳入标准对所有出版物进行双重筛选。 使用 Covidence 系统评价软件管理评价。 进行了方法学质量评估和数据提取。 从纳入的研究中提取定性结果及其说明性引文，并将其分组，从而得出总体综合结果。 结果 共纳入 33 项研究，总样本为 671 名参与者，其中包括 303 名患者和 368 名非正式护理人员。本综述共纳入 220 项个人发现，这些发现被综合为两项发现 (1) 照护者和患者认为有帮助的支持，以及 (2) 照护者和患者对未满足的支持性护理需求的体验。结论本综述强调了脑癌及其相关治疗所造成的痛苦和困扰。患者及其非正式照护者在重新协商角色时都经历了与自己的脱节，并且随着疾病的身体状况恶化，他们感到深深的孤独。患者和非正式照护者都报告了目前脑癌服务中类似的未满足需求。然而，显而易见的是，目前的癌症服务仅仅是为患者提供的，很少或根本没有考虑患者及其非正式照护者的支持需求。需要重新设计服务以改善护理协调，提供个性化的信息支持，对患者及其照护者进行整体需求评估，提供更好的社区支持，通过早期转诊接受姑息治疗服务来改善情感护理的机会。对癌症幸存者的启示建议多学科脑癌团队的成员反思这些发现，以针对整体需求评估，并为患者和非正式护理人员制定共享的自我管理护理计划。
文献的系统评价
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术（ICT）介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志，增强数据收集和分析，并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本，音频和视频等各种格式捕获数据的能力，从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是，还讨论了这些技术引入的挑战，包括与隐私和机密性有关的道德问题，以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入，而无需持续的身体存在，在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下，这可能是有利的。但是，这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外，本文介绍了ICT如何民主化研究的访问，允许对原本无法访问的社区进行研究，尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制，这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是，尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具，但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
人类的系统评价
a 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校药学与制药科学学院临床药学实践系 b 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校药学与制药科学学院药学科学系 c 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校医学院生物化学系 d 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校医学院解剖学和神经生物学系 e 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校医学院放射肿瘤学系 f 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校亨利·萨缪尔利工程学院生物医学工程系 g 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校免疫学研究所 h 美国加利福尼亚州欧文市加州大学欧文分校苏和比尔·格罗斯干细胞研究中心 i美国加利福尼亚州 j 加州大学欧文分校 Chao 家庭综合癌症中心，美国加利福尼亚州欧文市 k 加州大学欧文分校神经回路测绘中心，美国加利福尼亚州欧文市
系统评价和meta
连续的葡萄糖监测（CGM）衍生的指标已用于准确评估血糖变异性（GV）以促进糖尿病的管理，但它们与糖尿病周围神经病（DPN）的关系尚未完全了解。我们进行了系统的综述和荟萃分析，以评估GV指标与发展DPN的风险之间的关联。九项研究总计3,649例1型和2型糖尿病患者。A significant association was found between increased GV, as indicated by metrics including standard deviation (SD) with OR and 95% CI of 2.58 (1.45 – 4.57), mean amplitude of glycemic excursions (MAGE) with OR and 95% CI of 1.90 (1.01 – 3.58), mean of daily difference (MODD) with OR and 95% CI of 2.88 (2.17 – 3.81) and DPN的发生率。我们的发现支持糖尿病患者较高的GV与DPN风险增加之间的联系。这些发现突出了GV指标作为开发DPN的指标的潜力，主张将其纳入糖尿病管理策略，以减轻神经病风险。具有较长观察期和较大样本量的纵向研究对于在不同人群中验证这些关联是必要的。
对其诊断的系统评价
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，其特征是认知能力下降和神经病理学特征，例如淀粉样蛋白β（Aβ）斑块和磷酸化的TAU（P-TAU）缠结。β和p-Tau的基于血液的生物标志物已成为AD的早期诊断，监测和风险分层的有前途的工具。这项系统评价评估了有关AD中β和p-tau血液生物标志物的诊断效用的当前证据。这项系统的审查遵循了系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目。在2011年至2024年间发表的PubMed，Scopus和Web的研究中进行了全面的文献搜索。本综述综合了33项同行评审研究的发现，以评估这些生物标志物的诊断和预后效用。结果表明，血液Aβ和P-TAU水平与脑脊液（CSF）生物标志物和AD病理学的神经成像指标密切相关。在分析的生物标志物中，P-TAU（包括P-TAU181和P-TAU217）始终表现出较高的诊断精度，尤其是在区分AD与轻度认知障碍（MCI）和认知正常个体方面。β和P-TAU生物标志物的组合进一步提高了诊断精度，支持其在AD病理学检测中的互补作用。尽管有希望的发现，但研究中的显着异质性强调了对测定标准化的需求，对不同人群的验证以及建立临床实用性的纵向研究。这项研究得出结论，基于血液的Aβ和P-TAU生物标志物代表了AD诊断的重大进步，提供了非侵入性，具有成本效益和可扩展的解决方案，用于早期检测和治疗性监测。
绿色人工智能的系统评价
训练他们自己的最先进的模型。研究结果得出的结论是，我们需要减少开发和运行人工智能模型的碳足迹。这种自我反省让人工智能研究界大开眼界。随后发表了许多论文，呼吁寻找一个考虑这一问题的新研究方向。Schwartz (2020) Green AI 将绿色人工智能一词定义为“在考虑计算成本的同时产生新成果的人工智能研究”（Schwartz et al., 2020 ）。Bender et al. (2021) 发表了一份立场文件，强调了不断增加人工智能模型规模的后果。一个自然而然的问题是，作为一个研究界，我们是否做了足够的努力来减轻开发和运行基于人工智能的软件对碳的影响。人工智能系统非常复杂，为了实现绿色人工智能，我们需要共同努力，针对人工智能系统生命周期的所有不同阶段（例如数据收集、训练、监控）、不同工件（例如数据、模型、管道、架构、硬件）等（Haakman 等人，2021 年）。鉴于该领域的异质性，也很难对过去几年发表的所有绿色人工智能文献有一个广泛的了解。为了了解现有的研究，我们对绿色人工智能进行了系统的文献综述。我们概述并描述了该领域的现有研究。此外，我们研究了该领域多年来的发展情况，找出了主要主题、方法、工件等。这篇文献综述显示，绿色人工智能出版物数量显着增长——76% 的论文是在 2020 年之后发表的。最受欢迎的主题围绕监控、超参数调整、部署和模型基准测试。我们还重点介绍了其他可能带来有趣解决方案的新兴主题，即以数据为中心的绿色人工智能、精度/能源权衡分析。当前的研究已经展示了令人鼓舞的结果，节能效果从 13% 到 115%。不过，现有的大部分工作都集中在人工智能模型的训练阶段。此外，我们观察到行业参与度很低（23%），而且大多数研究都围绕实验室实验展开。我们认为，该领域正在发展到一定成熟度，其中行业参与对于实现绿色人工智能的总体目标至关重要：充分利用人工智能的潜力，而不会对我们的星球产生负面影响。为了鼓励开放科学和这项研究的可重复性，我们提供了所有数据和脚本，这些复制包可通过开源许可证在线获取。1
关于使用人工智能的系统评价
近年来，各个领域的技术创新直接影响着企业和行业。人工智能是这些创新中最近最受关注的技术之一。在这方面，它是一个需要从广泛角度进行研究的研究课题，涉及许多学科。与许多其他行业一样，人工智能已经在电子商务领域开启了一个非常快速和彻底的转型过程。可以看出，电子商务领域的企业从人工智能技术中受益匪浅，从而提高了效率和生产力。由于人工智能为电子商务公司提供了高成本、效率和速度优势，因此对于想要在全球竞争市场中取得成功的电子商务公司来说，将人工智能技术融入其流程极为重要。本文分析了人工智能技术在电子商务中的应用研究趋势。目的是确定这项技术如何影响电子商务行业。在研究范围内，在共同作者、共同引用和关键词分析的范围内使用了系统综述、描述性网络分析和文献计量分析方法。研究结果表明，人工智能技术在电子商务中的应用是学术研究的一个增长趋势。本文对于区分该领域的理论研究和应用研究、保持主题的最新性以及指导从事该领域的研究人员具有重要意义。
系统评价与荟萃分析
最大限度地降低人为错误的风险。审查遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 标准，以确保严格的方法和透明度。共检索到 175 篇文章，来自各种数据库，包括 PubMed、Science Direct、Google Scholar、Cochrane。根据预定义的纳入和排除标准，最终有 32 篇文章被认为有资格审查。本研究采用 K Vaal 和 Cameriere 方法评估人工智能 (AI) 在牙齿识别方面的有效性，特别关注 AI 在管理大量数据集和提供快速、准确结果方面的优势。研究结果强调了 AI 在自动化牙科图表绘制和通过先进的放射分析促进精确年龄估计方面的显著贡献，其准确性超过了传统方法。通过整合不同年龄组和牙齿类型的数据，这项荟萃分析突出了 AI 的多功能性，并强调了其作为司法环境中法医牙医的强大支持工具的价值。