XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统评价
系统评价和荟萃分析
背景：错误信息的普遍性对每日生命构成了重大威胁，因此需要部署有效的补救方法。一种有前途的策略是心理接种，可以预先免疫个人免受错误信息攻击。然而，在心理接种有效地增强了区分错误信息和真实信息的能力的程度上仍然存在不确定性。目的：为了减少对数字健康的错误信息的潜在风险，本研究旨在检查心理接种在反对错误信息方面的有效性，重点关注多个因素，包括错误信息性信誉评估，真实信息信誉评估，可信度识别，识别识别，错误信息，误导性信息，分享意图，真实信息分享意图和共享意图，并分享分享和共享。方法：遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，我们通过搜索4个数据库（Web of Science，APA Psycinfo，ProQuest和PubMed）进行了基于接种理论和结果汇总的误解的经验研究，进行了荟萃分析。主持人分析用于检查干预策略，干预类型，主题，测量时间，团队和干预设计的差异。然而，心理接种不会显着影响错误信息共享意图（d = –0.35，95％CI –0.79至0.09； p = .12）。关于健康错误的信息，心理接种有效地降低了错误信息的信誉评估和错误信息共享意图。结果：基于42项具有42,530名受试者的独立研究，我们发现心理接种有效地降低了错误信息性信誉评估（D = –0.36，95％CI –0.50至–0.23; p <.001）; p <.001）并改善了实际信息可信度评估（D = 0.20，95％CI 0.06-0.06--0.33; P = 005; P = d; p = d; p = p = d; p = p = d; p = P = d = d = d = d; = 0.09，95％CI 0.03-0.16;此外，我们发现心理接种有效增强了可信度的识别（d = 0.20，95％CI 0.13-0.28; p <.001）和共享识别（d = 0.18，95％CI 0.12-0.24; p <.001）。主持人分析的结果表明，基于内容的被动接种在提高信誉和共享意图方面更有效。气候变化的主题表明对实际信息信誉有更强的影响。比较干预类型表明，验证前干预措施对于误导性可信度评估更有效，而仅后干预措施则更好地识别可信度。结论：这项研究表明，心理接种增强了个人从错误信息中辨别实际信息并共享真实信息的能力。结合心理接种以培养知情的公众对于在信息扩散时代的社会弹性造成的误解威胁至关重要。作为一种可扩展且具有成本效益的干预策略，机构可以应用心理接种来减轻潜在的错误信息危机。
系统评价 - 新科学
pará州立大学（UEPA）电子邮件：lucianamarinho11@hotmail.com武士：https：//lattes.cnpq.br/98888677906666666666622摘要对肥胖症的摘要是肥胖的摘要内分泌，促进饱腹感和体重减轻。但是，不当使用会导致不良影响和依赖性，从而强调了对这项研究的需求。这项研究通常旨在分析主要厌食药物的影响和不良反应。具体来说，我们试图表征他们的类并描述与孤立或组合使用相关的副作用。通过涵盖PubMed，Scielo，Cochrane Library和其他平台等基础上确定的3,905篇文章来进行系统的审查。根据峰值模型应用了标准后，详细分析了625项研究资格，并详细分析了2014年至2024年之间发表的五项观察性研究。通过纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表评估了方法论质量。五项研究分析了来自不同国家的约691,000名参与者。liraglutide在减肥方面最有效，平均为-7.7 kg，而喷泉 - 汤汤木酸盐则在洪水减少中脱颖而出，其中40％以上的病例损失了超过5％的体重。然而，报告了恶心，失眠和心血管风险等不良反应。药物的有效性在类别之间有所不同，是最有前途的liraglutide和喷泉炸弹。药理学干预与生活方式改变的结合更加有效和安全，增强了医疗监督的重要性。厌食症是肥胖管理中的宝贵工具，只要它们与医疗监督一起使用并且与健康习惯相关。个性化策略和未来的研究对于确保长期安全和有效性至关重要。
系统评价与汇总分析
背景：局部区域治疗 (LRT) 包括放射栓塞 (SIRT)、经动脉化学栓塞 (TACE)、肝动脉灌注 (HAI) 化疗、外照射放射治疗 (EBRT) 和消融，已被用于治疗肝内胆管癌 (iCC)。本系统评价的目的是为临床试验设计提供结果基准。方法：使用 PubMed 和 Embase 识别报告接受 LRT 治疗 iCC 患者结果的研究。计算无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS) 的合并加权平均值；使用比例荟萃分析估计合并反应率。结果：审查了 6325 篇条目； 93 项研究符合条件，代表 101 个队列和 3990 名患者：消融 15 个队列（645 名患者），EBRT 18 个队列（541 名患者），SIRT 27 个队列（1232 名患者），TACE 22 个队列（1145 名患者），HAI 16 个队列（331 名患者）和未合并的 3 个队列（96 名患者）。74% 的研究是回顾性的，99% 是非随机的。消融的汇总平均加权 OS 为 30.2 个月（95% 置信区间 (CI)：21.8 – 38.6），EBRT 为 18.9（14.2 – 23.5），SIRT 为 14.1（12.1 – 16.0），TACE 为 15.9（12.9 – 19.0），HAI 为 21.3（15.4 – 27.1）。消融的汇总完全缓解率为 93.9%。当一起分析时，SIRT、TACE 和 HAI 的汇总平均加权 OS 为 15.7 个月，而一线治疗并同时进行全身化疗的患者的汇总平均加权 OS 为 25.2 个月。结论：关于 iCC LRT 的现有文献参差不齐，质量不足以提出强有力的建议。消融取得了令人满意的结果，在无法进行手术时可推荐使用。
系统评价和荟萃分析
结果：元分析中纳入了涉及501例患者的16项研究。考虑到研究设计的异质性，我们分别分析了随机对照研究（RCT）和单臂研究。在RCT中，任何级别的伊拉斯的发生率为95.0％（95％的置信间隔[CI] 87.3-99.3），≥3级伊拉斯的发病率为24.0％（95％CI 13.7-36.0）。在单臂研究中，任何级别的伊拉斯的发生率为89.4％（95％CI 75.0-98.0），≥3级伊拉斯的发病率为20.3％（95％CI 8.7-35.2）。在RCT和单臂中，最常见的任何级伊拉斯都是皮疹和疲劳，而最常见的≥3级伊拉斯是肝功能异常和结肠炎。由于IRAE，RCT中有9.4％的患者和6.9％的单臂研究患者未完成处方的新辅助治疗周期。
疼痛管理：系统评价
Miss。Trupti Kadam摘要：疼痛管理是医疗保健的关键方面，包括旨在减轻痛苦，改善生活质量和恢复功能能力的广泛治疗策略。本评论探讨了当前疼痛管理的格局，重点是最新进步，新兴疗法和多学科治疗方法。疼痛可以分为急性和慢性，由于其多因素性质，后者通常涉及生理，心理和环境因素。传统的镇痛药，包括非甾体抗炎药（NSAID），阿片类药物和对乙酰氨基酚，仍然是基础的，但由于对副作用，耐受性和成瘾性的关注而越来越受到审查。较新的药理学剂，例如神经性疼痛调节剂和靶向生物制剂，提供了具有更具体的作用机理和较少不良影响的有希望的替代方法。干预技术如神经阻滞，脊髓刺激和鞘内药物的递送在药物治疗不足时为患者提供局部缓解。此外，诸如认知行为疗法，物理疗法，针灸和正念实践等非药理方法在管理慢性疼痛方面也获得了关注，强调了整体护理。本综述还深入研究了个性化疼痛管理计划的重要性，遗传学在疼痛感知中的作用以及精确医学的持续发展。通过综合当前的研究和临床实践，本文旨在提供疼痛管理策略的全面概述，强调一种量身定制的，多面的方法的重要性，以满足当代医疗保健环境中疼痛患者的多样化需求。[1]关键字：镇痛技术，肌肉内；镇痛，患者控制的麻醉技术，硬膜外；疼痛，术后
对糖尿病足感染的系统评价
全球大约有1,860万人每年经历糖尿病足溃疡，仅在美国就报告了160万例病例。这些溃疡先于诊断为糖尿病的人的下肢截肢的80％，并且与死亡率升高相关（1）。DFI的病理生理学与糖尿病的潜在微血管和神经性并发症相关。外周神经病，其特征是感觉丧失和运动障碍，使人容易造成脚部畸形和生物力学改变，从而增加了压力损伤和溃疡形成的风险（2）。并发外周动脉疾病加剧了组织缺血，损害了伤口愈合并为感染创造了有利的环境（1）。这些因素之间的相互作用强调了预防足护理策略的重要性和早期干预以减轻DFI及其后遗症的风险。
教育中的人工智能：系统评价
本系统综述综合了有关人工智能对教育领域颠覆性影响的最新科学发现。鉴于过去三年来人工智能在教育领域的应用迅速扩大，本研究以后疫情时代的 17 项学术成果为样本，得出了有意义的见解。尽管之前的研究表明人工智能可以为教师和学生带来积极的结果，但人们对人工智能在教育过程中的应用方式缺乏了解。因此，本研究文章不仅旨在研究人工智能技术在教育中的应用所带来的好处和风险，还旨在研究人工智能工具在教学和学习中被广泛应用的教育水平以及目前使用的基于人工智能的模型的特点。虽然关于这个关键主题的研究很少，但目前的参考文献提供了有关人工智能系统在教育中的各个方面（知识、工具、活动和后果）的最新信息。研究结果表明，人工智能工具极大地提高了学生对人工智能、算法思维、机器人技术、人工神经网络和计算机科学的概念理解，以及创造力、读写能力、合作研究和情绪控制等其他宝贵能力的获得。最后，提出了探索人工智能在教育领域的未来方向。关键词：人工智能、人工智能工具、教育、教育技术、人机。JEL 分类：I21、I24、I28。
沉浸式教育技术的系统评价
人们对 VR/AR 技术的兴趣日益浓厚，源于它们新颖的交互、模拟和抽象元素表示，为学习提供了新的可能性。人们认为，这些沉浸式特性可以增强内在动机，并在学习活动中调动认知资源 [67]。媒体学习的认知情感理论 (CATLM) 表明，沉浸式技术提供的高度感官丰富性和互动性可以培养内在动机，同时减少学习所需的脑力劳动 [28, 54]。此外，沉浸式学习的认知情感模型 (CAMIL) 认为，这些技术的高度沉浸感所产生的临场感和能动性可以促进内在动机，但也可能导致更高的外部认知负荷，因为信息的丰富性和复杂性 [50]。根据这些模型，VR/AR 技术被认为对学习者更有吸引力，因为它们能够创造沉浸式体验，吸引注意力并提高学习成果。沉浸式环境允许学习者通过交互式模拟和表现积极地参与内容，从而获得最佳和可持续的心流体验[73]。
探索基于脑电图的设计研究：系统评价
方法 本研究系统回顾了在产品设计或建筑等各种设计领域使用 EEG 的实验设计研究。使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 方法选择了 29 篇论文。所选论文于 2012 年至 2022 年期间在同行评审期刊上发表，以英文撰写，并对其设计、变量、EEG 工具和指标、刺激、实验设置、分析方法和发现进行了分析。分析采用框架、人群、干预、控制、结果和设置 (PICOS) 方法。
人工智能影响评估的系统评价
摘要 人工智能 (AI) 在许多领域产生了极为有益的影响，从交通运输到医疗保健，从能源分配到市场营销，但它也引发了人们对不良的伦理和社会后果的担忧。人工智能影响评估 (AI-IA) 是一种及早识别积极和消极影响的方法，以保护人工智能的好处并避免其弊端。本文介绍了对这些 AI-IA 的首次系统性审查。通过研究 181 份文件，作者确定了 38 个实际的 AI-IA，并对其目的、范围、组织背景、预期问题、时间框架、流程和方法、透明度和挑战进行了严格的定性分析。审查表明 AI-IA 之间存在一些趋同。它还表明该领域尚未就内容、结构和实施达成完全一致。本文建议，最好将 AI-IA 理解为激发对人工智能生态系统的社会和伦理后果的反思和讨论的手段。基于对现有 AI-IA 的分析，作者描述了实施 AI-IA 的基本流程，该流程可由 AI 开发商和供应商实施，并可由监管机构和外部观察员用作评估组织对 AI 方法的关键标准。