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没有空鼻子治疗的荟萃分析的合成
抽象的空鼻综合征（ENS）是鼻手术后的罕见并发症，尤其是涡轮手术的手术，其治疗效果有限。进行无荟萃分析（游泳）的合成以评估治疗及其报告的有效性。2022年8月，在PubMed，Google Scholar，Cochrane数据库，Science Direct和Embase上进行了文献搜索。文章选择，资格评估和对每篇文章的偏见评估风险均由每个作者独立执行，然后比较。然后，对选定的研究进行了无荟萃分析的合成。从445份潜在参考中选择了43篇文章，其中包括586名患者。关于ENS的出版物的质量通常很差或很重要。报道了ENS的治疗方法，归因于鼻腔空气动力学变化，鼻腔内三叉神经功能受损和心理因素的结合，主要包括鼻内局部局部灌输，下肉类填充，干细胞疗法和心理cal/p Sychi Atric Atric Attric Articant。但是，所有报告的病例系列均存在明显的偏见。是不可行的问题：“ ENS的治疗方法有多么有效？”这种综合旨在回答：“ ENS治疗的有效性有证据吗？”可能的治疗包括医学，手术，心理和呼吸道干预措施。尽管如此，偏见有限的可用数据不足以为其指示提供精确的建议。关键字：空鼻子综合征，治疗，无荟萃分析的合成采用强大方法论方法的未来研究对于评估治疗有效性至关重要。
与立体定向放射治疗的荟萃分析和比较
本研究遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南。[59] 我们在 Lilacs、PubMed 和 Cochrane 数据库中进行了搜索，使用以下搜索词关联：LITT、脑肿瘤、脑转移和复发性 GBM。使用以下术语搜索 SRS 研究：脑转移、复发性 GBM、姑息治疗、预期寿命、二线治疗、二线疗法、救援治疗、救援疗法、抢救治疗和抢救疗法。SRS 被定义为对至少被 50% 规定剂量包围的小颅内目标进行单次或几次高剂量辐射。在出版期内应用了一个过滤器，这指的是 2007 年 10 月 1 日之后发表的已接受论文，因为 FDA 于 2007 年 7 月批准了 Visualase®，[58] 该批准承认脑肿瘤的激光治疗。截止日期为 2019 年 1 月。如果研究 (1) 以英语、葡萄牙语、法语和西班牙语撰写，(2) LITT 或 SRS 是成人队列（≤18 岁）中采用的单一疗法，并且 (3) 以某种方式呈现患者的中位总生存期 (MOS)、无进展生存期 (PFS) 和与治疗相关的不良事件，则纳入研究。回顾性研究、前瞻性分析和病例系列都包括在审查中。排除的研究是那些没有完整报告、评论、社论和评论的研究。
体育大型赛事的经济影响：荟萃分析
大型体育赛事的经济影响 问题背景 数千年来，“体育”这一概念一直是人类文化和历史中的道德支柱。尽管体育文化内容广泛、形式多样，但它一直被赋予（并将继续被赋予）各种含义和性质。全球有许多政府项目致力于鼓励公民通过锻炼获得健康，也有许多组织致力于管理几乎各个年龄段的多项体育赛事。美国人的地区故事数不胜数，他们讲述的诸如詹姆斯·克利夫兰（杰西）·欧文斯在 1936 年奥运会上夺得四枚金牌，将其视为对纳粹的伟大胜利，或是 1975-76 年 NHL 苏联巡回赛，在那场比赛中，不败的红军惨败给费城飞人队，以及其他许多故事（RHP 2016，Fleischman 2015）。当今 NFL 比赛和其他体育项目中抗议警察暴行的政治活动家可以追溯到 1968 年墨西哥城夏季奥运会，当时约翰·卡洛斯（金牌）和汤米·史密斯（铜牌）在 200 米颁奖仪式台上在美国国歌奏响时举起拳头（Cosgrove 2014）。当然，这些例子并非来自美国，例如来自埃塞俄比亚的奥罗莫人 Feyisa Lilesa（金牌获得者）在 2016 年奥运会马拉松终点线上抗议提格雷人的压迫和政府暴行（他可能会因此在家中被判入狱）（Victor and Gettleman 2016）。出于所有这些原因以及其他原因，世界各地的人们都非常重视体育运动，并愿意每年（2015 年）花费超过 1.5 万亿美元购买服装、门票、纪念品、设备、特许经营权等（Plunkett Research 2015）。这 1.5 万亿美元中很大一部分是公共支出，由地方政府或州政府支出，这意味着人们不仅想用自己的钱来参加体育比赛，还想用纳税人的钱来参加。这就是为什么政府竞标如此激烈，并投入如此多的资金来游说委员会，以获得举办奥运会、超级碗、环法自行车赛和各种体育赛事的世界锦标赛的许可。政府不仅通过增加行政和安全人员来创造就业机会，而且还通过创建和改善基础设施来支持这些大型体育赛事，如体育场、交通和住房。政府竞标举办体育赛事的原因是多方面的，包括选民支持率高、城市和地区基础设施振兴以及经济增长的希望（《经济学人》，2013 年）。这被称为直接支出，包括工资和购买的材料，以及如果没有举办赛事就不会发生的某些个人支出（运营费用和旅游支出）和公司支出（广告）。与事件相关的额外支出称为间接支出或诱导支出，基本上是直接范围内支出造成的任何支出。这是组织对所研究经济活动区域内其他组织的支出，并一直跟踪到支出完全流出经济为止（Jago 和 Dwyer 2006）。然而，纳税人面临的问题是，花在这些大型活动上的钱是否值得，或者换句话说，这些钱的使用效率如何？这个问题有多种解释，但许多组织聘请公司为这些活动创建经济影响研究。
COVID-19改变人类微生物：一种荟萃分析
新型β-核可纳病毒，严重急性呼吸综合征-2（SARS-COV-2）的出现和快速传播引起了全球严重且前所未有的公共健康和社会经济挑战（Waters等，2022）。主要是，COVID-19表示具有可变严重程度的多方面和多器官感染。症状范围从急性呼吸窘迫综合征到肺炎，包括非特异性症状症状，胃肠道症状，心肌功能障碍，多器官衰竭和死亡（Kumar Singh等，2019; Baud等，2019; Baud et al。在大多数情况下，SARS-COV-2感染者是无症状的，要么表现出轻度的症状。然而，大约有5％的感染者（通常是合并症的老年人和/或个人）发展出严重的疾病形式，导致重症监护和死亡（Grasselli等，2020； Wiersinga等，2020）。截至2023年4月，在全球范围内有762,791,152个确认的Covid-19案件，其中有6,897,025例死亡率（Who Coronavirus（coronavirus（covid-19）仪表板）。在与COVID-19感染相关的许多长期作用中，许多研究报道了COVID-19患者的微生物群改变。人类微生物组在宿主健康中起着至关重要的作用（Kumpitsch等，2019），并被认为是额外的器官（Baquero和Nombela，2012年）。这些微生物群落通过复杂而基本的相互作用维持宿主的稳态，从而改善了免疫调节，代谢，器官功能，粘膜屏障完整性以及针对入侵病原体的结构保护（Jandhyala等，2015; Kumpitsch等，2019）。特定的微生物群落与不同的人体组织有关（人类微生物组项目联盟，2012; p flughoeft and versalovic，2012）。扰动（例如COVID-19）可能会导致人类微生物组中的微生物组营养不良，其中有益和/或共生微生物的组成和多样性改变了生长或机会性病原体，从而促进了生长或机会性病原体（Hoque等，2021b； 2021b; Ren等； Ren等，20221; 2022; 2022; 202222222。尤其是，观察到与不健康的宿主相关的微生物中增加的宿主到宿主变异性的观察被称为Anna Karenina原理（AKP），该原则（AKP）源自Tolstoy的Anna Karenina的开场线：“所有幸福的家庭都是所有不幸的家庭；每个不幸福的家庭都是不幸的。”据报道，包括肥胖，牛皮癣，关节炎，炎性肠病（IBD），infuenza，hbv和HIV的不同人类疾病显着改变了人类微生物组（Ling等人（Ling等）（Ling等，2015; Lu et al。 2019; Sencio等人，2021年）。同样，有几份报告表明，在主动感染和恢复状态期间，Covid-19患者的微生物（肠道，鼻咽和口服）的变化，通常以有益的儿童微生物和更高的机会病原体的丰富度来表征，ZUO ZUO ET。 2021a，Jochems等人，2021年；肠道，鼻或口服微生物组的组成和多样性现在被人们普遍认为可以预测COVID-19的预后，进展和严重程度（Mathieu等，2018; Wypych et al。肠道，鼻或口服微生物组的组成和多样性现在被人们普遍认为可以预测COVID-19的预后，进展和严重程度（Mathieu等，2018; Wypych et al。
精确妊娠糖尿病治疗：系统评价和荟萃分析
我们假设，精确的医学方法可能是妇女流连体化成功管理GDM管理的一种工具。具有可用于治疗GDM的相对较短的时间范围，开始有效治疗，高血糖的临一范围更快，可能会对母亲和胎儿有好处。我们进行了两次系统评价，以确定可以预测有效生活方式和药理干预措施的精确标记。缺乏研究基于精确生活方式的干预措施的研究，以突出该领域进一步研究的紧迫需求。我们发现从常规临床措施中确定的许多精度标记物，这些标记可能能够早期鉴定需要升级药理治疗的临床标志物。是否还有其他敏感标记可以使用更复杂的个体级数据（例如“ OMICS”）来识别，并且在临床实践中是否可以实现这些数据，仍然未知。这些在以后的研究中要考虑这些非常重要。
游戏能减轻数学焦虑吗？一项荟萃分析
在本文中，我们首次对基于游戏的干预措施在降低学生数学焦虑水平方面的有效性进行了荟萃分析。在对与基于游戏的数学焦虑干预相关的随机研究进行搜索后，11 篇同行评审文章中描述的 16 个效应大小（共 686 名参与者）符合选择标准。随机效应荟萃分析表明，数学焦虑的降低幅度很小且不显著（平均效应大小 𝐸𝑆 = −0. 32 ， 𝐶𝐼 = [−0. 64 ， 0. 01] ）。结果受到几个因素的调节：非数字游戏更有效，而数字游戏的平均效应大小可忽略不计，为 𝐸𝑆 = −0. 13 ， 𝐶𝐼 = [−0. 33 ， 0. 08] 。效果大小还受到干预总时长（干预时间越长越有利）和游戏类型的影响：当游戏促进协作和社交互动时，它们对减轻数学焦虑的效果更大。这些特点只存在于非数字游戏中，而所分析的所有数字游戏都是单人游戏。在论文的最后一部分，我们讨论了未来可能的研究方向。获得的薄弱结果表明需要开发和测试专门为数学焦虑学生设计的游戏。这将需要通过分析焦虑和非焦虑学生在游戏中的行为来研究游戏功能与数学焦虑之间的关系。在焦虑意识游戏可以采用的功能中，我们建议采用协作游戏、社交互动、适应性、促进内在动机的功能和嵌入数学焦虑的实时测量。
phyllanthus niruri的抗炎作用：荟萃分析
摘要。许多研究报告了phyllanthus niruri作为抗炎作用的作用，并且每项研究的结果都有差异，因此需要进行荟萃分析研究以获得准确的结果。这项研究旨在将Niruri作为抗炎作用进行荟萃分析。本研究使用了来自12个数据库的数据收集的荟萃分析研究设计。根据Prisma进行筛选过程，然后使用综合荟萃分析版本3（CMA3）进行分析。漏斗图和Egger的测试用作测量出版物偏见的方法。所使用的文章是来自各种研究期刊的438篇文章。进行筛选后，多达5篇文章有资格纳入荟萃分析。使用随机效应模型分析数据，以计算标准化平均值差异（SMD）。分析的细胞因子为TNF-α和IL-6，因为在至少3项研究中都讨论了这两种因子。phyllanthus niruri影响了炎症细胞因子的减少，其影响为SMD的炎症细胞因子对TNF -α的作用大小为-17,611（95％CI -29,347，-5,875； p = 0.003），IL -6和IL -6为-35％CI -5,403,2222222222222222222222222。这种荟萃分析的结果增强了概念/理论，即菲洛氏菌Niruri通过减少炎症细胞因子TNF-α和IL-6具有作为抗炎的潜力。这些结果增强了使用菲洛（Phyllanthus niruri）作为社区预防炎症的补充的科学基础。
对区块链的电子投票系统的荟萃分析
电子投票系统或电子投票系统越来越多地被全球各个国家采用。像德国，俄罗斯，爱沙尼亚和瑞士这样的国家已经开始在主流政治选举中使用它们，而其他几个国家 /地区在各个阶段都计划进行此类实施。电子投票系统是关键任务申请[1]，不仅在政治选举（例如国家和地方选举中），还以民意调查和调查的形式在社交媒体中申请，在法律界投票，在法律界投票，由股东投票，在公司决策中，在诸如前提财政上的统一性和统一的保险（defi）的保险，责任范围内，责任，责任，责任，并在统一的责任（defi）中，索赔，索赔，索赔，索赔，索赔，索赔，责任范围内的保险，分散自治组织（DAO）等治理申请。电子投票具有多个优点：提高便利性和可及性，更快，更准确的结果，降低成本，提高透明度，改善残疾选民的可访问性以及减少无效的投票。这包括安全的担忧，导致社会问题（例如外国权力的干预，未经授权的投票或选民剥夺权利[2]），缺乏透明度和审计能力（端到端验证），数字验证，数字鸿沟，对恶意软件和破坏性的脆弱性，对选民造成的损失，传统，传统的损失和权益经验，并具有传统的损失，并获得了传统的损失。对电子投票的一些重要考虑因素包括所使用的投票系统类型（在线，售货亭等），需求，资源，不同国家和地区的法规，以及公众对
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.636955 doi：Biorxiv Preprint
深度学习的MRI荟萃分析-Thieme Connect
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病（AD）和轻度认知障碍（MCI）仍然是神经病学的重要挑战，常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像（MRI）分析中的人工智能（AI）相结合，作为一种变革性方法，为无偏见的，高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed，Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析，该数据库是针对系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后，使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施，包括灵敏度，特异性，似然比，诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积（AUROC），以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明，敏感性和特异性，阳性似然比，阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征（HSROC）的层次结构摘要