摘要 —本文介绍了 BrainBuilder,这是一款虚拟现实 (VR) 严肃游戏,旨在支持作为本科神经生物学课程一部分的昆虫神经解剖学学习。利用面向认知的设计,我们使用修订后的布鲁姆分类法将复杂的学习目标转化为具体的认知指令,随后通过各种引人入胜的游戏机制实施。学习场景包括用于识别大脑结构的射击游戏、用于命名大脑部分的打地鼠游戏、用于了解大脑区域的投掷游戏和用于组装大脑组件的益智游戏。BrainBuilder 的开发遵循以用户为中心的方法,结合形成性评估来改进游戏玩法和教学内容。索引词 —VR、严肃游戏、教学设计、昆虫神经解剖学、空间学习
评估。家庭医学。1994;26:278-82。7. Mann K、Gordon J、MacLeod A。卫生职业教育中的反思和反思性实践:系统评价。高级健康科学教育理论实践。2009;14:595-621。8. Wald HS、Reis SP、Monroe AD、Borkan JM。《失去我的老病人》:互动式反思性写作以支持医学生的成年礼。医学教学。2010;32:e178-84。9. Sandars J。反思在医学教育中的运用:AMEE 指南第 44 号。医学教学。2009;31:685-95。10. Lie D、Shapiro J、Cohn F、Najm W。反思性实践丰富了实习学生的跨文化体验。 J Gen Intern Med 。2010;25:S119-25。11. Mamede S、Schmidt HG、Penaforte JC。反思性实践对医学诊断准确性的影响。医学教育。2008;42:48-75。12. DasGupta S、Charon R。个人疾病叙述:使用反思性写作来教授同理心。Acad Med 。2004;79:351-6。13. Sargeant JM、Mann KV、Vander Vleuten CP、Metsemakers JF。反思:接收和使用评估反馈之间的联系。高级健康科学教育理论实践。2009;14:399-410。14. Rabow MW、McPhee SJ。行医治病:培养良好的
•我们在AI中看到的问题已经存在 - 偏见,数据等问题等是人类已经存在的当前问题。AI迫使我们考虑这些并将其冲洗掉。•将辅助AI采用公共服务的主要障碍是(缺乏)解释性和数字素养 - 公共信任以及基于AI的决策对特定人群的影响加剧。•支持警察劳动力,需要适合21世纪的正式培训和教育评论,遇到培训能力问题,并带来了他们内部缺失的专业知识。•公众与NHS和医疗保健有情感上的联系 - 在这种护理的情况下,AI的引入可能会感到不合适。然而,行政任务的自动化可能会减轻工作量压力,并对NHS员工的福祉产生积极影响。•决策者必须记住,并非每个问题都是AI问题,而不是每个解决方案都是AI解决方案 - 必须考虑个人情况。•必须通过变更,集中标准制定和关于数字素养的公共教育的跨政府要求确保公平访问服务。•使用AI(环境,人类)的成本 - 部署应伴随着这些费用的陈述,以供考虑到任何生产力提高。•可以激励公司开发AI,以反映成果中的内在人类价值观,而不是传统的生产力措施。
引言genetic的影响对人体解剖结构产生了深远的影响,这决定了我们从构想到成年的物理形式的蓝图。DNA序列[1],基因表达模式和调节机制的变化有助于在个人和人群中观察到的解剖结构的多样性。了解解剖学的遗传基础对于阐明正常发育,识别病理条件以及针对单个遗传特征的医疗干预措施至关重要。遗传影响在塑造人类解剖学的复杂挂毯,管理个人和人群中器官和组织的发展,结构和功能方面起着关键作用。对遗传因素如何影响解剖结构的研究不仅对于理解人类发展的基本机制至关重要,而且对临床医学,法医学[2]和进化生物学具有深远的影响。从构想的时刻开始,在DNA中编码的遗传指示协调了分子事件的复杂交响曲,这些交响曲指导细胞的形成和分化为专用组织和器官。遗传序列的变化,从单核苷酸多态性(SNP)到更大的结构变化,可以深刻影响解剖学特征,例如骨形态,器官大小和生理功能。这些遗传变异有助于人类解剖学中观察到的显着多样性[3],反映了遗传性状和对环境压力在进化时间的适应性。了解遗传对解剖结构的影响对于推进医学诊断和个性化医学至关重要。与解剖学变异和先天性异常相关的遗传标志物为临床决策提供了信息,从而基于单个遗传特征,从而实现了量身定制的治疗方法。此外,对解剖结构的遗传调节的见解增强了我们准确解释医学成像发现并有效地计划手术干预措施的能力。除了临床应用之外,解剖结构的遗传研究为人类进化和种群遗传学提供了宝贵的见解。通过检查已经塑造了不同人群中解剖学多样性的遗传适应性[4],研究人员可以重建迁移模式[5],推断环境适应并揭示我们物种的进化史。通过综合当前的知识并突出未来的方向,我们旨在加深对遗传影响如何造成人体解剖结构的理解,并为医疗保健和生物科学的进步做出贡献[6]。
掌握心血管技能和知识的掌握长期以来一直在为学生带来挑战,尽管现代技术进步以及诸如解剖之类的良好方法,但高级思维证明了艰难的思维。因此,我们试图将积极的嬉戏学习纳入我们在心血管解剖学和生理学领域的基础教学中。七十七年的学生参加了在线教学演讲,然后一周后,参加了嬉戏的学习会议,他们在学术的指导下使用Play-Doh来制作人类心脏的详细模型,以巩固他们的先前学习。他们获得了五点李克特问卷的邮政活动,并提出了四个其他公开答案问题,并使用加权平均值(𝑥̄𝑤)分析了回答,作为正面回答的阈值。广泛地说,学生喜欢并会重复一项嬉戏的活动,并认为这项活动增加了他们的兴趣,证明了他们的知识,确定了他们的弱点,检查了他们现有的知识,并允许他们与团队互动,但学生没有比传统活动本身学习更多的学习。使用Play-Doh对心脏进行建模是一种有趣而有效的解剖方法,需要进一步的研究来确定其对学生成果的影响。
a。标记腹部的四个象限和九个区域,包括每个象限。b。描述坚硬和柔软的口感。c。描述舌头的结构和功能。d。确定唾液腺的结构,功能和位置。e。描述消化系统主要器官的组成和特征。
右心耳是右心的重要解剖标志,随着心脏病学的发展,右心耳受到越来越多的关注,本文就右心耳解剖结构及其临床价值的研究进展进行综述,以整理和补充相关资料。右心耳的形态与左心耳不同,其外表相对平坦,内部结构由端嵴和梳状肌组成。在临床介入治疗中,右心耳常作为电极植入部位,梳状肌的厚度和右心耳壁厚与心房导线植入的效果密切相关。对于血栓形成的心房颤动而言,右心耳是血栓的好发部位之一。然而,右心耳血栓形成率低于左心耳。熟悉右心耳的解剖结构对于心房导线植入至关重要,右心耳在心房颤动中的作用需要进一步研究。(Folia Morphol 2024;83,2:294–299)
摘要随着冠状动脉程序的增加,了解冠状动脉的解剖模式变得越来越重要,因为它们可能会对患者产生影响。这项研究的目的是对Uberaba大学人类解剖学和病理实验室的心脏冠状动脉进行详细分析(Uniube)。此主题之所以选择与了解血流改变有关的病理变化的相关性。在20个月内进行了一项横断面分析观测研究:2022年8月至2024年4月。根据文献中描述的心脏解剖结构,该研究的材料由40个保存的尸体心脏和数据收集组成,该材料基于一个带有先前准备的问题的脚本。在进行的研究中,在分析的心脏总数中,有四个具有不规则的冠状动脉途径,总计10%。基于普遍接受的冠状动脉分支模式,发现了13个改变,总计33%。其中,主要和最稀有的是前降动脉的双重起源,其中一个分支起源于右冠状动脉,一个分支来自左冠状动脉。关于冠状动脉优势的模式,在87%的病例中,正确的优势主要是占主导地位。通常,这项研究将有助于更好地理解心脏解剖学对了解临床事件的重要性,对检查的正确性能和解释以及对患者的手术方法的重要性。关键字:冠状动脉;冠状动脉异常;解剖学。摘要随着冠状动脉程序的增加,对冠状动脉解剖模式的理解变得越来越重要,因为它们可能会对患者产生影响。这项研究旨在详细介绍乌贝拉巴大学人体解剖学和病理实验室(Uniube)心脏心脏的冠状动脉,由于其与血液流动变化导致的病理变化相关,因此选择了该主题。对横向分析观测类型的研究,有效期为20个月:2022年8月至2024年4月。根据文献中描述的心脏解剖结构,该研究的材料由40个尸体心脏保守,数据收集基于具有先前详细问题的脚本。在所做的研究中,在分析的心脏总数中,有四个包含不规则的冠状动脉路径,总计10%。基于普遍接受的冠状动脉分支模式,发现了13个变化,总计33%。中,主要和最稀有的是先前下降动脉的双重起源,该分支来自右冠状动脉和左冠状动脉的一个分支。关于冠状动脉域模式,在87%的病例中,正确的优势占主导地位。关键字:冠状动脉;冠状动脉异常;解剖学。研究将有助于最佳理解心脏解剖学对医学界的重要性,对临床事件的理解,对检查的正确表现和解释以及患者的手术方法。
本文对心脏淀粉样变性(CA)的几个超声心动图发现的诊断值进行了批判性综述。考虑到其具有挑战性的诊断以及临床医生对高度怀疑的高指数的需要,强调了对CA的早期和准确检测的重要性。超声心动图通常是怀疑CA时心脏结构和功能成像评估的首选。本文涵盖了几种常规的超声心动图特征和斑点跟踪超声心动图 - 派生的变形参数。其中一些索引分组在一起以形成分数,这可以提高诊断Ca的准确性。,特别是在较早的阶段,超声心动图具有较低的特异性,可以区分淀粉样蛋白和其他肥厚的表型,强调与临床危险信号,实验室测试和其他心脏成像方式相关的需求。
肝细胞癌(HCC)是上皮起源的癌。虽然有几个因素,但特定的遗传和表观遗传景观定义了HCC的起始和进展。遗传突变,尤其是错义突变,通常是包括HCC在内的癌症发作的预测指标。具体而言,与端粒酶,TP53和β-catenin(CTNNB1)相关的突变是HCC中最常见的三个最常见突变基因之一。这些遗传突变定义了HCC的特定亚型,在miRNA表达和相互作用组方面表现出特定的表观遗传表达模式。在当前的研究中,我们在三种不同的细胞系Hepg2,Huh7和QGY7703之间对表现出不同的突变模式进行了多个miRNA的差异表达分析。这是第一个基于miRNA表达的HCC细胞系的研究。我们还确定了与显着差异表达的miRNA相关的富集途径,生物信息上预测了它们的靶标,并表征了相互作用。此外,我们根据癌症样品的突变状态对可公开可用数据集的小型RNA测序数据进行了分类,并计算了与体外数据相似的MiRNA的重叠,并预测了顶级HUB基因及其相关途径,并使用集成的BioEnformic方法预测了他们相关的途径。