Gomisin A多靶点药理机制、药代动力学与网络药理学综述
结论:综述认为Gomisin A具有多靶点药理潜力,其中保肝为临床前证据支持最充分的适应证,但整体仍属临床前层面,尚不足以下临床结论。 设计与做法:为叙述性综述,检索PubMed与中国知网数据库,对机制证据按支持强度分层,并辅以网络药理学筛选、分子对接与分子动力学模拟;样本量与随
结论:综述认为Gomisin A具有多靶点药理潜力,其中保肝为临床前证据支持最充分的适应证,但整体仍属临床前层面,尚不足以下临床结论。 设计与做法:为叙述性综述,检索PubMed与中国知网数据库,对机制证据按支持强度分层,并辅以网络药理学筛选、分子对接与分子动力学模拟;样本量与随
结论:该综述提示巨噬细胞表型与功能由个体发育印记、环境感知、代谢重编程与表观遗传重塑多层整合决定,并在炎症性疾病、神经退行性疾病与肿瘤中发挥作用;属叙述性综述层面的证据支持,非原始研究结论。 设计与做法:设计类型为综述;材料未报告纳入文献数量、检索策略与筛选标准,亦无样本量、干预
该综述提示,二叠纪—三叠纪界线(PTB)的环境变化是多维的而非单一维度的,各环境驱动因素之间仅呈弱耦合;这一判断来自多指标数据的统计整合,属于提示性结论。 研究设计为系统综述加二次数据分析:系统收集并标准化40项研究、38个PTB剖面的多指标古环境数据,构建至少含8类指标(地球化
结论:作者提出以情境复杂度和对患者照护的影响两个维度构成的评估框架,用于判断生成式AI应用所需的证据与监管强度;现有证据对AI获益、准确性与可靠性仍不一致,属提示性而非定论。 设计:叙述性综述(非系统评价),未报告检索策略与纳入文献数量;按上述两维度分层考察工作流获益与临床有效性
结论:综述认为人工智能有望通过实时症状监测、不良事件预测与个体化干预支持肿瘤护理中的主动症状管理,但多数应用仍处早期阶段,证据支持有限。 设计:结构化文献综述,检索PubMed、Scopus与Web of Science近十年同行评审研究,聚焦机器学习、自然语言处理、临床决策支持
该叙述性综述总结神经肿瘤领域患者报告结局(PRO)与症状评估中的人工智能(AI)应用,认为整合机器学习与大语言模型可能有助于建模纵向症状轨迹、预测恶化并从自由文本中提取症状;方向为应用前景提示,证据档位为B,尚不足以下疗效或临床有效性结论。 设计为叙述性综述:检索PubMed/M
结论:综述认为无创神经调控不应被视为慢性创伤性脑病(CTE)的疾病修饰治疗,其最可信的定位是依据表型、以康复为辅助的补充手段;证据档位为B,属提示性而非确证。 设计:叙述性综述,检索PubMed/MEDLINE、Web of Science、Scopus与Google Schol
结论:叙述性综述提示,机器学习与深度学习在肝炎的影像、数字病理、多组学诊断、治疗方案优化与预后预测中均有应用报道,但受数据异质性与外推性限制,尚不足以下结论认为其能改善患者结局。 设计:为叙述性综述,汇总近十年人工智能在肝炎研究与临床实践中的文献,按诊断、治疗优化、预后预测三个临
结论:人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤诊疗中显示出改善诊断一致性、缩短周转时间并整合多模态信息的潜力,但作者将其定位为有前景的方向,临床落地仍受多重障碍制约,尚不足以下结论认为可常规替代现有流程。 设计:叙述性综述,检索PubMed中2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类第
提示:2015—2025 年初级保健人工智能研究产出持续增长,主题注意力由模型开发向验证、实施评估与治理扩展;但文献计量增长不直接等同于临床落地或结局改善。 研究设计为文献计量学分析,检索 Web of Science 核心合集 2015 年 1 月 1 日至 2025 年 10