目的对危重症患儿早期活动的最佳证据进行整理总结,为临床制定相关干预策略提供参考。方法通过检索加拿大安大略省注册护士协会网(RNAO)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、苏格兰学院间指南网络(SIGN)、Web of Science、Cochrane L...目的对危重症患儿早期活动的最佳证据进行整理总结,为临床制定相关干预策略提供参考。方法通过检索加拿大安大略省注册护士协会网(RNAO)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、苏格兰学院间指南网络(SIGN)、Web of Science、Cochrane Library、PubMed、Best Practice(BMJ)、UpToDate、中国生物医学文献服务系统、万方数据知识服务平台、中国知网等数据库中危重症患儿早期活动的相关文献,检索时限为建库至2023年8月14日,按照JBI循证卫生保健中心的相应评价标准进行质量评价,对纳入的文献进行证据提取。结果最终纳入文献10篇,提取内容包括团队、评估、绝对禁忌、相对禁忌、运动状况监测和活动内容6个维度共20条最佳证据。结论提取的危重症患儿早期活动的最佳证据可作为重症患儿早期活动的循证依据。展开更多
目的汇总国内外关于卒中后疲劳管理的最佳证据,并对证据进行总结。方法采用循证护理学方法,系统检索BMJ Best Practice,UpToDate,乔安娜布里格斯研究所循证卫生保健中心数据库(Joanna Briggs institute evidence-based practice databas...目的汇总国内外关于卒中后疲劳管理的最佳证据,并对证据进行总结。方法采用循证护理学方法,系统检索BMJ Best Practice,UpToDate,乔安娜布里格斯研究所循证卫生保健中心数据库(Joanna Briggs institute evidence-based practice database,JBI),美国指南网,苏格兰学院间指南网,中国医脉通,Cochrane Library,PubMed,中国知网,万方数据库关于卒中后疲劳管理的相关证据,采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心的证据分级系统对纳入的文献进行证据级别评定。结果共纳入2篇证据总结、5篇临床实践指南和20篇系统评价,经过证据提取及汇总,共提取出关于卒中后疲劳管理包括评估、行为干预和健康教育3方面18条证据。结论本研究总结的关于卒中后疲劳管理的证据可为护士及护理管理者提供循证依据。展开更多
近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声...近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声.为了解决上述问题,本文提出了SRBHL(Social Recommendation Based on Hypergraph embedding and Limited attention)模型,通过超图嵌入模块提取用户的历史行为信息和社交信息,以缓解原始目标用户数据稀疏问题,并结合有限注意力模块来过滤原始信息的噪声,最后将得到的有效好友信息用于推荐.在Yelp-Urbana、Yelp-Phoenix和Epinions3个真实数据集上的实验结果表明SRBHL模型相比其他的推荐算法表现更出色.此外,本文还对SRBHL模型进行了鲁棒性分析,并给出了模型最优参数的取值范围.展开更多
文摘目的对危重症患儿早期活动的最佳证据进行整理总结,为临床制定相关干预策略提供参考。方法通过检索加拿大安大略省注册护士协会网(RNAO)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、苏格兰学院间指南网络(SIGN)、Web of Science、Cochrane Library、PubMed、Best Practice(BMJ)、UpToDate、中国生物医学文献服务系统、万方数据知识服务平台、中国知网等数据库中危重症患儿早期活动的相关文献,检索时限为建库至2023年8月14日,按照JBI循证卫生保健中心的相应评价标准进行质量评价,对纳入的文献进行证据提取。结果最终纳入文献10篇,提取内容包括团队、评估、绝对禁忌、相对禁忌、运动状况监测和活动内容6个维度共20条最佳证据。结论提取的危重症患儿早期活动的最佳证据可作为重症患儿早期活动的循证依据。
文摘目的汇总国内外关于卒中后疲劳管理的最佳证据,并对证据进行总结。方法采用循证护理学方法,系统检索BMJ Best Practice,UpToDate,乔安娜布里格斯研究所循证卫生保健中心数据库(Joanna Briggs institute evidence-based practice database,JBI),美国指南网,苏格兰学院间指南网,中国医脉通,Cochrane Library,PubMed,中国知网,万方数据库关于卒中后疲劳管理的相关证据,采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心的证据分级系统对纳入的文献进行证据级别评定。结果共纳入2篇证据总结、5篇临床实践指南和20篇系统评价,经过证据提取及汇总,共提取出关于卒中后疲劳管理包括评估、行为干预和健康教育3方面18条证据。结论本研究总结的关于卒中后疲劳管理的证据可为护士及护理管理者提供循证依据。
文摘近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声.为了解决上述问题,本文提出了SRBHL(Social Recommendation Based on Hypergraph embedding and Limited attention)模型,通过超图嵌入模块提取用户的历史行为信息和社交信息,以缓解原始目标用户数据稀疏问题,并结合有限注意力模块来过滤原始信息的噪声,最后将得到的有效好友信息用于推荐.在Yelp-Urbana、Yelp-Phoenix和Epinions3个真实数据集上的实验结果表明SRBHL模型相比其他的推荐算法表现更出色.此外,本文还对SRBHL模型进行了鲁棒性分析,并给出了模型最优参数的取值范围.
