Rapid Improvement of Osteoporosis Cognitive Biases in Orthopaedic Inpatients Using Exposure-Based Multidimensional Education
这项随机对照试验表明,与传统的健康教育相比,一种利用每日微信通知、颜色编码手册和言语强化进行的多维度、基于暴露的教育干预,能够显著且快速地提高骨科住院患者的骨质疏松症知识、健康信念和自我效能感。
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这项随机对照试验表明,与传统的健康教育相比,一种利用每日微信通知、颜色编码手册和言语强化进行的多维度、基于暴露的教育干预,能够显著且快速地提高骨科住院患者的骨质疏松症知识、健康信念和自我效能感。
本研究通过实验分析表征了古代也门卡德哈德(Qadhad)砂浆的力学性能与组分比例,为在遗产保护和现代生态建筑中复制这种耐久且可持续的材料提供了科学依据。
本研究提出了一种由嵌入铕基金属有机框架(Eu-2MIM@CDs)中的碳点所组成的双模态传感探针,该探针通过竞争位移和天线效应机制,实现了对抗生素氟喹诺对喹的快速、高灵敏度和高选择性的比率型比色及荧光检测。
这项研究表明,在石化—钢铁工业区,PM2.5的氧化潜势是由不同的源特异性机制驱动的,其中石化燃烧主要通过富有机排放影响细胞反应(MTB-OP),而焦炭/钢铁燃烧则通过富金属排放主导化学活性(QDTT-OP)。
本文提出了一种由改进四向量智能元启发式(IFVIM)算法优化的 REAE-LTransformer 模型,通过有效提取退化特征、捕捉长期依赖关系并最小化预测误差,以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命,在多个数据集上实现了卓越的性能,其平均绝对误差(MAE)低于 0.024 且决定系数(R²)超过 0.99。
本研究表明,大鼠幼年时期的母体分离会诱导一种以前额叶线粒体生物能量学增强为特征的韧性表型,这种表型能够保护其免受成年期压力诱导的负面认知偏差的影响。
本文利用幂律分布的垂直涡扩散系数和风速,结合拉普拉斯变换法,提出了大气边界层中污染物扩散的三维稳态平流-扩散方程的解析解,并利用 Prairie Grass 稳定实验观测数据验证了该模型的准确性。
这项研究揭示了虽然人工智能成熟度通常能提升技术型初创企业的表现,但它也矛盾地加剧了规划谬误的负面影响,成为一把需要通过严谨规划才能实现其全部潜力的双刃剑。
本文提出了一种基于 XGBoost 的轻量级外观引导关联模块,该模块将颜色、梯度和形态学描述符集成到 SORT 框架中,旨在显著减少身份切换并提高实时水下监测中密集养殖鱼类的跟踪精度。
本研究利用核基因和线粒体遗传标记来证明,更新世的气候波动和地质事件(特别是安第斯山脉的隆升和巴拿马地峡的形成)驱动了蜣螂 *Canthon cyanellus* 的历史分化与人口扩张,从而导致了可能包含隐存种的墨西哥和哥伦比亚不同支系。