• 内源性阿片肽对人类急性疼痛调节的有限作用：基于安慰剂对照拮抗剂研究的系统综述与荟萃分析

  内源性阿片肽被广泛认为是身体的天然止痛药，这使阿片类药物作为金标准镇痛药的地位更具可信度。然而，内源性阿片肽在人类中何时以及多大程度上下调疼痛尚不清楚。为了确定药理学阿片受体阻断是否在健康志愿者中增加疼痛以及在何种条件下增加，我们进行了一项系统性综述和Meta分析，纳入在周围

  来源：PAIN

  时间：2026-09-19

• 赌博障碍患者住院的预测因素：一项回顾性匹配病例对照研究

  摘要 赌博障碍（GD）是一种常被漏诊和未得到充分治疗的行为成瘾，它与精神和身体疾病高度共病，并显著增加了急性医疗资源的使用。本研究通过评估住院期间带有赌博障碍诊断的临床预测因子、服务使用情况和社会人口学预测因子，填补了一项重要的研究空白。本回顾性匹配病例对照研究使用行政健康

  来源：International Journal of Mental Health and Addiction

  时间：2026-09-19

• 饮酒应对压力对福岛核电厂工作人员心理健康症状的长期影响：福岛NEWS项目研究

  摘要目的2011年福岛核事故导致电厂工人出现心理困扰。本研究进行了为期三年的随访调查，以了解工人饮酒应对压力与心理健康症状之间的纵向关系。方法本研究分析了405名福岛第一和第二核电站工人，他们在2012年回答了关于自身减压努力的开放式问题。从描述中提取要素并归类为"饮酒应对压

  来源：Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology

  时间：2026-09-19

• 印度针对心理健康障碍患者的同伴支持项目开发：一项含项目组成部分专家验证的形成性定性研究

  # 摘要 ## 背景 改善对长期心理健康挑战人群的支持，是全球心理健康服务中的关键关注点。近年来，同伴支持（PS）已被认可为一种以人为中心、以康复为导向的方法，适用于有心理健康状况的人群。尽管大多数同伴支持研究源自高收入国家，但在中低收入国家（包括印度）的相关文献和结构化

  来源：Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology

  时间：2026-09-19

• 本科护理教育中的缺失环节：职业与环境健康胜任力

  •职业健康与安全内容在本科护理基础课程中仍然基本缺失。•有意将职业健康原则与美国护理学院协会（AACN） Essentials 的关键领域相结合，可以提高护理课程的整体相关性，并增强毕业生满足客户需求的能力。•早期接触职业健康与安全概念可以拓宽学生对健康决定因素的理解，强化临

  来源：Journal of Professional Nursing

  时间：2026-09-19

• 一种协作方法：建立功能性电子健康记录访问权限与护理学生早期培训

  摘要背景电子健康记录（EHRs）是临床实践的核心，但护理学生的访问权限往往有限或不一致，导致不安全的变通做法，并限制了发展信息学技能的机会。尽管预执照学生获得了访问权限，但延迟激活、功能不一致以及缺乏针对系统的培训降低了其有效性。因此，学生在浏览患者病历和记录护理过程中遇到困

  来源：Teaching and Learning in Nursing

  时间：2026-09-19

• 鞍结分岔之外共存极限环间的噪声诱导跃迁

  摘要：具有限制环的非线性多稳态系统即使在超越决定这些限制环存在的鞍-结分岔的参数区域，也可能表现出噪声诱导的振荡状态间跃迁。这种行为与鞍-结分岔的"幽灵"有关，这是非线性系统在此类分岔点附近的一个已知特征。为了研究这一现象，我们首先考虑一个随机最小模型，该模型在由两个鞍-结分

  来源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation

  时间：2026-09-19

• 基于序列概率分布融合的多模态多视角目标跟踪

  M3VTrack 通过顺序概率分布实现视觉目标跟踪。剧烈的外观变化通过模态内顺序融合加以处理。多源特征交互通过跨模态顺序融合完成。 引言 视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉社区中不可或缺的任务，其广泛应用包括机器人视觉、自动驾驶和智能工业等。因此，有大量研究聚焦于 VOT

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-09-19

• MCA-SSL：一种面向不完整多视图聚类的协同融合-优化-对齐循环

  本文提出了一种针对不完整多视图聚类的“融合-优化-对齐”协同循环（MCA-SSL）方法。 • 设计了一种基于随机初始化和自监督学习优化的免填充策略，以鲁棒地提取聚类相关信息。 • 在全局相似度和伪标签的引导下，构建了特征级和标签级的双对比学习机制。 引言 多视图聚类（MV

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-09-19

• 基于互补共识表示和张量化约束的可扩展多视图子空间聚类

  • 有效学习紧凑表示矩阵以实现线性时间复杂度。 • 通过互补共识表示实现交叉重建。 • 通过张量学习促进不同视图之间的高阶一致性。 • 融合多样子空间结构以实现相互增强。 • 效率远高于大多数基于锚点的方法。 引言 聚类是一种广泛使用的无监督机器学习方法，旨在将具有相似特征

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-09-19

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