آموزش پایگاه داده ایمبیس (Embase) قسمت 1 از 9، دکتر بهزاد عابدی

در 3 ماهه چهارم سال 2006، برای ارزیابی اصطلاحنامه ها تمامی توصیفگرهای مربوط به 4 زمینه موضوعی از دو اصطلاحنامه استخراج گردید و برای شیوه های نمایه سازی با طراحی راهبرد جستجویی مقالات جمع آوری شد و 6381 توصیفگر و 3358 مقاله ارزیابی گردید. SJR .CiteScore سالیانه و به محض تغییربه روز رسانی می شود. آموزش پایگاه داده ایمبیس (Embase) قسمت 1 از 9، دکتر بهزاد عابدی آموزش کامل پایگاه داده ایمبیس (Embase) در 9 قسمت براتون اماده کردیم که می تونید همش در این کانال ببینید. آموزش پایگاه داده ایمبیس (Embase) قسمت 3 از 9، دکتر بهزاد قسمت های قبلی و بعدی هم مشاهده کنید. کلرید روی سطح بیشتری نسبت به اسید فسفریک ایجاد می کند اما به دلیل نگرانی های زیست محیطی کمتر مورد استفاده قرار می گیرد. فروش کربن فعال چکیده کربن فعال به طیف گسترده ای از مواد کربن شده با درجه تخلخل زیاد و مساحت زیاد اشاره دارد. شماره حساب و شماره کارت از 8 بانک مختلف وجود دارد. صحت عملکرد مدل های پیش بینی موفقیت اسئواینتگریشن یا موفقیت ایمپلنت با استفاده از داده های ورودی مختلف در بین مطالعات مختلف، از ۶۲٫۴ تا ۸۰٫۵ درصد متفاوت بود.

خرید اکانت Embase سرانجام، به نظر می رسد مطالعاتی که مدل های AI را برای بهینه سازی طراحی های ایمپلنت توسعه داده اند، در مورد کاربرد مدل های AI برای بهبود طراحی ایمپلنت های دندانی توافق دارند. وی مجلات علمی وپژوهشی را در رشد و توسعه وضعیت علمی، بخصوص علوم پزشکی بسیار تاثیرگذار دانست و ابراز کرد: یکی از شاخصهای رشد علوم پزشکی تعداد مقالاتی است که در پایگاههای معتبر به چاپ میرسند شاهد این امر چاپ ۷ هزار مقاله درScopus است که سهمی قابل تامل در دنیا محسوب میشود و نشان از میزان رشد پژوهش وتحقیقات علوم پزشکی کشور دارد. مثلا5% جلوی نام این مجله نشان دهنده این است که این مجله بر اساس snip جز 5 درصد اول مجلات این حوزه است. علاوه بر این، کتاب های انتزاعی و اسناد مربوط به کنفرانس های ملی و بین المللی به منظور شناسایی سخنرانی ها ( در رابطه با دهان و غیره …) بررسی شده است.

پایگاه داده Embase
اول، شناسایی آنچه پژوهشگر منتشر کرده است و دوم، کجا و چند بار به مقاله های آن پژوهشگر اشاره شده است. از بین مقالات انتخاب شده، ۷ تحقیق مدل AI را برای تشخیص نوع ایمپلنت، و ۷ مطالعه مدل پیش بینی AI را برای پیش بینی موفقیت ایمپلنت مورد تجزیه و تحلیل قرار داده و ۳ مطالعه مدل AI را برای بهینه سازی طراحی های ایمپلنت ارزیابی کرده بودند. بانک اطلاعات مرکزی ، اطلاعات کتابشناختی شامل مقالاتی در مورد آزمایشات بالینی کنترل شده است که در پایگاه داده های MEDLINE و EMBASE ذکر شده است. انتخاب ماده فعال کننده شیمیایی یک قدم مهم در کنترل عملکرد و کاربرد کربن فعال است. هجده مقاله از فعال سازی با هیدروکسید پتاسیم ، 17 با اسید فسفریک ، 15 با کلرید روی ، 11 با کربنات پتاسیم ، نه با هیدروکسید سدیم ، و 11 با مواد فعال کننده دسترسی رایگان به embase جدید. در اینجا ، ما فعال کننده های شیمیایی مورد استفاده برای تولید کربن فعال را مرور می کنیم.

ما روش اشباع را با روش اختلاط بدنی مورد استفاده در فعال سازی با هیدروکسیدهای قلیایی مقایسه می کنیم. ما 81 مقاله را از پایگاه داده های Google Scholar ، PubMed ، Scopus ، Science Direct ، Embase و Medlin انتخاب کردیم. در روش MEDLINE (کتابخانه ملی پزشکی، Bethesda، ایالات متحده) و EMBASE (Elsevier BV، آمستردام، هلند) پایگاه داده های کتابشناسی مورد جستجو قرار گرفتند. در جستجوی پیشرفته می توان با انتخاب موضوع را محدود نمود : محدود به MBASE یا MEDLINE محدود به موضوع خاص یا مقاله خاص محدود به جنس یا گروه سنی خاص محدود به نوع خاصی از حیوانات و … جستجوی الکترونیکی سیستماتیک در این زمینه در ۵ پایگاه داده: MEDLINE / PubMed ، EMBASE ، World of Science ، Cochrane و Scopus توسط محققان انجام شد. یک جستجوی دستی نیز انجام گردید. بهمین دلیل محققان این مرور سیستماتیک را برای ارزیابی عملکرد مدل های AI در دندانپزشکی ایمپلنت برای شناسایی بهترین نوع ایمپلنت با توجه به وضعیت بیمار، پیش بینی موفقیت کاشت ایمپلنت با استفاده از فاکتورهای خطر بیمار و معیارهای آنتولوژی(علم موجودات)، و بهینه سازی طراحی ایمپلنت با ترکیب محاسبات تجزیه و تحلیل عناصر محدود (FEA) و مدل های AI ، انجام دادند. مطالعات داوری شده که مدل های AI را برای شناسایی نوع ایمپلنت، پیش بینی موفقیت ایمپلنت و بهینه سازی طراحی ایمپلنت توسعه داده بودند، انتخاب شدند.

Leave a reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>