# 叙述性综述

这篇叙述性综述梳理了便秘的当代管理策略，涵盖生活方式与饮食调整、药物治疗、行为干预以及针对难治性病例的手术选择，指出传统泻药仍是治疗基石，而促分泌药物、5-羟色胺能激动剂和胆汁酸调节剂等新药拓展了治疗可能，生物反馈和神经调控等非药物手段在特定患者中提供有效替代，同时强调临床试验在诊断标准、终点和随访时长上存在显著方法学差异，限制了结果的可推广性，并指出未来研究聚焦于难治性便秘的个体化治疗、神经源性肠道患者的手术方式以及利用人工智能进行微生物组调控。

这篇叙述性综述梳理了便秘的当代管理策略，涵盖生活方式与饮食调整、药物治疗、行为干预以及针对难治性病例的手术选择，指出传统泻药仍是治疗基石，而促分泌药物、5-羟色胺能激动剂和胆汁酸调节剂等新药拓展了治疗可能，生物反馈和神经调控等非药物手段在特定患者中提供有效替代，同时强调临床试验在诊断标准、终点和随访时长上存在显著方法学差异，限制了结果的可推广性，并指出未来研究聚焦于难治性便秘的个体化治疗、神经源性肠道患者的手术方式以及利用人工智能进行微生物组调控。

这篇叙述性综述综合近期临床研究与技术进展，梳理了虚拟现实（VR）在耳鼻咽喉科护理中的患者端应用（术前教育、疼痛与焦虑缓解、前庭康复、吞咽评估与治疗、听力康复、耳鸣管理）与护士端应用（专业培训与技能发展），指出前庭康复有来自随机对照试验的强证据支持，而吞咽治疗与耳鸣管理主要基于初步探索性研究，并讨论了技术、经济与临床层面的实施障碍以及VR与人工智能、可穿戴生物传感器和远程康复平台整合的前景。

这篇叙述性综述综合近期临床研究与技术进展，梳理了虚拟现实（VR）在耳鼻咽喉科护理中的患者端应用（术前教育、疼痛与焦虑缓解、前庭康复、吞咽评估与治疗、听力康复、耳鸣管理）与护士端应用（专业培训与技能发展），指出前庭康复有来自随机对照试验的强证据支持，而吞咽治疗与耳鸣管理主要基于初步探索性研究，并讨论了技术、经济与临床层面的实施障碍以及VR与人工智能、可穿戴生物传感器和远程康复平台整合的前景。

这篇叙述性综述首次将人工智能与内镜肝病学的融合系统梳理为四个功能支柱——智能血流动力学评估、虚拟组织学、精准组织获取、以及整合风险分层与治疗决策支持，并提出三层就绪度框架，用以区分已证实能力与推演性、概念性应用，指出该领域仍处早期，但若具备标准化数据集、前瞻性验证与明确的监管治理标准，AI有望把内镜肝病学转变为单一机器驱动的诊疗平台。

这篇叙述性综述首次将人工智能与内镜肝病学的融合系统梳理为四个功能支柱——智能血流动力学评估、虚拟组织学、精准组织获取、以及整合风险分层与治疗决策支持，并提出三层就绪度框架，用以区分已证实能力与推演性、概念性应用，指出该领域仍处早期，但若具备标准化数据集、前瞻性验证与明确的监管治理标准，AI有望把内镜肝病学转变为单一机器驱动的诊疗平台。

这篇叙述性综述通过检索PubMed与ScienceDirect（2016—2026年，另加2013—2026年临床研究专题检索）并补充FDA、EMA、Cochrane Library等监管与行业文献，梳理了医疗器械从早期设计、临床研究、监管审评到上市后监测、软件变更管理、网络安全与AI/ML器械监管的全生命周期安全问题，指出器械安全需要比药品更广的社会技术框架，并强调安全证据正从回顾性、被动报告转向实时、主动、基于全生命周期的证据生成。

这篇叙述性综述通过检索PubMed与ScienceDirect（2016—2026年，另加2013—2026年临床研究专题检索）并补充FDA、EMA、Cochrane Library等监管与行业文献，梳理了医疗器械从早期设计、临床研究、监管审评到上市后监测、软件变更管理、网络安全与AI/ML器械监管的全生命周期安全问题，指出器械安全需要比药品更广的社会技术框架，并强调安全证据正从回顾性、被动报告转向实时、主动、基于全生命周期的证据生成。

这篇叙述性综述通过检索 PubMed/MEDLINE、Scopus 与 Web of Science，梳理了人工智能在耳鼻咽喉头颈外科各亚专科中的临床应用，指出深度学习在鼻窦疾病检测、图像自动分割、淋巴结转移预测、甲状腺结节分类及头颈肿瘤预后建模等方面显示出潜力，多模态系统与生成式大语言模型亦在医学教育、影像解读、鉴别诊断与临床决策支持中初现应用，但外部验证不足、回顾性设计、数据集异质性、算法偏倚、透明度欠缺、隐私与医疗法律不确定性以及自动化偏倚风险仍限制其广泛落地，因此作者认为人工智能目前更适合作为辅助工具，尚需前瞻性多中心研究与标准化验证框架。

这篇叙述性综述通过检索 PubMed/MEDLINE、Scopus 与 Web of Science，梳理了人工智能在耳鼻咽喉头颈外科各亚专科中的临床应用，指出深度学习在鼻窦疾病检测、图像自动分割、淋巴结转移预测、甲状腺结节分类及头颈肿瘤预后建模等方面显示出潜力，多模态系统与生成式大语言模型亦在医学教育、影像解读、鉴别诊断与临床决策支持中初现应用，但外部验证不足、回顾性设计、数据集异质性、算法偏倚、透明度欠缺、隐私与医疗法律不确定性以及自动化偏倚风险仍限制其广泛落地，因此作者认为人工智能目前更适合作为辅助工具，尚需前瞻性多中心研究与标准化验证框架。

该叙述性综述检索了PubMed、Scopus和Web of Science（2012—2024年）的文献，梳理影像组学与人工智能在神经肿瘤学中的诊断、预后和治疗潜力，指出影像组学可从MRI、CT和PET/CT中自动提取人眼难以察觉的定量特征，已显示在胶质瘤术前分类、生存预测以及区分肿瘤进展与假性进展方面具有价值，与深度学习结合可能提升诊断准确性并支持基于IDH、MGMT等分子标志物的患者分层，影像基因组学则将影像表型与基因改变相联系以促进个体化医疗，但方案缺乏标准化、分割变异以及经过验证的多中心研究稀缺等局限仍然存在，因此在最终融入临床实践之前仍需前瞻性验证与方法学标准化。

该叙述性综述检索了PubMed、Scopus和Web of Science（2012—2024年）的文献，梳理影像组学与人工智能在神经肿瘤学中的诊断、预后和治疗潜力，指出影像组学可从MRI、CT和PET/CT中自动提取人眼难以察觉的定量特征，已显示在胶质瘤术前分类、生存预测以及区分肿瘤进展与假性进展方面具有价值，与深度学习结合可能提升诊断准确性并支持基于IDH、MGMT等分子标志物的患者分层，影像基因组学则将影像表型与基因改变相联系以促进个体化医疗，但方案缺乏标准化、分割变异以及经过验证的多中心研究稀缺等局限仍然存在，因此在最终融入临床实践之前仍需前瞻性验证与方法学标准化。