OASIS 2试验显示，50毫克口服司美格鲁肽可显著降低东亚超重或肥胖成人的体重，无论是否伴有2型糖尿病，提供了一种具有可控安全性的有希望的治疗选择。
新的研究表明，每天摄入超过五份水果和蔬菜可以显著降低慢性病风险和死亡率。
新型抑制剂AH001靶向TRPV4-RhoA-RhoGDI1轴以失活RhoA信号传导，有效降低血压并防止高血压模型中的血管重塑，为抗高血压药物开发开辟了新途径。
住院期间开始使用达格列净在两个月内未能显著减少心血管死亡或心力衰竭恶化。然而，荟萃分析支持早期使用 SGLT2 抑制剂可降低住院患者的死亡率和心力衰竭恶化。
中间效应遗传变异显著增加肥厚型心肌病的风险，并影响疾病的严重程度和预后，尤其是在与单基因突变共存时。
DOUBLE-CHOICE随机试验表明，局部麻醉与清醒镇静在经股动脉TAVI中的非劣效性，提示了一种安全的极简麻醉策略，但可能对患者的舒适度有所权衡。
COMPARE-TAVI 1试验显示，在严重主动脉狭窄患者中，Myval经导管心脏瓣膜在TAVI术后1年的复合临床终点上不劣于SAPIEN 3 THVs。
MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
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<p>✨ Fetches your schedule (Google Calendar) and outputs it as a single LLM prompt, with an optional MCP server mode.</p>
<p>The core MCP extension for Systemprompt MCP multimodal client</p>
大型语言模型（例如 ZotGPT 所使用的模型）需要指令才能完成用户的请求。这些指令被称为“提示”，可以涵盖各种潜在的用例。以下库展示了一些您可以在 ZotGPT 中探索和尝试的提示。 我们鼓励您探索不同的提示策略，不仅能找到适合您用例的策略，还能激发您开发自己的提示。如果您有兴趣了解更多关于提示的信息，请务必查看 ZotGPT 学院提供的“提示工程”学习模块。
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提示工程指南 提示词工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。 提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。 基于对大语言模型的浓厚兴趣，我们编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。
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