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使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
研究糖尿病与腕管综合征之间的关联：系统评价和荟萃分析方法
腕管综合征（CTS）是中位神经压缩引起的最常见的局灶性单肌病，全球患病率为2.7-5.8％[1-6]。这种综合征影响了成年人口的7％至16％，是病假和工作障碍的主要原因[7]。可能引起该综合征的某些疾病包括代谢性疾病，胶原蛋白血管疾病，肥胖，肾衰竭，避孕药使用和内分泌疾病，例如甲状腺功能减退症[1，2，4，8]。此外，糖尿病，创伤，重手动和重复性工作，肿瘤，淀粉样变性和结节病都被确定为CTS的潜在危险因素[1，4，9]。CT的症状包括麻木，尤其是在夜间，神经疼痛以及手腕中位神经的局部压缩的神经性疼痛[10]。虽然这种综合征的感觉症状通常局限于手指，但它们可以延伸到手腕，前臂，甚至整个手。cts在45至64岁之间和男性中的年龄更为普遍（10％对1％）[2，8]。糖尿病是一种慢性多系统疾病，其特征是由于胰岛素的产生不足或使用而导致高血和尿液葡萄糖水平[11，12]。2019年，所有糖尿病（4.63亿）成年人中有79％居住在发展中国家，到2045年，这一数字预计将增长到84％（7亿）[13-15]。糖尿病的估计患病率在全球6.4％，到2030年预测的PREV率为7.7％[14]。糖尿病是全球残疾的主要原因之一。据报道， CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。由于人口增长，衰老和生活方式的变化，其前期的增长[4，12，16]。报告表明，糖尿病患者患CTS的寿命风险约为85％，尽管先前的研究对糖尿病与CTS之间的关联产生了矛盾的结果[17-20]。近年来，全世界已经进行了许多研究，以调查糖尿病和CTS之间的关系，其中很大一部分表明糖尿病会增加患有CTS的风险[3，5，21-21-26]。然而，还有一些研究表明，糖尿病与CTS的发生之间没有关联[17，27 - 34]。例如，Wiberg等。（2022）调查了英国以上40万人的糖尿病与CTS之间的关联。他们报告的糖尿病与CT之间关联的比值比为2.31（95％CI：2.17–2.46）[35]。然而，在一项与Low等人相关的研究中。研究了美国糖尿病与CT之间的关联，观察到调整后的比值比等于0.84（95％CI：0.65–1.09; p = 0.20）[36]。由于确定糖尿病是否增加CTS风险的不一致，系统的审查和荟萃分析研究是得出明确结论并回答科学问题的最佳方法之一。本研究旨在使用该领域进行的研究结果，通过系统的审查和荟萃分析方法来研究糖尿病和CT之间的关联。
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使用生物信息学方法鉴定腕管综合征中的致病基因变异
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