背景:糖尿病周围神经病(DPN)是糖尿病的常见并发症,但存在各种患病率的估计。本研究旨在估算丹麦北部地区痛苦和无痛DPN的以问卷为中心的患病率,检查其在该地区内的地理分布,并研究DPN与潜在风险因素之间的关联。方法:使用电子邮件发送了一项基于问卷调查的调查向所有丹麦北部地区糖尿病的人发送。使用国家健康保险服务局发现糖尿病患者。调查包括有关人口统计学,社会经济学,市政当局,糖尿病类型,持续时间和治疗的信息,以及经过验证的问卷密歇根州神经病筛查仪器 - Question-Questionnaire(MNSIQ)和DOULEUR NEUROPARPHICE NEUROPARPHICE EN 4问题(DN4) - 视图。可能的DPN定义为MNSIQ-SCORE≥4,而可能的疼痛DPN被定义为双脚的疼痛和DN4-Interview分数≥3。结果:总共23,206名合格的人被确定为患有糖尿病,大约33%的人回答了所有问卷。可能的DPN患病率为23.3%(95%CI:22.4 - 24.3%),而可能的痛苦DPN的患病率为18.0%(17.1 - 18.8%)。市政当局之间可能的DPN患病率在22.1%至35.0%之间,而可能的疼痛DPN的患病率在15.6%至20.0%之间。高体积指数,长期糖尿病持续时间,胰岛素使用,胰糖肽样肽-1-ANALOGOGE的使用和低收入与DPN风险增加有关。结论:可能的无痛和痛苦的DPN的高流行率强调了即使在高收入国家,也需要更好地预防和仔细筛查。
*1 环境耐久性:电池的工作温度范围请参阅 Maxell 全固态电池网页详情。https://biz.maxell.com/en/rechargeable_batteries/allsolidstate.html *2 绝对编码器:绝对编码器是一种传感器设备,常用于汽车生产线、机床等工业机器人。其目的是检测机械臂旋转位移和类似测量的绝对值。 *3 可通过回流焊进行表面贴装:在最高温度 245°C 下回流不会降低容量和负载特性等基本特性。
Enhance.ai、Convert.ai 和 Segment.ai 共同构成了 NIS.ai 模块。它采用基于一小部分代表性样本的卷积神经网络从地面实况数据中学习。软件界面可以轻松将深度学习应用于地面实况,无需设计复杂的神经网络并将训练数据应用于其中。自动化工具获取这些训练数据并将其应用于神经网络以识别模式。然后可以将 N³ 重复可靠地应用于类似样本,以比传统技术快得多的速度处理或分析大量数据,而无需 AI 培训或编程知识。这确保没有用户偏见,甚至允许修改完整的数据集。