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中轴型脊柱关节炎
中轴型脊柱关节炎表现为一种慢性炎症性疾病，主要影响骶髂关节和脊柱。虽然慢性背痛和脊柱僵硬是典型的初始症状，但外周（即肌腱炎、关节炎和指炎）和骨骼外（即葡萄膜炎、炎症性肠病和牛皮癣）表现也很常见。及时准确的诊断具有挑战性，依赖于结合临床、实验室（HLA-B27 阳性）和影像学发现（例如骨盆 X 光片上的结构损伤和骶髂关节 MRI 上的骨髓水肿）来识别临床模式。国际脊柱关节炎评估协会对中轴型脊柱关节炎的分类标准被广泛用于研究，并有助于更好地了解中轴型脊柱关节炎的格式塔。持续的疾病活动性（主要通过中轴型脊柱关节炎疾病活动性评分进行评估）会导致不可逆的结构损伤和功能障碍。治疗包括非药物治疗（例如教育、戒烟、运动、物理治疗）和药物治疗。非甾体抗炎药仍是一线药物治疗，而肿瘤坏死因子、IL-17 和 Janus 激酶抑制剂被视为二线治疗。未来的进展有望提高疾病意识，促进早期和准确的诊断，优化疾病管理，并提高中轴型脊柱关节炎患者的整体生活质量。
染色质构象的原发性骨关节炎软骨细胞图揭示了新型候选效应基因
抽象目标骨关节炎是一种复杂的疾病，具有巨大的公共卫生负担。基因组广泛的关联研究（GWAS）已经鉴定出数百个骨关节炎相关的序列变体，但是这些信号支撑的效应基因在很大程度上仍然难以捉摸。了解三维（3D）空间中的染色体组织对于以组织方式（例如，基因和调节元件之间的遥远基因组特征（例如，基因和调节元素之间）之间的长距离接触至关重要。在这里，我们生成了原发性骨关节炎软骨细胞的第一个整个基因组染色体构象分析（HI-C）图，并确定了该疾病的新型候选效应基因。方法从8例膝关节骨关节炎患者收集的原发软骨细胞进行了HI-C分析，以将染色体结构与基因组序列联系起来。然后将鉴定的环与骨关节炎GWAS结果和来自原发性膝关节骨关节炎软骨细胞的表观基因组数据结合在一起，以通过增强子启动子相互作用来鉴定与基因调节有关的变异。结果，我们确定了与77个骨关节炎GWAS信号相关的染色质环锚固中的345种遗传变异。例如，PAPPA与胰岛素类似生长因子1（IGF-1）蛋白的周转直接相关，而IGF-1是修复受损软骨细胞受损的重要因素。结论我们构建了第一张原代人软骨细胞的高图，并将其作为科学界的资源提供。Ten of these variants reside directly in enhancer regions of 10 newly described active enhancer- promoter loops, identified with multiomics analysis of publicly available chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP- seq) and assay for transposase- accessible chromatin using sequencing (ATAC- seq) data from primary knee chondrocyte cells, pointing to two new candidate effector genes SPRY4 and PAPPA（妊娠与血浆蛋白A）以及对已知参与骨关节炎的基因SLC44A2的进一步支持。通过将3D基因组学与大规模的遗传关联和表观遗传学数据相结合，我们确定了骨关节炎的新型候选效应基因，从而增强了我们对疾病的理解，并可以作为假定的高价值新型药物靶标。
接受 JAK 抑制剂治疗的类风湿关节炎相关间质性肺病患者的评估：一项 MAJIK-SFR 队列研究
摘要 目的 利用 MAJIK-SFR 登记系统研究法国使用 Janus 激酶抑制剂 (JAKis) 治疗的类风湿关节炎相关间质性肺病 (RA-ILD) 的病程。 方法 前瞻性全国多中心观察性研究，从 MAJIK-SFR 登记系统中识别出 RA-ILD 患者。在 JAKi 启动和随访（纳入后 6 个月、12 个月和中位数 21 个月）收集肺部评估数据，包括胸部高分辨率 CT (HRCT)、肺功能测试（用力肺活量 (FVC) 和肺一氧化碳弥散量 (DLCO)）、ILD 急性加重、呼吸道感染和肺癌。 结果 我们招募了 42 名（26 名女性，62%）RA-ILD 患者，平均年龄为 61±13 岁，平均患病时间为 16±10 年。与 MAJIK 登记数据库中 778 名无 ILD 的 RA 患者相比，RA-ILD 患者年龄更大，病情更严重、更活跃，合并症也更多见。非特异性间质性肺炎和寻常型间质性肺炎分别占胸部 HRCT ILD 模式的 46% 和 43%。随访期间 FVC 和 DLCO 无显著变化。69% 的患者胸部 HRCT 病变保持稳定。8 名患者（19%）出现进行性 ILD。观察到 16 例（38%）呼吸道感染。仅发现 1 例急性退行性 ILD 加重，未诊断出肺癌。没有发生死亡。17 名患者停用 JAKi，其中 8 名因对关节受累无效，5 名因不耐受。结论分析表明接受 JAKi 治疗的患者的 RA-ILD 稳定。 JAKi 在该高风险人群中的耐受性概况并未显示出新的安全信号。
与克罗恩病相关的脊椎关节炎的病例表现出增强的促炎细胞因子对
脊椎关节炎（SPA）是克罗恩病（CD）最常见的肠外表现之一。1尽管CD相关的SPA发生率很高，但其免疫发作的理解很少。CD和SPA免疫致病发生的一个共同特征是促炎性细胞因子反应，包括IL-17，IL-23和TNF-α介导结肠炎和关节炎，如最近使用生物学的治疗性进步所示。1-3在CD中，这种促炎性细胞因子反应是由肠道断症引发的。 因此，分别产生IFN-γ和IL-17的T辅助型1型和17型细胞积聚在表现出营养不良的肠粘膜中。 2,4有趣的是，最近的研究表明，引起水疗中心的关节化免疫反应也可能起源于表现出营养不良的肠粘膜。 3这些数据支持以下概念：肠道免疫轴通过促进促炎性细胞因子反应而创造了一种免疫微环境，以开发水疗中心。 给定CD和SPA之间的相似之处1-3在CD中，这种促炎性细胞因子反应是由肠道断症引发的。因此，分别产生IFN-γ和IL-17的T辅助型1型和17型细胞积聚在表现出营养不良的肠粘膜中。2,4有趣的是，最近的研究表明，引起水疗中心的关节化免疫反应也可能起源于表现出营养不良的肠粘膜。3这些数据支持以下概念：肠道免疫轴通过促进促炎性细胞因子反应而创造了一种免疫微环境，以开发水疗中心。给定CD和SPA之间的相似之处
激光针灸治疗骨关节炎的疗效和安全性
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GLP-1类似物和二甲双胍对骨关节炎患者的潜在益处
Pawełczyk，Up。人类肢解病的治疗选择。教育，健康与运动杂志。2024; 76：56556。 EISSN 2391-8306。参数评估。宣布教育与科学部长05.01.2024号32318。有期刊的唯一标识符：201159。分配的科学学科：物理文化科学（医学和健康科学领域）；健康科学（医学和健康科学领域）。załącznikdo komunkatu mineraan nauki i szkolniactwawyëszegoz dnia 05.01.2024 lp。 32318。 posiada unkatowy Identyfikator czasopisma：201159。 przypisane dyscypliny naukowe：nauki o kulturze fizycznej（dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu）; nauki o zdrowiu（dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu）。©作者2024;本文发表在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯·哥白纳斯大学（Nicolaus Coperneicus University）的被许可人开放期刊系统中发表。 此讨论是根据创意共享归因非商业许可的条款进行了划分的，该许可是任何媒介中的任何非商业用途，分发和复制，都产生了原始作者和来源。 这是根据创意共享归因于非商业许可证份额的开放访问文章。 作者宣称，没有利益冲突与本文的出版有关。załącznikdo komunkatu mineraan nauki i szkolniactwawyëszegoz dnia 05.01.2024 lp。32318。posiada unkatowy Identyfikator czasopisma：201159。przypisane dyscypliny naukowe：nauki o kulturze fizycznej（dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu）; nauki o zdrowiu（dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu）。©作者2024;本文发表在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯·哥白纳斯大学（Nicolaus Coperneicus University）的被许可人开放期刊系统中发表。此讨论是根据创意共享归因非商业许可的条款进行了划分的，该许可是任何媒介中的任何非商业用途，分发和复制，都产生了原始作者和来源。这是根据创意共享归因于非商业许可证份额的开放访问文章。作者宣称，没有利益冲突与本文的出版有关。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。收到：02.12.2024。修订：28.12.2024。接受：30.12.2024。发布：31.12.2024。
65 岁以上老年人 Evans-Jensen IV 型转子间股骨骨折的手术选择：全髋关节置换术和近端股骨钉防旋术的比较
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对传统抗风湿药物反应不足的类风湿关节炎患者使用生物制剂或 Janus 激酶抑制剂
摘要 类风湿性关节炎 (RA) 是一种慢性免疫介导炎症性疾病，如果不及早进行适当治疗，可能会导致进行性残疾。在过去的 20 年里，对该疾病发病机制的认识不断提高，已经开发出多种针对发病过程关键要素的药物，这些药物现在成为甲氨蝶呤 (MTX) 等传统药物一线治疗失败后的首选治疗方案。这类靶向药物包括抗细胞因子或细胞靶向生物制剂，最近还包括 Janus 激酶抑制剂 (JAKis)。由于目前缺乏特定的生物标志物来指导真正的精准医疗背景下的治疗选择，MTX 失败后的第一个靶向药物的选择取决于治疗成本（尤其是在生物仿制药上市后）以及患者的临床特征（年龄、性别、合并症和依从性）和疾病（自身抗体和全身或关节外表现的存在与否），这可能会影响现有产品的有效性和安全性。该观点侧重于 RA 个性化治疗方法背后的决策过程，并将分析文献中支持选择个别产品的证据，特别是生物药物和 JAKi 之间的差异化选择。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
气候变化和环境致电QRDI -MOECC关节...
第3节。概述和呼吁对《国家发展战略-3成果》，卡塔尔研究，发展与创新委员会（QRDI委员会）与环境与气候变化部（MOECC）合作，在此启动了关于气候变化和环境的联合呼吁的第二周期。该呼吁旨在通过提供专注于开发可实施的新/自定义解决方案的研究机会来帮助MOECC实现其战略目标，以解决卡塔尔国家环境和气候变化战略中确定的一些关键优先级。具体来说，该呼吁旨在通过资助有影响力的研究项目来增强环境可持续性和措施，以应对卡塔尔气候变化的影响，这些研究项目有影响力。