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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。
使用生物信息学方法鉴定腕管综合征中的致病基因变异
Div> 1艾哈迈德·达兰大学药学学院，日奥卡塔55164，印度尼西亚2穆罕默迪亚·马塔拉姆大学药学系Mataram Mataram，Mataram 83127，印度尼西亚3，印度尼西亚3，印度尼西亚3临床药学系，台比医学院，台比医学院，台比医学院，台比， Dahlan University, Yogyakarta 55191, Indonesia 7 PKU Muhammadiyah Bantul Hospital, Bantul, Yogyakarta 55711, Indonesia 6 Department of Histology, Faculty of Medicine, University Organization for Electronics and Informatics, National Research and Innovation Agency (BRIN), Cibinong Science Center, Cibinong 16911, Indonesia 10 Mataram 8 Department of Clinical Pathology和实验室医学，公共卫生和护理学院9临床实验室装置，萨尔迪托中央总医院博士，日晒和印度尼西亚55281，印度尼西亚10护理和健康科学学院，穆罕默迪亚大学emarang穆罕默德大学，塞米亚岛，塞米亚岛，塞米亚岛中部，印度尼西亚中部贾瓦，印度尼西亚11号。 90095，美国
中风后腕手康复机器人控制中自主运动努力的皮质肌肉整合表征
摘要 目的：患肢中枢至外周的自主运动努力 (VME) 是驱动中风后运动恢复功能性神经可塑性的主导力量。然而，目前的康复机器人在控制设计中将中枢和外周参与隔离开来，导致康复效果有限。本研究旨在设计一种皮质肌肉相干性 (CMC) 和肌电图 (EMG) 驱动的控制，以整合中风幸存者神经肌肉系统中的中枢和外周 VME。方法：在神经肌肉电刺激 (NMES)-机器人系统中开发了 CMC-EMG 驱动的控制，即 CMC-EMG 驱动的 NMES-机器人系统，以指导和协助中风后患者的腕手伸展和屈曲。使用开发的系统进行了 20 次训练课程的单组试验，以评估对慢性中风 (16 名受试者) 进行腕手练习的可行性。通过临床评估、CMC 和 EMG 激活水平评估康复效果。主要结果。训练期间腕手伸展的 CMC 触发成功率和侧化指数显著增加（p < 0.05）。训练后，通过临床评分和 EMG 激活水平观察到目标腕手关节显著改善，近端肩肘关节补偿受到抑制（p < 0.05）。CMC 值显示上肢 (UE) 肌肉的中央到外周 VME 分布也显著改善（p < 0.05）。意义。开发的系统实现了精确的腕手康复，抑制了对侧半球和近端 UE 的皮质和肌肉补偿，改善了 UE 肌肉上中央和外周 VME 的分布。ClinicalTrials.gov 注册号 NCT02117089
RFID 实施现状及其政策影响
2008 年，德克萨斯州实施了一项自愿实施的基于 RFID 的特殊需求疏散追踪系统 (SNETS)，该系统由 Radiant RFID, LLC 开发，旨在帮助管理整体疏散工作。每个请求帮助的人都可以选择佩戴 RFID 腕带。腕带包含一个唯一的编号、条形码和电子代码，这些代码与安全数据库中的个人个人数据相关联。疏散巴士上车点、中转点和最终避难所位置都会读取腕带。亲朋好友可以拨打腕带上印制的 211 或 800 号码，并要求疏散人员与他们联系。然后，州政府官员在 SNETS 数据库中找到疏散人员，并通知疏散人员相关询问。腕带追踪系统确保消息到达正确的疏散地点的电子消息中心，并允许回复通信。该系统不会泄露疏散人员的位置（只有疏散人员可以在消息中透露位置）。
使用低成本开源脑机接口和 3D 打印腕外骨骼诱导神经可塑性
摘要：脑机接口 (BCI) 已被证明可用于中风康复，但有许多因素阻碍了该技术在康复诊所和家庭中的使用，主要因素包括 BCI 系统的可用性和成本。本研究的目的是开发一种廉价的 3D 打印腕外骨骼，可由廉价的开源 BCI (OpenViBE) 控制，并确定使用这种设置进行训练是否可以诱导神经可塑性。11 名健康志愿者想象手腕伸展，这些伸展通过单次脑电图 (EEG) 检测到，作为响应，腕外骨骼复制了预期的运动。在使用外骨骼进行 BCI 训练之前、之后立即和 30 分钟后测量使用经颅磁刺激引起的运动诱发电位 (MEP)。BCI 系统的真阳性率为 86 ± 12%，每分钟有 1.20 ± 0.57 次误检。与 BCI 训练前的测量结果相比，MEP 在训练后立即增加了 35 ± 60%，在 BCI 训练 30 分钟后增加了 67 ± 60%。BCI 性能与可塑性诱导之间没有关联。总之，可以使用开源 BCI 设置检测想象运动并控制廉价的 3D 打印外骨骼，当与 BCI 结合时可以诱导神经可塑性。这些发现可能会促进 BCI 技术在康复诊所和家庭中的普及。然而，可用性必须提高，并且需要对中风患者进行进一步测试。
背肩s骨的定量解剖结构...
scapholunate骨间韧带（SLIL）在腕稳定性中起着批评性作用，起着s骨关节化的主要稳定作用。1-3这种韧带的破坏会导致腕相位和生物力学改变，并且通常建议进行手术治疗，以恢复肩cap骨的表达和腕管运动学的完整性，并防止发育后创伤性关节炎和经济型后腕上的carpallate（scapholunate Collenate Collenate Collenate Collenate Collenate Collenate Col-Lape-lappe）[slac slac] wers [slac] Wersist [slac] Wersist [Slac] Wersist [Slac] Wersist。4-6敏锐地识别出，通常主要修复滑动。当不可能进行初级修复时，最佳治疗方法仍然存在争议，但是已经描述了许多重建片状韧带的技术。7-15扫描韧带解剖结构的详细知识可能对优化手术结局有益。在一项具有里程碑意义的尸体研究中，伯杰将scapholunate韧带描述为具有3个肛门和组织学上不同成分的U形结构：背，近端和沃尔。16他的组织学分析和亚参数生物力学研究表明了这一重要性 -
