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目的:基于针灸临床优势病种膝关节骨关节炎(KOA)探究穴位敏化现象的特征与规律.方法:结合文献和专家经验,筛选出治疗KOA使用频率最高的穴位,包括:鹤顶、梁丘、命门、内膝眼、曲泉、犊鼻等,对814例KOA患者和217例健康受试者的穴位温度、机械痛阈、压痛阈变化进行检测,采用机器学习的方法判别穴位是否发生敏化.结果:与健康受试者比较,KOA患者穴位温度升高、机械痛阈和压痛阈降低(P<0.05),且存在区分穴位是否发生敏化现象的界值.机器学习结果显示,穴位敏化预测准确率最高为86.7%(肾俞),最低为73.9%(鹤顶);对KOA患者临床3期预测准确率较高,最高为93.3%(曲泉).结论:本研究证实了穴位敏化现象反映疾病的特征,且与疾病的病情存在关联,可为KOA辅助诊断和病情评估提供参考.

作者:徐桂兴;周玉梅;孙宁;崔瑾;常小荣;冀来喜;刘思宇;罗廖君;刘晓佳;王丹;赵凌;蔡定均;郑晖;孙铭声;耿国燕;程建;梁繁荣

来源:中国针灸 2022 年 42卷 1期

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作者:
徐桂兴;周玉梅;孙宁;崔瑾;常小荣;冀来喜;刘思宇;罗廖君;刘晓佳;王丹;赵凌;蔡定均;郑晖;孙铭声;耿国燕;程建;梁繁荣
来源:
中国针灸 2022 年 42卷 1期
标签:
膝关节骨关节炎;穴位敏化;机器学习;穴位温度;机械痛阈;压痛阈
目的:基于针灸临床优势病种膝关节骨关节炎(KOA)探究穴位敏化现象的特征与规律.方法:结合文献和专家经验,筛选出治疗KOA使用频率最高的穴位,包括:鹤顶、梁丘、命门、内膝眼、曲泉、犊鼻等,对814例KOA患者和217例健康受试者的穴位温度、机械痛阈、压痛阈变化进行检测,采用机器学习的方法判别穴位是否发生敏化.结果:与健康受试者比较,KOA患者穴位温度升高、机械痛阈和压痛阈降低(P<0.05),且存在区分穴位是否发生敏化现象的界值.机器学习结果显示,穴位敏化预测准确率最高为86.7%(肾俞),最低为73.9%(鹤顶);对KOA患者临床3期预测准确率较高,最高为93.3%(曲泉).结论:本研究证实了穴位敏化现象反映疾病的特征,且与疾病的病情存在关联,可为KOA辅助诊断和病情评估提供参考.