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基于Web of Science的糖尿病神经病变研究的可视化分析: 2025年; 目的:了解糖尿病神经病变研究领域的研究现状、热点及前沿,以期为该领域未来的研究提供参考。方法:以Web of Science核心合集为数据来源,系统检索近10年发表的与糖尿病神经病变相关的文献,使用VOSviewer和CiteSpace两种可视化分析工具对纳入的文献进行分析。结果:本研究共纳入4471篇文献,包括3734篇原始研究和737篇综述,来自112个国家或地区的4927个机构的1076种期刊;发文量最多的国家、机构、作者和期刊分别是中国、曼彻斯特大学、卡塔尔的Malik R A以及Journal of Diabetes and its Complications;研究热点集中于糖尿病周围神经病变、神经性疼痛和糖尿病足溃疡等。结论:未来糖尿病神经病变领域研究应进一步扩大检索范围,对糖尿病神经病变的发病机制、脊髓刺激疗法以及机器学习进行更全面的分析。; 钟淋莉徐才敏郑思琳龙洋陈琪; 关键词：糖尿病神经病变文献计量学

基于尼龙丝检测的糖尿病神经病变管理方法及相关设备: 本发明公开了一种基于尼龙丝检测的糖尿病神经病变管理方法及相关设备。该方法包括：采集糖尿病患者响应于0.4g尼龙丝检查输入的感受结果，以获得所述患者的尼龙丝检查数据；获取所述糖尿病患者响应于温度检测及震动检测的感受结果，以...; 徐蓉黄海珊周贵玲谢晓冉边旭娜

一种中医药治疗糖尿病神经病变的多模态超声评估方法: 本发明提供一种中医药治疗糖尿病神经病变的多模态超声评估方法。该方法结合了传统中医辨证与现代多模态神经超声技术，包括高频超声、剪切波弹性成像和微血流显像。通过对患者进行适用性评估和个性化的中医药治疗，本发明能实时监测神经功...; 赵梦婷张大鹍孙敏张桐民朱新艳

小胶质细胞极化调控糖尿病神经病变的发病机制及治疗研究进展: 2025年; 糖尿病神经病变(diabetic neuropathy,DN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一,其发病机制复杂,涉及多种细胞类型和分子途径。研究表明,小胶质细胞作为中枢神经系统的固有免疫细胞,在DN的发病过程中扮演了关键角色。近年来,随着对糖尿病神经病变发病机制认识的深入,以小胶质细胞极化为靶点治疗糖尿病神经病变成为新的研究热点。本文通过对小胶质细胞极化的调控机制、小胶质细胞极化在DN中的作用以及靶向小胶质细胞极化改善DN的治疗策略等方面的研究现状进行概述,旨在揭示小胶质细胞在DN发病机制中的中心地位,并评估针对小胶质细胞的现有和新型治疗方法的效果与局限,以期为DN的未来研究和临床治疗提供了新的视角。; 张莉杨洪敏胡娇姚思睿徐浩然罗文迪徐陶黄波; 关键词：糖尿病神经病变小胶质细胞极化发病机制

经皮穿刺脊髓电刺激治疗痛性糖尿病神经病变专家共识(2024版): 2025年; 脊髓电刺激(SCS)用于临床治疗痛性糖尿病神经病变等慢性疼痛已有数十年,其有效性和安全性已得到广泛证实。选择合适的患者、专业的SCS植入技术、术后精准程控和定期随访是确保SCS疗效的基础,这对临床医师的理论知识和实践技能提出了更高要求。鉴于此,中国医师协会疼痛科医师分会和中国医师协会神经调控专业委员会联合组织相关领域经验丰富的临床专家,围绕患者筛选、术前准备、术中操作、术后管理以及常见不良反应防治制订了本共识,旨在提升SCS治疗痛性糖尿病神经病变的整体质量。; 中国医师协会疼痛科医师分会中国医师协会神经调控专业委员会肖礼祖金毅胡永生冯智英; 关键词：脊髓电刺激神经调控痛性糖尿病神经病变

基于机器学习算法研究肾功能、血管病变与糖尿病神经病变的相关性: 2025年; 目的通过使用机器学习算法在早期识别2型糖尿病并发的糖尿病周围神经病变(Diabetic Peripheral Neuropathy, DPN),并探索DPN与各项检查指标之间的关系,为预防DPN提供依据。方法选择2022—2023年上海同济医院确诊的糖尿病患者720例,根据纳排标准,纳入665例患者作为研究对象,其中并发DPN患者340例(DPN组),未并发DPN患者325例(非DPN组)。比较2组患者的临床资料、实验室检查指标及肌电图指标,探讨2型糖尿病患者并发DPN的影响因素。并通过超参数调优机器学习算法,建立2型糖尿病患者并发DPN的预测模型,采用准确度、精度、召回率、F1评分和受试者工作特征曲线下面积(AUC)验证模型的可靠性和临床实用性,采用Shapley加法解释(SHapley Additive exPlanations, SHAP)技术对最优模型输出进行解释。结果通过筛选特征,构建了随机森林(RF)、Stacking模型、XGBoost、支持向量机等四种机器学习分类算法对DPN进行预测,并且所有分类器的AUC值都超过了可接受的70%阈值。通过分析模型性能显示,支持向量分类器的准确率最佳,为74.84%,其次分别为XGBoost、Stacking模型、RF,并且支持向量分类器在F1 Score和精确率中也表现最佳,分别为0.7665和80.0%;然而,分析ROC曲线显示,XGBoost的曲线下面积(AUC)最高为0.757,其次分别为RF、支持向量机、Stacking模型;Stacking模型在召回率中表现最佳,为88.1%,其次分别为XGBoost、RF、支持向量机。模型变量重要性以及支持向量机的SHAP结果表明,年龄、病程、肾功能指标(PRO、UACR、MALB、24hMALB、UCr)、Ddimer、空腹C肽、维生素D、心血管病变(下肢动脉和颈动脉斑块的长度和厚度乘积、下肢动脉斑块长度)、血小板计数、低密度脂蛋白胆固醇、空腹胰岛素、直接胆红素是DPN的重要预测因素。结论本研究构建了4种类型的DPN风险预测模型并选出支持向量机模型作为最优模型,通过在机器学习�; 董丹梦郑冰妍吴亚赵煦朱丽杰刘阳罗梓鸿谢晓云; 关键词：糖尿病周围神经病变 2型糖尿病支持向量机模型

血清肿瘤坏死因子-α、糖化血红蛋白水平与痛性糖尿病神经病变的关系研究: 2025年; 目的探讨血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、糖化血红蛋白(HbA1c)水平与2型糖尿病(T2DM)患者发生痛性糖尿病神经病变(PDN)的关系。方法选取225例T2DM患者作为研究对象,根据是否发生PDN分为PDN组52例和非PDN组173例,收集并比较2组患者的临床资料。采用多因素Logistic回归模型分析患者发生PDN的危险因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估TNF-α、HbA1c对T2DM患者发生PDN的预测价值。结果PDN组患者的T2DM病程长于非PDN组,空腹血糖(FBG)、HbA1c、C反应蛋白(CRP)和TNF-α水平高于非PDN组,差异均有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,T2DM病程长、TNF-α水平高、HbA1c水平高是T2DM患者发生PDN的独立危险因素(P<0.05,OR>1);ROC曲线分析结果显示,TNF-α与HbA1c联合预测T2DM患者发生PDN的曲线下面积为0.877(95%CI:0.826~0.916),大于TNF-α、HbA1c单独预测的曲线下面积[0.684(95%CI:0.619~0.745)、0.764(95%CI:0.703~0.818)]。结论血清TNF-α、HbA1c水平高是T2DM患者发生PDN的独立危险因素,两者联合检测对T2DM患者的PDN发生风险具有较高的预测效能。; 刘小位潘娟李晶李慧; 关键词：痛性糖尿病神经病变肿瘤坏死因子-Α 糖化血红蛋白病程

参芪通脉制剂在制备防治糖尿病神经病变药物中的用途: 本发明属于中药领域，具体涉及一种参芪通脉制剂在制备治疗糖尿病神经病变的用途。所述的糖尿病神经病变主要是下肢血管神经病变，本发明参芪通脉制剂含有植物药、动物药各味中药材协同增效，在药理学及临床案例中所述的中药组合物可以降低...; 孙庆孙鑫成夏兆芳

糖尿病神经病变按摩器: 本实用新型提供糖尿病神经病变按摩器，涉及按摩器领域。该糖尿病神经病变按摩器，包括外壳，所述外壳内部固定连接有固定套，所述固定套内部固定连接有内衬，所述内衬内部底端转动连接有转轴，所述转轴顶端固定连接有固定轮，所述固定轮内...; 黄娴静郑焱玲吕丹邓玉环唐忆诗

糖尿病神经病变与衰弱相关性研究现状: 2024年; 糖尿病神经病变(DPN)是糖尿病最常见的并发症之一,与糖尿病患者生活质量下降、全因死亡率和心血管死亡率高度相关。衰弱也会显著增加老年人跌倒、骨折、生活质量下降、住院和死亡的风险。本文从糖尿病神经病变与衰弱的流行病学、相互作用机制、干预策略等几个方面进行综述,通过对文献的研究加深对糖尿病神经病变与衰弱相关性的认识,以期为国内临床实践提供参考。; 宋双益周平; 关键词：糖尿病神经病变衰弱发病机制干预

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