背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具...背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具有重要意义。目的:系统梳理基于机器学习技术的运动损伤预警模型相关研究,为中国运动损伤预警模型构建工作提供借鉴。方法:对中国知网、Web of Science和EBSCO数据库进行文献检索,主要检索机器学习技术和运动损伤相关文献,最终纳入61篇运动损伤预警模型相关文献进行分析。结果与结论:①在纳入文献的外部风险特征指标中,缺乏比赛场景类指标,后续需进一步完善相关特征指标的纳入工作,以进一步丰富模型训练的数据集维度;此外,运动损伤预警模型的纳入特征权重方法以过滤法为主,需强化嵌入法及包裹法等权重方法的运用,以增强多风险因素交互效应的分析。②在模型主体训练方面,模型主体训练算法多以监督式学习算法为主,此类算法对样本标注信息的完整度有较高要求,应用场景易受限,后期可增加无监督式与半监督式算法的应用。③在模型性能评估优化方面,现研究主要采用了HoldOut交叉与k-交叉两种验证方式评估模型性能,模型的AUC值范围(0.76±0.12),灵敏度范围(75.92±11.03)%,特异度范围(80.03±4.54)%,F1分数值范围(80.60±10.63)%,准确度范围(69.96±13.10)%,精确度范围(70±14.71)%,数据增强与特征优化为最常见的模型优化操作。当前运动损伤预警模型准确度及精确度均约为70%,预警效果良好,但模型优化操作较单一,多采用数据增强方法提升模型性能,需强化对模型算法、超参数的调整,以进一步提升模型性能。④在模型特征提取方面,纳入的内部风险特征指标多以人体测量学、训练负荷、训练年限和损伤史等指标为主,缺乏运动恢复类指标与身体机能类指标。展开更多
目的:评估中医养生功法在女性原发性痛经治疗中的效果。方法:本文主要采用文献资料法、Meta分析法等研究方法,其中文献检索了外文数据库(Web of Science、Embase、Science Direct、PubMed)、中文数据库(维普、万方和中国知网),检索时间...目的:评估中医养生功法在女性原发性痛经治疗中的效果。方法:本文主要采用文献资料法、Meta分析法等研究方法,其中文献检索了外文数据库(Web of Science、Embase、Science Direct、PubMed)、中文数据库(维普、万方和中国知网),检索时间从建库至2023年10月7日;通过纳入标准和排除标准,对文献进行了筛选;同时采用了Cochrane协作网中的随机对照试验偏倚风险评价标准进行质量评价,以此准确评估研究的可靠性和偏倚风险;使用RevMan5.3软件进行Meta分析,以综合评估各项研究的结果。结果:最终共纳入8篇研究文献,涉及实验总人数共345名,Meta分析结果显示,中医养生功法组与对照组相比对疼痛程度(SMD=-1.21,95%CI[-1.86,-0.56],P<0.001)和原发性痛经疗效(OR=171.44,95%CI[36.61,802.90],P<0.001)有显著性差异,对痛经症状积分(SMD=-0.61,95%CI[-1.76,0.55],P=0.30)无显著性差异。结论:中医养生功法对女性原发性痛经具有一定的治疗效果,在减轻疼痛程度和提高原发性痛经疗效方面具有显著性效果,但其在改善痛经症状积分方面效果不显著。建议:临床医生和患者在治疗原发性痛经时,将中医养生功法作为非药物疗法之一。展开更多
文摘背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具有重要意义。目的:系统梳理基于机器学习技术的运动损伤预警模型相关研究,为中国运动损伤预警模型构建工作提供借鉴。方法:对中国知网、Web of Science和EBSCO数据库进行文献检索,主要检索机器学习技术和运动损伤相关文献,最终纳入61篇运动损伤预警模型相关文献进行分析。结果与结论:①在纳入文献的外部风险特征指标中,缺乏比赛场景类指标,后续需进一步完善相关特征指标的纳入工作,以进一步丰富模型训练的数据集维度;此外,运动损伤预警模型的纳入特征权重方法以过滤法为主,需强化嵌入法及包裹法等权重方法的运用,以增强多风险因素交互效应的分析。②在模型主体训练方面,模型主体训练算法多以监督式学习算法为主,此类算法对样本标注信息的完整度有较高要求,应用场景易受限,后期可增加无监督式与半监督式算法的应用。③在模型性能评估优化方面,现研究主要采用了HoldOut交叉与k-交叉两种验证方式评估模型性能,模型的AUC值范围(0.76±0.12),灵敏度范围(75.92±11.03)%,特异度范围(80.03±4.54)%,F1分数值范围(80.60±10.63)%,准确度范围(69.96±13.10)%,精确度范围(70±14.71)%,数据增强与特征优化为最常见的模型优化操作。当前运动损伤预警模型准确度及精确度均约为70%,预警效果良好,但模型优化操作较单一,多采用数据增强方法提升模型性能,需强化对模型算法、超参数的调整,以进一步提升模型性能。④在模型特征提取方面,纳入的内部风险特征指标多以人体测量学、训练负荷、训练年限和损伤史等指标为主,缺乏运动恢复类指标与身体机能类指标。
文摘目的:评估中医养生功法在女性原发性痛经治疗中的效果。方法:本文主要采用文献资料法、Meta分析法等研究方法,其中文献检索了外文数据库(Web of Science、Embase、Science Direct、PubMed)、中文数据库(维普、万方和中国知网),检索时间从建库至2023年10月7日;通过纳入标准和排除标准,对文献进行了筛选;同时采用了Cochrane协作网中的随机对照试验偏倚风险评价标准进行质量评价,以此准确评估研究的可靠性和偏倚风险;使用RevMan5.3软件进行Meta分析,以综合评估各项研究的结果。结果:最终共纳入8篇研究文献,涉及实验总人数共345名,Meta分析结果显示,中医养生功法组与对照组相比对疼痛程度(SMD=-1.21,95%CI[-1.86,-0.56],P<0.001)和原发性痛经疗效(OR=171.44,95%CI[36.61,802.90],P<0.001)有显著性差异,对痛经症状积分(SMD=-0.61,95%CI[-1.76,0.55],P=0.30)无显著性差异。结论:中医养生功法对女性原发性痛经具有一定的治疗效果,在减轻疼痛程度和提高原发性痛经疗效方面具有显著性效果,但其在改善痛经症状积分方面效果不显著。建议:临床医生和患者在治疗原发性痛经时,将中医养生功法作为非药物疗法之一。