az infravörös termográfiával becsült Nyelvhőmérséklet, a nyelv színe és a hideg-hő kóros minták közötti kapcsolat: retrospektív diagram áttekintő tanulmány

absztrakt

a Nyelvdiagnózis a hideg-hő patológiás minták (CHPP) meghatározására használt technika. Itt áttekintettük az infravörös termográfiával (IRT) mért nyelvhőmérsékletet, a nyelv színét (fényerősség, zöld/piros és kék/sárga egyensúly), a hideg-hő minta kérdőíveket (CHPQ) és a testhőmérsékletet 134 nőgyógyászati problémával küzdő nő esetében (életkor, 38,97 USD 11,49 év). Meghatároztuk hét nyelvterület hőmérsékletét (gyökér, középpont, csúcs, valamint a középpont és a gyökér mindkét oldala), és megvizsgáltuk az életkor, a regionális különbségek hatásait, valamint a színparaméterekkel való összefüggésüket. A faktoranalízist külön-külön végezték el a 10 cold pattern (CP) és a 10 heat pattern (HP) tételekkel. A nyelv hőmérséklete korhatást mutatott (; -0,198–0,210) és regionális különbségeket (a gyökér mindkét oldala > központ és gyökér > csúcs). A nyelv hőmérséklete pozitívan korrelált a fénysűrűséggel (r: 0,236-0.246.ábra), jelezve, hogy a magasabb hőmérséklet világosabb színnel társult. A faktoranalízis két tényezőt (hidegérzékenység-fájdalom és kisülés-arcszíntényezők) vont ki a CP elemekből, és három tényezőt (hőérzet-fájdalom, kisülés-légzés és hideg preferencia-szomjúság tényezők) a HP elemekből. A nyelv hőmérséklete negatívan korrelált a CP kisülési-arcszín faktorával és a HP kisülési-légzési tényezőjével (r: -0,171–0,203), ami azt jelzi, hogy az alacsonyabb nyelvhőmérséklet a HP túlzott hőkibocsátásának és a CP alacsonyabb vér perfúziójának következménye lehet. A testhőmérséklet nem korrelált a CHPQ faktor pontszámokkal. Összefoglalva, az IRT-vel mért nyelvhőmérséklet a CHPP-k részleges mutatója lehet.

1. Bevezetés

jelenleg különböző alapvető szabványokat alkalmaznak a kelet-ázsiai orvoslás (EAM) kóros mintáinak azonosítására. Ezek közé tartozik a nyolc-elv azonosító (EPI) minta, a zsigerek és belek minta, a hat meridián minta, a védelmi (wei), vital energy (qi), nutrient (ying), blood (xue) minta, és a hármas energizer minta. Az EPI minta egy alapvető osztályozási rendszer, amely nyolc összetevőből áll: yin és yang, belső és külső, hideg és meleg, valamint felesleg és hiány. Ezek közül az összetevők közül a hideg és a hőminták (CP és HP) fontosak, mivel meghatározzák a betegség jellemzőit, és segítenek a kezelési stratégia kialakításában, például az orvostudományban vagy az akupunktúrás terápiában .

a CP-t és a HP-t szigorú kritériumok határozzák meg, és értékelésükhöz különféle diagnosztikai technikákat fejlesztettek ki. Ezek közül a nyelvdiagnosztikát (TD) kulcsfontosságú technikának tekintik, mivel a nyelv meridiánokon keresztül kapcsolódik a belső szervekhez, és “hideg” vagy “meleg” állapotot reprezentál . A TD-t általában a nyelv testének színének, alakjának, nedvességének, mozgásának és anyagának, valamint a nyelv bevonatának színének, nedvességének, vastagságának és eloszlásának vizuális vizsgálatával végzik . A szabad szemmel végzett TD eredményeit azonban könnyen befolyásolják a környezeti tényezők . Ezért erőfeszítéseket tettek olyan hozzáférhető és objektív orvostechnikai eszközök és algoritmusok tervezésére, amelyek megbízhatóan számszerűsíthetik a TD méréseket , mint például a ColorChecker , a digitális nyelv képalkotó rendszerek és a háromdimenziós képalkotó nyelvdiagnosztikai rendszerek .

a nyelv színének objektív mérése mellett a nyelv hőmérséklete klinikailag hasznos, mivel a nyelv bőséges vérellátással rendelkezik, felületi hőmérséklete pedig tükrözi a véráramlás által átadott belső hőmérsékletet . Az infravörös termográfia (IRT) képet nyújt a hőmérséklet-eloszlásról azáltal, hogy bármely tárgy felületéről kibocsátott hősugárzást hőmérsékleti értékre konvertálja . Az IRT technika hatékonyan figyeli az emberi test felszíni hőmérsékletét, amelyet olyan tényezők befolyásolnak, mint a test felszínéhez közeli véráramlás és a mélyebb erek hővezetése . Kényelme és nem invazivitása miatt az IRT technikát alkalmazták a nyelv hőmérsékletének néhány fiziológiai jellemzőjének tanulmányozására, beleértve az életkor hatásait és a regionális különbségeket. Wang et al. arról számoltak be, hogy az IRT alkalmazásával becsült nyelvhőmérséklet összefüggött az életkorral és a nemmel, és hogy regionális különbségek voltak a hőmérsékletben, és Zhu et al. arról számoltak be, hogy a nyelv hőmérsékletének csökkenése összefüggésben lehet a vér perfúziós arányának csökkenésével idős emberek nyelvén. Jiang et al. arról számolt be, hogy a hőmérséklet a gyökér a nyelv volt a legmagasabb, és hogy fokozatosan csökkent közepe felé a nyelv, míg a hegye a nyelv (TT) volt a legalacsonyabb hőmérséklet.

mivel a nyelv hőmérsékletét elsősorban a véráramlás határozza meg, a CP és a HP részben összefügghet a nyelv hőmérsékletével, valamint a nyelv színével, és a CP, a HP és a nyelv hőmérsékletének kapcsolatát befolyásolhatja az öregedési hatás és a nyelv regionális különbségei. Ha a nyelv hőmérséklete egyszerűen tükrözi a testhőmérsékletet, akkor a CP és a HP által értékelt klinikai súlyosság mind a nyelv, mind a testhőmérséklet összefüggésbe hozható. Azonban kevés tanulmány értékelte, hogy a nyelv szín – vagy hőmérséklet-paraméterei és a testhőmérséklet-mérések közül melyik jelzi jobban a CP-t és a HP-t, és a CP és a HP mely alskálái kapcsolódhatnak erősebben a nyelv hőmérsékletéhez. Ezért ebben a tanulmányban retrospektív diagramvizsgálatot végeztünk, extrapolálva az adatokat a nyelv szín-és hőmérsékleti paramétereinek, a testhőmérsékletnek, valamint a kvantitatív CP és HP skáláknak az elektronikus orvosi felvételeihez képest.

2. Módszerek

2.1. Tanulmány tervezése és a résztvevők

ez a tanulmány egy retrospektív chart felülvizsgálat. A vizsgálati tervet összefoglaló folyamatábra az 1. ábrán látható. 134 koreai női járóbeteg elektronikus orvosi nyilvántartását (EMR) vizsgálták át, amelyek digitális színes és IRT képeket tartalmaztak a betegek nyelvéről. A betegek meglátogatták a Kyung Hee Egyetem Koreai orvosi Kórházának Női Egészségügyi klinikáját Gangdong, Szöul, Korea. A résztvevők 15 és 71 év közöttiek voltak (átlag: 38,97 61,49 év). Ebben a tanulmányban olyan járóbetegeket vontunk be, akik ellátogattak a női egészségügyi klinikára, és négy értékelésen estek át, nevezetesen a nyelv IRT, a nyelvfotózás, a hideg-hő minta kérdőív értékelése és a testhőmérséklet mérése. A vizsgálati protokollt a Kyung Hee egyetemi keleti orvosi kórház intézményi felülvizsgálati testülete hagyta jóvá (KHNMC MD IRB 2011-008).

ábra 1

a tanulmány folyamatábrája. EMR: elektronikus orvosi felvétel; RET: a nyelv jobb széle; TC: nyelvközpont; TT: nyelvhegy, R: piros; G: zöld; B: Kék; L: fényerő; a: piros/kapzsiság egyensúly; B: sárga/kék egyensúly; CHPQ: hideg-hő minta kérdőív; R0: nyelvközpont; R1: a nyelvközpont jobb oldala; R2: a nyelvközpont bal oldala; R3: a nyelv csúcsa; R4: a nyelvgyökér közepe; R5: a nyelvgyökér jobb oldala; és R6: a nyelvgyökér bal oldala.

2.2. Hideg-hő Minta kérdőív (CHPQ)

a CHPQ-t Ryu et al. a CP és a HP által okozott tünetek és jelek becslése. A kérdőív 20 elemből áll (10 hideg és 10 meleg elem), a következő 4 pontos Likert-skálán: 1 = határozottan nem értek egyet, 2 = nem értek egyet, 3 = egyetértek, és 4 = határozottan egyetértek.

2.3. Nyelv Színmérése

az alanyok nyelvét digitális fényképezőgéppel fényképezték (D70s; Nikon Co., Tokió, Japán) és macro-objektív (70 mm 1:2.8 DG macro; Sigma Co., Japán) 3000 2000 pixel felbontással. A nyelv színparamétereit kivontuk az EMR – ből, amint azt egy korábbi tanulmány leírta . A digitális fényképezőgéppel fényképezett nyelvi képek piros (R), zöld (G) és kék (B) értékeit a Picture Color Analyzer szoftver segítségével számítottuk ki három kivágott érdekes régióból (ROI): a nyelv jobb széle (RET), a nyelvközpont (TC) és a TT. A 3 Roi átlagos R, G és B értékeit az Adobe Photoshop szoftver (Adobe Systems Inc.) segítségével l (fénysűrűség), a (zöld és piros közötti egyensúly ) és b (kék és sárga közötti egyensúly) paraméterekké alakították át., San Jose, Kalifornia, USA).

2.4. A test és a nyelv hőmérsékletének mérése

a testhőmérsékletet a homlok bal vagy jobb oldalán infravörös hőmérővel (Dotory Deluxe Thermoscan FS-100; Hubdic Inc., Anyang, Dél-Korea). A nyelv hőmérsékletének mérését a nemzetközileg elfogadott irányelvek szerint, szabályozott hőmérsékletű (23-24cc) és páratartalmú (40%) helyiségben végezték . Az IRT-kép elkészítése előtt a járóbetegek betegruhává változtak, és 10 percig pihentek a tesztteremben, hogy minimalizálják a környezet és az éghajlat hatását. Ezt követően a betegeket arra kérték, hogy vetkőzzenek le, és fizikai érintkezés nélkül várjanak további 15 percet, hogy bőrhőmérsékletüket a szobahőmérsékletre akklimatizálják. A betegeket arra kérték, hogy teljesen tegyék ki nyelvüket az IRT eszköz előtt (digitális IRCT-510 kamera; Eastwest Co., Szöul, Dél-Korea). A IRCT510 volt a pontossága ±0.08°C hőmérsékleti tartomány -20°C-250°C, egy tömb mérete megfelelő, hogy egy 320 × 240 FPA microbolometer, valamint egy 30° x 40° termikus lencse. A nyelv csúcsán a vér torlódásának elkerülése érdekében a résztvevők kevesebb, mint 5 másodpercig kitették nyelvüket. Általában öt ROI-t, azaz a nyelv központját, a nyelv központjának jobb és bal oldalát, a nyelv csúcsát és a nyelv gyökerét vizsgálják a nyelv diagnosztizálásakor . A nyelv IRT képei azonban színbeli különbségeket mutattak a nyelv gyökere és a nyelvgyökér mindkét oldala között a szemrevételezés során. Ezért hét ROI-t, beleértve a nyelvgyökér jobb és bal oldalát is, ebben a tanulmányban megvizsgálták, hogy a felületi hőmérséklet különbözik-e a nyelvgyökér és a nyelvgyökér mindkét oldala között. A 2.ábra a hét ROI-t a következőképpen mutatja: a nyelvközpont közepe (R0), jobb oldala (R1) és bal oldala (R2); A TT (R3); és a nyelvgyökér közepe (R4), jobb oldala (R5) és bal oldala (R6). Ezután elemeztük az egyes ROI átlaghőmérsékletét.

ábra 2

R0: nyelvközpont; R1: a nyelvközpont jobb oldala; R2: a nyelvközpont bal oldala; R3: a nyelv csúcsa; R4: a nyelvgyökér közepe; R5: a nyelvgyökér jobb oldala; és R6: a nyelvgyökér bal oldala.

2.5. Statisztikai elemzés

egy egyszerű lineáris regressziós modellt használtunk az öregedés nyelvhőmérsékletre gyakorolt hatásainak értékelésére. Az L, a és b értékek közül a negatív és pozitív a és b értékek zöld / kék és piros/sárga csoportokba sorolhatók. Az egyes színcsoportokon belül minden a vagy b értéket intervallumértéknek tekintünk. Ezért a nyelv színének és hőmérsékletének R0, R1 és R3 közötti kapcsolatának vizsgálatához egyirányú varianciaanalízis (ANOVA) tesztet vagy Pearson korrelációs együtthatóját (r) választottuk ki a minta jellemzői szerint. Az ANOVA-t a nyelv hőmérsékletének regionális különbségeinek értékelésére is használták. Ha jelentős különbségek voltak a ROI-k között, Scheffe post hoc elemzését végezték el. Scheffe post hoc elemzései alapján meghatároztuk, hogy a nyelv hőmérsékletének melyik Roi-ja csoportosítható. A CP 10 elemét és a HP 10 elemét külön-külön illesztettük be a faktoranalízisbe a maximális valószínűség-extrakció alkalmazásával. A kivont tényezőket végül ferde forgatással határoztuk meg. A CP és HP faktorértékeket a faktoranalízis regressziós módszerével számítottuk ki és mentettük el. Ezután meghatároztuk Pearson korrelációját a nyelv hőmérsékleti értékei és a CP és HP faktorértékei között. Az összes statisztikai elemzést SPSS segítségével végeztük a Windows 21.0 verzióhoz (IBM Corp., Armonk, NY, USA). Az értékek átlagként vannak feltüntetve, a standard deviáció; a < 0,05 P érték statisztikai szignifikanciát jelez.

3. Eredmények

3.1. Az életkor és a nyelv hőmérséklete közötti kapcsolat értékelése

az 1. táblázat összefoglalja a vizsgálatban résztvevők leíró jellemzőit. A 2. táblázat a regressziós modell eredményeit mutatja be az életkor független változóként. A nyelv hőmérsékletére minden nyelvterületen életkorhatást azonosítottak (-0,198-tól -0,215-ig terjedő értékek). A testhőmérséklet azonban nem mutatott életkori hatást. Ez azt jelezte, hogy a nyelv felületének hőmérséklete általános életkorral összefüggő csökkenést mutatott, ami összhangban volt a korábbi vizsgálatok eredményeivel .

3.2. A nyelv Színparaméterei és a nyelv hőmérséklete közötti kapcsolat értékelése

az összes minta a és b értékeinek értékelése azt mutatta, hogy nem voltak negatív értékek. Ez azt jelezte, hogy a három régió (RET, TC és TT) színe sárga és piros volt, és hogy az A és b értékek, mint az L érték, intervallumértékeknek tekinthetők. Ezért Pearson korrelációs értékeit a hőmérséklet és a nyelv színparaméterei között számítottuk ki (3.táblázat). A TT L értékei pozitívan korreláltak az R0, R1 és R2 régiók hőmérsékletével (r: 0,236-0,246). Ez azt jelezte, hogy a magasabb hőmérséklet a nyelv hegyének világosabb színéhez kapcsolódik.

3.3. A nyelv hőmérsékletének regionális különbségeinek értékelése

a 4. táblázat az egyirányú ANOVA eredményeit mutatja, összehasonlítva a nyelv hőmérsékletének regionális különbségeit. Ezt követően Scheffe post hoc elemzése kimutatta, hogy a hét Roi három csoportra osztható: R3 (csoport ); R0, R1, R2 és R4 (csoport ); valamint R5 és R6 (csoport ).

3.4. A nyelv hőmérséklete és a hideg-hő Minta kérdőív pontszáma közötti kapcsolat értékelése

az 5.táblázat összefoglalja a chpq-ból származó faktoranalízis eredményeit. Két tényezőt vontak ki a CP elemekből, hármat pedig a HP elemekből. A CP tételek teljes százalékos varianciája 37,0%, a HP termékeké 44,9% volt. Az egyes tényezők számát a variancia százalékának megfelelően osztották fel. A CP faktorok közül az 1 – es faktor öt megfázással és fájdalommal kapcsolatos tételből állt (hidegérzékenység-fájdalom faktor), a 2 – es faktor pedig öt kisüléssel és arcszínnel kapcsolatos tételből állt (kisülés-arcszín faktor). A HP faktorok közül az 1-es faktor négy hőérzékeléssel és fájdalommal kapcsolatos tételből (hőérzet – fájdalom faktor), a 2-es faktor pedig négy kisüléssel és légzéssel kapcsolatos tételből (kisülési-légzési faktor) állt. A 3-as faktor két hideg preferencia-és szomjúsággal kapcsolatos elemből állt (hideg preferencia-szomjúság faktor).

a nyelv hőmérséklete és a hideg-hő faktor pontszámok közötti összefüggéseket a 6. táblázat tartalmazza. A CP 2. faktor (kisülés-arcszín) pontszáma negatívan korrelált az,, és az Rc hőmérsékletekkel (r: -0,195-0.197). Hasonlóképpen, a HP 2.faktor (kisülés-légzés) pontszáma negatívan korrelált az,, és az Rc hőmérsékletekkel (r: -0,171–0,203). A testhőmérséklet azonban nem mutatott korrelációt a CP és a HP faktor pontszámokkal. A női betegek három nyelvű IRT-mintájának reprezentatív példáit a 3.ábra mutatja.

ábra 3

balra: ez a beteg alacsonyabb pontszámot mutatott a hideg 2-es faktor (8 pont) és a hő 2-es faktor (6 pont) esetében. A hőmérséklet , , és (33,4, 33,8, C, 35.0 (C) bekezdés) az átlagosnál magasabb volt (32,2 (C), 33,0 (C) és 34,1 (C). Középső: ez a beteg magasabb pontszámokat rögzített mind a 2.hideg faktor (13 pont), mind a 2. hőfaktor (8 pont) esetében. A hőmérséklet az átlagosnál alacsonyabb volt (32,0, 33,1, 34,0, C). Jobbra: a nyelv hőmérséklete RA-nál (28,8 C) jelentősen alacsonyabb volt, mint a többi résztvevőnél. Sőt, a hőmérséklet pedig alacsonyabb volt, mint az átlag (30.6°C 31.5°C-kal). A beteg magasabb pontszámot mutatott a 2. hidegfaktor esetében (14 pont). : R3; : R0, R1, R2 és R4;: R5 és R6. Vegye figyelembe, hogy az összes színt ugyanazzal a termográfiai skálával állítottuk be, amely az ábra jobb szélén látható.

4. Vita

ebben a tanulmányban az életkor a nyelv hőmérsékletének jelentős előrejelzője volt. Ez összhangban van a korábbi tanulmányok eredményeivel, amelyek azt sugallják, hogy az idősebb egyéneknek alacsonyabb a nyelvhőmérséklete, mint a fiatalabbaknak, mert a vér perfúziója és a véráramlás aránya alacsonyabb . Mivel nem tartalmaztuk a TT mikrocirkulációs tesztjét, nem világos, hogy az öregedés hatása a csökkent vér perfúzió eredménye volt-e. Korábbi tanulmányok azonban arról számoltak be , hogy a vér perfúziós sebessége összefügg a sötét nyelv színeivel, ami összhangban van eredményeinkkel, amelyek azt mutatják, hogy a nyelv hőmérséklete negatívan kapcsolódott a nyelv fényességéhez. Ezért az öregedés hatása a nyelv hőmérsékletére vizsgálatunkban részben összefüggésbe hozható a csökkent vér perfúzióval. Egy korábbi tanulmányban, amelyben a résztvevőket öt csoportba sorolták a nyelv színe (piros, sötétvörös, lila, halvány vagy rózsaszín) alapján, szabad szemmel értékelve, a nyelv hőmérséklete a “vörös nyelv” csoportban volt a legmagasabb . Tanulmányunk azonban kimutatta, hogy csak a TT L paramétere volt összefüggésben az összes régió nyelvhőmérsékletével. Figyelembe véve, hogy a TT régiót nem befolyásolja a nyelv bevonata, vizsgálati eredményeink azt sugallják, hogy a szín fényereje inkább a hőmérsékletre utal, mint a nyelv vörössége, amelyet szabad szemmel osztályoznak.

a regionális különbségek vizsgálata kimutatta, hogy a nyelv csúcsának hőmérséklete alacsonyabb volt, mint a nyelv gyökér-és középső régióié, ami szintén összhangban van a korábbi jelentésekkel . A korábbi tanulmányokkal ellentétben azonban azt tapasztaltuk, hogy a nyelvgyökér mindkét oldalának hőmérséklete magasabb volt, mint a többi régióé. Ennek oka lehet, hogy a nyelvi artéria érrendszere, amely a külső nyaki artériából származik, a nyelv mindkét oldalán fut, de nem a gyökérközpontban . Ezért azt javasoljuk, hogy a nyelv hőmérsékletének regionális különbségeit a nyelvi artéria érrendszere alapján kell figyelembe venni.

Vizsgálatunk fő megállapítása az volt, hogy a CP és a HP két faktor pontszáma negatívan és általában korrelált a nyelv régióinak hőmérsékletével, bár a statisztikai korrelációk alacsonyak voltak (r értékek -0,171-től -0,203-ig terjedtek). Két tényező volt a kisüléssel kapcsolatos tényezők, nevezetesen a CP kisülési-arcszín tényezője és a HP kisülési-légzési tényezője. Beszámoltak arról, hogy a megnövekedett CP csökkenti a véráramlás perfúzióját a nyelvi artériába; így természetes lehet, hogy a megnövekedett CP alacsonyabb nyelvhőmérsékletet eredményezhet. Ellentmondásosnak tűnik azonban, hogy a megnövekedett HP szintén negatívan korrelált az alacsonyabb nyelvhőmérséklettel. Ennek a váratlan eredménynek a lehetséges magyarázata lehet, hogy a nyelv hőmérséklete a HP túlzott hőkibocsátásának, valamint a CP alacsonyabb vér perfúziójának következménye. A CP-től vagy HP-től függetlenül a vizelettel, széklettel, köpettel és orrnyálkahártyával kapcsolatos váladékokkal kapcsolatos tünetek kizárólag a nyelv hőmérsékletével voltak összefüggésben. Emiatt úgy tűnik, hogy a zavart kisülési körülmények reprezentatívabbak lehetnek a hideg-hő egyensúlyhiányra, mint más CP – vel vagy HP-vel kapcsolatos tünetek, és ezeket az alacsonyabb nyelvhőmérséklet tükrözheti.

az is érdekes, hogy a homlokán mért testhőmérséklet nem mutatott összefüggést a CP – vel és a HP-vel kapcsolatos tünetekkel. Egy tanulmány arról számolt be, hogy a normál mély testhőmérséklet csoport (>36.0 6956>35,5 C), valamint az alacsony testhőmérsékletű csoport (< 35,5 C) inkább melegebb volt, bár körülbelül a felük azt mondta, hogy meleg . A homlok hőmérséklete, akárcsak a nyelv alatt mért testhőmérséklet, általánosan elfogadott, hogy tükrözze a maghőmérsékletet, mivel a felületes temporális artéria közvetlenül a bőr alatt helyezkedik el, és csak stabil körülmények között tart fenn állandó perfúziót . Ezért ez a tanulmány, összhangban a korábbi tanulmányok eredményeivel, azt sugallja, hogy a mély hőmérséklet nem társítható a hideg vagy a hő előnyben részesítésével. A nyelv alatt mért testhőmérsékleti adatokat azonban nem tudtuk megszerezni a beteg EMR-jétől. Ezért a jövőbeni vizsgálatok során fontos lenne megvizsgálni, hogy a testhőmérséklet, a nyelv hőmérséklete és a CHPQ pontszámok közötti kapcsolat különbségei egyszerűen a mérési hely (homlok vagy nyelv) és/vagy az alkalmazott mérőműszer (hőmérő vagy IRT) eredménye-e.

ebben a tanulmányban a nyelv hőmérsékletére és a nyelv regionális különbségeire gyakorolt korhatást figyeltünk meg, amelyek összhangban voltak a korábbi megállapításokkal. Továbbá jelentős összefüggést találtunk a nyelv hőmérséklete és a nyelv CP és HP kisüléssel kapcsolatos tünetei között. Ennek ellenére tanulmányunknak voltak bizonyos korlátai. Először is, az adatokat csak nőgyógyászati állapotú női betegektől szerezték be, így korlátozott általánosíthatósággal rendelkeznek. Másodszor, nem tudtuk letölteni a testhőmérsékleti adatokat a nyelv anyagából. Harmadszor, az IRT-t a nyelv nedvessége blokkolta, és a hőmérsékleti értékeket a nyelv felszínén lévő nyál befolyásolhatta. Negyedszer, nem vették figyelembe a különböző betegség stádiumokat, mint például a fertőző vagy hormonális betegségek akut és krónikus stádiumait, amelyek befolyásolhatják a nyelv hőmérséklete és a CP és a HP klinikai súlyossága közötti kapcsolatot. Ötödször, a nyelv hőmérsékletének becslésekor a nyelv és a hőkamera közötti szög körülbelül 70, nem pedig 90 fő volt. Ez a nyelv hőmérséklet-becslésének elfogultságát eredményezheti. Hatodszor, különbségek voltak a betegek nyelvének méretében vagy alakjában. Ezenkívül a nyelv hőmérsékleti képeinek kézi kivágása részben az eredmények elfogultságát eredményezhette. Hetedszer, általánosan elfogadott, hogy a maghőmérsékletet a menstruációs ciklus szerint modulálják . A menstruáció hatását azonban a nyelv hőmérséklete és a CP és a HP közötti kapcsolatra nem lehetett megvizsgálni, mivel az EMR-ben nem voltak menstruációs adatok. További vizsgálatokra van szükség ezeknek a korlátozásoknak a kezelésére.

5. Következtetések

ebben a tanulmányban áttekintettük a nyelv IRT és színadatait, a CHPQ pontszámokat és a testhőmérsékleti rekordokat 134 nőbetegnél, akik meglátogatták a Kyung Hee Egyetem Koreai orvosi Kórházának Női Egészségügyi klinikáját Szöulban, Szöulban. Vizsgálati eredményeink azt mutatták, hogy a nyelv hőmérsékletének korhatása volt (-0,198-0,210), és a hőmérséklet különbözött a különböző nyelvterületeken (a nyelvgyökér mindkét oldala > központ és a nyelvgyökér > TT). A CHPQ által értékelt öt tényező közül két kisüléssel kapcsolatos tényező (a CP kisülési-arcszíntényezője és a HP kisülési-légzési tényezője) negatívan korrelált a nyelv hőmérsékletével (r: -0,171–0,203). Összefoglalva, vizsgálati eredményeink arra utalnak, hogy az IRT-vel mért nyelvhőmérséklet a kóros hideg-és hőminták részleges mutatója lehet, A kisüléssel kapcsolatos tünetek alapján.

adatok elérhetősége

a vizsgálat elérhetősége korlátozott, mert az ebben a vizsgálatban használt EMR adatok megosztása veszélyeztetheti a betegek magánéletét.

összeférhetetlenség

a szerzők kijelentik, hogy a cikk közzétételét illetően nincs összeférhetetlenség.