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Various studies have shown that irritable bowel syndrome (IBS) is highly associated with other pathologies, including fibromyalgia (FM). The objective of this study was to analyze the differences among risk factors associated with IBS following FM in a nationwide prospective cohort study.We propose that a relationship exists between FM and IBS. This article presents evidence obtained from a cohort study in which we used data from the Taiwan National Health Insurance Research Database to clarify the relationship between FM and IBS. The follow-up period ran from the start of FM diagnosis to the date of the IBS event, censoring, or December 31, 2011. We analyzed the risk of IBS using Cox proportional hazard regression models, including sex, age, and comorbidities.During the follow-up period, from 2000 to 2011, the overall incidence of IBS was higher in FM patients than in non-FM patients (7.47 vs 4.42 per 1000 person-years), with a crude hazard ratio = 1.69 (95% confidence interval [CI] 1.45–1.63). After adjustment for age, sex, and comorbidities, FM was associated with a 1.54-fold increased risk for IBS.Mutually risk factors may influence the relationship between FM and IBS. We recommend that physiologists conduct annual examinations of FM patients to reduce the incidence of IBS progression.  相似文献   
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Abstract

Background: Fluctuating hearing loss is characteristic of Ménière’s disease (MD) during acute episodes. However, no reliable audiometric hallmarks are available for counselling the hearing recovery possibility.

Aims/objectives: To find parameters for predicting MD hearing outcomes.

Material and methods: We applied machine learning techniques to analyse transient-evoked otoacoustic emission (TEOAE) signals recorded from patients with MD. Thirty unilateral MD patients were recruited prospectively after onset of acute cochleo-vestibular symptoms. Serial TEOAE and pure-tone audiogram (PTA) data were recorded longitudinally. Denoised TEOAE signals were projected onto the three most prominent principal directions through a linear transformation. Binary classification was performed using a support vector machine (SVM). TEOAE signal parameters, including signal energy and group delay, were compared between improved (PTA improvement: ≥15?dB) and nonimproved groups using Welch’s t-test.

Results: Signal energy did not differ (p?=?.64) but a significant difference in 1-kHz (p?=?.045) group delay was recorded between improved and nonimproved groups. The SVM achieved a cross-validated accuracy of >80% in predicting hearing outcomes.

Conclusions and significance: This study revealed that baseline TEOAE parameters obtained during acute MD episodes, when processed through machine learning technology, may provide information on outer hair cell function to predict hearing recovery.  相似文献   
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