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This study has several limitations.

This study has several limitations. First, although we developed a model to predict the rhTM target phenotype, it remains unclear whether the rhTM target phenotype is the true target of rhTM therapy. Second, there may be diagnostic suspicion bias and unmeasured confounding. Additionally, the number of missing variables for prediction may have limited our findings. Thus, our findings should be validated in randomised controlled trials. Third, because machine learning models are generally difficult to interpret, our model itself does not pro-vide information on the underlying mechanisms. Finally, our data were obtained from Japanese patients, and the generalisability of the results to other populations may be limited.
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这项研究有几个局限性。首先,虽然我们开发了一个模型来预测 rhTM 靶标表型,但仍不清楚 rhTM 靶标表型是否是 rhTM 治疗的真正靶标。其次,可能存在诊断怀疑偏差和未测量的混杂。此外,用于预测的缺失变量的数量可能限制了我们的发现。因此,我们的发现应该在随机对照试验中得到验证。第三,由于机器学习模型通常难以解释,我们的模型本身不提供有关底层机制的信息。最后,我们的数据来自日本患者,结果对其他人群的普适性可能有限。
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这项研究有几个局限性。首先,尽管我们开发了一个预测rhTM靶向表型的模型,但目前尚不清楚rhTM靶表型是否是rhTM治疗的真正靶点。其次,可能存在诊断怀疑偏差和无法测量的混杂因素。此外,用于预测的缺失变量的数量可能限制了我们的发现。因此,我们的发现应该在随机对照试验中得到验证。第三,由于机器学习模型通常很难解释,我们的模型本身无法提供有关潜在机制的信息。最后,我们的数据是从日本患者身上获得的,结果对其他人群的可推广性可能有限。
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这项研究有几个局限性。首先,尽管我们开发了一个模型来预测rhTM靶表型,但仍然不清楚rhTM靶表型是否是rhTM治疗的真正靶。第二,可能存在诊断怀疑偏差和不可测量的混杂。此外,用于预测的缺失变量的数量可能限制了我们的发现。因此,我们的发现应该在随机对照试验中得到验证。第三,因为机器学习模型通常难以解释,所以我们的模型本身并不提供关于潜在机制的信息。最后,我们的数据是从日本患者中获得的,这些结果对其他人群的普遍性可能是有限的。
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