目标:1型糖尿病(T1D)和代谢控制差的儿童中线性生长受损。良好的代谢控制是预防血管并发症并确保儿童期间适当的人体测量发展的关键治疗目标。在这项研究中,我们旨在识别和表征血糖变异性对T1D儿童线性生长的影响。方法:评估了来自144名T1D青春期前儿童的数据。收集人体测量测量(重量,体重-SD,高度-SD,BMI,BMI,BMI-SD),并在入院时测量糖基化血红蛋白(HBA1C),并且在2年内每4个月每4个月测量一次。血糖变异性指数(血糖变异系数(CV),血糖CV百分比(CV%)和HBA1C-MEAN和HBA1C-MEAN和HBA1C-SDS/100(M*SDS-HBA1C/100)之间的产物)。根据随访2年后的高度-SDS变化,将研究人群分为三个三分之一组,并研究了各组的差异,以了解感兴趣的变量。结果:在年龄,性别和随访期间,这三组相似。2年后,所有青春期前儿童均显示人体测量数据的显着积极趋势。在三个三分之一组,HBA1C-SD,CV,CV%和M*SDS-HBA1C中,从第一个到第三个高度-SD的tertile显着降低。在随访期间,ΔHeight-SDS值较低的儿童报告的HBA1C-SDS,CV,CV%和M*SDS-HBA1C的值高于线性生长较高的受试者。结论:血糖变异性与T1D儿童的线性生长相关。在较高的高度-SD三核中报告了低血糖变异性指数。ΔHeight-SD与血糖CV,CV%和M*SDS-HBA1C成反比。
目标:定义静态、动态和认知适配度及其与外系统相关的相互作用,并记录在使用这些适配度特征为外系统设计提供指导方面的开放研究需求。背景:目前,外系统初始尺寸和适配度评估基于标量人体测量尺寸和主观评估。由于适配度取决于与任务设置和用户相关的持续交互,因此在针对这种有限的适配度定义进行优化时,定制设备的尝试存在局限性。方法:进行了有针对性的文献综述,以形成一个概念框架,该框架定义了外系统适配度的三个特征:静态、动态和认知。详细介绍了区分适配度特征对于开发外系统的重要性。结果:静态适配度考虑人与设备之间的协调性,需要了解目标用户的人体测量特征和设备的几何特征。动态适配度评估人与设备如何移动和相互作用,重点关注两个系统之间的相对协调性。认知契合考虑了人类信息处理的各个阶段,包括躯体感觉、执行功能和运动选择。在外系统存在的情况下,人类的认知能力应该能够处理与任务和刺激相关的信息。动态和认知契合以特定于任务的方式进行操作,而静态契合则可以考虑用于预定义的姿势。结论:需要更深入地了解外系统如何适应个人,以确保良好的人机系统性能。有必要开发评估不同契合特征的方法。应用:提出了用于跨物理和认知特征评估外系统的方法。
目标:1型糖尿病(T1D)和代谢控制差的儿童中线性生长受损。良好的代谢控制是预防血管并发症并确保儿童期间适当的人体测量发展的关键治疗目标。在这项研究中,我们旨在识别和表征血糖变异性对T1D儿童线性生长的影响。方法:评估了来自144名T1D青春期前儿童的数据。收集人体测量测量(重量,体重-SD,高度-SD,BMI,BMI,BMI-SD),并在入院时测量糖基化血红蛋白(HBA1C),并且在2年内每4个月每4个月测量一次。血糖变异性指数(血糖变异系数(CV),血糖CV百分比(CV%)和HBA1C-MEAN和HBA1C-MEAN和HBA1C-SDS/100(M*SDS-HBA1C/100)之间的产物)。根据随访2年后的高度-SDS变化,将研究人群分为三个三分之一组,并研究了各组的差异,以了解感兴趣的变量。结果:在年龄,性别和随访期间,这三组相似。2年后,所有青春期前儿童均显示人体测量数据的显着积极趋势。在三个三分之一组,HBA1C-SD,CV,CV%和M*SDS-HBA1C中,从第一个到第三个高度-SD的tertile显着降低。在随访期间,ΔHeight-SDS值较低的儿童报告的HBA1C-SDS,CV,CV%和M*SDS-HBA1C的值高于线性生长较高的受试者。结论:血糖变异性与T1D儿童的线性生长相关。在较高的高度-SD三核中报告了低血糖变异性指数。ΔHeight-SD与血糖CV,CV%和M*SDS-HBA1C成反比。
结果:在中位随访期为7.02年,最大随访为13年,记录了320个新发育糖尿病。调整了混杂因素并比较标准化危险比(HRS)后,WC被证明是在所有模型中反射糖尿病风险的最佳简单人体测量指标,其次是WHTR。时间依赖性的ROC分析表明,WC在短期内预测糖尿病的发生(2 - 5年),而WHTR在预测中等至长期(6-12岁)中的糖尿病发生方面具有最高的AUC,而在任何时间点,WC和WHTR都比BMI更高的AUC均高。此外,我们发现在BMI和WC的阈值中相对较大的闪光来预测糖尿病,而WHTR的阈值
Kate Ponton 海事部门 国防科学技术组 DST-Group-TR-3550 摘要 2015 年,澳大利亚皇家海军 (ASRAN) 进行了一次人体测量调查,为澳大利亚皇家海军作战人员提供了全面的女性和男性身体尺寸和体形数据。这些数据随后被发展成为基于证据的人为因素工程设计指南,并在本文件中进行了介绍,可用于定制设计解决方案,以优化 RAN 人口与 HMA 水面舰艇和潜艇及其系统、子系统和设施之间的契合度。本指南的主要目的是为未来和改进的海军舰艇提供物理适居性要求,以反映使用它的人员的身体和社会需求。最终目标是优化性能、健康和安全、生活质量和满意度。 发布限制 已批准公开发布
结果:分析了 2,050 名患者的数据,其中 55.3% 为女性,44.7% 为男性,中位年龄分别为 57 岁和 54 岁。最常见的营养诊断是能量和碳水化合物摄入过多。诊断分布在各个领域:摄入(55.9%)、行为/环境(32.7%)、临床(10.2%)和 1.2% 没有营养诊断。在 BMI、腰围和体脂百分比等人体测量变量方面观察到显著的组间差异(p < 0.05)。摄入组和行为组的 HbA1c 和血糖水平明显较高(p < 0.001)。摄入组的白蛋白/肌酐比 (ACR) 较高(p = 0.007)。摄入组的热量和碳水化合物摄入量较高,而临床组和行为组的蛋白质和脂肪摄入量较高(p < 0.001)。
抽象目标。地中海饮食(MD)与许多疾病成反比:它降低了总死亡率并降低心血管风险。尽管MD有已知的好处,但近年来尤其是在年轻人中,饮食习惯发生了变化。我们研究的目的是评估在意大利南部居住的意大利儿童和青少年中的MD依从性。方法和结果。用地中海饮食(Kidmed)评估了对MD的依从性。对132名儿童的人口记录了性,年龄和人体测量措施;在这71.2%的人中,对MD的依从性较差,平均依从性为26.5%,良好依从性仅2.3%。肥胖儿童记录了较高的依从性,并且年龄和依从性评分之间存在统计学意义的反相关性。结论。我们的结果突出了一群意大利儿童中对MD的依从性。这些发现支持监测饮食习惯的重要性,尤其是在原理中。
结果基线时,22% 的患者患有糖尿病,8% 的患者患有糖尿病前期。随访期间,11.7% 的参与者死亡。糖尿病发病率上升至 46%,而糖尿病前期发病率下降(3.5%)。主要人体测量和超声变量与胰岛素抵抗稳态模型评估和糖化血红蛋白呈显著相关性。在多变量分析中,IR 的独立预测因子是腹膜前脂肪厚度 (PreFT)(每增加 10 毫米:比值比 [OR],1.63;95% CI,1.22–2.33;P = 0.003)和体表面积(每增加 0.1 平方米:OR,1.59;95% CI,1.11–2.39;P = 0.02)。高密度脂蛋白胆固醇浓度(OR,0.93;95% CI,0.87–0.97;P = 0.005)和体脂量(OR,1.09;95% CI,1.03–1.17;P = 0.003)独立预测糖尿病。
用于优化个人、团队和组织绩效及其与社会技术系统的交互以实现高效任务绩效的技术。这包括人为因素、人机系统集成以及军事行动中的认知、心理社会、组织和文化方面的研究。关于人机系统集成的贡献涵盖复杂性、全生命周期可承受性、人为错误和疲劳管理、智能代理、人类认知和物理资源管理、人体测量、人机界面、通信和团队合作、绩效评估、增强和辅助、(半)自动化系统中的培训和功能分配。关于个人和团队准备的贡献涵盖价值观和道德、领导力、多国行动、人类增强以及应对个人的心理、认知和身体需求。对组织效能的贡献包括人力资源管理、培训、互操作性、共享决策、同步态势感知、恢复力、理解恐怖主义、心理战和应对军事组织的新需求。
B) 人机系统与行为 (HSB) 领域提供科学基础并探索新技术,以优化个人、团队和组织的绩效及其与社会技术系统的互动,从而实现高效的任务绩效。这包括人为因素、人机系统集成以及军事行动中的认知、心理社会、组织和文化方面的研究。关于人机系统集成的贡献涵盖复杂性、全生命周期可承受性、人为错误和疲劳管理、智能代理、人类认知和物理资源管理、人体测量、人机界面、通信和团队合作、绩效评估、增强和辅助、(半)自动化系统中的培训和功能分配。关于个人和团队准备的贡献涵盖价值观和道德、领导力、多国行动、人类增强以及应对个人的心理、认知和身体需求。对组织效能的贡献包括人力资源管理、培训、互操作性、共享决策、同步态势感知、恢复力、理解恐怖主义、心理战和应对军事组织的新需求。