肠气肿 (PI),也称为肠囊状气肿,被归类为一种胃肠道疾病,描述肠道内气体的积聚,由 Du Vernoi 于 1783 年首次记录,是理解胃肠道病理学的一个重要里程碑 ( 1 )。PI 被认为是一种罕见疾病,据报道在普通人群中的发病率约为 0.03% ( 2 )。PI 的分类可分为两种主要类型:特发性类型,约占病例的 15%,其特征是存在囊性气穴,表明病因是慢性、良性特发性的;继发性类型约占 85%,其特征是因多种诱因导致的线状、微泡状或环状壁内气体的特定放射学表现 ( 3 , 4 )。作为一类降血糖药,α 葡萄糖苷酶抑制剂 (a GI) 是治疗 2 型糖尿病的常用处方药,它通过拮抗作用延缓小肠对碳水化合物的吸收,或通过拮抗 α-葡萄糖苷酶的剂量依赖性抑制作用延缓小肠对水合物的吸收,从而非系统性地减缓碳水化合物的消化并降低餐后高血糖 ( 5 )。然而,使用 GI 通常会引起胃肠道副作用,这是最常见的报告不良反应,包括腹痛、腹胀和腹泻等症状 ( 6 , 7 )。这些胃肠道副作用是一些 2 型糖尿病患者停止 GI 治疗的主要原因 (8)。有趣的是,PI 已被认为是使用 GI 治疗糖尿病的一种罕见副作用,最近的一项研究利用美国食品和药物管理局不良事件报告系统的数据来识别表明 GI 和 PI 之间存在显著关联的安全信号,揭示了 GI 中 PI 的报告比值比明显较高,特别是伏格列波糖和米格列醇,而其他抗高血糖药物类别未检测到安全信号,从而强调了富含碳水化合物饮食的患者使用 GI 可能带来的生命危险 (9)。过去十年中也出现了一些病例报告记录了这种关联。例如,S. Tanabe 等人成功治疗了一名因使用 GI 而出现气腹的患者,强调了这种药物的潜在并发症 (10)。同样,A. Rottenstreich 等人报道了一例罕见的良性 PI 病例,伴有门静脉气体和气腹,具体诱发因素是药物阿卡波糖 ( 11 )。此外,A. Police 等人发表了一份病例报告,详细介绍了糖尿病患者乙状结肠扭转时胃肠道诱发的 PI ( 12 )。值得注意的是,S.Otsuka 等人描述了一名 59 岁的肺移植接受者,他在使用 α-葡萄糖苷酶抑制剂治疗糖尿病四年后出现了无症状 PI,这强调了医生需要认识到这种罕见的药物不良反应,以及立即停止胃肠道治疗并随后对此类患者进行保守治疗的重要性(13)。这些病例强调了临床医生有必要加强
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合(10)。在T细胞激活的双重信号传导系统中,CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡(AICD)。然而,在CD80与CD28结合后,可以避免T细胞的AICD,从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性(11)。此外,CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子(例如IL-2)的分泌。此外,它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性(4)。最近的研究表明,共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低(12)。然而,随着CD28激活信号的增加,T细胞的抗肿瘤活性得到了增强(13,14)。因此,通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率,从而提供一种新的免疫疗法方法。
证据概况:总体效果估计和研究参考文献。总结:基本证据的概述和简要回顾。证据的确定性:高:我们非常确定真实效果接近估计效果。中等:我们对估计效果有一定把握。真实效果可能接近这个效果,但有可能存在显著差异。低:我们对估计效果的信心有限。真实效果可能与估计效果存在显著差异。非常低:我们对估计效果的信心非常小。真实效果可能与估计效果存在显著差异。决策证据:有益和有害影响、证据质量和对人们偏好的考虑的简要描述。理由:描述上述要素如何相互加权并得出当前建议的方向和强度。实用信息:有关治疗的实用信息和任何特殊考虑的信息。改编:如果该建议改编自另一份指南,请在此处描述任何更改。讨论:如果您以用户身份登录,您可以在此处对具体建议发表评论。参考文献:建议的参考文献列表。
糖尿病周围神经病(DPN)是一种流行的糖尿病并发症,影响了所有糖尿病患者一半的糖尿病并发症,主要是周围神经损伤,主要是在四肢中(1)。这种情况显着影响,通过慢性疼痛,感觉递减以及脚部并发症的风险增加,施加大量医疗保健成本和生活质量降低(2)。鉴于对其病理生理学的不完全理解和有效的管理策略的稀缺性,因此对可修改的DPN危险因素的识别对于调整预防性和治疗性干预措施至关重要,旨在遏制其发生率和严重性(3,4)。脂肪因子(包括脂联素和瘦素)在糖尿病并发症(如DPN)中的发展,由于它们参与代谢调节和炎症过程,糖尿病的关键因素及其sequelae的关键因素及其后sequelae,因此获得了识别(5)。脂联素以其抗炎和胰岛素敏化作用而闻名,可为诸如动脉粥样硬化和2型糖尿病(6,7)等疾病提供保护。相反,瘦素具有促炎性特征,通常在肥胖症和2型糖尿病中升高,会导致胰岛素抵抗和代谢功能障碍(6,7)。鉴于这些作用,脂联素和瘦素可能会影响DPN的发展。几项研究探索了2型糖尿病患者脂联素和DPN风险之间的联系,结果混合的结果:有些报告是反向关联(8,9),而另一些则没有明显的相关性(10)甚至阳性联系(11,12)。对瘦素和DPN的研究有限,也不一致(11、13、14)。先前的调查通常会遭受小样本量(8、10、11、13、14),缺乏对混杂因素的调整(8、10、13、14)或将各种糖尿病并发症聚集成单个结果变量(12)。因此,脂联素和瘦素水平与DPN风险之间的关系需要进一步研究。本研究旨在研究脂联素和瘦素的循环水平与糖尿病患者发展DPN的风险之间的关系。通过阐明这些关联,我们的研究可能有助于促进脂肪因子在糖尿病并发症中的作用的越来越多的证据,并为预防和管理DPN的策略提供了发展。
摘要:基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注,作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是,这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作,在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性,在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段,医疗保健专业人员负责数据收集和预处理,包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性,评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作,无缝整合
我都受到了我所有的学术和职业生活的启发和驱动,总是渴望解开并渴望分享,我希望在您身上灌输一些魔术内分泌学灌输给我的!尽管它相对较新,而且新鲜的升天晋升为医学分支的等级,但内分泌学的历史发展还是令人兴奋的。很长一段时间以来,我查找了内分泌学领域的主题,我很难知道,关于内分泌学里程碑和地标的工作对于激素的仰慕者和一般医学史而言是令人耳目一新的。写这本书是一次艰辛但值得的旅程。我们旨在提供一本书,使读者很难放下书,这本书使读者想要更多并了解更多。
糖尿病专用肠内营养配方 (DSF) 是糖尿病患者管理的重要组成部分。在住院环境中,口服和肠内营养常常会导致高血糖,而高血糖与不良后果有关,包括死亡率增加 ( 1 )。在这种情况下使用 DSF 可以降低高血糖风险并改善血糖波动 ( 2 )。在门诊环境中,DSF 已成功用作代餐,可改善血糖、减轻体重 ( 3 ) 和缓解糖尿病 ( 4 )。对于营养不良患者,使用 DSF 可降低就诊和入院风险并减少医疗费用 ( 5 )。荟萃分析表明,由于DSF具有低血糖指数 (GI) 和血糖负荷 (GL)、较高的纤维和蛋白质含量,以及使用了健康的脂质混合物,因此可以降低餐后血糖反应、改善糖化血红蛋白和血脂状况并促进饱腹感 (6-8)。GI 表示相对于葡萄糖,对某种食物的餐后血糖反应,而 GL 代表类似的概念,但还考虑了一份此类食物中的碳水化合物含量 (9)。先前的研究还表明,DSF 对胃肠激素有直接影响,即胰高血糖素样肽-1 (GLP-1)、葡萄糖依赖性胰岛素促泌肽 (GIP)、肽YY (PYY) 和生长素释放肽 (10,11)。已知GLP-1和GIP通过刺激胰岛素分泌在调节餐后血糖方面发挥重要作用 (12)。这两种激素与 PYY 一起,也被认为是重要的饱腹感信号,而生长素释放肽则通过刺激食欲和增加食物摄入量发挥作用 (13)。尽管 DSF 有诸多好处,但在许多临床环境中,患者获得 DSF 的机会仍然有限,特别是在泰国等中低收入国家,成本和缺乏报销是重要障碍。因此,使用当地可获得的成分开发新型 DSF 可以降低成本并提高可用性,从而有可能改善患者获得 DSF 的机会。大米 (Oryza sativa L.) 是全球一半以上人口的主要主食,种植于 100 多个国家 (14)。大米含有复合碳水化合物、蛋白质和脂肪,可提供能量,是膳食纤维、γ-谷维素和植物固醇的良好来源,这些物质主要存在于
2型糖尿病患者罹患心血管疾病的风险是非糖尿病患者的2~3倍,心血管疾病一直是糖尿病患者死亡的主要原因,因此预防糖尿病患者的心血管疾病仍然是一项重大挑战。除了胆固醇、脂蛋白等经典指标外,既往研究表明,血浆游离脂肪酸(FFA)水平与动脉粥样硬化的发生密切相关,尤其在2型糖尿病患者中。近年来,随着研究的深入和检测技术的进步,FFA谱受到了广泛关注。FFA谱包括多种不同类型的FFA,2型糖尿病患者血浆FFA谱和浓度的改变可能导致胰岛素抵抗,造成血管内皮细胞损伤,促进动脉粥样硬化的发生和发展。此外,一些 FFA 已显示出预测 2 型糖尿病心血管并发症的潜力,并与这些并发症的严重程度相关。本文旨在回顾 2 型糖尿病中 FFA 谱的变化,并讨论 FFA 谱与 2 型糖尿病血管并发症发生之间的关系。
一名 51 岁女性患者,患有糖尿病和高血压,血糖和血压控制不佳,意外发现有多发性大肾上腺结节,皮质醇分泌过多,促肾上腺皮质激素抑制。皮质醇水平对低剂量和高剂量地塞米松测试均无反应,导致诊断为原发性双侧大结节性肾上腺增生。同时,血钙和甲状旁腺激素水平升高,以及 99mTc-甲氧基异丁基异腈 (99mTc-MIBI) 成像显示右下甲状旁腺中 99mTc-MIBI 摄取增加,提示可能存在原发性甲状旁腺功能亢进症。鉴于原发性双侧大结节性肾上腺增生和原发性甲状旁腺功能亢进症罕见的临床共存,本病例进行了介绍。
方法:为了推断 AS 与各种糖尿病相关特征(包括 1 型糖尿病 (T1DM)、T2DM、血糖水平、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素)之间的因果关系,我们采用了孟德尔随机化 (MR) 分析。我们从 IEU OpenGWAS 数据库、GWAS 目录和 FinnGen 数据库中获取了暴露和结果变量的 GWAS 汇总数据。为了综合 MR 分析的结果,我们应用了使用固定或随机效应模型的荟萃分析技术。为了识别和排除与结果表现出水平多效性的工具变异 (IV),我们使用了 MR-PRESSO 方法。使用 MR-Egger 方法以及 Q 和 I^2 检验进行敏感性分析,以确保我们的研究结果的稳健性。
