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影响英国南亚裔 2 型糖尿病患者饮食行为的文化因素：文献范围综述
2 型糖尿病的预防和管理主要围绕生活方式。鼓励高危人群和确诊患者通过减少卡路里摄入量来减肥。15 强调食物的数量和质量，建议低脂食物、健康碳水化合物（如水果、蔬菜、豆类和全麦）以及减少红肉和加工肉类的摄入。16 此类生活方式干预可将患 2 型糖尿病的风险降低 50%，17 并降低血糖水平并改善已确诊患者的胰岛素敏感性。因此，在诊断后，此类生活方式建议构成了一线治疗。14 医疗专业人员有责任在提供建议和治疗的同时考虑患者的顾虑、生活方式和文化信仰，以确保长期坚持治疗并实现最佳疾病管理。
混合闭环系统用于管理1型糖尿病的血糖水平
2.5混合闭合环（HCL）系统使用数学算法自动输送胰岛素，以响应连续监测的间质流体葡萄糖水平。他们使用连续的葡萄糖监测器（CGM）设备和对照算法的实时葡萄糖监测的组合来通过CSII指导胰岛素传递。可以使用不同的HCL系统，有些是通过将不同公司的可互操作组件组合来构建的。由于NHS可用的组件大量组合，因此该评估将HCL系统视为一类技术，而不是单个组件或系统。尼斯在范围内收到的专家建议表明，实际上，如果按预期使用，则预期的系统会预期的结果差异很小。组件或系统的选择基于一个人的喜好以及系统是否具有适当的使用许可。HCL系统是否已许可用于怀孕或儿童或年轻人可能有所不同。由不同制造商组成的组件组成的任何未来系统都必须显示互操作性，并且就患者福利而言等同于当前系统。
肥胖，2型糖尿病和线粒体之间的联系
本研究主题为“肥胖，2型糖尿病和线粒体之间的联系”旨在突出联系线粒体，肥胖和糖尿病的关系的功能作用，包括涉及的关键机制以及对治疗干预的潜在影响。肥胖，2型糖尿病（T2D）和线粒体之间的关系是多方面且复杂的；了解这种关系可以为T2D和肥胖的预防和管理提供宝贵的见解。肥胖和T2D是全球主要的健康挑战，对个人和医疗保健系统产生了重大影响。在过去的几十年中，这两种情况的流行率一直在稳步增长（1）。连接这两种条件的基本机制，尤其是线粒体的作用，引起了人们的关注（2-4）。线粒体是通过氧化磷酸化负责细胞能量产生的重要细胞器。肥胖症与线粒体功能障碍有关，包括线粒体生物发生受损，氧化能力降低和氧化应激增加。这些改变会导致不足的能量利用，这导致肥胖症中观察到的代谢异常。线粒体功能障碍会对胰岛素信号通路产生负面影响。线粒体氧化能力受损会导致活性氧（ROS）的水平增加，并激活与压力相关的途径的激活，所有这些途径都干扰了胰岛素作用。因此，周围组织中胰岛素生物学反应降低的条件（即胰岛素抵抗）发展（5-7）。Rautenberg等。优雅地描述了线粒体的正常功能和结构，并突出了一些关键研究，这些研究表明了T2D和肥胖症志愿者的骨骼肌中线粒体异常。此外，他们解释了
社论：妊娠糖尿病：我们在哪里，我们要去哪里？
GDM定义为在怀孕期间发生的葡萄糖不耐症，通常在妊娠中期或第三个中期被诊断出。基于最近对患病率研究的荟萃分析，欧洲GDM的当前患病率估计约为10.9％（1）。GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。 国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。 GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。 有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。 ，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。 此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。 有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制
在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。
引文 Teimouri A, Ebrahimpour Z, Feizi A, Iraj B, Saffari E, Akbari M 和 Karimifar M (2025) NAFLD 中的糖尿病前期和心血管危险因素
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下，如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2)，即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化，并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%，而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势，从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%，伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外，由于肥胖症的流行，全世界患 NAFLD 的人口正在增加（9）。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗，也可能是胰岛素抵抗的结果，因此它与代谢综合征的组成部分密切相关，包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压（10）。此外，糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素（11-13），在 NAFLD 和糖尿病之间很常见（14）。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程，导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的；尽管如此，所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的（15、16）。查阅文献显示，胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此，胰岛素抵抗与血清中促炎因子（如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α)）以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外，在胰岛素抵抗患者中，不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明（17）。理论上，由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹，两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现，NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上，NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因（18）。尽管如此，研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限，本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
每周一次的半卢比特单药治疗在患有Prader-Willi综合征，肥胖和2型糖尿病的年轻受试者中的功效和安全性：病例报告比较分析
重大抑郁症（MDD）的特征是情绪持续持续的较差，利息降低和能量缺乏，患病率很高，复发和残疾率。这是全世界残疾的主要原因（1）。抑郁症在任何年龄都可以发生；但是，在青春期的风险特别高（2）。青少年抑郁症会导致学习成绩下降，社会功能受损，自杀风险增加，药物滥用和成年后的抑郁症复发（2）。目前，具有MDD的青少年会遇到诸如低诊断率和药物治疗结果不佳的挑战（3，4）。青春期抑郁症通常被忽略，这可能与烦躁混淆。此外，它可能表现为无法解释的身体症状，饮食失调，焦虑，行为问题，逃学，学术衰落和滥用药物，进一步使诊断更加复杂（5）。至于治疗，传统的单胺靶向抗抑郁药的发作缓慢（大约2至4周），临床治愈率低，显着残留症状以及复发和功能障碍的风险更高（6）。了解青少年抑郁症的潜在机制对于开发新颖的诊断方法和改善治疗策略以减轻其不良反应至关重要。炎性细胞因子是一类可溶性蛋白，可调节免疫反应，细胞增殖和组织修复（7）。它们在结构和功能上进一步分类为白介素，干扰素，肿瘤坏死因子超家族成员，刺激因子，趋化因子和生长因子。基于它们的作用，细胞因子被分类为促进性，包括白介素-1（IL-1），肿瘤坏死因子因子-Alpha（TNF- A），IL-6和IL-6和IL-12和IL-12和IL-12和抗炎性，包括IL-4，IL-4，IL-4，IL-4，IL-4，IL-10和IL-13。炎症细胞因子的失调与多种疾病有关，包括严重感染
1型糖尿病发病率趋势...
1型糖尿病（T1DM）是影响儿童和青少年的重要慢性，全身和代谢疾病。T1DM的发病率显示出全球儿童的趋势越来越高。此外，不同人群之间报告的T1DM发病率的发生率差异很大。这些变化是通过种族，地理区和工业改善水平的差异来解释的。1-7儿童中T1DM的发病率更高，但T1DM的发作可以在任何年龄发生。8儿童发作的T1DM的全球流行病学已很好地定义了，估计在国际糖尿病联合会（IDF）糖尿病中进行了双人估计。9在系统的综述中，作者报道了年轻人（> 15岁）的T1D发病率的流行病学与儿童发作T1D（<15岁）相比。7