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早发2型糖尿病的临床特征及其与甘油三酸酯葡萄糖体质量指数的关联：横断面研究
Results: Patients with early-onset T2D were more likely to have a higher body mass index (BMI), hemoglobin A1C (HbA 1c ), fasting plasma glucose (FPG), total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), serum uric acid (SUA), triglyceride glucose指数（TYG）和TYG-BMI（p <0.05）。较高的TYG-BMI与早发T2D的风险增加有关（P <0.001）。RCSS显示出TYG-BMI和早期发作T2D之间的非线性关系，并且曲线的斜率随TYG-BMI的增加而增加（非线性<0.001）。在亚组分析中，观察到Tyg-BMI与早发性T2D之间的添加剂相互作用，性别，糖尿病，BMI，脂肪肝和高血压的家族史（p <0.001）。ROC曲线表明，TYG-BMI曲线下的面积为0.6781，大于其主要成分（TYG，BMI，FPG，TG）。最佳的截止值为254.865，灵敏度为74.6％，特殊的街区为53.6％。
一种用于诊断早发冠状动脉疾病的机器学习方法
1. 简介 冠状动脉疾病 (CAD) 是一种影响向心脏供血的动脉的疾病。它主要是由动脉粥样硬化引起的，动脉粥样硬化是一种由脂肪、胆固醇和其他物质组成的斑块在冠状动脉内积聚的过程。这种积聚会随着时间的推移使动脉变窄，减少流向心肌的血流量，并导致胸痛（心绞痛）或心肌梗塞等症状。PCAD 是指男性 55 岁以下和女性 65 岁以下发生的过早冠状动脉疾病。最近，人们使用 ML 方法广泛研究了 CAD 预测和诊断，因为传统统计方法的能力有限，并且在分析大数据集方面存在一些弱点 (1-3)。因此，机器学习方法已被用作人工智能的一个子领域，用于从原始数据中提取有价值的模式和信息。使用这些方法可以在没有人工输入的情况下获得合适的知识并将其用于不同的目的。最近的研究表明，机器学习方法可用于早期诊断、风险分层、临床试验招募和各种疾病分类。同时，种族和民族与特定人群和遗传变异有关，对某些疾病可能很重要。社会经济地位和医疗保健机会与种族和民族密切相关（4）。例如，非裔美国患者比白人患者更常接受心导管插入术来诊断 CAD（5）。不同种族和民族的存在对不同种族和民族群体的疾病发展有影响（6）。因此，有必要了解种族在各种疾病中的作用。机器学习算法已被用于预测考虑种族和民族的心力衰竭，并确定特征重要性在不同种族和民族群体之间的差异（7）。Suinesiaputra 等人（8）使用深度学习分析对动脉粥样硬化进行了多民族研究。他们试图利用机器学习算法的能力从大规模遗留数据集中提取合适的信息。他们使用双腔、四腔和短轴磁共振成像 (MRI) 视图之间的迁移学习序列训练 VGGNet 卷积神经网络来检测标志。另一项多民族动脉粥样硬化研究使用机器学习方法预测心血管事件 (9)。他们使用随机生存森林技术来识别心血管风险因素。
基于医院的加纳上东部地区早发糖尿病的分析：患病率，并发症和挑战
糖尿病是30岁以下个体中最普遍的内分泌疾病，包括1型糖尿病（T1DM），早期发作的2型糖尿病（T2DM）（T2DM），单基因糖尿病和成熟的糖尿病，以及成熟的糖尿病（成熟年轻人（Mody））。这项研究调查了加纳与早发糖尿病有关的患病率，诊断，类型和并发症，利用来自30岁以下患者的医院数据。其中，有20名患者不到20年。T1DM，而仅确定了一例T2DM。患有病因未知的继发性糖尿病是最常见的诊断（22例），表明潜在的单基因糖尿病或MODY的存在。报道的并发症包括糖尿病脚（5例），糖尿病性肾病（2例），感染（4例），视网膜病（4例）和酮症酸中毒（13例）。虽然大多数患者康复并出院，但记录了3例死亡，1例转诊和1例潜逃病例。这些发现突出了准确诊断，有针对性的管理策略的重要性，并进一步研究了继发性糖尿病及其在加纳的潜在基本原因。这项研究强调了提高诊断能力，意识和医疗保健资源的需求，以解决该国早期发作糖尿病及其并发症。
摘要 及早发现 2 型糖尿病 (T2DM) 相关的风险因素可能有助于减少甚至预防未来的
摘要 在早期发现与 2 型糖尿病 (T2DM) 相关的危险因素可能有助于减少甚至预防该疾病的未来后果。迄今为止，尚未对利比亚大学生进行有关超重或肥胖等相关危险因素的研究。本研究的目的是确定的黎波里大学学生的血糖水平与人体测量数据、年龄和 2 型糖尿病家族史之间的任何相关性。一项横断面研究涉及 246 名大学生 (年龄 18-43 岁) 的调查问卷、人体测量和血糖水平。招募工作于 2024 年 7 月 15 日至 8 月 1 日在的黎波里大学医学技术学院的研究实验室进行。Pearson 相关性检验显示血糖水平与臀围之间存在正相关性 [r= 0.139，P= 0.029]。接近统计学意义水平的另外两个风险因素是体重 [r= 0.115，P= 0.071] 和 BMI [r= 0.117，P= 0.067]。通过鼓励年轻人将臀围保持在正常范围内，可以预防或减轻 2 型糖尿病。引用此文章。Al-Deib A、Eljali S、Ehfied N、Alallam F。的黎波里大学大学生血糖水平与体质测量值的相关性。Alq J Med App Sci。2024；7(4):1109-1115。https://doi.org/10.54361/ajmas.247427 引言 2 型糖尿病 T2DM 最初被认为是一种影响中老年人的疾病，然而，现在甚至在更年轻的年龄（青少年和年轻人）也观察到了它。一项旨在监测美国 2 型糖尿病患病率的多中心研究显示，10 至 20 岁人群的 2 型糖尿病患病率有所上升 [1]。现有的研究表明，30 多岁的人患 2 型糖尿病的可能性越来越大 [2]。鉴于该年龄组 2 型糖尿病的患病率，利比亚的黎波里的大多数大学生都属于这个年龄段，对这个群体进行检测将有助于了解和有效治疗该国的糖尿病。此外，国际糖尿病联合会 (IDF) 糖尿病图谱（第 10 版，2021 年）发现，2021 年（针对 20-79 岁人群），全球成年人口中有 10.5% 患有糖尿病。预计到 2045 年，这一患病率将上升到 12.2% [3]。不良的生活习惯（如久坐不动、缺乏体育锻炼、饮食质量差、饮酒和吸烟以及睡眠不足）与肥胖有关，尤其是在占青年人口相当一部分的本科生中 [4–6]。本科生肥胖问题进一步加剧，原因是
早发性 2 型糖尿病：劳动力洞察调查总结报告
治疗和护理方法 90% 的人表示，他们工作的场所对 18 至 39 岁之间患有 2 型糖尿病的成年人没有不同的管理方法或途径。其余 10% 的人不知道。25% 的人认为他们为这个年龄组提供支持和/或临床管理的方法与 40 岁以上的人不同。他们觉得自己更重视血糖控制，并且更积极或更强调护理，并进行更多后续跟进以促进变化和缓解。他们还承认，有时由于繁忙的工作和生活方式，这个年龄段的人可能更难接触。剩下的 75% 的人认为他们为每个人提供相同的护理，无论年龄大小，并遵循标准指导和途径（例如东南伦敦临床有效性 (CESEL) 指导）以及标准药物途径。强调为所有患者提供个性化支持和良好临床管理的目标。医疗保健专业人员在支持患有 2 型糖尿病的年轻人方面的信心 医疗保健专业人员 (HCP) 被要求评估他们在与 40 岁以下成年人讨论 2 型糖尿病诊断时的信心，评分范围为 0-10（10 表示非常有信心）。回答范围从 6 到 10，平均值为 8.25。众数为 8（40% 的回答）。
Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化
最近，BPM社区已开始尝试LLMS以提取过程信息并从自然文本中生成工艺模型，并采用[1,2,2,3,4,5]等方法。这些作品表明了该任务的LLMS有希望的功能。在宣传[6，7]中，文献中也有一个在线工具1。该工具不仅允许初始生成文本的过程模型。它还提供了用于完善生成模型的反馈循环。促销表示该任务的LLMS具有很高的潜力。但是，应用的提示策略和中间格式的使用费显着高。首次尝试该工具时，我们生成了一个三步过程，并具有两个反馈循环的迭代。使用GPT-4的OpenAI API费用为0.8美元。虽然当前的GPT-4O模型更具成本效益，但我们认为应该优化此类系统以有效地使用LLM资源来降低成本，同时保持高质量的输出。我们建议，优化的系统可以使过程建模可能民主化，或者至少使更广泛的受众访问过程建模。因此，我们已经在[8]中开发了自己的方法，该方法着重于所需的令牌数量的建模成本。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
利用机器学习以提早发现和预测霍乱
摘要霍乱仍然是尼日利亚的重大公共卫生挑战，每年造成许多死亡。本研究旨在开发一种基于机器学习的预测模型，用于尼日利亚的霍乱暴发的早期检测和预测。通过整合包括环境，社会经济和健康数据在内的各种数据集，该模型为公共卫生官员提供了可行的见解，从而及时进行了干预和资源分配。该研究利用各种机器学习算法来分析历史数据，随机森林的出现是最有效的。该模型的预测已针对实际爆发数据验证，证明了其显着增强爆发准备和响应策略的潜力。1。引言霍乱是摄入恐怖恐怖症状霍利氏症引起的急性腹泻疾病，一直是尼日利亚的复发公共卫生问题。该疾病的特征是迅速发作严重的水性腹泻，如果未治疗，可能导致脱水和死亡。尽管卫生和清洁水的通道有所改善，但霍乱的爆发仍会因规律而令人震惊，尤其是在基础设施不良且医疗保健有限的地区。霍乱暴发的主要驱动因素包括降雨，温度和水污染等环境因素，以及人口密度，卫生实践和医疗保健可及性等社会经济状况。传统的爆发预测方法通常依赖于历史数据和专家判断，虽然有价值，但它们的预测准确性和及时性可能受到限制。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
绵羊早发胎儿生长限制的表型
胎儿生长限制（FGR）是一种复杂的产科条件，其中胎儿生长在病理上降低，最经常是因为胎盘无法提供足够的氧气和营养素来支持正常的胎儿发育（1，2）。FGR很常见，影响高资源国家的6-9％的怀孕（3、4）。胎盘不足是用于描述胎盘（1）异常发育和功能的伞术，其特征是子宫牙本血流降低，跨胎盘的气体和底物转移降低以及胎儿生长降低。响应胎盘不足，受限制的胎儿经历缺氧（5），通过重新分布心脏输出来对优先提供必需的器官（脑和心脏）产生血流动力学反应（6）。在FGR中，这种适应性反应可以延长，从而导致脑血管补偿（脑部保留）和不对称的胎儿生长，其头部大小相对较弱，但身体较薄和/或较短的身体（7）。十年前，术语FGR或IUGR（宫内生长限制）通常被互换使用，胎龄（SGA）很小。2016年FGR的共识定义为描述病理性FGR的婴儿提供了一个必不可少的框架，并从宪法上很小但健康的SGA婴儿中对死亡率和发病率的敏感性更大。患有FGR的婴儿通常是早产的，尤其是当FGR早期发作（妊娠不到32周的诊断）时（8），而FGR是围产期死亡/死亡的最强风险因素（8，9）。最近的系统评论报告SGA现在用于描述相对于胎龄和性别的估计胎儿体重或出生体重的任何婴儿<10个百分位数，而真实的FGR被定义为估计的胎儿体重<10 th％TH％TH％TH％Theplatial the the％，以及胎儿功能障碍的产前多普勒指数，胎儿功能障碍或估计的胎儿体重<3 rd rd百分位数（2）。婴儿早产可能会暴露于产前糖皮质激素以诱导肺部成熟，但是这些糖皮质激素可能对FGR的器官发育产生不同的影响，并适当生长的胎儿（10，11）。出生后，FGR与新生儿心血管，呼吸道和神经病性病变有关，与胎龄相比，率显着升高（7）。例如，心脏形状和心血管功能发生了变化（12-14），而患有FGR的婴儿在通风和新生儿重症监护术上花费更多的时间，而不是年龄匹配的适当生长的婴儿（15）。尽管在子宫内存在脑部保留率，但在童年时期出生的婴儿的神经发育延迟的可能性增加，包括认知功能不佳和智能商（IQ）得分（3、16、17）的降低，以及发展运动脱落效力的智能（3，16，17）的风险增加。确定与胎盘不足和FGR相关的器官特异性结构和功能变化，需要适当的动物模型，其中重大器官的发育和生理适应性复制了人类FGR中已知的遗嘱。利用大小的动物实验设计，有多种胎盘不足的动物模型，慢性胎儿缺氧和/或FGR（19，20）。