专家认为,增加快照益处将导致粮食不安全的减少,并帮助参与者消耗更健康的饮食。例如,将节省的食品计划量增加20%将有助于解决现有计划假定的食品准备时间不合理的成本,并更好地使现代福利水平的假设与现代规范保持一致。还需要对节俭食品计划计算进行更全面的改革,以说明食品价格成本的地理差异,并与当前的饮食建议保持一致,这些建议鼓励人们食用水果,蔬菜,全谷物,瘦肉,瘦肉和其他食物,而这些食物通常在许多贫穷或更多的农村社区中均更昂贵,而较不可能。32一项研究发现,每周每周增加42美元的快照收益将使粮食不安全降低近62%。33
最长肌瘦肉 肋骨帽 皮下脂肪 肉缝脂肪 肋间肉 肉板(分为上下两半) 皮下脂肪,肉板顶部 皮下脂肪,肉板底部 肋间组织(手指肉)顶板 肋间组织(手指肉)底板 内裙 外裙 里脊肉
结果对于 4 岁以下儿童,随机分配到 NEWSUP 组与对照组相比,工作记忆有所增加(率比 1.20,95% 置信区间 1.02 至 1.41,P=0.03),并且对于符合方案的人群的影响更大(1.25,1.06 至 1.47,P=0.009)。与对照餐相比,NEWSUP 还增加了贫血儿童的血红蛋白浓度(调整后平均差异 0.65 g/dL,95% 置信区间 0.23 至 1.07,P=0.003),与 FBF 相比,体重指数 z 得分增益降低(-0.23,-0.43 至 -0.02,P=0.03),并且瘦肉组织增量(2.98 cm 2 ,0.04 至 5.92,P=0.046)且脂肪减少(-5.82 cm 2 ,-11.28 至 -0.36,P=0.04)。此外,与对照餐和两个年龄组的 FBF 相比,NEWSUP 增加了 CBF i(1.14 mm 2 /s×10 -8 ,0.10 至 2.23,两项比较均为 P=0.04)。对于 4 岁及以上的儿童,NEWSUP 对工作记忆或贫血没有显著影响,但与 FBF 相比,其瘦肉组织有所增加(4.31 cm 2 ,0.34 至 8.28,P=0.03)。
糖尿病是全球公共卫生挑战,尤其是在印度,影响了数百万。在糖尿病患者中,瘦肉2型糖尿病是一种严重的亚型,具有较高的微血管复合风险。虽然越来越多地提供了有关糖尿病的患病率,变异和危险因素的研究,但对印度瘦糖尿病的患病率,差异和社会经济差异的研究有限。这项研究使用了NFHS-5微型数据,瘦糖尿病定义为BMI水平低于25的BMI和随机血糖左右的糖尿病,而糖尿病的糖尿病为200多个或糖尿病药物。对描述性和多元分析进行了调整,以了解瘦糖尿病的变化和相关因素。使用浓度曲线和浓度指数测量社会经济差异。这项研究揭示了对印度瘦糖尿病的重要见解。8.2%的男性和6.0%的女性血糖水平升高,表明糖尿病负担很大。值得注意的是,2.9%的男性和2.4%的女性被诊断出患有瘦糖尿病。在2型糖尿病患者中,男性的52.56%和43.57%的女性患有瘦肉2型糖尿病。瘦糖尿病的患病率从最贫穷的五分之一到最富有的1.1%不等。与最富有的五分之一相比,最贫穷的五分五五型糖尿病的几率为6.7。男性瘦肉2型糖尿病的浓度指数为-0.42,女性为-0.39,这表明对较低的社会经济群体产生了比例的影响。这项研究促进了我们对印度社会经济因素与瘦小型脱节之间复杂相互作用的理解。要解决较低的社会经济阶层中瘦糖尿病的负担上升,决策者和医疗保健专业人员必须优先考虑倡议,以增强健康保健,促进健康的生活方式并确保有效的糖尿病管理。通过解决社会经济差异并实施脆弱人群的干预措施,印度可以降低与糖尿病相关的死亡率并增强其公民的整体健康状况。
这项研究涉及改进方法的迫切需求,以预测成年人,尤其是瘦体重(LBM),阑尾瘦质量(ALM)和阑尾骨骼肌质量(ASMM),用于早期检测和治疗肌肉麻痹,这是由肌肉丧失和肌肉丧失和生产疾病所表征的。肌肉减少症具有重大的健康风险,尤其是在癌症和老年人等慢性疾病的种群中。当前的评估方法主要依赖于双能X射线吸收法(DXA)扫描,缺乏广泛的适用性,阻碍了及时的干预。利用机器学习技术,该研究旨在使用来自国家健康和营养检查调查(NHANES)的数据(NHANES)和糖尿病健康行动(Took Took)研究开发和验证预测模型。这些模型经过人体测量数据,示范因子和DXA衍生的指标进行培训,以准确估计LBM,ALM和ASMM NOR-NOR-NOR-MALIDISE to to to to to to Toge。的结果表明,在各种机器学习算法中表现出一致的性能,而Lassonet是流行的Lasso方法的非线性扩展,具有较高的预测精度。值得注意的是,将骨矿物质密度调查的整合到模型中对预测准确性的影响很小,这表明DXA扫描的潜在替代方法是对普通人群的瘦肉质量评估的潜在替代方法。尽管模型具有稳健性,但局限性包括缺乏结果指标和高度容易受到肌肉质量损失的人群。尽管如此,这些发现对革命性的精益质量评估范式有希望,这对慢性疾病手段和个性化的健康干预产生了影响。未来的研究努力应集中于在不同人群中验证这些模型,并解决临床复杂性,以提高预测准确性和管理肌肉减少症的临床实用性。