vidya le,1 Anitha Misquith,2 Harish Rangarddy,3, * Lia Maria,1 Jelena Stankovic 4和Ashakiran Srinivasaiah 5 1 1 Allied Health Sciences,Sapthagiri Sapthagiri Sapthagiri盟军健康科学研究所印度卡纳塔克邦的班加罗尔3号,印度卡纳塔克邦Haveri医学科学研究所生物化学系助理教授。印度卡纳塔克邦(Karnataka)接受:03-April-20124 /在线发布:01-May-2024摘要背景:糖化血红蛋白(HBA1C)是诊断,预后和治疗性监测糖尿病的关键标记。鉴于血红蛋白参与非酶糖化反应,因此假设总血红蛋白浓度可能会影响HBA1C水平与血糖浓度相比。目标:本研究旨在估计和比较2型糖尿病(T2DM)患有和没有贫血的患者血浆空腹葡萄糖水平和总血红蛋白水平。这项研究还旨在估算HbA1c并与计算出的HBA1C使用公式在患有和没有贫血的T2DM患者中使用公式,并在T2DM患者中有和没有贫血的T2DM患者中的总血红蛋白水平与直接测量的HBA1C相关。方法论:这项采用有目的的抽样的横断面研究研究了中央诊断实验室的30个贫血和30种非动态2型糖尿病(T2DM)患者。为患者测量了总血红蛋白,HBA1C和空腹血糖,并分析了数据。结果:独立的'T'测试显示,两组之间的估计的HBA1C,禁食血糖,计算出的HBA1C和HB水平在估计的HBA1C,禁食的血糖,计算出的HB含量显着差异(P <0.0001)。亚组分析在两组中均显示出估计的HBA1C的显着差异(T2DM p = 0.003,无贫血的T2DM,T2DM的T2DM p <0.0001)。皮尔逊的相关性分析表明,两个亚组中HbA1c和血红蛋白之间均无显着相关性。类似的线性回归分析将HBA1C视为因变量产生了非显着的P值,这表明血红蛋白水平不会显着影响HbA1c。结论:总而言之,无论贫血状态如何,我们的发现都表明,血红蛋白不是T2DM患者中HBA1C水平的重要预测指标,对影响糖尿病种群中HBA1C变异性的因素提供了宝贵的见解。关键字:糖化血红蛋白,2型糖尿病,糖尿病贫血
摘要:可以通过合适的血糖控制来预防1型糖尿病(T1D)的许多并发症。糖化血红蛋白(HBA1C)可能是早期检测该疾病代谢不平衡特征的标志物之一。但是,在大量患者中未能实现对糖尿病的最佳控制。证明,许多因素(社会人口统计学,心理和临床)导致了这种情况。该研究的目的是确定通过T1D患者中血红蛋白浓度测量的糖尿病控制的因素。在研究组中通过HBA1C测得的更好的糖尿病控制的独立因素包括较高的疾病接受度,较高的营养依从性,较低的BMI和较低的饮食失调风险。描述决定因素将允许改善提供给T1D患者的护理体系,并构成与自我保健和接受该疾病有关的重要心理变量。
结果 共纳入研究对象82例,其中糖尿病组42例(男12例,女30例),年龄范围为39~60岁,平均年龄为50.67±6.37岁,平均糖尿病病程为7.48±6.01年。对照组为健康志愿者40例(男17例,女23例),年龄、性别与糖尿病组匹配,年龄范围为39~60岁,平均年龄为49.73±6.35岁。糖尿病组平均FBS为180.12±66.57mg/dL,对照组平均FBS为87.30±7.04mg/dL。糖尿病组患者HbA1c平均值为7.92±1.89,对照组患者HbA1c平均值为5.06±0.46,糖尿病组患者血清HbA1c平均值中,血糖控制良好(血清HbA1c<7%)患者19例,血糖控制较差(血清HbA1c≥7%)患者23例。
血糖控制似乎对期刊和糖尿病之间的关系产生了重大影响。当前的研究旨在研究被认为是正常性患者的牙周炎阶段与血红蛋白A1C(HBA1C)水平之间的关联。该研究中总共有135名患者(100名女性和35名男性),其中未包括糖尿病史。参与者的平均年龄为38.4岁。所有患者都进行了全口检查。牙周诊断是根据2017年世界牙周疾病分类的世界研讨会确定的。使用椅子HBA1C分析仪评估患者的血糖状态。90例患者被诊断出患有牙周炎。较高的平均HBA1C水平与牙周炎的不同阶段有关(p <0.01)。大多数非诊断患者中的大多数非糖尿病患者均为非糖尿病组(67%),而大多数牙周炎患者则在未诊断的糖尿病前组(I和II阶段的47%,44%的III和IV阶段组的47%)中(III和IV组的44%)(P <0.001)(P <0.001)。牙周炎与以前未诊断患有糖尿病的患者的元素糖化血红蛋白水平显着相关,而在III期和IV期牙周炎患者中,HBA1C水平的升高更为明显。
本综述的目的是评估糖化血红蛋白 (HbA1c) 与口服葡萄糖耐量测试 (OGTT) 对 2 型糖尿病的诊断效用。ClinicalKey、PubMed、Dynamed 和 CINAHL 数据库共撤回了 17 项同行评审的横断面和回顾性研究、二次和汇总数据分析以及荟萃分析。纳入标准包括人体研究、<10 年的研究、>15 岁的个人、结合 OGTT 的空腹血糖以及未患已知糖尿病的受试者。排除标准包括其他形式的糖尿病、糖尿病前期的筛查和诊断、与心脏病、怀孕和妊娠期糖尿病等特定医疗状况的比较、之前的糖尿病诊断以及<15 岁的儿童。与 OGTT 标准相比,发现仅使用 HbA1c 来筛查和诊断 2 型糖尿病存在差异。当前文献表明,与 OGTT 标准相比,种族、性别、年龄和肥胖可能与未被诊断患有糖尿病的患者中 HbA1c 水平不准确偏低有关。其中,种族和代谢特征似乎对降低 HbA1c 敏感性的影响最大。除了单独使用 HbA1c 之外,增加 OGTT 的使用率可能是可行的,尤其是对于那些存在 HbA1c 水平错误偏低风险和 2 型糖尿病高风险的患者。需要纵向数据来加强本文献综述中指出的发现。
糖尿病概述................................................................................................4 糖尿病病因....................................................................................................5 了解糖尿病...............................................................................................6 什么是糖尿病?......................................................................................7 胰岛素如何起作用?.............................................................................8 糖化血红蛋白......................................................................................9 红细胞糖化血红蛋白数值.......................................................10 糖化血红蛋白测试.......................................................................................11 了解您的糖化血红蛋白数值.......................................................................12 高血糖.......................................................................................13 血糖目标范围.......................................................................................16 低血糖.................................................................................................17 低血糖治疗.......................................................................................19 病假规则....................................................................................................21 病假目标 - 家庭护理.............................................................................22 病假计划....................................................................................................24 何时拨打 911.............................................................................................25 第 1 部分要点.....................................................................................26
当前的空中机器人与生物学对应物相比,在非结构化环境中的相互作用能力有限。一些示例包括它们无法忍受碰撞并在未知形状,尺寸和纹理的物体上成功降落或栖息。纳入合规性的努力引入了设计,以减少敏捷性和由于增加的重量而以减小的敏捷性和旋转时间为代价。在这项工作中,我们提出并发展了一种轻巧,易感性,柔软的空中机器人(SOBAR),该机器人(SOBAR)可以随时改变其体内刚度以实现固有的碰撞弹性。与常规的刚性空中机器人不同,SOBAR成功地证明了其反复忍受和从各个方向上的碰撞中恢复的能力,不仅限于平面内部的碰撞。此外,我们利用其能力来证明三维碰撞弹性有助于提高栖息的成功率的栖息地。我们还使用一种新型混合织物的Bistable(HFB)Grasper增强SOBAR,该杂种可以利用冲击能量来通过快速形状构象的能力进行接触反应抓握。我们详尽地研究并提供了有关HFB Grasper的Sobar的碰撞弹性,影响吸收和操纵能力的见解。最后,我们通过碰撞表征,抓握识别以及在各种情况下以及不同形状的物体上对传统空中机器人与SOBAR的性能进行比较。
• 应与患者和/或其护理人员共同作出决定后,停止使用降糖药。应制定并商定一项计划,详细说明停止使用的方法、所需的监测和目标血糖/糖化血红蛋白水平。 • 停止使用后,应在 3 个月后检查患者的糖化血红蛋白,以评估对血糖控制的影响。对于停止使用磺酰脲类药物,还需要增加血糖监测频率(有关监测的更多信息,请参阅第 2 页的表格)。 • 如果患者因停止使用药物而出现症状性高血糖症(例如口渴、脱水、跌倒、疲劳、尿频)或血糖水平/糖化血红蛋白超过个人目标,则应审查并优化当前治疗方案,然后再考虑恢复到以前的药物/剂量或开始使用新的降糖药。 • 在每个阶段,应在适当的情况下优化饮食和生活方式措施。
认知障碍 (CI) 是 2 型糖尿病 (T2DM) 患者的常见并发症,但其与长期血糖控制的关系尚不清楚。本研究旨在利用中国健康与养老纵向研究 (CHARLS) 的数据,调查 45 岁及以上中国 2 型糖尿病患者的平均糖化血红蛋白 (HbA1c) 水平、HbA1c 控制状态、HbA1c 波动和 CI 之间的关联。共纳入 797 名参与者,他们在 2011 年至 2015 年期间测量了 HbA1c,并在 2018 年进行了认知功能评估。应用了逻辑回归模型和限制性三次样条 (RCS) 分析,调整了潜在的混杂因素。较高的平均 HbA1c 水平 (≥ 9%) 与 CI 风险增加显著相关,尤其是在整体认知和情景记忆方面(整体认知的 OR 4.03(1.45–11.20);情景记忆的 OR 2.92(1.02–8.38))。RCS 分析显示平均 HbA1c 与 CI 之间存在 U 形关系,表明过低和过高的 HbA1c 水平都会增加 CI 风险。与稳定的 HbA1c 水平相比,未受控制的 HbA1c 水平 (≥ 8%) 也与更高的 CI 风险相关。将 HbA1c 水平维持在 8% 以下可能会显著降低 2 型糖尿病患者的 CI 风险,凸显了个性化血糖管理的重要性。
与糖尿病流行同时,维生素D功能不全已成为全球范围内普遍存在的问题。近年来,人们对维生素D的关注增加了。根据估计,全球约有10亿个人患有维生素D不足或缺乏症[4]。通常,维生素D缺乏症的特征是血清25羟基维生素D(25(OH)D)低于20 ng/ml(50 nmol/l)的水平,中度缺陷由25(OH)D水平低于10 ng/ml(25 nmol/l)[4]。这种缺乏会加剧各种健康状况,甚至可能有助于糖尿病的发展[5,6]。研究表明,较低水平的25(OH)D与DM [6]和代谢综合征的发生率增加之间的相关性[7]。胰岛素敏感性,分泌和产生都受维生素D的影响[8]。此外,与健康的人相比,糖尿病患者的血清25(OH)D水平的血清水平相当大[9-11]。