XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System糖水
使用机器学习和可穿戴光摄影症的血糖评估和监测评估血糖水平的升高
背景：糖尿病是最具挑战性，增长最快的全球公共卫生问题。大约10.5％的全球成年人口受糖尿病的影响，其中几乎一半未被诊断。日益增长的高风险人口加剧了医疗资源的短缺，估计全球成年人的10.6％和6.2％的葡萄糖耐受性和禁食性血症分别受损。所有当前的糖尿病筛查方法都是侵入性和机会主义的，必须在医院或实验室中由训练有素的专业人员进行。处于危险的参与者可能一直未被发现，并且错过了早期干预的宝贵时间窗口，以防止或延迟糖尿病的发作及其并发症。目标：我们旨在开发一种人工智能解决方案，以识别非侵入性的血糖水平（≥7.8mmol/L），并根据重复测量评估糖尿病风险。方法：这项研究是在新加坡的KK妇女和儿童医院进行的，并招募了500名参与者（平均年龄38.73，SD 10。61年；平均BMI 24.4，SD 5.1 kg/m 2）。使用常规的葡萄糖仪（Accu-Chek Performa）和腕上磨损的可穿戴术，在消耗75克含糖饮料之前和之后测量了大多数参与者的血糖水平。从根管仪中获得的结果用作地面真相测量。我们在光绘画（PPG）传感器数据上进行了广泛的功能工程，并确定了对葡萄糖变化敏感的特征。使用可解释的人工智能方法进一步分析了这些选定的特征，以了解它们对我们的预测的贡献。
温度对基于电磁波的非侵入性葡萄糖传感器开发葡萄糖水溶液的介电常数测量的影响
本文首次提出了一项实证研究，该研究表明在分析各种浓度的水溶液溶液的介电常数（介电常数）时考虑温度的重要性。介电性是研究人员研究的参数，作为无创测量葡萄糖而无需抽血的生物标志物。这项技术的开发将使个性化的医疗保健DI不可知论者可以监测和预防糖尿病。由于血液中的人类葡萄糖水平在每分少数几毫克的范围内有所不同，因此估计葡萄糖的这种较小变化将需要高度准确且可重复的传感技术。电磁（EM）波，特别是在微波炉和Terahertz频率范围内，在检测血浆电性能的变化方面已显示出与葡萄糖浓度相关时的变化。但是，重要的是要注意，尽管该技术表现出了承诺，但仍处于研发阶段。这里显示体温可以影响血糖测量的准确性。在各种TEM周期下使用不同的葡萄糖浓度溶液进行的实验，并研究了葡萄糖的复杂介电常数在从400 MHz到11 GHz的较大频率范围内进行了研究。热能的升高通常会导致水（如水）振动并旋转旋转偶极子对电场的比对，从而降低其介电性。分析表达的精度在实验上显示为99％。经验结果表明，对于葡萄糖水溶液，介电性随温度从16℃至37°C的升高而增加。这归因于水的极性和葡萄糖分子的极性，随着热能的增加而变得更加明显。基于实验结果，得出了精确的分析表达，以考虑水葡萄糖溶液的温度。研究结果应使基于电磁传感技术的准确非浸润性葡萄糖监测设备的设计设计。
波兰血糖水平测试
抽象的简介和目标。被诊断出患有糖尿病的患者数量不断增加。基于血糖测试的糖尿病的机会性筛查可能会导致早期诊断和缓解其并发症。该研究的目的是评估波兰成年人的血葡萄糖测试的频率，以及与血糖测试的频率有关的因素，包括受访者对糖尿病的了解。在2022年6月，在波兰的成年人中进行了全国性的横断面调查。该调查使用了计算机辅助的网络访谈技术和一份自我开发的问卷，其中包括自上次血糖测试和参与者的社会观念特征以来的受访者自我报告的糖尿病知识。该研究人群包括1,051名18-85岁的人，其中53.3％是女性。超过三分之一的受访者（36.3％）宣布对糖尿病有不好的知识。在过去的12个月中，几乎一半的受访者（48.7％）进行了血糖测试，而12.4％的受访者宣布他们从未进行过血糖测试。在没有诊断糖尿病的受访者中，女性性别（OR = 1.30，0.96–1.76; p = 0.009），年龄超过50岁（p <0.05），受访者家庭中的糖尿病病史（OR = 1.83，1.83，1.33-2.51; p <0.001; p <0.001; p <0.001;频率。所提出的数据表明需要加强对糖尿病的筛查，并结合实施有关波兰糖尿病的全面教育策略。
NDIS LWB 5558血糖水平（BGL）测试
- 血糖测量机（葡萄糖） - 测试条 - 带柳叶刀的柳叶刀装置 - 棉球球/纸巾 - 非紧身手套 - 尖锐的容器 - 尖锐的容器 - 血糖监测图•洗手并放上适当的PPE。•协助该人用温水和肥皂洗手，然后干燥
B细胞和抗病毒免疫反应中的抗体免疫官方。 寄生疾病中的抗菌抗性 讨论糖尿病性肾病诊断和治疗。 环境因素的影响 - 微生物学 - 食物腌制背后的科学：了解发酵过程。 免疫反应感染的机制 神经发育障碍中的神经免疫相互作用 中等医学的预期 - 智能治疗 - 革兰氏阳性细菌：探索一个非凡的群体的多样性和影响。 工业发酵：为可持续的未来革新生物加工。 工业生物技术在高级药物中的作用。 竞争性抑制：了解其在酶调节中的作用并探索生物系统中的缺陷。 部分控制科学：服务量如何影响饮食习惯。 解锁生命的蓝图：遗传研究和应用的进步。 感染中的免疫失调：从自身免疫到免疫缺陷的相关疾病。 进化和影响 - 现代 - ... 解锁酶抑制剂的秘密：揭示其在医学及其他方面的作用。 了解血糖水平：您的读数的真正含义。 可源性的和肿瘤 - 抑制剂基因 - 现代洞察食品保存技术
免疫系统是一个复杂的细胞和分子网络，它们共同捍卫人体免受病原体（包括病毒）的影响。免疫反应病毒感染的一个关键方面是B细胞产生抗体。这些专门的细胞在识别和中和病毒方面起着核心作用，从而防止了进一步的感染并促进从体内清除病毒。在本文中，我们将在抗病毒免疫反应的背景下探讨B细胞和抗体免疫降低的概念。b细胞是一种在骨髓中成熟并在适应性免疫中起关键作用的白细胞。当病毒进入人体时，B细胞会被激活并经历称为克隆扩张的过程。在克隆膨胀期间，B细胞分裂并分化为浆细胞，这些细胞是分泌抗体的工厂和可提供长期免疫力的记忆B细胞。浆细胞产生的抗体特异于触发其激活的病毒抗原[1]。
口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）的葡萄糖水平可以预测妊娠糖尿病女性（GDM）
摘要：目标和背景：妊娠糖尿病（GDM）是一种常见的妊娠并发症，定义为怀孕期间葡萄糖不耐症的诊断。GDM与不良胎儿和母体结局密切相关。在德国，为了筛选和诊断GDM，我们使用1 H 50 g OGCT（口服葡萄糖挑战测试），然后使用2 H 75 G OGTT，如果第一个是病理学的话。此分析研究了75 G ogtt葡萄糖水平和胎儿婚姻的相关性。方法：从2015年至2022年进行了回顾性分析了来自德国柏林市Charité大学医院妊娠糖尿病咨询诊所的1664例患者的数据。75 g ogtt血糖水平分为孤立的空腹高血糖（GDM-IFH），孤立的载后载后高血糖（GDM-IPH）和混合性高血糖（GDM-CH），使用禁食，1 h和2 h值，后1 h和2 h值。这些亚型根据其基线特征以及胎儿和孕妇结局进行比较。结果：GDM-IFH和GDM-CH妇女表现出更高的孕前BMI，所需的胰岛素治疗更频繁（P <0.001）。GDM-IFH组患有原发性剖宫产（P = 0.047）的风险更高，而GDM-IPH妇女的可能性更大的可能性更大，可能会有一个新兴的剖宫产（P = 0.013）。GDM-IFH和GDM-CH妇女的后代天生的平均出生体重（p <0.001）和出生体重百分位数（p <0.001）的出生显着较高，并且在Gesta-tional年龄（LGA）较大的风险增加（p = 0.004）。来自GDM-IPH组的妇女提供了更多的新生儿，这些新生儿的胎龄小（p = 0.027）或低胎儿体重<30％（p = 0.003）。结论：该分析显示了75 g ogtt中的葡萄糖反应模式与不良围产期胎儿婚姻结果之间的密切关联。亚组之间的差异，特定于胰岛素治疗，分娩方式和胎儿生长，建议在GDM诊断后采用个性化的产前护理方法。
序数逻辑回归分析影响糖尿病患者血糖水平的因素Mayawi 1，Nurhayati 2，Taufan Talib
文章历史本研究旨在通过顺序的逻辑回归分析分析糖尿病患者危险因素对血糖水平的影响。用作自变量的风险因素是年龄，性别，体重指数（BMI），血压，胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL），甲状旁腺素钙蛋白激素（TCH）和触发甘油酯（LTG）。本研究中使用的数据是从https://hastie.su.su.domains/papers/lars/diabetes.data获得的。采集的样本数量是100名被诊断为糖尿病的受访者。结果表明，危险因素，例如年龄，体重指数（BMI），胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL）和血清甲状腺甲状腺质蛋白质激素（TCH）类型，对糖尿病患者的血液糖水平产生了重大影响。序数逻辑回归的最佳logit模型是logit 1，即𝒈（𝒙𝒙）= −𝟐。𝟕𝟐𝟏𝟎𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗𝟖𝟖𝟖𝟖𝟖𝑿和logit 2是𝒈（𝒙𝒙）= −𝟖。𝟓𝟕𝟏−𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗。可以得出结论，可以使用序数逻辑回归分析来识别影响糖尿病患者血糖水平的因素，并有助于制定更有效的管理和干预策略。
利用人工智能进行血糖水平预测或预报的可穿戴设备的有效性：系统评价
背景：仅在 2021 年，糖尿病（一种主要以血糖 (BG) 水平异常高为特征的代谢紊乱）就影响了全球 5.37 亿人，并报告了超过 600 万人死亡。使用非侵入性技术（例如可穿戴设备 (WD)）来调节和监测糖尿病患者的血糖是一个相对较新的概念，尚处于起步阶段。非侵入性 WD 与机器学习 (ML) 技术相结合，有可能从收集的数据中理解和得出有意义的信息，并提供具有临床意义的高级分析以用于预测或预报。目标：本研究的目的是提供一份完整的系统评价，并进行质量评估，以研究在 WD 中使用人工智能 (AI) 预测或预测血糖水平对糖尿病的有效性。方法：我们搜索了 7 个最受欢迎的书目数据库。两位审稿人独立进行研究选择和数据提取，然后交叉检查提取的数据。使用叙述方法来综合数据。使用改进版的诊断准确性研究质量评估-2 (QUADAS-2) 工具进行质量评估。结果：在最初的 3872 项研究中，我们根据预定义的纳入标准进行筛选，报告了 12 项研究的特征。所有研究总体上的参考标准 (n=11, 92%) 被归类为低，因为所有基本事实都很容易复制。由于输入 AI 技术的数据高度标准化，并且流程或时间框架对最终输出没有影响，因此这两个因素都被归类为低风险组 (n=11, 92%)。我们观察到，一半的研究采用了经典的 ML 方法，其中最受欢迎的是集成增强树（随机森林）。最常用的评估指标是 Clarke 网格误差 (n=7, 58%)，其次是均方根误差 (n=5, 42%)。我们观察到腕戴式设备上光电容积图和近红外传感器的广泛使用。结论：本综述提供了迄今为止最广泛的工作，总结了使用 ML 进行糖尿病相关血糖水平预测的 WD。尽管目前的研究很少，但这项研究表明，正如 QUADAS-2 评估工具所揭示的那样，研究的总体质量被认为是高的。市售设备需要进一步验证，但我们预计，在不久的将来，WD 总体上有可能完全消除对侵入式血糖监测设备的需求。试验注册：PROSPERO CRD42022303175；https://tinyurl.com/3n9jaayc
碳水化合物，维生素D，锌消耗和体育活动与2型糖尿病的空腹血糖水平的关系
抽象背景：与COVID-19相关的并发疾病之一是糖尿病（DM）。DM患者必须遵循饮食计划，并进行体育锻炼，以减少疾病并发症并增强COVID-19-19大流行期间的免疫力。这项研究旨在确定碳水化合物，维生素D，锌消耗和体育锻炼与2型糖尿病（T2DM）患者的空腹血糖水平的关系，在Covid-19-19-19-大流行期间。方法：在Bantul Health Center，Bambanglipuro Health Center和Pajangan Health Center的三个健康中心进行了横断面研究。慢性疾病管理计划（Prolanis）的成员是T2DM的反应者。半定量食品频率问卷（SQ-FFQ）和简短的国际体育锻炼问卷（SF-IPAQ）已完成，以衡量体育活动的程度以找出饮食习惯。空腹血糖和葡萄糖氧化酶 - 过氧化物酶氨基吡啶血液样本（神-PAP）。结果：碳水化合物和体育活动的消耗均与禁食血糖水平有关（p <0.05）。T2DM维生素D消耗习惯低的患者的空腹血糖水平异常的风险高1.3倍（OR = 1.292）。碳水化合物消耗，维生素D，锌和体育锻炼的贡献多达16.2％，以影响空腹血糖水平异常的发生。结论：与维生素D消耗习惯低的T2DM患者一样，注意到空腹血糖水平异常的风险更高。因此，在COVID-19大流行期间，T2DM患者的维生素D消耗需要健康计划问题。
通过氧化石墨烯改性有机晶体管传感器对人血浆中葡萄糖水平的非酶检测
其中，葡萄糖的便携式传感器需求量很高，因为糖尿病患者需要在日常生活中自加检查葡萄糖水平。2特别是，糖尿病并发症可能是由于血浆葡萄糖水平的波动或恒定的高葡萄糖水平引起的，3意味着准确的葡萄糖监测方法至关重要。朝着人类血液样品中葡萄糖进行准确检测，迄今已广泛开发酶传感器。基于检测酶的催化反应的原则（例如，葡萄糖氧化酶）具有很高的选择性和敏感性，而对酶电极的干扰影响可以通过电动活性物质的氧化来诱导（例如，抗坏血酸）在人类血液样本中。4此外，在实际的感应环境中，生物识别材料对物理和/或化学刺激的不稳定性仍然是一个关注点。2认为感应系统的鲁棒性，人造受体5