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doi.org/10.51891/rease.v10i8.15350妊娠糖尿病和慢性血压：对
摘要：妊娠糖尿病引入和慢性高血压是妊娠期间常见且重要的疾病，与孕产妇和胎儿健康的各种风险有关。妊娠糖尿病的特征是出现高血糖水平或在怀孕期间首次检测到，而慢性高血压是指怀孕前高水平的血压或在怀孕20周之前被诊断出。这两种情况都可能导致严重的并发症，例如先兆子痫，胎儿生长限制和增加过早递送的风险。这些条件之间的相互作用需要仔细和集成的管理，以最大程度地降低风险并改善健康结果。目的是系统文献综述的目的是检查怀孕期间的流行率，风险和妊娠签名策略和长期高血压，重点是孕产妇和胎儿影响以及控制这些条件的最佳实践。使用了进行系统审查，使用清单PRISMA的方法，涵盖了PubMed，Scielo和Web of Science数据库。包括的描述符是“妊娠糖尿病”，“慢性高血压”，“妊娠并发症”，“血糖控制”和“血压监测”。纳入标准涉及过去10年发表的文章，重点介绍针对指定条件的临床研究和系统修订。教育和预防已被确定为降低流行率和改善结果的关键因素。排除标准消除了没有提供原始数据，样本不足的研究以及妊娠范围之外的研究的文章。结果表明，妊娠糖尿病和慢性高血压都与母亲和婴儿并发症显着增加有关。母体并发症包括更大的先兆子痫和早产的风险，而胎儿并发症涵盖了宏观切开术和宫内生长限制。持续监测和严格控制条件是基本的，突出了诸如受控饮食和使用适当药物之类的策略的重要性。结论系统审查证实，妊娠糖尿病和慢性高血压代表了怀孕期间的重大挑战，对孕产妇和胎儿健康产生了深远的影响。对这些条件的有效管理需要多学科的方法和持续的监视。早期检测，严格的监测和适当的干预措施对于最大程度地降低风险和改善健康结果至关重要。此外，实施教育和预防计划在降低这些疾病的流行并促进母亲和婴儿长期健康方面起着至关重要的作用。
影响糖尿病的因素...
抽象糖尿病（DM）是一种退化性疾病，因为人体不再能够控制胰腺中产生β细胞的血糖水平和胰岛素无法将葡萄糖带入细胞中，因此产生的胰岛素无法正常起作用。这项研究旨在找出影响Tuntung Health Center糖尿病发生率的因素。本研究使用横截面研究方法使用分析调查研究设计。使用总抽样采样，有30位受访者。Statistics test results show that age factors affect the incidence of diabetes mellitus at the age of 31-45 years as many as 19 respondents (63.3%), hereditary factors/family history also affect the incidence of diabetes mellitus as many as 14 respondents have DM offspring (46.7%), and excessive eating patterns can also affect the incidence of diabetes mellitus as many as 18 respondents have excessive diet (60%).基于影响糖尿病的因素的总体结果，是年龄，家族史和饮食。关键词：糖尿病，饮食，家族史，年龄
使用机器学习对糖尿病进行分析...
ITM（SLS）Baroda University ITM（SLS）Baroda University，Udaipur摘要：糖尿病是导致全球医疗灾难的慢性病。全球3.82亿人患有糖尿病。到2035年，这将翻倍至5.92亿[1]。糖尿病是血糖水平升高带来的疾病。这种升高的血糖水平的症状包括尿液频繁，口渴和饥饿增加。中风，肾衰竭，心力衰竭，截肢，失明和肾衰竭的主要原因之一是糖尿病。我们的身体在吃东西时将食物转化为糖，例如葡萄糖。然后，我们的胰腺预计将释放胰岛素。胰岛素是解锁我们细胞的关键，使葡萄糖可以进入并被我们用作燃料。但是，这种机制在糖尿病中不起作用。最普遍的疾病形式是1型和2型，但还有其他品种，包括妊娠糖尿病，在怀孕期间发展。数据科学的新兴主题称为机器学习，研究机器如何从经验中学习。这项研究的目标是创建一个系统，通过融合几种机器学习方法的发现，可以更准确地对患者进行早期糖尿病预测。k最近的邻居，逻辑回归，线性回归，随机森林，J48，IBK，ANN，多层预言，幼稚的贝叶斯，支持向量机和决策树是所采用的一些技术。与模型的精度一起计算了每种算法的精度。然后从具有良好准确性的患者中选择预测糖尿病的模型。关键字：机器学习，糖尿病，准确性，WEKA软件，编码1。引言糖尿病是即使在年轻人中，人们也是人们的快速增长疾病。糖尿病的症状经常排尿，口渴，疲倦/嗜睡，体重减轻或增加，视力模糊，浓缩难度
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
DNA - 拭子测试迷你美国牧羊犬
我宣布已介绍并检查了正确的狗。违反此规定将导致该窝小狗无法登记/注销登记，挪威养犬俱乐部对此不承担任何责任。如果与主人和狗有关的所有身份都保密，样本将能够被自由用于研究，以改善该品种的健康状况。
唾液生物标志物作为糖尿病前期筛查的机会
糖尿病前期的特征是血糖水平升高，尚未达到糖尿病阈值，但高于正常限度。糖尿病前期是干预的关键窗口。血液样本筛查方法有效但具有侵入性，限制了其广泛使用。需要一种非侵入性葡萄糖检测的替代方法，例如基于唾液的检测。基于唾液的检测易于使用、可及性和便利性，适合更广泛的社区筛查。本研究旨在探索使用唾液测试进行糖尿病前期筛查的文献综述。使用 Google Scholar 搜索引擎以关键词“唾液生物标志物”、“用于诊断测试的唾液”和“糖尿病非侵入性测试”搜索研究文章。识别是在 2014 年至 2024 年期间发表的研究文章进行的。本研究采用定性方法回顾有关使用唾液作为糖尿病前期筛查测试样本的期刊文章。该研究评估了唾液糖尿病前期筛查的潜力、挑战和合适的生物标志物的识别。期刊评论表明，唾液具有作为糖尿病前期筛查的非侵入性样本的潜力。与血液样本相比，唾液样本的使用具有多种优势。研究结论是，唾液已成为一种创新的生物标志物，可作为筛查糖尿病前期的非侵入性工具，例如葡萄糖、淀粉酶、皮质醇、炎症标志物（如 CRP 和细胞因子）和脂肪细胞因子的水平。关键词：唾液生物标志物；糖尿病前期筛查；非侵入性测试
糖尿病困扰和家庭支持对Jereweh Salman Amru Rabrinan地区2型糖尿病患者生活质量的影响1*
Airlangga大学公共卫生学院，流行病学系，公共卫生学院，Airlangga University 1，2 *通讯作者：Salman.A.Rabrinan@gmail.com摘要印度尼西亚糖尿病病例的数量达到了1,950万例，患有7.11％的患者。 该案件预计将在2045年增加到2860万例。 Jereweh区的筛查覆盖范围最高。 但是，Jereweh地区SPM糖尿病患者的范围仍然很低，为31％。 也就是说，仍然有许多糖尿病患者没有进行常规治疗。 在控制和治疗2型糖尿病时，有几个需要注意的因素，其中之一就是患者的生活质量。 本研究旨在分析糖尿病困扰和家庭支持如何影响2型糖尿病患者的生活质量。 使用横截面方法设计进行了研究的类型是分析性观察。 研究人群都是Jerewewh区的所有2型糖尿病患者。 使用标准仪器编制的问卷进行了主要数据收集，以衡量生活，家庭支持和糖尿病困扰的质量变量。 使用的统计检验是卡方检验，线性回归和物流回归。 糖尿病困扰和家庭支持同时影响患者的生活质量。 在编译干预措施时，有必要注意影响患者生活质量的因素，以便患者的治疗能够有效地进行。Airlangga大学公共卫生学院，流行病学系，公共卫生学院，Airlangga University 1，2 *通讯作者：Salman.A.Rabrinan@gmail.com摘要印度尼西亚糖尿病病例的数量达到了1,950万例，患有7.11％的患者。该案件预计将在2045年增加到2860万例。Jereweh区的筛查覆盖范围最高。但是，Jereweh地区SPM糖尿病患者的范围仍然很低，为31％。 也就是说，仍然有许多糖尿病患者没有进行常规治疗。 在控制和治疗2型糖尿病时，有几个需要注意的因素，其中之一就是患者的生活质量。 本研究旨在分析糖尿病困扰和家庭支持如何影响2型糖尿病患者的生活质量。 使用横截面方法设计进行了研究的类型是分析性观察。 研究人群都是Jerewewh区的所有2型糖尿病患者。 使用标准仪器编制的问卷进行了主要数据收集，以衡量生活，家庭支持和糖尿病困扰的质量变量。 使用的统计检验是卡方检验，线性回归和物流回归。 糖尿病困扰和家庭支持同时影响患者的生活质量。 在编译干预措施时，有必要注意影响患者生活质量的因素，以便患者的治疗能够有效地进行。但是，Jereweh地区SPM糖尿病患者的范围仍然很低，为31％。也就是说，仍然有许多糖尿病患者没有进行常规治疗。在控制和治疗2型糖尿病时，有几个需要注意的因素，其中之一就是患者的生活质量。本研究旨在分析糖尿病困扰和家庭支持如何影响2型糖尿病患者的生活质量。使用横截面方法设计进行了研究的类型是分析性观察。研究人群都是Jerewewh区的所有2型糖尿病患者。使用标准仪器编制的问卷进行了主要数据收集，以衡量生活，家庭支持和糖尿病困扰的质量变量。使用的统计检验是卡方检验，线性回归和物流回归。糖尿病困扰和家庭支持同时影响患者的生活质量。在编译干预措施时，有必要注意影响患者生活质量的因素，以便患者的治疗能够有效地进行。糖尿病困扰，家庭支持，长期糖尿病，工作和性别对Jereweh地区2型糖尿病患者的生活质量的影响，其回归结果为0.009； 00001; 0.011; 0.048;和0,0001（<0.05）。以指导和心理咨询形式进行的干预措施主要在诊断后糖尿病治疗的初始阶段需要进行。关键字：2型糖尿病，家庭支持，生活质量，印度尼西亚糖尿病型糖尿病的压力已达到1950万例，患病率为7.11％。这些案件预计将在2045年增加到2860万例。Jereweh Submistrict的筛查率在西山川。，但最低标准护理率低至31％。这意味着仍然有很多患者像应该接受的那样接受治疗。在控制2型糖尿病时，需要解决多种因素，其中之一是生活质量。本研究旨在分析糖尿病困扰和家庭支持如何影响2型糖尿病患者在Jereweh地区的生活质量。这项研究是一项具有横截面设计的分析观测研究。这项研究的人口都是Jereweh村的2型糖尿病患者。数据收集是由标准工具设计的问卷进行的，以满足生活质量，家庭支持和糖尿病困扰。使用的统计检验是卡方，线性回归和物流回归。糖尿病困扰，家庭支持，糖尿病持续时间，工作和性别对2型糖尿病患者的生活质量有显着影响，而p值则具有0,009的回归价值。 0,0001; 0,011; 0,048;和0,0001（<0,05）。在设计干预措施时，我们需要解决影响患者生活质量的因素，以便可以有效地进行治疗。在诊断后糖尿病开始时，心理咨询和指导等干预措施至关重要。关键字：糖尿病困扰，家庭支持，生活质量，类型2糖尿病
目录中国糖尿病杂志Mellitus
Victoza in the treatment of type 2 diabetes mellitus: a multicenter, randomized, open, parallel controlled, phase Ⅲ clinical study ………………………………………………… 840 Gu Nan, Guo Xiaohui, Pang Shuguang, Cheng Zhifeng, Wang Haifang, Geng Jianlin, Sun Jiao, Lyu Shujun, Fu Wenyan, Peng Hui, Li Shunbin, Ma Yujin, Zhou Dongmei, Tu Ping, Shi Xiaoyan, Lu Yibing, Yang Jing, Zhang Qiu, Ye Shandong, Liu Jingdong, Sun Chunmei Development and validation of a predictive model for the risk of QTc