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在南非TSHWANE寻求慢性护理的患者中自我管理糖尿病和相关因素：基于设施的研究
摘要：南非的糖尿病负担继续增加，并且在公共初级医疗机构中出现的糖尿病患者数量显着，患有不受控制的葡萄糖。我们进行了一项基于设施的横断面研究，以确定南非Tshwane的门诊患者之间的糖尿病自我管理实践和相关因素。一个经过改编的验证问题 - 用于收集有关社会人口统计学，糖尿病知识和糖尿病摘要的数据，这些糖尿病自我管理活动在过去的七天以及过去八周内。使用Stata 17.获得了402个糖尿病的最终样本（平均年龄：43±12岁），其中一半以上居住在贫困家庭中。分数的平均总糖尿病自我管理为41.5±8.2，范围为21至71。将近三分之二的患者平均具有糖尿病的自我管理，而55％的患者具有平均糖尿病知识。22％的患者患有不受控制的葡萄糖，高血压（24％）是常见的合并症，糖尿病神经病（22％）是最常见的并发症。这项研究强调，糖尿病的自我管理通常是患者的平均水平，并且与上述因素有关。可能需要创新的方法来使糖尿病教育更有效。通常在诊所就诊期间提供的面对面会议应该更好地针对糖尿病患者的单个情况下量身定制。应考虑利用信息技术的选择，以确保诊所访问以外的糖尿病教育的连续性。Sex [male: AOR = 0.55 , 95% CI: 0.34–0.90 ], race [Coloured: AOR = 2.84, 95% CI: 1.69–4.77 and White: AOR = 3.84 , 95% CI: 1.46–10.1 ], mari- tal status [divorced: AOR = 3.41, 95% CI: 1.13–10.29], social support [average: AOR = 2.51，95％CI：1.05–6.00和好：AOR = 4.49，95％CI：1.61–7.57]，体重指数[肥胖症：AOR = 0.31，95％CI：0.10-0.95]，糖尿病：糖尿病：糖尿病：糖尿病：平均： CI：0.71–4.91]和不受控制的葡萄糖[AOR = 2.97，95％CI：1.47–5.98]是对糖尿病自我管理的不明确预测的因素。还需要额外的努力来满足所有患者的自我保健需求。
分析与男性在天津发生性关系的男性中多站点的HPV感染和疫苗接种意愿的分析
结果：总共招募了1,559名参与者，包括300个HIV阳性MSM，600个HIV阴性MSM和659 MSW。任何部位的HPV感染患病率分别为62.0％，53.7和8.3％（p <0.001）。9值疫苗覆盖的HPV基因的感染患病率分别为47.0％，36.8和3.5％（p <0.001）。肛门和生殖器的共感染患病率分别为20.3，14.2，0.6％。肛门和生殖器和口服的共同感染患病率分别为1.3、0.3％，0。总计77.0％的HIV阳性MSM和75.3％的HIV阴性MSM表示愿意接收HPV疫苗，而58.9％的MSW不愿接受（P <0.001）。Being HIV-positive (aOR, 3.119; 95% CI, 2.213–4.395), being over 46 years old (aOR, 1.994; 95% CI, 1.266–3.142), with an occupation classified as “white collar workers” (aOR, 1.620; 95% CI, 1.111–2.362) and “freelancing” (aOR, 2.025; 95％CI，1.371–2.993）和过去6个月中同性恋行为的历史（AOR，5.338; 95％CI，3.802–7.495）是天津男性HPV感染的危险因素。在过去6个月中始终使用避孕套（AOR，0.667; 95％CI，0.513–0.867）是保护因素。
判断
上诉人：先生。 C. Aryama Sundaram，Sr.进阶。先生。 MG 拉马钱德兰（Sr.）进阶。错过。 Anushree Bardhan，Adv.先生。 Nikunj Dayal 先生，AOR Aneesh Bajaj，Adv.被告人先生。 T. Mahipal，AOR 先生Alok Krishna Agarwal，高级先生。 Naveen Chawla，Adv.先生。 Mayank Bughani，高级错过。 Prerna Singh，Adv.先生。 Guntur Prabhakar，AOR 先生拉维·基肖尔（Ravi Kishore），高级顾问先生。贡土尔·普拉莫德·库马尔，高级顾问
o r i g i n a l r e s a a r c h饮食依从性的决定因素2型糖尿病患者旨在旨在Covid-19的gondar University of Covid-19
背景：事实证明，患有糖尿病的人患严重冠状病毒感染的风险高于一般人群。对饮食推荐的不遵守是2型糖尿病患者的关键问题。特别是在冠状病毒时代。这项研究旨在探索影响冠状病毒大流行期间饮食建议的决定因素。Objective: This study aimed to determine dietary adherence among diabetes type 2 patients aimed at coronavirus pandemic and its associated factors.方法：在随访中，对2型糖尿病患者进行了基于机构的横断面研究。使用系统的随机抽样来获得代表性的研究参与者。饮食依从性被二分并进行逻辑回归分析，以评估依赖变量和解释变量之间的关联。通过使用粗略比值比和调整后的比值比以95％置信区间来解释关联程度，而p值<0.05被认为具有统计学意义。结果：在这项研究中，有576名参与者以99.3％的回应率参加。发现饮食依从性为48.3％，[95％CI（44.1–52.4）]。结论：针对冠状病毒大流行的饮食依从性相对较低。关于Covid-19的知识与饮食依从性显着相关。建议：必须做出坚定的承诺，以了解社区以最大程度地减少糖尿病患者冠状病毒严重程度的风险。关键字：依从性，饮食，COVID-19，冠状病毒，糖尿病，2型，埃塞俄比亚大学及以上的教育水平为[AOR = 3.64，95％CI（1.59–8.34）]，是政府就业的[AOR = 2.38，95％CI（1.13–4.99）] （1.08–1.97）]，中等水平的财富状态[AOR = 2.26，95％CI（1.67–4.54）]，糖尿病的家族史[AOR = 2.18，95％CI（1.14-4.19）]冠状病毒[AOR = 4.33,95％CI（2.71–6.92）]显着依从于饮食建议。这可能是通过遵守饮食建议，尤其是在冠状病毒大流行时代。
数字设备和在线学习对计算机的影响...
摘要 目的 计算机视觉综合征 (CVS) 描述了一组因长时间使用数码设备而导致的眼睛和视力相关问题。本研究旨在评估 COVID-19 大流行导致的封锁期间学生中 CVS 的患病率及其相关因素。方法 在泰国高中生中进行一项横断面、在线、基于问卷的研究。结果 本研究共纳入 2476 名学生，平均年龄为 15.52±1.66 岁。COVID-19 大流行期间，每天使用数码设备的平均小时数 (10.53±2.99) 与大流行之前 (6.13±2.8) 相比有所增加。大流行期间，每天在线学习的平均时间为 7.03±2.06 小时。70.1% 的学生患有 CVS，其严重程度与在线学习时间和数码设备使用总时间相关（p<0.001）。多元逻辑回归分析显示，与 CVS 相关的因素包括年龄≤15 岁（调整后的 OR（AOR）=2.17）、数码设备总使用时间>6 小时/天（AOR=1.91）、在线学习时间>5 小时/天（AOR=4.99）、多种数码设备使用时间（AOR=2.15）、屈光不正（AOR=2.89）、背痛（AOR=2.06）和颈痛（AOR=2.36）。结论 封锁期间，数码设备的使用时间有所增加。超过 70% 的儿童患有 CVS，应调整相关因素，包括使用数字设备的时间、在线学习的时间、人体工程学和屈光不正，以降低患上这种疾病的风险。疫情过后，在线学习和 CVS 仍将存在，我们希望我们的研究能够被考虑在内，以相应地重塑我们的教育体系。
1型小儿糖尿病患者中血糖控制的预测因子 - 埃塞俄比亚东北部
结果：在203例1型糖尿病患者中，平均年龄为8.72±4.25岁，最大的参与者组为10岁以上（77例患者，37％）。大多数患者是女性，总计126（62.1％），约69（34.0％）在7 - 10年级。视网膜病，肾病和糖尿病性酮症酸中毒。超过一半的患者，107（52.7％）具有良好的糖尿病控制，而96（47.3％）的糖尿病控制差。Factors signi fi cantly associated with poor glycemic control include having diabetes for more than 5 years (aOR: 1.45; 95% CI: 0.47, 0.91), being a third-born child (aOR: 0.22; 95% CI: 0.05, 0.92), having a comorbid disease condition (aOR: 1.84; 95% CI: 0.29, 0.92), and experiencing与糖尿病有关的并发症（AOR：0.26; 95％CI：0.08，0.97）。
约格什·库马尔
Palash Maheshwari 先生，Adv.M/s.Udit Kishan 和合伙人 Kapil Sibal 先生，Sr. Adv.Vikas Singh 先生，Sr. Adv.Shri Venkatesh 先生，Adv.Nitin Saluja 先生，AOR Shryeshth Ramesh Sharma 先生，Adv.Suhael Buttan 先生，Adv.Deepika Kalia 女士，Adv.Priya Dhankhar 女士，Adv.Sumedha Ray Sarkar 女士，Adv.Vineet Kumar 先生，Adv.Shivam Kumar 先生，Adv.Kunal Veer Chopra 先生，Adv.Sajan Poovayya 先生，Sr. Adv.Ishita Jain 女士，AOR Anand Kumar Shrivastava 先生，Adv.Shivam Sinha 先生，Adv.Priya Goyal 女士，Adv.Raksha Agarwal 女士，Adv.Palash Maheshwari 先生，Adv.Yash Sharma 先生，Adv.S.K. 先生Verma，AOR Suparna Srivastava 女士，Adv.Tushar Mathur 先生，Adv.Aastha Jain 女士，Adv.G Umapathy 先生，高级顾问。Suvin Kumaran 先生，Adv.Aditya Singh-1 先生，AOR C.S. 先生Vaidyanathan，高级顾问。Siddharth Mittal 先生，AOR Aniket Prasoon 先生，Adv.Akanksha Tanvi 女士，Adv.Shambhavi Singh 女士，Adv.Nishant Thakur 先生，Adv.Vinit Kumar 先生，Adv.
沙特阿拉伯 Khobar 网络的医护人员对人乳头瘤病毒疫苗的看法
结果：研究共纳入 223 名医护人员。其中近一半（50.2%）为女性。她们的年龄介于 23 岁至 60 岁之间，平均标准差 (SD) 为 38.0 岁 ± 9.2 岁。总体而言，42.9% 的参与者表示对宫颈癌、人乳头瘤病毒及其疫苗的知识不足。参加过任何宫颈癌预防和筛查培训活动的参与者表示知识不足的可能性低于同龄人（调整后的优势比“aOR”=0.30；95% 置信区间“CI”：0.16-0.51，p<0.001）。学士学位持有者和受过高等教育的人表示知识不足的可能性小于中级文凭持有者（分别为aOR=0.54；95% CI：0.29-0.94，p=0.048和aOR=0.09；95% CI：0.03-0.26，p<0.001）。大多数（82.1%）参与者对宫颈癌和HPV疫苗持积极态度。随着参与者年龄的增长，对宫颈癌和HPV疫苗持消极态度的可能性下降15%（aOR=0.85；95% CI：0.80-0.91），p<0.001）。55.2%的参与者报告曾接种过HPV疫苗。女性未接种HPV疫苗的风险显著增加（aOR=8.06；95% CI: 4.17-15.57，p<0.001）。参加过任何宫颈癌预防和筛查培训活动的参与者未接种HPV疫苗的风险比未参加此类课程的参与者低74%（aOR=0.27；95% CI: 0.14-0.53，p<0.001）。
一项关于美国医护人员对 COVID-19 疫苗犹豫的初步研究
为了了解美国医护人员对 COVID-19 疫苗接种的态度，我们调查了三组人（基本非医护人员、一般医护人员和惩教医护人员）。我们发现，对 COVID-19 疫苗犹豫/抵制的医护人员比例出奇的高，23% 的惩教医护人员和 17% 的一般医护人员（相比之下为 12%）拒绝接种 COVID-19 疫苗。多元回归模型表明，当前季节流感疫苗接种（aOR = 3.34）、依赖雇主获取 COVID-19 信息（aOR = 3.69）和居住在中西部（aOR = 5.04）与基本工作人员和一般医护人员接受 COVID-19 疫苗密切相关。当前季节流感疫苗接种（aOR = 7.52）也与惩教医护人员接受 COVID-19 疫苗密切相关。医护人员对疫苗犹豫/抗拒的潜在机制包括健康素养低和雇主不信任。我们的研究结果与我们在美国努力实现 COVID-19 疫苗接种目标息息相关。
疫苗信息和其他因素对泰国人群接受 COVID-19 疫苗的影响
在新冠疫情期间，民众中流传的错误信息增多，可能导致民众拒绝接种疫苗。本研究评估了疫苗信息和其他因素对泰国民众疫苗接受度的影响。2021 年 3 月至 8 月期间，通过乡村卫生志愿者网络和在线渠道进行了六轮横断面调查；并对一线医务人员、慢性病患者以及宗教信徒和领袖进行了定性访谈。调查结果采用置信度为 95% 的描述性和多元逻辑回归，深入访谈结果采用演绎主题分析。在总共 193,744 名受访者中，首次接种新冠疫苗的接受率从 2021 年 3 月的 60.3% 下降到 2021 年 4 月的 44.0%，然后在 2021 年 8 月上升到 88.8%。能够区分真假陈述的参与者接受疫苗的可能性是不能区分真假陈述的参与者的 1.2 到 2.4 倍。那些认为感染风险高（调整后的优势比；AOR = 2.6–4.7）、认为疫苗安全（AOR = 1.4–2.4）、判断接种疫苗的重要性（AOR = 2.3–5.1）和信任疫苗制造商（AOR = 1.9–3.2）的人也更有可能接受疫苗。此外，高等教育（AOR = 1.6–4.1）和居住在疫情爆发地区（AOR = 1.4–3.0）与疫苗接种显著相关，但患有慢性疾病的人除外，他们往往不接受疫苗（AOR = 0.7–0.9）。本研究建议进行有效的信息流行病管理和全面的公共传播，优先考虑弱势群体，例如受教育程度低的人和患有慢性病的人。通过可靠渠道进行沟通可以支持更高的疫苗接受度和快速推出疫苗。最后，定期监测错误信息非常重要，例如事实核查支持、及时的法律行动和具体的揭穿沟通。