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1型糖尿病发病率趋势...
1型糖尿病（T1DM）是影响儿童和青少年的重要慢性，全身和代谢疾病。T1DM的发病率显示出全球儿童的趋势越来越高。此外，不同人群之间报告的T1DM发病率的发生率差异很大。这些变化是通过种族，地理区和工业改善水平的差异来解释的。1-7儿童中T1DM的发病率更高，但T1DM的发作可以在任何年龄发生。8儿童发作的T1DM的全球流行病学已很好地定义了，估计在国际糖尿病联合会（IDF）糖尿病中进行了双人估计。9在系统的综述中，作者报道了年轻人（> 15岁）的T1D发病率的流行病学与儿童发作T1D（<15岁）相比。7
提交给有关糖尿病的卫生，老年护理和体育院众议院常务委员会
3。Kumar S，Soldatos G，Ranasinha S，Teede H，PallinM。在囊性纤维化相关糖尿病的管理中，连续葡萄糖监测与对血糖的自我监测：系统评价和荟萃分析。J囊肿纤维。2023 JAN; 22（1）：39-49。 doi：10.1016/j.jcf.2022.07.013。4。kong，爱丽丝P.亚太共识建议在糖尿病管理中应用连续葡萄糖监测。糖尿病研究与临床实践20110718110718。https://doi.org/10.1016/j.diabres.2023.110718
引用XIN S和Zhang X（2023）病例报告：糖尿病类型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术的特征。前
年轻人（Mody）的成熟度发作性糖尿病是一种单身性糖尿病形式，以常染色体显性遗传的方式遗传，并且约占糖尿病病例的1％ - 2％（1）。Mody的典型临床表现通常是三代或更多世代的家族病史，年轻时（25岁之前）疾病发作，没有1型糖尿病（T1DM） - 相关的自身抗体，无需进行胰岛素治疗，没有酮症趋势。目前，已经确定了由14个由14个不同致病基因突变引起的不同的Mody亚型。 Mody5是由于肝细胞核因子1 B（HNF1B）基因的突变引起的。Mody5的发病率很低，占MODY病例的5％（2）。Mody5的基因型和临床表型非常复杂，很容易引起误诊。几乎一半被诊断为Mody5（HNF1B突变）的患者的突变为整个基因缺失的形式（3）。此外，2012年第17季度的微缺失综合征，称为17q12缺失综合征，是一种罕见的染色体异常，是由于从17号染色体长臂中的一个区域缺失少量材料引起的。通过缺失15个以上的基因（包括HNF1B）来典型地构成，导致肾脏异常，肾囊肿，糖尿病综合征[肾脏囊肿和糖尿病（RCAD）]，以及神经脱发性或神经性精神疾病（4）。在这里，我们报告了一名患者，他出现了糖尿病（DM） - 型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术（DGP）的特征。
增加糖尿病到糖尿病的筛选和预防 -
最近受过委托的药房第一服务为七个常见条件提供紧急护理。在第一个月，在最高剥夺的领域进行了两倍半。[29]同样，社区药房提供的共同疫苗中有三分之一是最受贫困的社区。[25]通过社区药房对国家护理的调试，自然可以在贫困地区提供更多的访问和活动。
调查糖尿病提交26
我还去了糖尿病教育者，以更好地了解我可以做些什么来改善我的日常血糖水平和整体HBA1C。她不是很有帮助，我走开了，感觉自己浪费了好钱，几乎没有结果。快速前进了更多时间，尽管我的药物治疗，我仍在努力管理血糖水平。我决定自学，我发现了很多与食物有关的信息，这些信息没有告诉我。为了了解食物如何影响我，我开始手指更频繁地刺。醒来，在用餐前，饭后2小时和睡前。每天8个手指刺，有时候如果我感到有些不适，有时会更多。这太过分了，有时不便，我的手指开始受伤。我决定尝试CGM。我很沮丧地得知我没有资格获得补贴，因为我不是1型糖尿病患者。i然后决定以全价购买一个尝试。我穿了两个星期。在第一周，我正常吃，第二周，我根据自己收集的新信息吃饭。
BCDIABETES内部安装循环
在2020-AUG-1 BCDAIBETES开始支持开源（DIY）人工胰腺系统的内部装置（AID，也称为“自动胰岛素输送”辅助工具），并使用无管的Omnipod Dash-Dash-Dash-DASH-DASH-DEXCOM G6和iPhone＆Android AID算法。这是带有手机运行Androidaps的设置的图片。尽管不是加拿大卫生批准的，但BCDIABETES认为当前版本的LOOP（Master Branch）是最佳入门级开源援助，可用于大多数具有良好家庭支持的成年人和儿童。Loop是一种保守算法，我们估计迄今为止，我们对全球35,000多名个人和1320 BCDiabetes客户的估计已安装。在BCDIABETES上，其各种口味中的环比零售辅助工具更优选，因为BC Pharmacare对Omnipod System＆Dexcom G6/7的大多数给定覆盖范围更负担得起，并且仅部分覆盖零售援助组件。
2/2024 |糖尿病相关截肢
统计（DRG统计），该统计是由德国联邦统计办公室收集的，用于医院服务的成本帐户[15]。DRG统计数据包含有关患者的年龄，性别和居住地的形成，以及有关GER的所有大约1900万个医院病例的疾病和手术的信息。由于DRG统计数据不包含有关收入和教育的信息，因此德国社会经济剥夺指数（GISD版本2022 V 0。2）[16]用于社会经济差异。该指数包括所有地区（称为克雷斯）的教育，就业和收入状况的信息，并将其分为奎因瓷砖，范围从低到高社会经济剥夺[17]。五分位数1反映了社会经济贫困较低的地区，五分位数2至4中等贫困的地区和五分位数5个地区的社会经济贫困较高的地区。GISD通过患者的居住区与医院统计数据相关。
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合