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使用血糖幸福量表评估2型糖尿病患者及其治疗医生的心理社会状况：MU
1。内分泌学，Bharti糖尿病与内分泌研究所（新娘），Karnal，Ind 2。内分泌学，医学科学研究所和SUM医院，布巴内斯瓦尔，印第安纳州3。内分泌学，KGN糖尿病和孟买Endo Center，Ind 4。内分泌学，孟买Saifee医院，印第安纳州5。内分泌学，Deenanath Mangeshkar医院和研究中心，Pune，Ind 6。内分泌学和糖尿病，Instride，Pune，Ind 7。内分泌学，孟买Bhaktivedanta医院，印第安纳州8。内分泌，糖尿病和内科保健诊所，布巴内斯瓦尔，印第安纳州9。内分泌学和糖尿病，班加罗尔糖尿病中心，班加罗尔，印第安纳州10。内分泌学，糖尿病和代谢，Vijay糖尿病，甲状腺和内分泌诊所，Puducherry，Ind 11。内分泌学，Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心，Kurnool，Ind 12。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州13。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州14。临床研究，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，IND
如何引用本文Varghese S，Thomas A，V A等。 （2025年3月6日）2型糖尿病的急性肾脏损伤的临床特征
表1比较了有或没有AKI的DKA患者的人口统计和合并症。两组之间的平均年龄分布相似，没有统计学上的显着差异（p = 0.087）。与非肥胖患者相比，肥胖患者的比例明显更高（p = 0.044）。性别分布没有显示显着差异（p = 0.63）。在合并症，CKD和CAD中，DKA患者的AKI显着相关（分别为p = 0.02和p = 0.036）。HTN，OAD和CLD在AKI和非AKI组之间没有显示统计学上的显着差异（P> 0.05）。这些发现表明，肥胖，CKD和CAD可能会导致DKA患者的AKI风险增加，从而强调了监测这些因素在临床实践中的重要性。
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
管理老年囚犯的肥胖和糖尿病
老年囚犯人口的人口呈指数增长，并正在为全球刑事司法系统带来新的挑战。此外，长期监禁的司法政策导致居住在监狱中的老年人比例越来越高。惩教系统中老年人服役的兴起与监狱人口中的肥胖症和糖尿病患病率激增有关。证据表明，通过适当的饮食管理，体育锻炼和压力管理，肥胖和糖尿病的负担可以减轻任何人群。但是，从研究证据的文献中尚不清楚这将如何推广到衰老过程中肥胖和糖尿病的老年人。在全球刑法系统中被监禁的个体似乎表现出肥胖和糖尿病的增加，而牢固的司法政策可能是解决方案。本研究将研究目前旨在解决监狱人口肥胖的司法政策的证据，尤其是在老年人中。
pembrolizumab治疗后五个月的1型糖尿病发作用于结节性黑色素瘤：病例报告
我们的病例涉及一名47岁的男性，该男性被诊断为结节性黑色素瘤（Breslow厚度，7 mm；有丝分裂指数，3），他接受了辅助pembrolizumab 12个月。完成治疗五个月后，他出现了多尿和多次毒性，并被诊断出患有糖尿病性酮症酸中毒（DKA）。实验室发现包括8.3％的HBA1C，低C肽（0.49 ng/ml）和糖尿病阴性自身抗体。他被诊断出患有pembrolizumab诱导的1型糖尿病，并在医院内用静脉胰岛素治疗，然后再在基础胰岛素（TRESIBA）出院。此案突出了即使停用ICI后，也会延迟发作ICI-DM的风险。临床医生应保持高度可疑的ICI治疗患者代谢并发症的怀疑指数，并为糖尿病提供终身监测。
关于精神健康在2型糖尿病中的作用的评论
引言Owadays，糖尿病被认为是全球挑战之一。糖尿病的患病率估计为全球21％，伊朗的患病率为14％，每年增加100,000例新病例。2型糖尿病患者有许多身体，心理和社会并发症（1）。身体，心态，个人和社会功能受糖尿病的影响。尽管医学领域的进展，但尚未完全实现糖尿病患者的身体和精神困扰的治疗，因此必须适应疾病（2）。精神健康是上述适应的最重要方面之一。作为人类健康的第四个部分，精神健康在过去几十年中受到了越来越多的关注。在过去的几十年中，精神问题的趋势有所增加，此外，证据表明灵性与身心健康有积极的关系。（3）。许多证据支持对疾病挑战的精神健康的使用，诸如糖尿病等慢性疾病引起的问题和紧张局势的管理。Chopoghlou等。（4）表明，精神健康是提高连贯性感的有效因素，因此减少了由其造成的精神问题和并发症。Peyravi等。（5）在一项审查研究中表明，灵性为患者提供了控制源，这对于疾病预后非常重要。许多适当的慢性疾病管理策略，例如糖尿病，源自精神健康（6）。近年来，在世界上，尤其是在伊朗，提供糖尿病患者在康复速度和实现精神健康方面的精神需求的作用，也注意到了焦虑和抑郁的降低和控制。考虑了精神在医疗保健领域的重要性，尤其是慢性疾病中的精神护理以及糖尿病对糖尿病患者生活质量的复杂影响，在本研究中，通过
在2型糖尿病的植物化学物质的硅分子对接中：网络药理学方法
iabetes mellitus是一种内分泌疾病。2型糖尿病被定义为碳水化合物，脂质和蛋白质的代谢缺陷，原因是胰岛素产生降低或胰岛素耐药性增加或两者的组合（1）。在2022年，根据国际糖尿病联合会（IDF）（https://idf.org/），5.37亿和9000万人分别在全球和东南亚患有糖尿病。在9000万个人中，有7,740万是印第安人，预计到2045年将超过1.34亿。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。 根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。 T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。 因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。 必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。
γ-谷氨酰转移酶和2型糖尿病的风险：评论
摘要使用可用证据的叙述性综述评估了2型糖尿病（T2DM）（T2DM）（T2DM）（T2DM）（T2DM）（T2DM）（T2DM）的风险因素之间的关系。GGT循环水平较高与2型糖尿病的风险增加有关，这表明GGT是T2DM的风险预测因子。2型糖尿病的发生率及其与GGT升高的关联可以通过细胞中的氧化应激，然后是亚临床炎症和脂肪肝的氧化应激，从而导致胰岛素分泌和胰岛素抵抗受损。BMI和GGT之间很明显，其中肝脂肪变性和胰岛素抵抗被认为是中间连接特征。关键字：γ-谷氨酰转移酶，2型糖尿病，体重指数
对糖尿病并发症的遗传观点：一项关于1型糖尿病风险增加的孟德尔随机研究
139图2。两样本MR方法的四组分析的森林图。（a）：EBI-A-A-GCST90038649上的EBI-A- 140 GCST90018925，（B）：EBI-A-GCST90014023上的EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023，（C）：141 EBI-A-A-GCST90014023 ON EBI-A-a-a-a-a-a-gcst900181： EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023。142尽管使用了不同的MR方法可能导致效应大小的不同，但较小的标准143误差和狭窄的置信区间表示这些估计值的统计有效性。144
汽车技术在糖尿病诊断中的应用
摘要：近年来，人工智能（AI）经历了快速的进步，促进了创建各个部门的创新，可持续的工具和技术。在这些应用中，在医疗保健中使用AI，尤其是在糖尿病等慢性疾病的诊断和管理中，已表现出显着的希望。自动化机器学习（AUTOML）具有最低侵入性和资源良好的方法，通过简化预测模型创建过程来促进医疗保健中的可持续性。本研究论文研究了糖尿病诊断中预测性建模的汽车中的进步。它阐明了他们在识别危险因素，优化治疗策略并最终改善患者预后的有效性，同时减少环境足迹和保存资源。该学术询问的主要目标是精心识别有助于糖尿病发展的多种因素，并重新确定预测模型以结合这些见解。这一过程以支持可持续医疗保健原则的方式促进了对疾病的全面理解。通过分析提供的数据集，AutoML能够选择最拟合的模型，从而使变量的最高重要性（例如葡萄糖，BMI，糖尿病性重新功能）以及确定个人糖尿病状态的最重要性。这一过程的可持续性在于它有可能加快治疗，减少不必要的测试和程序，并最终促进更健康的生活。认识到准确性在这个关键领域的重要性，我们建议对补充因素和数据进行严格评估并纳入评估。这种方法旨在以增强的精度设计一个模型，进一步促进医疗保健实践的效率和可持续性。