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产后抑郁症及其与糖尿病的糖尿病的关联，乌干达西南部的姆巴拉拉
摘要背景：产后抑郁症（PPD）是一个主要的健康挑战，可能是毁灭性的母体和身体健康结果。糖尿病的发育已被认为是产后母亲对PPD的潜在不利影响的一种，但这种关联尚未得到充分的研究。这项研究旨在确定产后抑郁症的患病率及其与乌干达西南部姆巴拉拉（Mbarara）地区的母亲之间的糖尿病伴侣的关联。方法：这是一项基于设施的横截面研究，对分娩后第6周至6个月之间的309位母亲。使用按比例分层的连续抽样，母亲是从两个医疗机构的产后诊所招募的，即Mbarara Regional Recotral Hospital和Bwizibwera Health Center IV。PPD使用Mini-International神经精神访谈（Mini 7.0.2）进行诊断和统计手册，第5版（DSM-5）。通过测量血红蛋白A1C（HBA1C）来诊断糖尿病。逻辑回归用于确定母亲之间PPD和糖尿病的关联。结果：该研究确定，姆巴拉拉产后6周至6个月的母亲的PPD患病率为40.5％（95％CI：35.1-45.1％）。建立了产后抑郁症与糖尿病的糖尿病在6周到6个月之间的统计学意义。结论和建议：在6周到6个月内产后产后妇女患糖尿病的风险更高。The prevalence of diabetes mellitus among mothers with PPD was 28% compared to 13.6% among mothers without PPD Mothers with PPD had 3 times higher odds of being newly diagnosed with diabetes between 6 weeks and 6 months postpartum as compared to those without PPD during the same period (aOR=3.0, 95% CI: 1.62-5.74, p=0.001).需要研究以确定目标糖尿病是否筛查，预防干预措施和管理将有助于减轻负担。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
2型糖尿病患者的移动健康干预
m基于一个月的药物治疗行为评级（自定评估问题：“在过去的一个月中，您在规定的所有糖尿病药物中的百分比是多少？”），较高的百分比表明更大的可能性可能会服用药物。42,43
评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。
美国德克萨斯州斯塔尔县的墨西哥裔美国人之间的泌尿金属与糖尿病特征之间的关系
西班牙裔/拉丁美洲人的2型糖尿病率较高（T2D），并且这些差异的起源知之甚少。环境内分泌干扰化学物质（EDC），包括一些金属和金属，被视为糖尿病风险因素。数据表明，西班牙裔/拉丁美洲人可能会与EDCS暴露不成比例，但在环境暴露和糖尿病方面仍在研究。这项研究的目的是通过评估414个居住在德克萨斯州斯塔尔县的Normogypoomic或糖尿病县的糖尿病和糖尿病率高的糖尿病和糖尿病率的414种Normoglycepic或糖尿病社区中的414个Normoglycemic或糖尿病县的糖尿病县的糖尿病和糖尿病率。我们使用多变量线性回归来量化胰腺β细胞功能，胰岛素抵抗和胰岛素敏感性（HOMA-β，HOMA-hOMA-IR，HOMA，HOMA-S）的稳态模型评估的差异，血浆胰岛素，血浆葡萄糖，血浆葡萄糖和血解度浓度与HBA1C（HBA1C）相关联。基于分位数的G-计算用于评估混合效应。在多变量调整后，尿砷和钼与较低的HOMA-β，HOMA-IR和血浆胰岛素
糖尿病的自我管理及其与糖尿病患者的药物依从性的关联
摘要目的：糖尿病是一种长期情况，需要有效的自我管理和药物依从性来节省并发症并改善患者的后果。尽管具有重要意义，但许多患者与这些因素苦苦挣扎，这些因素受到不同因素和健康素养的影响。这项研究旨在研究糖尿病患者的糖尿病自我管理与药物依从性之间的关联。材料和方法：在伊拉克的巴比伦糖尿病和内分泌中心进行了横断面描述性研究。使用便利抽样招募了总共328名糖尿病患者。使用的数据收集过程包括糖尿病自我管理问卷和药物依从性报告量表，每个量表都经过测试。数据，Pearson相关性和回归分析进行了探索变量之间的关系。发现：参与者表现出适度的自我管理程度（63.1％）和正确的药物依从性（58.8％）。在糖尿病自我管理和药物依从性之间确定了统计学上的显着相关性（r = 0.622，p <0.001）。回归分析表明，上级自我管理基本上预测了较高的依从性。年龄，性别，教育和收入被认为是影响因素（p <0.05）。结论：糖尿病患者的自我管理与治疗依从性密切相关，强调了对特定干预措施的需求。与年龄相关的下降和社会人口统计学差异突出了糖尿病教育计划的重要性。医疗保健提供者应优先考虑基于文化的自我管理培训，以解决障碍和依从性，最终改善糖尿病患者的健康结果。关键词糖尿病自我管理，药物依从性，糖尿病患者
甲状腺功能障碍与三级护理医院的甲状腺功能障碍与糖尿病的关联：回顾性研究
甲状腺功能障碍和糖尿病（DM）是密切相关的内分泌疾病，因为它们可以互相加剧[1]。甲状腺问题在糖尿病患者中比没有[2]的患者更为常见。在印度，有14.7％的DM患者（包括1型和2型DM的人）患有甲状腺异常[3]。在泰米尔纳德邦州，发现2型DM的患者中有21.5％具有甲状腺功能障碍，甲状腺功能减退症占多数（12.4％）[4]。当存在某些危险因素时，甲状腺问题和DM更加紧密相关，例如女性性别，中央肥胖，更长的DM疗程以及较高的糖化血红蛋白（HBA1C）读数，表明血糖控制不足[5-7]。Rong等。 对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。Rong等。对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。
Vlachou，Stefania等。研究相互作用：牙周疾病和1型糖尿病 - 对临床研究的全面回顾。在
摘要：糖尿病（DM）对全球健康构成了重大挑战，其患病率预计到2045年会急剧上升。这篇叙述性综述探讨了牙周炎（PD）与1型糖尿病（T1DM）之间的双向关系，重点是源自口腔微生物群和宿主免疫反应之间相互作用的细胞和分子机制。进行了2008年至2023年之间发表的研究的全面搜索，以阐明这两种疾病之间的关联。临床前和临床证据表明双向关系，T1DM的个体表现出对牙周炎的敏感性增强，反之亦然。审查包括人类临床研究的最新发现，揭示了T1DM患者口服微生物群组成的变化，包括某些病原物种（例如卟啉念珠菌，prevotella insmedia和cotregatibactibacter contregatibacter contregatemycetemcetemitans）的增加，以及微生物多样性和丰度的转移。该关联所基于的分子机制在炎症细胞因子（如IL-6，IL-8和MMP）中介导的载体氧化应激和失调的宿主免疫反应。此外，诸如RANKL和OPG等骨转换标记的破坏会导致T1DM患者的牙周并发症。尽管治理T1DM患者牙周并发症的预防措施可能会改善整体健康状况，但需要进一步的研究来了解该人群中口腔微生物群，宿主反应，牙周疾病和全身健康之间的复杂相互作用。
伊朗人中2型糖尿病（T2D）的患病率...
结果：青年人中2型糖尿病的全球发病率从1990年显着增加到2021年，从56.02增加到每100,000人的123.86，平均年百分比变化为3.01％。2型糖尿病患病率较低，伊朗儿童的患病率较低，大约1％的糖尿病或T2D患有约10.8％的糖尿病或T2D。在超重儿童中，禁食葡萄糖受损（IFG）的患病率为4.61％，而T2D的患病率为0.1％。T2D都受到可修改和不可修改的危险因素的影响，包括高体重指数（BMI），空腹血浆葡萄糖水平升高，久坐行为和不健康饮食，遗传易感性易感性，家族史，家族史和生物学差异等生活方式因素。地理和人口变化也会导致这些差异，与农村同行相比，城市儿童的肥胖率通常更高。