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冠状动脉钙评分（CACS） -
结果：在本研究中，有80例患者，其中40例糖尿病患者，40例非糖尿病患者。糖尿病组21患者的大多数患者（52.5％）在51-60岁的年龄组中，而在非糖尿病组中，51-60岁和41-50岁的年龄组为17（42.5％）。在糖尿病患者中，有7名（17.5％）患者患有轻度类别，33例（82.5％）患者处于中度至重度类别。 在非糖尿病患者中，轻度类别的CAC患者为21（52.5％），中度至重度类别为19（47.5％）。 在各个年龄组中，CAC的严重程度随着年龄的增长而增加。 中度至重度CAC评分的患者比例随着HBA1C的增加而增加（9-11％HBA1C类别中83.3％，> 11％HBA1C类别中的比例增加了94.7％）。在糖尿病患者中，有7名（17.5％）患者患有轻度类别，33例（82.5％）患者处于中度至重度类别。在非糖尿病患者中，轻度类别的CAC患者为21（52.5％），中度至重度类别为19（47.5％）。在各个年龄组中，CAC的严重程度随着年龄的增长而增加。中度至重度CAC评分的患者比例随着HBA1C的增加而增加（9-11％HBA1C类别中83.3％，> 11％HBA1C类别中的比例增加了94.7％）。
o r i g i n a l r e s a r c h评估上埃及村庄2型糖尿病患者的心血管危险因素
背景：很大一部分糖尿病患者还具有其他代谢综合征的成分，该组成部分是一组与糖尿病（DM）和心血管疾病（CVD）有关的心血管危害（CV）危害。我们不知道上埃及糖尿病患者的简历危险因素的患病率。我们旨在评估上埃及村庄2型糖尿病患者的简历危险因素。方法：我们进行了一项横断面研究，其中包括800例2型DM患者。我们根据血红蛋白A1C（HBA1C）水平将参与者分为三组。我们通过详细的病史，完整的临床检查和实验室测试评估了其他心血管危险因素的流行及其与HBA1C水平的关联。结果：我们发现75％的参与者是男性，老年人25.5％，高血压有60.25％，患有血脂异常的60.75％，33.25％，超重或肥胖，19.75％的家族史为冠状动脉疾病（CAD）的家族史（CAD），55.75％，55.75％的人置于55.75％的情况下。我们发现，除DM以外，有84％的参与者患有≥两个心血管危险因素。HBA1C水平≥77％的患者≥7％。在多变量回归分析后，我们发现高收缩压（BP），舒张压升高的BP，较高的体重指数（BMI），腰围增加，老年，DM的长时间以及CV风险因素的数量增加与HBA1C水平较高的显着关联。同时，胰岛素治疗与HBA1C水平较低显着相关。结论：上埃及村庄的所有2型糖尿病患者都有其他相关的简历风险因素。心血管危险因素的聚类与较高的HBA1C水平有显着关联。这些发现需要考虑相关的简历风险因素，以选择医疗治疗以优化血糖控制和多因素干预以改善简历风险。关键字：DM，HBA1C，简历风险因素，CVD
血糖控制和微血管并发症...
结果：诊断时中位血红蛋白A1C（HBA1C）水平为7.5％（n = 203），诊断后2年为6.5％（n = 135）； 59.3％的患者在2年中获得了最佳血糖对照（HBA1C水平<7％）。诊断时较高的HBA1C水平与2年时血糖对照较差有关（相关系数= 0.39； P <0.001）。在2年内存在血脂异常（调整后的优势比[AOR] = 3.19; P = 0.033）和脂肪肝（AOR = 2.50; P = 0.021）与次优血糖控制有关。糖尿病神经病和视网膜病在我们的队列中很少见，但是诊断后2年内有18.6％的患者在2年内出现了微量白蛋白尿（MA）。MA患者在2年时具有较高的HBA1C水平（中值：7.2％vs 6.4％； P = 0.037）。高血压是2年时MA的危险因素，与血糖控制无关（AOR = 4.61； P = 0.008）。
用分餐盒在2型糖尿病患者中优化血糖控制：一项随机对照试验
结果：与基线相比，GCN和PMB在第6周和12周都表现出HBA1C水平的降低。但是，在第6周或第12周，GCN和PMB之间的HBA1C均未观察到HBA1C的显着差异。在干预期间，使用PMB至少四次显着降低了HBA1C（在第6周和第12周分别与基线相比，P = 0.021和P <0.001）。观察到人体成分的变化：仅PMB的体重减少，两组的体内脂肪减少和恒定的肌肉质量。这两种方法都倾向于减轻两组的饥饿和增加的饱腹感。满意度评估表明，参与者更喜欢在GCN上使用PMB（P = 0.001）。此外，参与者在PMB中消耗了较少的能量，碳水化合物和脂肪（P = 0.001，P = 0.019和P = 0.001），GCN中的能量和脂肪较少（分别为P = 0.006和P = 0.001）。
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
TXNIP DNA甲基化与1型糖尿病的28年中的血糖控制有关：匹兹堡糖尿病并发症流行病学（EDC）研究的结果
摘要简介DNA甲基化（DNAME）在一般人群中与2型糖尿病和血红蛋白A1C（HBA1C）的横截面相关。但是，目前在1型糖尿病中的纵向数据和数据非常有限。因此，我们在观察性1型糖尿病队列中进行了一项表观基因组范围的关联研究（EWA），以识别与与并发和未来的HBA1CS以及其他临床风险因素相关的DNAME的基因座，并在28年内。在683 597 CPG中的研究设计和方法在匹兹堡的糖尿病并发症的流行病学研究（<17年）1型糖尿病（n = 411）中分析了683 597 CpGs的全血液DNAME。使用针对糖尿病持续时间，性别，吸烟的包装，估计的细胞类型组成变量和技术/批处理协变量调整的线性模型以及技术/批处理协变量，对dname beta值和并发HBA1C进行了ewas。使用混合模型进行了随后重复的HBA1C测量的纵向EWA。我们进一步鉴定出对重要CPG的甲基化定量性状基因座（MEQTL），并进行了孟德尔随机化。CG19693031（CHR 1，硫氧还蛋白相互作用蛋白（TXNIP））和CG21534330（ChR 17，酪蛋白激酶1同工型Delta）的结果均与同时相关HBA1C显着相关。在纵向分析中，CG19693031的低甲基化在28年内与HBA1C持续更高的HBA1C相关，并且甘油三酸酯，脉搏率和白蛋白：肌酐比率（ACR）与HBA1C无关。我们在SLC2A1/SLC2A1-AS1中进一步确定了34个MEQTL，与CG19693031 DNAME显着相关。结论我们的结果扩展了先前的发现，即通过证明长期持续的关联持续存在，TXNIP低甲基化与1型糖尿病中的血糖控制有关。此外，与甘油三酸酯，脉搏率和ACR的关联表明TXNIP DNAME可以在血管损伤中发挥作用，而与HBA1C无关。这些发现通过其在SLC2A1 /葡萄糖转运蛋白1介导的葡萄糖调节中的作用来增强针对TXNIP的干预措施，以改善1型糖尿病的血糖控制。
埃及门诊老年 2 型糖尿病患者肌肉减少症的患病率
本研究21例患有肌肉减少症的老年人中，HbA1C控制良好5例，控制较好5例，控制较差11例，分别占23.8%、23.8%和54.2%；未患肌肉减少症的老年人中，HbA1C控制良好17例，控制较好9例，未控制39例，分别占26.2%、13.8%和60.0%。肌肉减少症组患者HbA1C平均水平为8.61±2.54，未患肌肉减少症组患者HbA1C平均水平为8.62±2.47。HBA1C水平与肌肉减少症之间无统计学相关性（p值=0.995）（表2）。同样，血脂谱与肌肉减少症之间的相关性表明，HDL-C、LDL-C、TG 与肌肉减少症之间在统计学上无显著相关性（分别为 p 值 = 0.421、p 值 = 0.196 和 p 值 = 0.053）。在我们的研究中，我们发现在所研究的老年人群中，MNA、MMSE、Katz 指数、虚弱评分与肌肉减少症之间在统计学上无显著相关性（分别为 p 值 = 0.083、p 值 = 0.493、p 值 = 0.329 和 p 值 = 0.898）。
Apple Health Drug类评论-Magellan
- 在2021年，糖尿病中美国糖尿病协会（ADA）的医疗保健标准继续包括钠 - 葡萄糖共转移剂2（SGLT2）抑制剂，用于管理T2DM的管理算法中T2DM的管理算法，用于T2DM-的位置陈述，该职位对大多数不合格的成人/GLUC患者的概况建议 - 评估糖血症的指标，一个平行的目标是> 70％的时间范围低于时间范围<4％ - 可以考虑某些患者的更严格的HBA1C目标<6.5％的目标（例如，糖尿病持续时间短，预期寿命长，预期寿命长，没有明显的心血管疾病[CVD]，如果没有大量的hyperia hyperia hyperia hyperia shypyia，则可以接受HYPLAIA。 8％）可能适合患有严重低血糖史，预期寿命有限，高级微血管或大血管并发症，广泛的合并症的患者，以及长期糖尿病的患者，在怀孕期间难以实现一般目标的糖尿病，ADA在怀孕期间很难获得6％至6.5％的目标HBA1C，但可以调节6％至6.5％的型号。在糖尿病技术中可能需要更常见（例如，每月）HBA1C监测，应在具有使用该设备的T1DM成年人中考虑自动胰岛素输送系统
2 型糖尿病 – 常规门诊管理
诊断时 诊断后的检测频率 HbA1c P 每 2-3 个月一次，直至得到控制，然后 6 个月一次 FBS O 如果没有 HbA1c 或在下次 HbA1c 检测前需要信息，可以作为替代方案 RBS O 除非患者严重不适，否则常规检查没有好处 尿液分析（试纸） P 每年一次——寻找明显蛋白尿；一旦确诊无需重新检查 肌酐 P 每年一次 视网膜筛查 P 每年一次 足部检查 P 每次临床就诊时 牙科 P 每年一次 结核病筛查 P 每次临床就诊时 抑郁症筛查 P 每次临床就诊时 脂质 O 检查水平没有实际好处，因为不会改变是否治疗的决定
血清γ谷氨酸转移酶和高灵敏度C反应蛋白水平与2型糖尿病患者的血糖控制的关联
抽象的背景和目标：2型糖尿病因其发病率和并发症率上升而成为一个困难的健康问题。对糖尿病（DM）的研究主要集中在理解氧化应激和炎症作为发病机理的潜在机制和预防长期后果的基本机制上。该研究旨在研究血清γ-谷氨酰转移酶（GGT）和高灵敏度C反应蛋白（HS-CRP）水平与2型糖尿病患者与2型糖尿病患者的血糖控制（HBA1C）与2型糖尿病患者的糖尿病患者的关联。在这项研究中，还研究了GGT和HS-CRP与血糖控制（HBA1C）之间的相关性。材料和方法：对108名受试者进行了基于医院的观察性研究，其中三组是HBA1C水平少于7％的2型受试者（第1组），36名受试者是2型DM患者，HBA1C水平2型DM患者（2组）超过7％（组2组），组为3组，由年龄和性别匹配的受试者组成。血清GGT，血清HS-CRP，空腹血糖（FBS）和糖化血红蛋白（HBA1C）水平。结果：与具有良好血糖对照和正常健康受试者的患者相比，在2型DM血糖对照的2型DM患者中，平均血清GGT和血清HS-CRP的水平显着提高； p值<0.001。GGT和HS-CRP与HBA1C以及GGT和HS-CRP之间存在显着的正相关。结论：本研究表明，在2型糖尿病中，血清GGT和HS-CRP浓度显着增加。这项研究表明，氧化应激和炎症在2型DM患者的并发症的发病机理和发育中起着至关重要的作用。关键字：2型糖尿病，氧化应激，炎症，γ谷氨酸转移酶，高灵敏度C-反应性蛋白