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总血红蛋白对2型糖尿病糖化血红蛋白（HBA1C）的影响
vidya le，1 Anitha Misquith，2 Harish Rangarddy，3， * Lia Maria，1 Jelena Stankovic 4和Ashakiran Srinivasaiah 5 1 1 Allied Health Sciences，Sapthagiri Sapthagiri Sapthagiri盟军健康科学研究所印度卡纳塔克邦的班加罗尔3号，印度卡纳塔克邦Haveri医学科学研究所生物化学系助理教授。印度卡纳塔克邦（Karnataka）接受：03-April-20124 /在线发布：01-May-2024摘要背景：糖化血红蛋白（HBA1C）是诊断，预后和治疗性监测糖尿病的关键标记。鉴于血红蛋白参与非酶糖化反应，因此假设总血红蛋白浓度可能会影响HBA1C水平与血糖浓度相比。目标：本研究旨在估计和比较2型糖尿病（T2DM）患有和没有贫血的患者血浆空腹葡萄糖水平和总血红蛋白水平。这项研究还旨在估算HbA1c并与计算出的HBA1C使用公式在患有和没有贫血的T2DM患者中使用公式，并在T2DM患者中有和没有贫血的T2DM患者中的总血红蛋白水平与直接测量的HBA1C相关。方法论：这项采用有目的的抽样的横断面研究研究了中央诊断实验室的30个贫血和30种非动态2型糖尿病（T2DM）患者。为患者测量了总血红蛋白，HBA1C和空腹血糖，并分析了数据。结果：独立的'T'测试显示，两组之间的估计的HBA1C，禁食血糖，计算出的HBA1C和HB水平在估计的HBA1C，禁食的血糖，计算出的HB含量显着差异（P <0.0001）。亚组分析在两组中均显示出估计的HBA1C的显着差异（T2DM p = 0.003，无贫血的T2DM，T2DM的T2DM p <0.0001）。皮尔逊的相关性分析表明，两个亚组中HbA1c和血红蛋白之间均无显着相关性。类似的线性回归分析将HBA1C视为因变量产生了非显着的P值，这表明血红蛋白水平不会显着影响HbA1c。结论：总而言之，无论贫血状态如何，我们的发现都表明，血红蛋白不是T2DM患者中HBA1C水平的重要预测指标，对影响糖尿病种群中HBA1C变异性的因素提供了宝贵的见解。关键字：糖化血红蛋白，2型糖尿病，糖尿病贫血
降低2型糖尿病患者的Alu甲基化增加了HBA1C水平
和抽烟。营养。2022; 14（15）：3201。20。Fraszczyk E，Am，Zhang Y和Al。对2种糖尿病的遍及表观基因的突击研究：欧洲前景的荟萃分析。 糖尿病学。 2022; 65：763-776。 21。 Rock J，Szostac B，Mach，Pawlik A. 糖尿病发病机理的作用。 嗡嗡声遗传。 2020; 84（2）：114-1 22。 raciti ga，应得的A，Longo M和Al。 DNA甲基化以及2个糖尿病。 int J Mol Sci 2021; 22（21）：1652。 23。 Sae-Lee C，JD的海滩，Robinson N和Al。 DNA对2种糖尿病的遍及表观基因的突击研究：欧洲前景的荟萃分析。糖尿病学。2022; 65：763-776。21。Rock J，Szostac B，Mach，Pawlik A. 糖尿病发病机理的作用。 嗡嗡声遗传。 2020; 84（2）：114-1 22。 raciti ga，应得的A，Longo M和Al。 DNA甲基化以及2个糖尿病。 int J Mol Sci 2021; 22（21）：1652。 23。 Sae-Lee C，JD的海滩，Robinson N和Al。 DNARock J，Szostac B，Mach，Pawlik A.糖尿病发病机理的作用。嗡嗡声遗传。2020; 84（2）：114-122。raciti ga，应得的A，Longo M和Al。DNA甲基化以及2个糖尿病。int J Mol Sci2021; 22（21）：1652。23。Sae-Lee C，JD的海滩，Robinson N和Al。DNA
ESR与HS-CRP水平与HBA1C之间的相关性与糖尿病患者的HBA1C之间
提交：2024年6月26日修订：2024年7月23日接受：2024年9月18日，抽象亚临床炎症和几乎所有系统性炎症的迹象，这是由血液中炎症标记水平升高定义的，在糖尿病患者（DM）患者中可见。了解炎症标记与血糖控制之间的关系对于制定避免糖尿病相关并发症的全面管理策略至关重要。本研究的目的是确定DM患者中红细胞沉积率（ESR）和高敏C反应蛋白（HS-CRP）（HS-CRP）（HS-CRP）的相关性。这是一项分析性观察性研究，其横截面设计是对来自曼卡兰摄政一级医疗机构DM Prolanis组的35例DM患者进行的。使用荧光免疫测定法（FIA）方法测量 HBA1C和HS-CRP水平，而使用Westergren方法评估ESR。使用Spearman相关测试进行统计分析。关于生物标志物，所有受访者（100％）的HBA1C水平> 8.0％，43％的HS-CRP水平升高与心血管风险相关，而80％的HS-CRP水平和80％的ESR值异常。在ESR和HBA1C之间发现了显着的关系（p = 0.019; r = 0.394），但在HS-CRP和HBA1C之间未观察到显着的关系（p = 0.351； r = 0.163）。可以通过ESR，HS-CRP和HBA1C的相关性来理解DM炎症与血糖控制之间的关系。这些发现提供了实用价值，尤其是在监测疾病进展和管理与糖尿病有关的并发症方面。未来的研究应研究旨在减少炎症的干预措施的影响，例如生活方式修改或抗炎药，对ESR，HS-CRP和HBA1C水平。
HBA1C Direct _（Cat.546C和546）线分析（Rev.09/22）OKHBA1C Direct _（Cat.546C和546）线分析（Rev.09/22）OK
临床意义糖化血红蛋白（HB-G）是由非酶葡萄糖固定到血红蛋白β链中的氨基酸末端瓣膜引起的。在正常成年人中，我们有97-98％的HB-A，2.5％HB-A 2和0.5％HB-F。通过色谱分析HB-A鉴定出多种其他血红蛋白：HBA 1A，HBA 1B和HBA 1C。HBA 1C级分或仅A1c对应于糖化的血红蛋白本身，其β链谷通过稳定且不可逆的连接将其β链谷与葡萄糖相关。其现实中的浓度反映了考试前60至90天的血糖水平的加权平均水平。Hb-g的形成是不可逆的，整个红细胞存活（120天）的发生非常缓慢。糖基强度直接取决于血糖的价值，红细胞对葡萄糖的暴露时间以及因患者而异。几项科学工作已经确认了确定HB-G评估糖尿病患者血糖控制水平的有用性。因此，HB-G的剂量被广泛用于监测应用糖尿病疗法的有效性以及验证患者对拟议治疗的适应性。在代谢不受控制的治疗状态下的糖尿病患者中，血糖水平足够，HB-G逐渐降低，在6至8周后达到平衡。因此，可以说HB-G的剂量反映了测试前的星期五或第八周的血糖水平。参考值中HB-G的结果可确保患者在足够的代谢控制下已有数周，并且在此期间不包括暂时的控制丧失。HB-G高结果可能意味着在整个期间或部分时间内代谢不适。持续高水平的HB-G表示对血糖的不适当控制。dcct（糖尿病控制和临床）研究表明，当有足够的血糖控制时，糖尿病患者的发病率或死亡率降低，并且HB-G的剂量对于告知该对照的状态非常重要。
肝脏上HBA1C升高及其在II型糖尿病患者中的功能
两种类型的糖尿病类型（I）和（II）类型。II型糖尿病T2DM会影响人体的大多数器官，并且肝脏不受欢迎。 证据表明，肝硬化肝脏患者中约有70％可以被诊断为T2DM，可能启动并加剧慢性肝病2。 美国糖尿病协会（ADA）建议HBA1C作为禁食血糖水平以诊断糖尿病的好选择。 hba1c，这是针对慢性高血糖的出色独立测试，并且可能与严重并发症的可能性相关。 高水平的HBA1C被认为是患有或患有糖尿病患者的患者3的冠状动脉心脏病（CHD）和脑血管AC CIDEN（CVA）的危险因素3。II型糖尿病T2DM会影响人体的大多数器官，并且肝脏不受欢迎。证据表明，肝硬化肝脏患者中约有70％可以被诊断为T2DM，可能启动并加剧慢性肝病2。美国糖尿病协会（ADA）建议HBA1C作为禁食血糖水平以诊断糖尿病的好选择。hba1c，这是针对慢性高血糖的出色独立测试，并且可能与严重并发症的可能性相关。高水平的HBA1C被认为是患有或患有糖尿病患者的患者3的冠状动脉心脏病（CHD）和脑血管AC CIDEN（CVA）的危险因素3。
糖化血红蛋白（HBA1C），甘油三酸酯和高血压对糖尿病性视网膜病的贡献：元分析的见解
这项荟萃分析旨在综合有关关键危险因素与糖尿病性视网膜病变（DR）发展的证据，这是糖尿病的主要并发症。我们系统地审查并分析了来自2023年4月的11项研究的数据，重点是血糖控制不良，甘油三酸酯水平，超过10年的糖尿病持续时间以及高血压对DR风险的影响。优势比（ORS），以说明研究之间的异质性。升高的空腹血糖和糖化的血红蛋白水平与DR的风险增加显着相关（OR：2.41，95％CI：1.63-3.57），强调了血糖控制的重要性。甘油三酸酯水平和糖尿病的持续时间在10年内也显示出与DR风险的正相关，尽管效应量较弱。高血压被确定为潜在的危险因素，尽管在所有研究中，这种关联在统计上并不显着。在整个分析中观察到中度到高的异质性，强调了DR的多因素性质。这项荟萃分析证实了血糖控制在防止DR和识别其他重要危险因素（包括甘油三酸酯水平和延长糖尿病持续时间）的关键作用。这些发现强调了需要综合糖尿病管理策略来减轻DR的风险。未来的研究应探讨这些关联的基础机制并制定有针对性的干预措施。
在正常范围内HBA1C之间的关联...
1型糖尿病（T1D）自我管理需要数百个日常决策。使用机器学习的糖尿病技术具有简化此过程并提供更好决策支持的巨大潜力，但通常依靠繁琐的数据记录并认知要求对收集的数据进行反思。我们着手使用共同设计来确定机器学习的机会，以支持日常设置中的糖尿病自我管理。但是，在九个月的访谈和设计讲习班中，我们必须重新评估对用户需求的假设。我们的参与者在应对常规情况时报告了对自己的个人知识的信心，并拒绝了基于机器学习的决策支持，但强调了在不熟悉或意外情况（假期，疾病等）的情况下需要技术支持的需求。但是，这些情况通常缺乏先前的数据，并且得出数据驱动的结论是具有挑战性的。反映这一挑战，我们提供了有关机器学习和其他人工智能方法的建议，例如专家系统，可以在常规和意外情况下启用决策支持。
术前HBA1C和糖尿病的血糖测量在口腔手术和植物治疗前的糖尿病
1塞梅尔威大学假体系，1088匈牙利2号布达佩斯，口腔外科手术和牙齿牙和正畸部，牙科和口腔健康系，格拉兹医科大学，Billrothgasse，Billrothgasse 4，8010 Graz，奥地利3010，奥地利3号，奥地利3次，ungodontics and Orthodontics，Semmeleleis Semmeleics，108 Enpercation，108 budestics，108 budestsick orlal budestsick orlal budestsick orlal budestsick orlal semme budests，或大学，1088年匈牙利的布达佩斯大学，丘陵和口腔外科系，塞梅尔韦斯大学，1088年，布达佩斯，匈牙利6号布达佩斯，匈牙利6牙科教职员工，研究生院，圣地亚哥大学7520355大学，chile 7520355，Chile 7，chile 7口腔和上颌面外科，塑料中心，塑料中心11德国美因兹，第8个研究生牙周病学部分，马德里大学牙科学院，28040马德里，西班牙9号，恢复性牙科和生物材料科学系，哈佛大学，波士顿哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州02115，美国马萨诸塞州102115，美国10抗生素研究委员西班牙马德里11号基础健康科学系，雷伊·胡安·卡洛斯大学，28922西班牙，西班牙12口腔和上颌外科手术系，康涅狄格州康涅狄格大学卫生院牙科医学院，康涅狄格州法明顿大学，美国康涅狄格州康涅狄格大学，美国康涅狄格州大学，美国13号教育与研究中心，牙科植入术中心（CEPID）。巴西弗洛里亚诺波利斯（Florianopolis）14口腔临床研究中心，玛丽皇后大学和伦敦医学院和牙科学院，伦敦皇家牙科医院，伦敦E1 1FR *通信：vegh.daniel@semmelweis.hu;电话。： +36-208250319†这些作者对这项工作也同样贡献。
使用语法得分
目标：评估糖基化血红蛋白（HBA1C），禁食血糖和冠状动脉疾病（CAD）严重程度（通过语法得分测量）（经皮冠状动脉介入与出租车和心脏手术之间的协同作用）之间的相关性。语法评分是一种独特的解剖评分工具，可以评分冠状动脉疾病的复杂性。）接受型型经皮冠状动脉干预的糖尿病前患者。背景：许多报道说，糖尿病前期是一种微不足的糖代谢，与心血管疾病有着独立的关系，并且它反映了CAD的严重性和复杂性的升级。方法：这项横断面研究是对92名糖尿病前患者的样本进行的，该样本接受了国家心脏研究所心脏病学系（埃及）的心脏病学系（埃及）与心脏病学系的心脏病学部门合作，该研究期间在2022年5月至2023年7月的研究期间，并在20223年7月期间与包容性信行仪式。结果：平均血红蛋白（HB）为13.0±1.7，空腹血糖（FBS）为117.8±6.1，而平均HBA1C为6.1±0.2。研究患者中语法评分的中位数（IQR）为6.5（0 E 19）。据报道，在80.4％的患者中，较低的语法得分，中级评分为9.8％，据报道，研究患者的9.8％的评分为9.8％。疾病的数量（VD）和HBA1C，P小于0.001之间存在显着的正相关。此外，HB，FBS，HBA1C和语法得分P小于0.001之间存在显着的正相关。男性，吸烟者，高血压患者以及CAD P小于0.001的家族病史的男性，吸烟者，高血压患者的中位数较高。分数和年龄p大于0.001之间没有观察到显着的关系。语法预测因子的线性回归表明，VD的数量被认为是CAD严重程度的独立预测指标。二进制逻辑回归分析表明，VD的数量是糖尿病前期中级和高语法得分的独立风险因素，存在3 VD和4 VD的存在会增加获得中级和高语法得分的风险，并分别增加24.1和98.4倍。结论：在糖尿病前期，HB，FBS，HBA1C和语法评分之间存在很强的正相关性，而男性，吸烟者和高血压患者的得分较高。受影响的血管数量与HBA1C之间也有显着的关系。VD的数量是获得高分子分数的独立因素，也增加了CAD的严重程度。
怀孕早期HBA1C作为妊娠糖尿病的首次筛查测试：三个前瞻性队列的结果
Warwick Applied Health（教授P Saravanan Phd，Z Ahmed BSC，C Shivashri PhD，N Sukumar PhD，Y Ghebremichael-Weldeselassie PhD）和临床试验单位（N Stallard Pr.沃里克全球健康中心，英国考文垂沃里克大学（P Saravanan教授）；英国Nuneaton乔治·艾略顿医院糖尿病，内分泌和代谢部（P Saravanan教授，n Sukumar）；流行病学系（M Deepa Phd，W Hannah PhD，C Shivashri，S Hemavathy MS）和糖尿病学系（R M Anjana MD，V Mohan Phd Prof Prof vo Mohan PhD），Madras Diabetes Research Foundation，印度钦奈，印度；印度钦奈的Seethapathy诊所和医院（U Ram Frcog）；印度钦奈胎儿护理研究基金会（U Ram，Suresh Dphil教授）；印度海得拉巴的费尔南德斯医院（T Surapaneni MD，S D Kallur DNB）；印度普杜切里（Puducherry）的Jawaharlal研究生医学教育研究所妇产科（P Desari教授）；印度钦奈的Mediscan Systems（Suresh教授）；印度钦奈的Mohan's糖尿病专业中心糖尿病学系（R M Anjana，V Mohan教授）；迪肯大学医学院，澳大利亚维克，墨尔本（W汉娜）；马德拉斯大学，印度钦奈（S Hemavathy）； MOI教学