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World File Search SystemHbA1C
开发具有多层饲料向前神经网络的混合线性模型，用于糖尿病之间的HBA1C建模
DOI: https://doi.org/10.55057/ajfas.2023.4.1.5 _____________________________________________________________________________________________ Abstract: Hemoglobin A1c (HbA1c) is the gold-standard measure for diagnosing and managing diabetes.鉴于数据驱动决策的重要性，本文旨在开发一种阐明和预测HBA1C水平的方法。我们开发了一种综合方法，用于通过R语法分析多个线性回归，嵌入多层馈电神经网络（MLFFNN）和自举。提出的方法的成功取决于预测的准确性。获得的模型的质量由获得的最小平方误差（MSE）的大小表示。本研究使用了二级糖尿病数据，总共有1000个观察结果来说明开发方法（在自举程序后获得的数据）。在进一步测试之前，对每个预选变量的临床相关性和意义进行了评估。使用MLFFNN方法（例如HBA1C，空腹血糖（FBS），尿素和血液钠水平）评估所提出的变量。发现FBS，尿素和血液钠水平均可用于验证HBA1C。fbs（= 0.45931; std se = 0.01018; p <0.01），尿素（= -0.03777; se = 0.00266; p <0.01）和血液钠水平（= -0.06685; se = 0.01112; p <0.012; p <0.01）对HBA1都产生了重大影响。我们的策略提供了准确的预测。该方法精确地评估了最终模型的有效性。出色的模型性能会导致决策中更有效的管理。Keywords : HbA1c, Linear Model, Multilayer Feed-Forward Neural Network ______________________________________________________________________________ 1.简介
D0411和D0412 - ADA在办公室内监测和记录患者血糖和HBA1C水平的快速指南
有联邦法规需要考虑。实验室和提供者在办公室内进行测试的提供者受1988年的临床实验室改进修正案（CLIA）的监管。牙科诊所可能需要“豁免CLIA证书”，以便使用Clia豁免测试工具进行血糖测试。放弃测试通常包括FDA清除的家庭使用系统。提供患者测试使用CLIA豁免证书的提供商必须遵循制造商的说明，并仅使用FDA分配了“ CLIA豁免”状态的测试套件进行测试。
HBA1C作为血脂异常的标记在2型VDIABETES MELLITUS访问三级卫生保健中心
这是一项在尼泊尔加德满都市Chhauni的Shree Birendra医院生物化学系从2022年11月至2023年进行的横断面研究。这项研究是在获得尼泊尔陆军卫生科学研究所（NAIHS）机构研究委员会（Regd No.665）。书面同意是从120名参与者那里获得的，表达了他们参加研究的意愿。在EDTA小瓶和血清分离器管中至少八个小时禁食后收集静脉血液样本。HBA1C。使用COBAS C 311（美国Roche Diagnostics，USA）分析了血清的空腹血糖（FBG），总胆固醇，甘油三酸酯（TG），高密度胆固醇（HDL）和低密度胆固醇（LDL）。通过
早期检测周围神经病及其与2型糖尿病患者中视网膜病变和HBA1C水平的相关性
背景：筛查无症状糖尿病（DM）患者可能会减少未来并发症。尽管患有糖尿病周围神经病（DPN），但大约50％的2型糖尿病（2型DM）患者无症状。如果早点诊断出糖尿病神经病，则可以减少治疗糖尿病神经病和相关并发症的年成本。研究目标是在早期阶段鉴定周围神经病，并将周围神经病与无症状2型DM患者中的糖尿病性视网膜病变和HBA1C（糖糖性血红蛋白）相关。材料和方法：在2022年7月和2022年8月进行了一项横断面分析研究，对105例在印度印度帕德列奇里（Pondicherry Medical Sciences of Pondicherry Medical Sciences of Pondicherry Medical Sciences and Phc）Kalapet的105例患者（OPD）参加了普通医学研究所（OPD）。患有2型DM的18岁患者，他们对周围神经病无症状，并在过去两个月内检查了HBA1C水平。患者接受了密歇根州神经病筛查仪（MNSI）检查，生物仪和单纤维检查测试，以进行视网膜病变的神经病和眼底检查。结果：研究参与者的平均年龄为54.7±11.4岁，男女比率为6：4。视网膜病在18.1％（95％CI：11.9-26.5）。通过MNSI检查的DPN的患病率为3.8％（95％CI：1.5-9.4），单纤维纤维测试为21.0％（95％CI：14.3-29.7），生物表计为98.1％（95％CI：93.3-99.5）。通过生物仪和HBA1C测量的DPN之间具有统计学上的显着关联（p <0.05）。DR与HBA1C之间以及通过单纤维和HBA1C测量的DPN之间没有显着相关性（P> 0.05）。结论：生物仪测试器的客观评估是在无症状2型DM个体的早期阶段检测周围神经病的最佳工具，而不是单纤维测试。
HBA1C血清水平与1型糖尿病患者的牙周疾病严重程度的关系：一项横断面研究
根据证据的抽象目的，血糖控制水平是确定牙周疾病风险增加（PD）的关键重要性。该研究的目的是评估代谢控制作为导致牙周炎发育和严重程度的关键因素，并将牙周和口腔卫生状况与糖化血红蛋白水平进行比较。材料和方法对糖尿病患者（59名不受控制的糖尿病患者和36例受控糖尿病患者）进行了评估，该患者从tâmegae Sousa的医院中心和没有糖尿病的受试者进行了评估（N¼95）。统计分析使用IBM SPSS统计软件（社会科学统计程序）分析数据，Windows版本29.0。在逻辑回归分析中，计算了逻辑回归分析，优势比（ORS）和95％的置信区间（CI）。显着级别设置为0.05。结果在全身损害的个体中增加了牙周参数，尤其是那些与健康相比相比受到控制不佳的人，这是PD进展的重要指标。此外，未经诱惑的1型糖尿病性糖（T1DM）患者表现出增加的牙菌花指数（PI），这使这些人更容易牙周室破坏和牙齿丧失。使用二进制逻辑回归，我们观察到具有T1DM家族史的T1DM受试者严重牙周炎的风险显着关系（P¼0.019; OR：3.36; 95％CI：1.22 - 9.21），酒精消耗（P¼0.02;或：3.78; 95％; 95％; 95％CI：1.23; 95％;
糖尿病患者糖化血红蛋白（HBA1C）水平和维生素D水平之间的关联：一项横断面研究
与糖尿病流行同时，维生素D功能不全已成为全球范围内普遍存在的问题。近年来，人们对维生素D的关注增加了。根据估计，全球约有10亿个人患有维生素D不足或缺乏症[4]。通常，维生素D缺乏症的特征是血清25羟基维生素D（25（OH）D）低于20 ng/ml（50 nmol/l）的水平，中度缺陷由25（OH）D水平低于10 ng/ml（25 nmol/l）[4]。这种缺乏会加剧各种健康状况，甚至可能有助于糖尿病的发展[5,6]。研究表明，较低水平的25（OH）D与DM [6]和代谢综合征的发生率增加之间的相关性[7]。胰岛素敏感性，分泌和产生都受维生素D的影响[8]。此外，与健康的人相比，糖尿病患者的血清25（OH）D水平的血清水平相当大[9-11]。
父母糖尿病困扰是儿童HBA1C的预测指标，比糖尿病在1型糖尿病的学龄儿童中使用
抽象引言糖尿病遇险（DD）描述了与1型糖尿病（T1D）相处和关心的人的情绪和行为挑战。我们调查了157个学龄儿童家庭中父母报告和儿童报告的DD，T1D设备使用以及儿童糖化血红蛋白（HBA1C）之间的关联。研究设计和方法父母在糖尿病儿童（PPAID-C）中完成了父母问题领域，孩子们完成了糖尿病儿童（付费C）的问题领域，以评估DD水平。父母还完成了一种人群形式，他们报告了当前的胰岛素泵或连续葡萄糖监测仪（CGM）使用（即，用户/非用户）。我们使用有效的家庭套件和中央实验室测量了儿童HBA1C。我们使用相关性和线性回归进行分析。结果儿童为49％男孩和77.1％非西班牙裔白人（儿童年龄（平均±SD）= 10.2±1.5岁，T1D持续时间= 3.8±2.4岁，HBA1C = 7.96±1.62％）。大多数父母自定义为母亲（89％）和已婚（78％）。父母的平均PPAID-C分数为51.83±16.79（范围：16–96），儿童的平均薪水得分为31.59±12.39（范围：11-66）。较高的儿童HBA1C与非泵用户相关（r = -0.16，p <0.05），较高的PPAID-C分数（r = 0.36，p <0.001）和较高的付费-C分数（r = 0.24，p <0.001），但是Child HBA1C和CGM之间没有关联。基于人口统计学变量，泵的使用以及由父母报告和儿童报告的DD预测儿童HBA1C的回归模型，建议父母的PPAID-C分数是孩子HBA1C的最强预测指标。结论我们的分析表明，父型DD是儿童HBA1C的有力预测指标，并且是降低儿童HBA1C的另一个可修改治疗靶标。
炎症标记，血清铁蛋白和高灵敏性C反应性蛋白与HbA1c和血脂异常的相关性在2型糖尿病患者中
背景：糖尿病（DM）是一种影响胰岛素分泌，胰岛素敏感性或两者兼而有之导致高血糖的代谢疾病。随着它的进行，几乎所有系统包括心血管，神经，肾脏等。最终表现为几种与健康相关的并发症。随着人体的所有系统相互和谐，胰岛素抵抗，血脂异常的发展以及慢性炎症状态的设置得到了炎症标记的升高所证明的。的目的和目标：这项研究的目的是建立炎症标志物，血清铁蛋白和高灵敏度C反应蛋白（HS-CRP）与糖化血红蛋白（HBA1C）和2型DM型患者的血脂异常的相关性。材料和方法：目前的横断面研究是在贾坎德邦兰奇的拉金德拉医学科学研究所生物化学系进行的。研究中包括40至60岁的2型DM患者，血液HBA1C水平超过6.5％。结果：发现炎症标志物HS-CRP和铁蛋白与HBA1C，甘油三酸酯，总胆固醇和低密度脂蛋白 - 胆固醇呈正相关，但与高密度脂蛋白 - 胆固醇相关。结论：在糖尿病相关并发症（如动脉粥样硬化和心肌梗死）发展之前，在早期糖尿病患者中，糖尿病患者的持续炎症和自由基介导的损害估计可以检测持续的炎症性和自由基介导的损害。
肺动脉高压的新突变和发病机理糖尿病患者的糖尿病困扰，情绪调节，HBA1C以及对2型糖尿病的成年人以情绪为中心的行为疗法干预的受控试验研究
情绪调节与血糖管理之间的关系得到了对情绪状态影响的研究以及对循环葡萄糖水平的慢性压力的支持[10，11]。特定于情绪调节技能，一项研究中的一项研究=没有糖尿病的成年人报告说，增强积极的情绪状态会降低，同时增强负面情绪状态，循环葡萄糖，特别是在那些“糟糕”的情绪调节中循环葡萄糖[12]。与这些发现一致，对1型糖尿病（T1D）[13]和2型糖尿病（T2D）[14]的最新研究报告了与负面情绪经验和调节负面情绪方面的技巧的显着相关性。在较大的样本中，我们还表明，情绪不良与糖尿病困扰密切相关[15]。如果是这样，则明确关注情绪调节技能可能会改善糖尿病遇险干预措施的结果。迄今为止，仅在1型糖尿病患者中进行的T1redeem [16]研究包括心理干预（ONTRACK），涉及对情绪管理的明确关注。在试验过程中包含了长达四个小时的视频。虽然它导致糖尿病困扰大幅减少（d = 1.06），但仅与糖尿病遇险变化与1C的变化之间的关系很小（r = 0.14，p = 0.01）。后来的分析[17]表明，“情绪管理”对于减少糖尿病的困扰可能至关重要，可能是1C的水平，并且这种干预措施可能需要更激烈的情绪调节干预[7]，并且应针对情绪困难的人[17]。
引用：Ram Y，Xu Y，Cheng A等。禁食葡萄糖与HBA1C之间的关系变化：
摘要引言确定了影响空腹血糖（FPG）和糖化血红蛋白（HBA1C）之间关系的非血糖因素，以完善糖尿病诊断标准。在2001年至2018年美国国家健康和营养检查调查的12531个人中评估了FPG – HBA1C之间的研究设计和方法关系。使用最近描述的方法，使用FPG和HBA1C根据年龄，种族和性别来计算不同亚组的红细胞的明显糖基化率（AGR）。在7 mmol/l的FPG下，黑人个体的HBA1C较高（P <0.001，平均值：50.2 mmol/mol，95％CI（49.8至50.4））与白人个体相比（47.4 mmol/mol（47.2至47.5.5））。这对应于黑人与白人个人的NGSP（国家Glyemoglobin标准化计划）分别为6.7％和6.5％。同样，与50年以上的人（48.3 mmol/ mol（48.3 mmol/ mol（48.2至48.5））相比，21岁以下的个体的HBA1C较低（P <0.001，47.9 mmol/ mol（47.7至48.1），6.5％），6.6％）。女性（p <0.001，49.2 mmol/mol（49.1至49.3），6.7％）和男性（47.0 mmol/mol（46.8至47.1），6.5％）也观察到差异。值得注意的是，在50岁以上的黑人女性中，fPG的HbA1c差异为7 mmol/L，而21岁以下的白人男性为5 mmol/mol（0.46％）。AGR差异解释了分析组的葡萄糖-HBA1C关系改变。结论FPG – HBA1C关系受非血糖因素的影响，导致某些个体和种族中糖尿病的诊断不正确。对AGR的评估有助于了解葡萄糖水平与HBA1C之间的个人特定关系，这有可能更准确地诊断和管理糖尿病。