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引用Alozairi A，Irshad M，Alkandari J，Alsaraf H和Al-Ozairi E（2024）患者的患病率和预测因素和预测者W
中东和北非地区约有7300万成年人受糖尿病的影响（1）。在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。 1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。 糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。 该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。 这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。 估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。 独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。 因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。 抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。 此外，重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。 在中进行的研究在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。在同样，糖尿病困扰是对糖尿病自我管理的自然情感反应，包括对治疗要求的挫败感，对潜在并发症的关注，对糖尿病管理的失败或绝望感以及减少自我保健动机的无意识（13）。一项研究表明，患有2型糖尿病患者的糖尿病和抑郁是相关的和重叠的构建体，但不能互换（12）。研究将抑郁症和糖尿病困扰与恶化的健康结果联系起来，包括升高的HBA1C水平，舒张压升高以及低密度脂蛋白胆固醇水平升高（14，15）。患有抑郁症或糖尿病困扰的人有发生微血管并发症的风险，例如视网膜病变，神经病和肾病（16）。此外，已经观察到表现出较高DD的人的过早死亡风险高1.8倍，并且患有心血管疾病的可能性增加了1.7倍（17），并且生活质量的质量降低（18）和死亡率增加（7）。旨在增强社会心理健康，美国糖尿病协会为所有糖尿病患者建立了建议将心理社会支持纳入以患者为中心的医疗服务（19）。最近的系统评价和荟萃分析报告说，E-Health干预措施可有效减少2型糖尿病患者的糖尿病困扰（20）。但是，缺乏研究1型糖尿病的阿拉伯人的抑郁症状和糖尿病困扰的同时出现的研究。此外，许多研究还记录了所有糖尿病患者的常规评估抑郁症状和糖尿病困扰的重要性（21）。
如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra
ABSTRAC人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率，提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据，得出可行的见解，并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用，包括预测分析，自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步，例如自然语言处理，深度学习和强化学习，有助于提炼决策框架，确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML，企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性，改善客户体验以及竞争优势。此外，本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战，例如数据隐私问题，算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求，以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解，本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来，为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字：人工智能，机器学习，战略决策，业务运营，预测分析，智能系统，运营效率，数据驱动的策略，算法偏见，道德含义，创新，数字化转型。在数字化转型，人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的引言已成为创新的关键驱动力，重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程，优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集，AI和ML使企业能够发现可行的见解，预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动，包括供应链管理，客户关系管理，财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型，从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态，数据驱动的解决方案来应对这些挑战，从而使组织能够积极回应市场波动，客户偏好和新兴风险。