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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％;
测定各种辣椒（辣椒...）中的维生素 C 含量
摘要 辣椒是公认的富含维生素 C 的水果之一，维生素 C 是各种生理过程不可或缺的关键营养素，包括胶原蛋白合成、骨骼和牙齿形成、伤口愈合以及增强免疫系统抵御感染的能力。维生素 C 是一种水溶性化合物，暴露在空气中时容易降解。因此，必须小心保存辣椒以保持其维生素 C 水平。本研究的主要目的是辨别辣椒成熟度的三个不同阶段（幼熟、半熟和全熟）内的维生素 C 浓度。本研究采用的方法是紫外可见分光光度法，维生素 C 定量的最大波长为 265 nm。这种方法在各个阶段得到的吸光度值分别为 0.696、0.564 和 0.478。定量分析显示，幼辣椒、半熟辣椒和完全成熟辣椒中的维生素 C 浓度分别为 8.1397 ppm、5.9559 ppm 和 4.5313 ppm。这些发现明确表明，与半熟辣椒和完全成熟辣椒相比，幼辣椒中的维生素 C 含量明显更高。辣椒素配体的对接结果分别为吉布斯能 (ΔG)、Ki 和 IC 50 值 -6.14 kkal/mol、31.34 µm 和 19.143 ppm。结果表明，辣椒素与糖原磷酸化酶催化位点表现出良好的相互作用，可作为潜在的抗糖尿病药物。
血清同型半胱氨酸和 C 反应蛋白水平...
引言 糖尿病是一种持续性代谢紊乱，其特征是血糖 (通常称为血糖) 水平升高 [1]。糖尿病性周围神经病变 (DN) 是一种由周围神经系统和自主神经系统受损引起的疾病，可导致多种临床症状。它是最常见的神经病变类型。神经病变也称为神经损伤，可表现出多种症状，可能发生于全身或局部区域。该疾病的发病机制主要是由代谢和炎症损伤引起的，这种损伤专门影响负责传递运动和感觉信号的周围神经。糖尿病性周围神经病变 (DPN) 会显著增加下肢发生溃疡和截肢的风险，最终导致残疾 [2,3]。
原创研究咖啡消费对西登巴萨普斯凯斯马斯工作区糖尿病患者血糖水平的影响
背景：非传染性疾病（NCD）是不会在人与人之间传播的慢性疾病。本研究旨在确定咖啡消费对登巴萨市西登巴萨健康中心 II 工作区糖尿病患者血糖水平的影响。方法：本研究方法采用预实验设计，使用非等效对照组前后设计。研究对象为 45 岁及以上的糖尿病患者。本研究的人口为 77 人，本研究的总样本为 44 人，采用非概率抽样技术和目的抽样方法。数据收集工具使用血糖仪。每天早晚进食 5 分钟后喝两次咖啡，每次 200 毫升，持续 6 天。结果：研究结果显示，在44名受访者中，治疗组在饮用咖啡之前的平均血糖水平为183.50 mg/dL，饮用咖啡之后为168.50 mg/dL。而对照组在研究前后的平均血糖水平为198.50 mg/dL。单变量分析结果采用Wilcoxon检验，得到p值为0.000（α<（0.05））。结论：本研究的结论是，饮用咖啡对登巴萨市西登巴萨健康中心II工作区糖尿病患者的血糖水平有影响。希望从本研究结果中，饮用咖啡可以作为降低血糖水平的替代饮料。
基于干预水平的儿童肥胖保障框架
• 该框架旨在帮助专业人员在与儿童和年轻人打交道时做出明智的决定。该框架旨在促进个性化的护理方法，考虑到儿童、年轻人和家庭的独特需求。 • 儿童的需求水平不仅仅由他们的体重决定。因此，如果没有怀疑或确定的忽视指标，则不应考虑该框架。 • 肥胖被定义为一种慢性复发性疾病，反过来又成为儿童和年轻人一系列其他慢性疾病（如哮喘、糖尿病、骨关节炎）的门户。虽然儿童肥胖成为儿童保护问题的可能性非常低，但应该像对待任何其他慢性疾病一样对待它。例如，当父母/看护者的行为积极促进面临严重肥胖风险的儿童的治疗失败时，儿童肥胖可能成为儿童保护问题，尽管他们了解需要做什么，并参与了治疗干预。 • 多机构投入至关重要。将专业人员聚集在一起，更清楚地了解儿童或青少年的完整环境，将有助于确定所需的干预水平。重要的是确保卫生（例如儿科）和非卫生（例如早期帮助、社会护理、志愿者和社区）专业人员的共同意见，以便平等地看待儿童或青少年生活的每个部分。• 使用 2、3 和 4 级中概述的一系列忽视指标，应始终使用专业判断，考虑可能增加儿童或青少年面临严重风险或伤害的因素组合。• 本框架应与格洛斯特郡儿童保护伙伴关系 (GSCP) 干预或升级政策水平一起使用，而不是代替它。
朝着AI驱动的数字生物体：一种多尺度基础模型的系统，用于预测，模拟和编程生物学
我们提出了使用AI来建模和模拟生物学和生命的愿景。为什么重要？由于医学，药房，公共卫生，寿命，农业和粮食安全，环境保护和清洁能源的核心，因此在起作用。物理世界中的生物学太复杂了，无法操纵，总是昂贵且风险篡改。从这个角度来看，我们通过构建AI-Drigen Digital有机体（AIDO）（一种集成的多尺度基础模型系统，以模块化，可连接和整体的方式来反映生物学量表，连接性和复杂性）来为解决这一挑战做出可行的方法来应对这一挑战。AIDO为从分子到细胞再到个体的各个级别上的所有级别上预测，相似和编程生物学开设了一个安全，负担得起和高通量的替代平台。我们设想，AIDO有望触发一系列更好的湿角实验和知情的第一原则推理，这最终可以帮助我们更好地解码和改善生活。
糖尿病持续时间，胆固醇水平和患有2型糖尿病患者心血管疾病的风险
方法：使用韩国国家健康保险服务队列数据库，我们确定了2 359 243受试者，患有2型糖尿病，2015年至2016年≥20岁。基线脂质水平和糖尿病持续时间进行了评估，并随访至2020年12月（平均随访，3。9年）。受试者根据糖尿病的持续时间进行分类（新的，<5年，5-9岁或≥10岁）。我们以低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）<70 mg/dL分析了新发作的糖尿病组作为参考组。使用针对潜在混杂因素调整的COX比例危害模型估算了心肌梗塞（MI）和缺血性中风（IS）的95％顺式（IS）。结果：在随访期间，确定了45 883例MI和53538例IS病例。在新发作糖尿病组中，在LDL-C≥160mg/dL时，MI的风险开始增加，在糖尿病持续时间<5年的组中，在LDL-C≥130mg/dl时，MI的风险在LDL-C≥160mg/dL中增加。在糖尿病持续时间为5至9年的受试者中，LDL-C水平为100-129 mg/dl，130-159 mg/dL和≥160mg/dl的受试者与MI的风险显着相关（HR [95％CI] 1.13 [1.04-1.22]，1.28 [1.17.117 [1.17-1.17-1.17]，1.1.17.1.17.1.1.17.1.1.17.1.1.1.17.1.1.17.1.1.17 n [1.17]，1.1.1.1.1.1.1.1.17.1.1.1.1.1.17 eft>。 分别）。即使在LDL-C 70-99 mg/dL种群中，糖尿病持续时间≥10岁的MI风险也增加了16％（HR [95％CI] 1.16 [1.08-1.25]）。
2024年度资金水平和风险的年度审查
本报告旨在协助CALPERS行政委员会（董事会），参与的雇主和其他利益相关者评估公共雇员退休系统的合理性和可持续性，以制定正在进行的养老金计划。它没有解决终止的机构池或1959年的幸存者福利计划，也没有解决其他系统（法官的退休系统，立法者的退休系统或非养老金计划）。
引入双重用途战备水平™ 双重用途战略框架
初创公司将这些双重用途准备程度用作自我评估的内部工具，使他们能够了解自己在多个关键维度上的立场。通过这些量表评估进展情况，初创公司可以确定需要关注或投资的领域，确定他们距离实现市场部署或实现产品与市场的契合还有多远，并规划其战略，以便在商业和任务驱动方面从一个阶段进入下一个阶段。
人工智能代理的层级：从规则到大型语言模型
黄宇 Roboraction.AI 摘要：人工智能代理被定义为能够感知环境、做出决策并采取行动的人工实体。受到美国汽车工程师学会 (SAE) 自动驾驶 6 个级别的启发，人工智能代理也基于实用性和强度进行分类，分为以下几个级别： L0 —无人工智能，使用工具（具有感知）加动作； L1 —使用基于规则的人工智能； L2 —用基于 IL/RL 的人工智能取代基于规则的人工智能，增加推理和决策能力； L3 —应用基于 LLM 的人工智能代替基于 IL/RL 的人工智能，另外设置记忆和反思； L4 —基于 L3，促进自主学习和泛化； L5 —基于 L4，附加个性（情感+性格）和协作行为（多智能体）。 1 引言 任何能够感知环境并执行动作的实体都可以看作是代理。代理可分为五种类型：简单反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的代理、基于效用的代理和学习代理 [1]。随着人工智能的发展，“代理”一词被用来描述表现出智能行为并拥有自主性、反应性、主动性和社交互动等能力的实体。20 世纪 50 年代，阿兰·图灵提出了著名的图灵测试 [2]。它是人工智能的基石，旨在探索机器是否能表现出与人类相当的智能行为。这些人工智能实体通常被称为“代理”，是人工智能系统的基本构建块。基础模型 [3] 在自然语言处理中最为常见。从技术层面上讲，基础模型是由迁移学习和扩展实现的。迁移学习的理念是将从一个任务中学到的“知识”应用到另一个任务中。基础模型通常遵循这样的范式：模型在替代任务上进行预训练，然后通过微调适应感兴趣的下游任务。近期出现的大多数大规模语言模型 (LLM) [ 4 ] 都属于基础模型或基于基础模型。由于近期表现出的卓越能力，LLM 被视为人工智能 (AGI) 的潜在渗透，为构建通用人工智能代理带来了希望。人工智能代理主要是指能够使用传感器感知周围环境、做出决策并使用执行器采取行动的人工实体 [ 5 ]。根据世界范围 (WS) [ 6 ] 的概念，该概念涵盖了从 NLP 到通用人工智能的五个层次（即语料库、互联网、感知、体现和社交），纯粹基于 LLM 的代理仅建立在书面互联网世界的第二层。除此之外，LLM 在知识捕获、指令解释、泛化、规划和推理方面表现出色，同时展示了与人类的自然语言交互。从这个状态来看，有了 LLM 辅助的智能体，感知空间和行动空间都得到了拓展，有望达到世界范围的第三层和第四层，即感知人工智能和具身人工智能。此外，这些基于 LLM 的智能体还能通过协作或游戏等方式处理更困难的任务，并发现社会现象，实现世界范围的第五层，即社交世界。