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特邀编辑：供应链透明度：机遇、挑战和风险
1. 引言 随着消费者、监管机构和资本市场的压力越来越大，企业被迫披露更多有关其产品和供应链 (SC) 的信息 (Menon 和 Jain，2024 年；Wang 等，2024 年；Zheng 等，2024 年)。此外，研究社会和环境绩效对企业长期发展的影响已成为一个热门话题 (Chen 等，2021 年；Gualandris 和 Kalchschmidt，2016 年；Xu 等，2023 年)。供应链透明度 (SCT) 是可持续实践的一个重要方面，越来越受到学术界的关注 (Carter and Rogers，2008 年；Morgan 等，2023 年)。此外，许多公司已经开始了 SCT 实践。例如，全球领先的运动鞋和服装制造商耐克 (Nike) 启动了一个名为“制造地图”的项目，让消费者可以查看耐克产品的制造地点以及有关劳工标准和环境影响的信息 (Nike, 2024)。著名的西班牙时尚品牌 Mango 已将其三线制造商名单公布在网上，让消费者可以透明地了解品牌在可持续发展方面所做的努力 (Mango, 2022)。提高可持续发展对企业至关重要。具体而言，可持续发展可以向利益相关者传递积极信号，促进融资行为 (Shi et al., 2024)、深化伙伴关系 (Baharmand et al., 2021; Besiou and Van Wassenhove, 2020) 并提高整体绩效 (Jia et al., 2023)。此外，可持续发展还能增强组织识别和管理风险的能力 (Dubey et al., 2019)。例如，通过提高供应链内上游业务的可见性，企业可以更清楚地了解整个供应链的运作情况（Sadeghi 等人，2023 年）。这反过来又使他们能够制定主动战略，旨在降低中断的可能性并减轻此类中断对业务运营的不利影响（Tang，2006 年）。此外，供应链透明度有助于推进可持续的企业实践（Dahlmann 等人，2023 年；Kalkanci 和 Plambeck，2020 年）并减轻信息不对称（Lamming 等人，2001 年；Sadeghi 等人，2022 年）。透明度通常被认为是一种宝贵的特质；然而，在供应链和上游业务中，保持机密性同样重要。 Bai 和 Sarkis (2020) 认为，实施 SCT 要求企业披露其复杂、多层次的供应链信息，包括原材料采购、生产流程、供应链运营、合作伙伴关系和环境保护措施。因此，推行 SCT 可能会导致负面后果，例如竞争加剧、声誉受损以及法律和监管风险（刘等人，2024 年；Sodhi 和 Tang，2019 年）。本社论旨在总结当前 SCT 研究中的关键主题。然后，我们将这些关键主题综合成一个结构化框架，这将为后续研究提供有意义的参考。最后，我们对未来的研究空白和方向提出了一些独到的见解。
能量收集材料路线图 - ePrints Soton
Vincenzo Pecunia 1*，S。RaviP. Silva 2*，Jamie D. Phillips 3，Elisa Artegiani 4，Alessandro Romeo 4，Hongjae Shim 5，Jongsung Park 6，Jin Hyeok Kim 7 Z 12，Marina Freitag 12，Jie Xu 13，Thomas M. Brown 13，Benxuan Li 14，Yiwen Wang 15，Zhe Li 16，Bo Hou 17，Behma和Emmay Emmay 18，Veronika Kovacova，20，sebastjan Glinsek 20，Sehini Kar-Narayan 22，Yong bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin， Uskaitė24，Stephan Barth 24，25 Feng，Wenzhu，Costa Wenzhu，26 28，Javier del Campo 29,30，Senentxu Lanceros-Mendez（27-30），Hamideh Khanbareh，31周35，Trinny Tat 35，Il Woo Ock 35，Jun Chen 35，Sontyana Adonijah Graham 36，Jae Su Yu 36，Ling-Zhi Huang 37，Dan-Dan Li 37，Ming-Guo MA 37 Atzidis 40，Hongyao Xie 40，小lei shi 41，Zhi-gang Chen 41，Alexander Riss 42，Michael Parzer 42，Fabian Garmroudi 42，Ernst Bauer 42，Madison Zali 43，Madison Zali 43 Uzlarich 46，Ctirad Uher 47，Jinle Lan 48，Yuan-Hua Lin 49，Luis Fonseca 50，Alex Morata 51，Mariz Guillov，53 David Berthebaud 54，Takao Mori 55,56，Robert J. Quinn 57，Jan-Willem 57，Jan-Willem 57 phllick 57 phllipl phllipp pland Trand Lenoir 58，Deepak Venkatesh，Zhao Zhanner 266，Gang Zhang 63，Yoshiyuki Nonoguchi 64，Bob C. Schroeder 65，Emiliano Bilotti 66，Akanksha K. Menon 67 ，Fabrizio Viola 71，Mario Caironi 71，Dimitra G. Georgiadou 72，Li ding 73，Lian-Mao Peng 73，Zhenxing Wang 74，Muh-Dey Wei 75，Magato Negra 75，Renato Negra 75，Max C. Lemme 74，Mahme 74，Mahme 74，MAHMOUD 77，MAHMOUN 77，277，277，taby，Taoby，Taoby，Taoby，277，Moh，277，taby，277，taby，277，taby，277，taby，taby，277奥西78
幼儿脑量的轨迹与孕产妇教育有关
Aitchison，J。（1982）。组成数据的统计分析。皇家统计学会杂志：B系列（统计方法论），44（2），139 - 177。Barnea-Goraly，N.，Menon，V.，Eckert，M.，Tamm，L.，Bammer，R.，Karchemskiy，A. 童年和青春期的白质开发：一项横截面扩散张量成像研究。 大脑皮层，15（12），1848 - 1854年。 Bernal-Rusiel，J。L.，Greve，D。N.，Reuter，M.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Diseation neurotimanting Initiative。 （2013）。 具有线性混合效应模型的纵向神经图像数据的统计分析。 neu-roimage，66，249 - 260。 Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2013）。 时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。 Neuroimage，81，358 - 370。 Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。 青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。 儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。 Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Barnea-Goraly，N.，Menon，V.，Eckert，M.，Tamm，L.，Bammer，R.，Karchemskiy，A.童年和青春期的白质开发：一项横截面扩散张量成像研究。大脑皮层，15（12），1848 - 1854年。Bernal-Rusiel，J。L.，Greve，D。N.，Reuter，M.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Diseation neurotimanting Initiative。（2013）。具有线性混合效应模型的纵向神经图像数据的统计分析。neu-roimage，66，249 - 260。Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2013）。 时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。 Neuroimage，81，358 - 370。 Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。 青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。 儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。 Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。（2013）。时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。Neuroimage，81，358 - 370。Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。社会经济地位和儿童发展。心理学年度评论，53（1），371 - 399。Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Eneuro，2（4），Eneuro.0003 - Eneu15.2015。Bruchhage，M.M.，Ngo，G.-C.，Schneider，N.，D'Sa，V。，＆Deoni，S。C.（2020）。功能连通性与婴儿和早期儿童认知发展的相关性。大脑结构和功能，225（2），669 - 681。早期干预对智力和学术成就的影响：对低收入家庭的儿童的后续研究。儿童发展，65（2），684 - 698。Chakraborty，S。和Zhang，X。（2021）。在高维度中用于距离和基于内核的指标的新框架。电子统计杂志，15（2），5455 - 5522。Chen，E。Z.和Li，H。（2016）。分析纵向微生物组组成数据的两部分混合效应模型。生物信息学，32（17），2611 - 2617。Chen，Y.，Dubey，P.，Müller，H.-G.，Bruchhage，M.，Wang，J.-L。，＆Deoni，S。（2021）。 对早期神经发育中的稀疏纵向数据进行建模。 Neuroimage，237，118079。 dai，X.，Hadjipantelis，P.，Wang，J.-L.，Deoni，S.C。L.，＆Müller，H.-G。 （2019）。 白质成熟与整个幼儿的认知发展之间的纵向关联。 人脑图，40（14），4130 - 4145。 Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。 建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。 Biometrics，77（4），1328 - 1341。Chen，Y.，Dubey，P.，Müller，H.-G.，Bruchhage，M.，Wang，J.-L。，＆Deoni，S。（2021）。对早期神经发育中的稀疏纵向数据进行建模。Neuroimage，237，118079。dai，X.，Hadjipantelis，P.，Wang，J.-L.，Deoni，S.C。L.，＆Müller，H.-G。 （2019）。白质成熟与整个幼儿的认知发展之间的纵向关联。人脑图，40（14），4130 - 4145。Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。 建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。 Biometrics，77（4），1328 - 1341。Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。Biometrics，77（4），1328 - 1341。
能量收集材料的发展路线图
Vincenzo Pecunia 1* , S. Ravi P. Silva 2* , Jamie D. Phillips 3 , Elisa Artegiani 4 , Alessandro Romeo 4 , Hongjae Shim 5 , Jongsung Park 6 , Jin Hyeok Kim 7 , Jae Sung Yun 8 , Gregory C. Bryon , Larson Bryon 19 rank 11 , Audrey Laventure 11 , Kezia Sasitharan 12 , Natalie Flores-Diaz 12 , Marina Freitag 12 , Jie Xu 13 , Thomas M. Brown 13 , Benxuan Li 14 , Yiwen Wang 15 , Zhe Li 16 , Bo Hou 17 , Behma and Emmay Emmay 18 . 20 , Veronika Kovacova 20 , Sebastjan Glinsek 20 , Sohini Kar-Narayan 21* , Yang Bai 22 , Da Bin Kim 23 , Yong Soo Cho 23 , Agnė Žukauskaitė 24 , Stephan Barth 24 , 25 Feng , Wenzhu , Costa Wenzhu , 26 28 , Javier del Campo 29,30 , Senentxu Lanceros-Mendez (27-30) , Hamideh Khanbareh 31 , Zhong Lin Wang 32 , Xiong Pu 33 , Caofeng Pan 33 , Renyun Zhang 34 , Jing Xu 35 , Xun Zhao 35 , Zhou Zhou 35 , Trinny Tat 35 , Il Woo Ock 35 , Jun Chen 35 , Sontyana Adonijah Graham 36 , Jae Su Yu 36 , Ling-Zhi Huang 37 , Dan-Dan Li 37 , Ming-Guo Ma 37 , JiKui Luo 38 , Feng Jiang 39 , Duol Lee , Duol 39 kateswaran Vivekananthan 2 , Mercouri G. Kanatzidis 40 , Hongyao Xie 40 , Xiao-Lei Shi 41 , Zhi-Gang Chen 41 , Alexander Riss 42 , Michael Parzer 42 , Fabian Garmroudi 42 , Ernst Bauer 42 , Madison Zali 43 , Madison 33 . , Muath Al Malki 43 , G. Jeffrey Snyder 43 , Kirill Kovnir 44,45 , Susan M. Kauzlarich 46 , Ctirad Uher 47 , Jinle Lan 48 , Yuan-Hua Lin 49 , Luis Fonseca 50 , Alex Morata 51 , Mariz Guillov , 53 David Berthebaud 54 , Takao Mori 55,56 , Robert J. Quinn 57 , Jan-Willem G. Bos 57 , Christophe Candolfi 58 , Patrick Gougeon 59 , Philippe Gall 59 , Bertrand Lenoir 58 , Deepak Venkatesh , Zhao Zhanner 266 , Gang Zhang 63 , Yoshiyuki Nonoguchi 64 , Bob C. Schroeder 65 , Emiliano Bilotti 66 , Akanksha K. Menon 67 , Jeffrey J. Urban 68 , Oliver Fenwick 66 , Ceyla Asker 66 , A. Alec Talin 69 , Ansi D. Thomas 177 . , Fabrizio Viola 71 , Mario Caironi 71 , Dimitra G. Georgiadou 72 , Li Ding 73 , Lian-Mao Peng 73 , Zhenxing Wang 74 , Muh-Dey Wei 75 , Renato Negra 75 , Max C. Lemme 74 , Mahmoud Bey 77 , Tao Beby , 277 feeq Ibn-Mohammed 78 , KB Mustapha 79 and AP Joshi 78
对乳腺癌风险预测的影响
14, Amy Berrington de Gonzalez 15, Katarzyna Białkowska 16, Nicholas Bodicker 17, Clara Bodelon 18, Natalia V. Bogdanova 7, 19, 20, Stig E. Bojsen 21-23, Kristen D. Brartley 24, Hiltrud Brauch 25-27, Hermann Brenner 8, 28, 29, Nicola J.14, Amy Berrington de Gonzalez 15, Katarzyna Białkowska 16, Nicholas Bodicker 17, Clara Bodelon 18, Natalia V. Bogdanova 7, 19, 20, Stig E. Bojsen 21-23, Kristen D. Brartley 24, Hiltrud Brauch 25-27, Hermann Brenner 8, 28, 29, Nicola J.
社会经济和健康因素与牙科非出勤率的关联：三个妇女的比较
1。Dietrich T，Webb I，Stenhouse L等。证据摘要：口腔和心血管疾病之间的关系。br dent j。2017; 222（5）：381-385。 2。 Gopinath D，Kunnath Menon R，Veettil SK，George Botelho M，Johnson NW。 牙周疾病是头颈癌的推定危险因素：系统评价和荟萃分析。 癌症（巴塞尔）。 2020; 12（7）：1893。 3。 Cobb CM，Kelly PJ，Williams KB，Babbar S，Angolkar M，Derman RJ。 口腔微生物组和不良妊娠结局。 国际女性健康。 2017; 9：551-559。 4。 澳大利亚卫生与福利研究所。 澳大利亚的口腔健康和牙科护理。 猫。 否。 DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。2017; 222（5）：381-385。2。Gopinath D，Kunnath Menon R，Veettil SK，George Botelho M，Johnson NW。牙周疾病是头颈癌的推定危险因素：系统评价和荟萃分析。癌症（巴塞尔）。2020; 12（7）：1893。3。Cobb CM，Kelly PJ，Williams KB，Babbar S，Angolkar M，Derman RJ。口腔微生物组和不良妊娠结局。国际女性健康。2017; 9：551-559。 4。 澳大利亚卫生与福利研究所。 澳大利亚的口腔健康和牙科护理。 猫。 否。 DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 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28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。2013; 13：432。6。Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。Gilbert GH，LG，Orav EJ。老年人纵向牙科护理的预测指标。十年结果。医疗保健。1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。1990; 28（12）：1165-1180。7。Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。社区凹痕口腔流行病。2016; 44（3）：263-273。 8。 Gupta A，Feldman S，Perkins RB，Stokes A，Sankar V，VillaA。牙科护理使用，未满足的牙科护理需求以及女性未满足需求的预测因素：NHANES的结果：2011年至2016年。。2016; 44（3）：263-273。8。Gupta A，Feldman S，Perkins RB，Stokes A，Sankar V，VillaA。牙科护理使用，未满足的牙科护理需求以及女性未满足需求的预测因素：NHANES的结果：2011年至2016年。J公共卫生凹痕。2019; 79（4）：324-333。 9。 Sibbritt DW，Byles JE，Tavener MA。 澳大利亚妇女对牙医的使用：6年以来的纵向分析。 澳大利亚J老化。 2010; 29（1）：14-20。 10。 Drilea SK，Reid BC，Li CH，Hyman JJ，Manski RJ。 在2000年吸烟和不吸烟的美国成年人中牙科访问。 AM J健康行为。 2005; 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利用人工智能（AI）治疗胃癌的未来
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第 98 届参议院会议记录
序号 ROLL 号 部门 姓名 性别 类别 课程名称 1 P160005AR AR AROMAL VM GEN 建筑与规划博士 2 P170090AR AR FATHIM RASHNA KALLINGAL F GEN 建筑与规划博士 3 P180032AR AR ROHIT RAMAKRISHNA NADKARNI M GEN 建筑与规划博士 4 P180076AR AR SHAHIM ABDURAHIMAN MM GEN 建筑与规划博士 5 P130062AR AR Vidhya G Mohan F OBC 建筑与规划博士 6 P170013BT BT RESHMI SASI F OBC 生物科学与工程博士 7 P180031CH CH AKASH M CHANDRAN M SC 化学工程博士 8 P180037CH CH JENNY NF OBC 博士化学工程博士 9 P180021CH CH Johnsan RM SC 化学工程博士 10 P180010CH CH MONA MARY VARGHESE F GEN 化学工程博士 11 P180091CH CH RAHUL KRISHNA BM OBC 化学工程博士 12 P180014CH CH SHALINI VF GEN 化学工程博士 13 P140031CH CH Sindhu NF GEN 化学工程博士 14 P140078CH CH SONY GEORGE M GEN 化学工程博士 15 P180084CH CH Y. Raju M SC 化学工程博士 16 P200022CY CY Amina Hamnas KM F OBC 化学博士 17 P170063CY CY ATHULYADAS F GEN 化学博士 18 P180028CY CY JISHNU SAI GM GEN 化学博士 19 P170065CY CY PARVATHY PF GEN 化学博士 20 P180025CY CY SUBIN KC M GEN 化学博士 21 P170079CY CY VIDHYA CVF GEN 化学博士 22 P200003CE CE ANISHA A. F GEN 土木工程博士 23 P180118CE CE Anjana R. Menon F GEN 土木工程博士 24 P180117CE CE APURVA AKF GEN 土木工程博士 25 P190010CE CE ARATHI ARF OBC-NCL 土木工程博士 26 P170102CE CE BABITHA BENJAMIN F OBC 土木工程博士 27 P180132CE CE GEETHU ELSA THOMAS F GEN 土木工程博士 28 P170014CE CE JISHNU VPM OBC 土木工程博士 29 P160026CE CE KRISHNACHANDRAN.VN M GEN 土木工程博士 30 P170085CE CE Ms. Devipriya VP F GEN 土木工程博士 31 P180055CE CE NAYANATHARA OSF GEN 土木工程博士 32 P160006CE CE P KABBILAWSH M GEN 土木工程博士 33 P140086CE CE R SATHYA PRAKASH M SC 土木工程博士 34 P170007CS CS ANITA JOHN F GEN 计算机科学与工程博士 35 P170059CS CS BIJOY MBM SC计算机科学与工程博士 36 P180085CS CS KRISHNENDHU SPF GEN 计算机科学与工程博士 37 P190004CS CS Lekshmy P Chandran F OBC 计算机科学与工程博士 38 P170080CS CS MERLIN GEORGE F GEN 计算机科学与工程博士 39 P130045CS CS NISHAMOL PHF OBC 计算机科学与工程博士 40 P170027CS CS Remi Raman F GEN 计算机科学与工程博士 41 P180070EE EE ANJITHA VF GEN 电气工程博士 42 P190008EE EE Dil Kumar TR M OBC 电气工程博士 43 P170078EE EE EMIL NINAN SKARIAH M GEN 电气工程博士 44 P170071EE EE JACOB P VARGHESE M GEN 电气工程博士 45 P140089EE EE JAYAKRISHNAN SRM GEN 博士电气工程博士 46 P140049EE EE JOSEPH P VARGHESE M GEN 电气工程博士 47 P180063EE EE LAKSHMI THARAMAL F GEN 电气工程博士 48 P160004EE EE Mohammed Shafi KP M OBC 电气工程博士 49 P180079EE EE REEMA. NF OBC 电气工程博士 50 P140003EE EE SIGI C JOSEPH M GEN 电气工程博士 51 P200001EC EC ANUJA GEORGE F GEN 电子与通信工程博士 52 P180093EC EC ARJUN HARI MM GEN 电子与通信工程博士 53 P180012EC EC KOPPERUNDEVI.PF OBC 电子与通信工程博士 54 P160011EC EC LEKSHMI MS F GEN 电子与通信工程博士 55 P160048EC EC NISANTH. AM OBC 电子与通信工程博士 56 P190030EC EC SUBODH RAJ MSM GEN 电子与通信工程博士 57 P190135EC EC TRESA JOSEPH F GEN 电子与通信工程博士 58 P180056NS NS ARUNA VIJAYAN F OBC 材料科学与工程博士 59 P140114NS NS MADHU AKM OBC 材料科学与工程博士 60 P190084MT MT Merin Joseph F GEN 材料科学与工程博士 61 P180119NS NS MUHAMMAD RABEEH VP M OBC 材料科学与工程博士 62 P190012MA MA ANNTREESA JOSY F GEN 数学博士 63 P170041MA MA BHANUPRIYA CKF OBC 数学博士 64 P140109MA MA DEEPAK PM GEN 数学博士 65 P190011MA MA GAYATHRI GF GEN 数学博士 66 P160028MA MA Jamsheena PF OBC 数学博士 67 P190059MA MA JULIA T THOMAS F GEN 数学博士 68 P180125MA MA RASMI KF GEN 数学博士 69 P160060MA MA SAMEER POONGADAN M OBC 数学博士 70 P180058MA MA Sobin Thomas M GEN 数学博士 71 P180061MA MA Swathi VV F OBC 数学博士 72 P160082MA MA YASSER KT M OBC 数学博士 73 P180095ME ME AJITH KURIAN BABY M GEN 机械工程博士 74 P180106ME ME ALOSH JAMES M GEN 机械工程博士材料科学与工程博士 59 P140114NS NS MADHU AKM OBC 材料科学与工程博士 60 P190084MT MT Merin Joseph F GEN 材料科学与工程博士 61 P180119NS NS MUHAMMAD RABEEH VP M OBC 材料科学与工程博士 62 P190012MA MA ANNTREESA JOSY F GEN 数学博士 63 P170041MA MA BHANUPRIYA CKF OBC 数学博士 64 P140109MA MA DEEPAK PM GEN 数学博士 65 P190011MA MA GAYATHRI GF GEN 数学博士 66 P160028MA MA Jamsheena PF OBC 数学博士 67 P190059MA MA JULIA T THOMAS F GEN 数学博士 68 P180125MA MA RASMI KF GEN 数学博士 69 P160060MA MA SAMEER POONGADAN M OBC 数学博士 70 P180058MA MA Sobin Thomas M GEN 数学博士 71 P180061MA MA Swathi VV F OBC 数学博士 72 P160082MA MA YASSER KT M OBC 数学博士 73 P180095ME ME AJITH KURIAN BABY M GEN 机械工程博士 74 P180106ME ME ALOSH JAMES M GEN 机械工程博士材料科学与工程博士 59 P140114NS NS MADHU AKM OBC 材料科学与工程博士 60 P190084MT MT Merin Joseph F GEN 材料科学与工程博士 61 P180119NS NS MUHAMMAD RABEEH VP M OBC 材料科学与工程博士 62 P190012MA MA ANNTREESA JOSY F GEN 数学博士 63 P170041MA MA BHANUPRIYA CKF OBC 数学博士 64 P140109MA MA DEEPAK PM GEN 数学博士 65 P190011MA MA GAYATHRI GF GEN 数学博士 66 P160028MA MA Jamsheena PF OBC 数学博士 67 P190059MA MA JULIA T THOMAS F GEN 数学博士 68 P180125MA MA RASMI KF GEN 数学博士 69 P160060MA MA SAMEER POONGADAN M OBC 数学博士 70 P180058MA MA Sobin Thomas M GEN 数学博士 71 P180061MA MA Swathi VV F OBC 数学博士 72 P160082MA MA YASSER KT M OBC 数学博士 73 P180095ME ME AJITH KURIAN BABY M GEN 机械工程博士 74 P180106ME ME ALOSH JAMES M GEN 机械工程博士
印度妊娠糖尿病有多普遍
妊娠期糖尿病 (GDM) 这种疾病在孕妇中经常被误诊。尽管关于这个主题的研究很多，但人们对其在印度不同地区的患病率仍然缺乏了解。本研究旨在为了解印度孕妇中 GDM 的全国和地区发生情况提供有价值的见解。我们最初搜索了 PubMed、Scopus、Google Scholar 和 ShodhGanga 等各种数据库，以确定相关研究。该综述纳入了估计印度不同邦 GDM 发病率的研究。在筛选了 2393 篇文章后，两位独立审阅者确定了 110 篇符合纳入标准的文章，总共提供了 117 个患病率估计值。使用汇总估计计算，估计大约 13% 的孕妇患有 GDM，95% 置信区间为 9% 至 16%。研究发现，农村人口的 GDM 患病率略低于城市人口。本综述强调了在筛查和诊断 GDM 时需要保持一致性，这可能导致印度不同邦的患病率不同。它强调了在实施州筛查计划时考虑人口特征、地理差异、诊断标准一致性、筛查时间、禁食与非禁食方法、成本效益和可行性等因素的重要性。该研究的结果为政策制定者提供了宝贵的建议，并可通过在全国范围内促进更健康的怀孕来改善孕产妇和新生儿的结果。孕妇妊娠期糖尿病 (GDM) 的患病率估计为 13%，置信区间为 9% 至 16%。在印度，通常使用 DIPSI 诊断标准，其次是 IADPSG 和 WHO 1999。对农村和城市人口的比较显示，农村地区的 GDM 患病率 (10.0%) 略低于城市地区 (12.0%)。本综述强调了对妊娠糖尿病的筛查和诊断缺乏共识，导致印度各邦的患病率各不相同。该研究考察了人口特征、地理差异、诊断标准一致性、筛查时间、禁食与非禁食方法、成本效益和可行性，并为政策制定者提供了建议。通过推广各州的筛查计划，本综述旨在改善孕产妇和新生儿的结果，并在全国范围内促进更健康的怀孕。印度妊娠期糖尿病 (GDM) 的患病率在不同地区存在很大差异，这使得诊断和治疗具有挑战性。2018 年制定了一项技术指南来解决不一致问题，但后续研究表明患病率存在很大差异。造成这种差异的因素包括遗传、人口和筛查实践的差异。最近的一项研究发现，近三分之一的孕妇在妊娠前三个月被诊断出患有 GDM，这凸显了有效筛查和管理计划的必要性。本系统评价旨在调查不同因素如何影响印度的 GDM 患病率，重点关注筛查标准、地理位置、采血技术和筛查时间。三位独立审阅者搜索相关研究，并通过协商一致解决任何分歧。第四位审阅者管理软件，帮助确保全面的搜索过程。团队在不知道作者姓名或机构的情况下筛选了标题和摘要。讨论分歧以达成共识。获取了选定研究的全文副本以收集更多信息。记录了排除研究的原因，并使用流程图介绍了研究纳入过程。两位审阅者独立从纳入的研究中提取相关数据。数据涵盖作者、出版年份、研究地点、样本量、诊断标准和 GDM 患病率。记录了每项研究中使用的 GDM 定义和筛查/诊断标准。使用 AXIS 工具评估研究质量，该工具可评估研究设计、报告质量和偏倚风险。使用同一工具确定偏倚。使用特定方法汇总不同研究中的 GDM 患病率以解释异质性。进行亚组分析和敏感性分析以分析高度异质性。使用 DoI 图和 LFK 指数评估出版偏倚。搜索了相关数据库，包括 PubMed（1883 个结果）、Scopus（345 个结果）、Google Scholar（92 个结果）和 ShodhGanga（未指定结果）。共确定了 2393 篇与妊娠期糖尿病 (GDM) 相关的文章。审查摘要后，选择了 117 篇文章进行进一步分析。作者联系了 13 位未提供全文文章的作者，但最终收到了其中 11 位的回复。最终数据集包含 117 篇符合纳入标准的文章。然后，文中提供了一个表格，其中显示了系统评价和荟萃分析中包括的 17 项研究的详细信息。该表提供了每项研究的研究环境、持续时间、样本量、参与者特征和 GDM 患病率的信息。这些环境包括医院和社区，分布在印度各地的城市和州。**印度的 GDM 研究** 2016 年 4 月至 2018 年 9 月，班加罗尔的一项医院研究发现，17.6% 的孕周 < 36 周的孕妇患有 GDM。在阿萨姆邦，2019 年 7 月至 9 月的一项社区研究报告称，16.67% 的孕周 = 24-28 周的孕妇患有 GDM。在布巴内什瓦尔，2017 年 3 月至 2018 年 10 月的一项医院研究发现，25.1% 的孕周 < 34 周的孕妇患有 GDM。**城市地区的 GDM 研究** 在旁遮普邦，两项基于医院的研究（A 和 B）分别报告 GDM 患病率为 6.6% 和 13%。在拉杰果德，2016 年 1 月至 3 月的一项基于医院的研究发现，11.5% 的孕周 = 21-28 周的孕妇患有 GDM。在韦洛尔，2015 年 2 月至 7 月的一项基于医院的研究报告称，14% 的孕周 = 24-28 周的孕妇患有 GDM。**城市地区的 GDM 研究（续）** 在勒克瑙，2019 年的一项基于医院的研究发现，19.6% 的孕周 = 24-28 周的孕妇患有 GDM。在德里坎特，一项从 2016 年 12 月至 2017 年 6 月进行的医院研究报告显示，18.7% 的孕周 = 24-28 周的孕妇患有 GDM。**城市地区 GDM 研究（续）** 在新德里，两项基于医院的研究（A 和 B）报告 GDM 患病率分别为 18.3% 和 7.87%。在本地治里，一项从 2013 年 4 月至 2014 年 3 月进行的医院研究发现，22.78% 的孕妇患有 GDM。**农村地区 GDM 研究** 在赖布尔，一项日期不详的医院研究报告显示，5.2% 的孕周 = 24-28 周的孕妇患有 GDM。在金奈（泰米尔纳德邦），两项基于医院的研究（A 和 B）报告 GDM 患病率分别为 16.1% 和 14.4%。在喀拉拉邦，2014 年 1 月至 10 月期间的一项医院研究发现，15.9% 的孕周 > 24 周的孕妇患有 GDM。**农村地区 GDM 研究（续）** 在泰米尔纳德邦，两项基于健康中心的研究（A 和 B）报告 GDM 患病率为 8.0%。2009 年至 2014 年间，对印度早产率进行了研究。这些研究包括来自城市医院、农村社区和其他环境的数据。以下是一些主要发现：* 总体而言，不同研究的早产率约为 10-20%。* 城市地区的早产率高于农村地区（34.9% vs 5.04%）。* 大多数研究报告孕妇的平均年龄范围为 21-30 岁。* 一些研究发现早产率因孕周范围而存在显著差异（例如，24-28 周的早产率高于其他）。总体而言，研究表明早产是印度的一个重大问题，不同地区和环境下的早产率各不相同。**妊娠期糖尿病患病率** 1994 年至 2020 年期间进行的一系列研究调查了印度各地区妊娠期糖尿病的患病率。 * 新德里、金奈和其他城市的研究报告称，平均年龄范围为 22.5 至 31.2 岁。 * 孕周范围为 24 至 32 周，一些研究专门关注妊娠中期和晚期。 * 城市研究表明患病率高于农村，范围从 3.2% 到 17.9%。 * 在金奈（17.8%）和贝尔高姆（16%）进行的另一项研究报告的患病率最高。* 各项研究的平均年龄范围相对一致，大多数在 23-26 岁之间。 * 城市地区的平均年龄往往高于农村地区。**研究** 1. **Tripathi R 等人 (2011)**：基于新德里医院的研究 * 平均年龄：25.9 ± 4.4 岁 * 孕周：24-28 周 * 患病率：15.49% 2. **Balaji V 等人 (2012)**：基于钦奈医院的研究（治疗中心） * 平均年龄：23.8 ± 3.48 岁 * 孕周：妊娠晚期 * 患病率：10.5% ... 等等，直到研究 #76：**Dwarkanath 等人(2020)**：果阿医院研究 * 平均年龄：31.2 岁 * 孕周：24-28 周 * 患病率：5.49% 此列表总结了 1990 年至 2021 年期间在印度进行的 27 项关于妊娠期糖尿病 (GDM) 的研究。这些研究在各种环境中进行，包括城市和农村医院以及不同地区的社区。样本量从 5 到 569 名参与者不等，共招募了 2,141 名女性。参与者的平均年龄在 23.15 岁至 30.63 岁之间。这些研究采用了不同的诊断标准，包括 WHO 1999、WHO 2013、DIPSI、IADPSG、Carpantan 和 Coustan 标准以及 ADA 指南。GDM 的患病率为 3.07% 至 33.37%，中位患病率约为 10%。这些研究在印度各地进行，包括马哈拉施特拉邦、卡纳塔克邦、泰米尔纳德邦、德里、古吉拉特邦、北方邦、比哈尔邦、恰蒂斯加尔邦、查谟和克什米尔邦、哈里亚纳邦和西孟加拉邦。研究结果强调了及早发现和管理 GDM 的必要性，以防止不良的产妇和胎儿结局。孕龄 23-28 周：* 印度，城市：+ Das Mukhopadhyay 等人 (2020)，基于加尔各答医院的研究 (14.1%，N=155)+ Punnose J 等人 (2018)，基于德里医院的研究 (16.4%，N=5991)+ Garg P 等人 (2017)，基于德里医院的研究 (20%，N=20)+ Shardha SO 等人(2016 年)，金奈 (泰米尔纳德邦) 基于医院的研究 (22.6%，N=54) + Jeeyasalan L 等人 (2016 年)，韦洛尔 (金奈) 基于医院的研究 (10.9%，N=3902) * 北方邦，城市： + Jain R 等人 (2016 年)，坎普尔基于医院的研究 (13.37%，N=7641) * 本地治里，城市： + Mitra S 等人 (2014 年)，本地治里基于医院的研究 (27.3%，N=83) * 海得拉巴，城市： + Pochiraju M 等人 (2014 年)，海得拉巴基于医院的研究 (17.02%，N=1143) * 金奈，城市： + Nallaperumal S 等人（2013 年），钦奈医院研究（66.6%，N=599）+ Uma R 等人（2017 年），钦奈（泰米尔纳德邦）医院研究（21.9%，N=247）其他研究：* 喀拉拉邦，城市：+ Madhavan A 等人（2008 年），科塔亚姆医院研究（7.5%，N=8）* 马哈拉施特拉邦，城市：+ Swami SR 等人（2008 年），马哈拉施特拉邦（印度西部）医院研究（7.7%，N=94）注：由于舍入误差，百分比加起来可能不等于 100%。此处给出的文章文本 2018 年的出版物是在 2006 年 1 月至 2016 年 12 月期间针对与之前研究相同的人群进行的，并且也在其他地方发表过。因此，两项研究的数据被合并进行分析，其中纳入了时间较长的研究。还使用了一项针对南印度孕妇的单独研究（2011-2012 年），但只包括了最近的研究。“印度妇女的 GDM 策略”项目于 2013 年至 2015 年在泰米尔纳德邦开展，并报告了两次，但两个版本都合并进行分析。一些研究被排除在外，因为它们是使用较大研究的数据单独报告的。另外五项研究使用了不同的人口子集，并被添加到分析中。Taneja 等人 2020 年在旁遮普邦进行的研究分为两个独立的分析，标记为 Taneja (A) 和 Taneja (B)。Siddique 等人的另一项研究也分为三个分析，标记为 Siddique (A)、B 和 C。钦奈市的一项社区研究被视为三项研究之一。患病率估计通常依靠毛细血管血糖 (CBG) 或血糖仪测量，而不是静脉血浆葡萄糖 (VPG)。三项研究结合了毛细血管和静脉血糖估计来确定孕妇的妊娠期糖尿病 (GDM) 患病率。在 3 项研究中，进行了比较评估以评估两种方法在诊断 GDM 方面的有效性。共有 93 项研究采用一步法估计 GDM 患病率，而只有 19 项研究采用两步法诊断。此外，5 项研究缺乏对其研究标准的清晰描述。使用 AXIS 工具进行偏倚风险评估，分析中纳入了 117 项研究。结果显示，大多数研究组成部分表现出低偏倚风险，包括客观性、设计的适当性和统计方法的准确性。然而，48 项研究未能提供对响应率偏差的清晰描述，而 22 项研究缺乏有关伦理同意的信息。此外，9 项研究报告了资金来源，但 28 项研究的资金来源仍不清楚。由于样本量证明不充分，57 项研究观察到高偏倚风险，90 项研究表明对一般人群缺乏普遍性。此外，87 项研究未能提供有关无反应者的信息。印度孕妇 GDM 患病率的最终汇总估计值为 13%（95% CI：9-16%，n = 117 项研究），各研究之间异质性很高。**妊娠期糖尿病 (GDM) 患病率的地区差异** 印度的地理区域在 GDM 患病率方面存在显著差异。北部地区（包括哈里亚纳邦和旁遮普邦）的 GDM 患病率最高，为 16.1%。相比之下，西部、中部和东部/东北地区的患病率较低，分别为 7%、12% 和 11.5%。 **研究结果** 对在城市地区进行的 92 项研究的荟萃分析发现，GDM 的总体患病率为 12.0% (9-16%)，而农村人口的患病率较低，为 10。0% (6-13%)。**诊断标准** 该研究还使用不同的诊断标准检查了 GDM 的患病率，包括 WHO 1999 和 DIPSI 标准。WHO 1999 标准得出的患病率略低，为 12.0%，而 DIPSI 标准得出的患病率为 13.0%。**方法** 该分析汇总了在印度不同地区进行的多项研究的数据，重点关注城市、半城市和农村地区。该研究使用荟萃分析技术来估计汇总的患病率。注意：我试图保留原文的结构和组织，同时对其进行改写以提高可读性。如果您需要任何进一步的帮助，请告诉我！此处给出的文本：2013 年 IADPSG/WHO 标准检测到妊娠期糖尿病 (GDM) 的患病率较高，为 17.0% [12.0–22.0%，I2 = 99%，n = 38 项研究]。相比之下，ADA 标准汇总患病率较低，为 7.0 [4.0–10.0%，I2 = 86%，n = 11 项研究]。C&C、NICE、NDDG 和 O′ Sullivan 等其他标准得出的患病率范围为 13.0% [3.0–24.0%，I2 = 99%，n = 9 项研究]。我们对出版偏倚的评估表明，全国汇总估计值没有不对称，但发现北部地区和西部地区存在问题。Katherine T Li 等人进行的一项系统评价基于截至 2016 年的 64 项研究，调查了印度各地的 GDM 患病率，范围为 0 至 41.9%。我们对 110 项研究进行了荟萃分析，发现孕妇总体 GDM 的汇总估计值为 13% [95% CI，9–16%]，异质性很高（I2 = 99%）。这种异质性背后的原因包括不同的研究人群、地理位置、持续时间和诊断方法。不同的筛查标准、孕龄、血液估计方法以及一步式与两步式程序也造成了患病率估计值的差异。我们的分析表明，与 IADPSG 和 DIPSI 相比，WHO 1999 标准检测到的 GDM 患病率更高，后者几乎与 12-13% 的汇总患病率相匹配。我们还发现使用不同标准的研究之间存在差异。据报道，DIPSI 的敏感性相当低，这引发了人们对其作为筛查和诊断工具的用途的质疑。这凸显了在我国需要一种更敏感的 GDM 诊断方法，以避免出现可能加重卫生系统的负担的假阴性病例。给定文本已改写如下：当前的妊娠期糖尿病 (GDM) 诊断标准被认为已经过时且缺乏准确性，尤其是在印度。 IADPSG（印度糖尿病、肥胖和代谢综合征协会）指南要求在口服 75 克葡萄糖负荷后对三份血液样本进行血糖评估，这对孕妇来说可能是一种侵入性且令人不快的检查。相比之下，DIPSI（糖尿病胰岛素抵抗葡萄糖不耐受综合征）标准使用 2 小时后抽取的一份血液样本来评估血糖。然而，研究表明，IADPSG 和 WHO 1999 标准都比当前的 DIPSI 指南更敏感。Mohan V 等人在 2014 年进行的一项比较研究发现，与 WHO 1999 标准和 IADPSG 标准相比，非空腹 OGTT 的敏感性较差。Tripathi R 等人在 2017 年进行的另一项研究也发现 75g 非空腹测试的敏感性较低，这可能导致大量患有 GDM 的女性被漏诊。关于 GDM 筛查时机的争论仍在继续，一些研究表明在妊娠前三个月进行早期筛查是有益的，而另一些研究则建议等到妊娠后期。2019 年的弗兰德共识建议在妊娠早期普遍筛查糖尿病，这可以改善围产期结果。然而，这种策略可能并不适用于所有患者，特别是在中低收入国家 (LMIC)。因此，审查结果表明，风险分层筛查和个性化方法可能是满足不同人群需求所必需的。与一小时测试相比，一小时 75 克 OGTT 的结果显示，在区分患有和未患有妊娠期糖尿病 (GDM) 的孕妇方面没有显著差异。使用国际糖尿病和妊娠研究组协会的空腹和一小时 75 克 OGTT 截止值显示出良好的诊断特性，可能将进一步检测减少五分之一。然而，在农村地区，空腹状态下获得产前护理是一项挑战。DIPSI 指南建议在怀孕期间的任何时间进行 GDM 测试，但由于灵敏度低和诊断不足而面临困难。使用静脉血浆葡萄糖 (VPG) 和毛细血管血糖 (CBG) 方法诊断 GDM 的血糖估计准确性存在矛盾的证据。一些研究发现 CBG 测量提供的结果与实验室 VPG 测量相似，而其他研究报告称 VPG 和 CBG 值在特定时间点略有不同。差异可能归因于人口特征、测量方法或设备性能。一项研究表明，使用 CBG 具有出色的诊断准确性，但需要进一步研究以制定统一的 GDM 管理计划，以减轻印度的糖尿病负担。毛细血管血糖 (CBG) 估计是资源有限环境中筛查妊娠糖尿病 (GDM) 的一种实用方法。该研究表明，CBG 估计可以成为一种可靠的 GDM 诊断方法，只需要极少的技术专业知识和设备 [71]。这项研究得出的结论是，毛细血管血液检测可以作为资源有限地区筛查 GDM 的一种有效且经济实惠的方法。然而，尽管有更准确的诊断方法，如 IADPSG 标准，由于采用三步程序，这些方法已被证明是有效的，但成本较高 [87]，因此仍需要进一步研究如何制定 GDM 诊断和管理的标准化指南。印度各邦的 GDM 患病率各不相同，凸显了该国的多样性，并强调了制定标准化协议的重要性。Mounika E 等人在南印度进行的研究表明，DIPSI 作为一种一步式筛查和诊断程序，耗时更少、经济实惠且可行 [47]。然而，与 DIPSI 相关的大量假阴性不容忽视。Swaroop N 等人的研究还发现，IADPSG 标准在诊断 GDM 方面是有效的，但需要通过更大规模的研究进一步验证 [90]。本综述主张使用 IADPSG 标准进行一步式 75 克 OGTT 是一种理想方法，尤其是在可行和实用的情况下。然而，在资源有限的国家，DIPSI 标准可以作为备用选项，在既经济有效又不损害临床平衡的情况下使用。我们的评论提出了关于在印度实施 GDM 普遍筛查计划所面临的挑战的有效观点。我们整合了 ShodhGanga 未发表的文献，并努力联系作者获取全文文章或必要信息，确保全面纳入数据。该评论强调，政策制定者需要就诊断孕妇 GDM 的普遍筛查测试达成共识，考虑诸如诊断标准差异（空腹与非空腹、一步法与两步法）以及使用毛细血管或静脉血估计等因素。鉴于本文文本，我们进行了妊娠期糖尿病 (GDM) 筛查方法的成本效益和可行性以及出版偏见评估。因为我们包括患病率研究，所以我们的结果可以推广到人群，而不管偏见如何。我们分析了印度的不同地理区域，发现了 GDM 的汇总患病率。作者认为，在全国范围内采取统一的方法可能并不切实际，并提出了一种针对特定地区的策略，以最大限度地利用资源并有效发现病例。我们的审查旨在为政策制定者提供循证指南，以制定印度 GDM 筛查的共识建议。通过分析各种因素，我们旨在为 GDM 的诊断和管理制定有效的策略。本研究的作者对有关高血糖和不良妊娠结局 (HAPO) 的现有文献进行了广泛的审查。审查的研究选自各种数据库，包括来自妊娠期糖尿病是一个重要问题的中低收入国家 (LMIC) 的数据。文本似乎是与妊娠期糖尿病 (GDM) 相关的参考文献或引文列表。参考文献包括期刊文章、会议论文集和各个组织的指南。有些文章讨论了印度的 GDM 患病率，而其他文章则提出了该病的诊断标准。从文中可以获得以下一些具体要点：* 已经有多项研究调查了印度的 GDM 患病率。* 国际糖尿病和妊娠研究组协会 (IADPSG) 制定了 GDM 的诊断标准。* 一些研究评估了 GDM 筛查计划的有效性。* 诊断和管理 GDM 的方法多种多样，包括使用空腹血糖水平和 HAPO 研究的诊断标准。总体而言，该文似乎是与 GDM 相关的参考文献的集合，而不是一篇单独的文章或论文。1. 发表在 Pract（2013；19：653–657）上的一项研究调查了亚洲印度孕妇的双峰血糖分布及其与妊娠期糖尿病诊断的相关性。2. Punnose 等人的研究(2018) 在印度北部德里的一项医院研究中发现，尽管传统危险因素有所增加，但 2006 年至 2015 年间“妊娠期高血糖”的患病率保持稳定。3. 发表在《Can J diabetes》（2018；42：500–504）上的一项研究调查了使用空腹血糖水平简化国际糖尿病和妊娠研究组针对南亚成年人口的妊娠期糖尿病诊断算法。4. Nayak 等人 (2013) 根据 IADPSG 诊断标准研究了患有和未患有妊娠期糖尿病的女性的胎儿-母亲结局。5. Mitra 等人 (2014) 的一项研究预测了妊娠期糖尿病患者的产前胰岛素需求量。6. Taneja 等人 (2020) 的研究探讨了维生素 D 补充对母亲结局的影响。 7. Seshiah 等人 (2009) 研究了妊娠各个阶段的妊娠期糖尿病。8. Saxena 等人 (2022) 评估了印度妊娠期糖尿病研究组标准对妊娠期糖尿病的诊断准确性及其与胎儿-母亲结局的相关性。9. Todi 等人 (2020) 将国际糖尿病和妊娠研究组协会标准与国家健康与护理卓越研究所的妊娠期糖尿病诊断指南进行了比较。10. Saxena 等人 (2017) 的一项研究比较了非空腹 DIPSI 和 HbA1c 与空腹 WHO 标准对妊娠期糖尿病的诊断准确性。11. Tripathi 等人（评估了非空腹状态下75克葡萄糖负荷对妊娠糖尿病的诊断效果）。研究了印度妊娠期糖尿病研究组（DIPSI）标准作为妊娠期糖尿病诊断测试的有效性。研究发现，DIPSI标准可以准确诊断妊娠期糖尿病。其他研究也证实了DIPSI标准的有效性，其中一些将其与其他诊断标准（如国际糖尿病和妊娠研究组协会 (IADPSG) 指南）进行了比较。一些研究人员使用不同的诊断标准（包括 DIPSI 标准）探讨了妊娠期糖尿病的患病率。总体而言，结果表明 DIPSI 标准是诊断印度妊娠期糖尿病的可靠工具。**建议和指南** 一些组织已经制定了诊断和管理妊娠期高血糖的指南。 * 国际糖尿病和妊娠研究组协会 (2010) 就妊娠期高血糖的诊断和分类提出了建议。 * 世界卫生组织 (1999) 对糖尿病及其并发症（包括妊娠期糖尿病）进行了定义、诊断和分类。 * 美国糖尿病协会 (2007) 制定了糖尿病医疗保健标准，包括诊断和管理妊娠期糖尿病的指南。 **筛查测试标准** 研究人员已提出各种筛查测试标准来检测妊娠糖尿病。这些包括： * Carpenter 和 Coustan (1982) 的筛查测试标准，建议使用 50 克葡萄糖激发试验，然后进行口服葡萄糖耐量试验。 * O'Sullivan 和 Mahan (1964) 的标准，建议使用口服葡萄糖耐量试验来诊断妊娠糖尿病。 **妊娠糖尿病研究** 许多研究调查了不同人群中妊娠糖尿病的患病率和风险因素。一些值得注意的发现包括： * 来自印度的一项研究发现，患有妊娠糖尿病的女性的产妇和新生儿结局较差（Ghosh 和 Ghosh，2013）。 * 另一项印度研究发现，患有妊娠糖尿病的孕妇早产和低出生体重儿更为常见（Tellapragada 等人，2016）。 **妊娠期糖尿病筛查** 研究还调查了不同筛查测试对检测妊娠期糖尿病的有效性。一些值得注意的发现包括： * 印度的一项研究发现，血浆果糖胺可用作妊娠期糖尿病的筛查测试（Menon 等人，2008 年）。 * 另一项印度研究发现，75 克血糖后两小时测试可有效诊断妊娠期糖尿病，但与所需的干预类型无关（Kumar 等人，2018 年）。 **结论** 这些研究和指南强调了诊断和管理妊娠期高血糖对预防母婴并发症的重要性。需要进一步研究以制定有效的妊娠期糖尿病筛查测试和管理策略。在古吉拉特邦拉杰果德的一家三级医疗中心进行了一项研究，以检查妊娠期糖尿病 (GDM) 的严重程度及其影响因素。研究发现，GDM 患病率因多种因素而异。还回顾了其他研究，比较了血糖仪毛细血管血糖估算与静脉血浆葡萄糖估算在 GDM 筛查和诊断中的作用。结果表明，两种方法之间没有显著差异。此外，一项社区研究比较了疑似 GDM 女性的静脉血浆葡萄糖和毛细血管全血糖水平。研究结果表明，这两种方法都能有效检测 GDM。还回顾了其他几项研究，其中一项研究了印度果阿产前母亲的 GDM 发病率和风险因素。另一项研究调查了管理 GDM 病例的血糖水平是否可以预测产妇和胎儿的结果。还研究了布巴内斯瓦尔市区一家医院的孕妇中 GDM 的患病率、风险因素和发病率。一项系统综述和荟萃分析研究了印度的 GDM 筛查和诊断。印度妊娠期糖尿病研究组制定了妊娠期糖尿病 (GDM) 指南。还研究了非空腹血糖测试在诊断 GDM 中的敏感性。研究了印度北部农村地区的血糖水平分布，以及妊娠期高血糖女性的后代可能出现的先天性畸形。最后，一项研究检查了妊娠早期筛查 GDM 的证据，另一项研究回顾了 2019 年关于妊娠早期筛查显性糖尿病的弗兰德共识。以下研究讨论了与孕妇妊娠期糖尿病 (GDM) 相关的各个方面。研究表明，肥胖是印度围产期护理面临的重大挑战，一项研究发现，简单的筛查程序可以准确诊断 GDM。另一项研究强调了在妊娠期筛查 GDM 时考虑昼夜节律的重要性。还研究了血糖测试对不同葡萄糖负荷的反应，研究结果表明需要通用标准来标准化 GDM 诊断。此外，研究人员调查了血液中静脉和毛细血管葡萄糖测量的可比性。在印度城市和农村地区进行了患病率研究，采用了国际妊娠期糖尿病研究组协会 (IADPSG) 和世界卫生组织 (WHO 1999) 的 GDM 诊断标准。研究结果表明，GDM 患病率因地区而异，一些研究表明，某些母亲特征与较高的患病风险有关。此外，还回顾了关于 GDM 对妊娠结局影响的研究，强调了早期诊断和有效管理以预防并发症的重要性。对当前证据的全面回顾还涵盖了筛查方法、诊断标准、以及妊娠期糖尿病的治疗方法。总体而言，这些研究为孕妇妊娠期糖尿病的复杂性提供了宝贵的见解，强调需要标准化的诊断标准、有效的筛查程序和及时的干预措施，以确保最佳结果。东亚和东南亚妊娠期糖尿病的患病率：系统评价和荟萃分析，CL、Pham NM、Binns CW、Duong D Van、Lee AH（2018）强调了该地区对这种疾病日益增长的关注。随后，Muche AA、Olayemi OO、Gete YK（2019）在 Archiv Pub Health 上发表的一项研究根据更新的国际诊断标准研究了非洲妊娠期糖尿病的患病率和决定因素。国际糖尿病联合会的《IDF 糖尿病图谱》第 8 版（2017）全面概述了全球糖尿病状况。印度的研究，如 Kalra P、Kachhwaha C、Singh H 对拉贾斯坦邦西部妊娠期糖尿病患病率和结果的研究（2013 年）以及 Arora GP、Thaman RG、Prasad RB、Almgren P、Brøns C、Groop LC 等人对印度北部旁遮普邦风险因素和患病率的分析（2015 年），为了解该地区的情况提供了宝贵的见解。其他值得注意的研究包括 Ambrish M、Beena B、Sanjay K 对印度妊娠期糖尿病的探索：科学与社会（2015 年）、Rajput R、Yadav Y、Nanda S、Rajput M 对哈里亚纳邦一家三级医院的患病率和风险因素的研究（2013 年），以及 Seshiah V 对印度妊娠期糖尿病的回顾（2004 年）。 Coustan DR、Lowe LP、Metzger BE、Dyer AR (2010) 的 HAPO 研究为制定新的 GDM 诊断标准做出了重大贡献。Reddi Rani P、Begum J 关于妊娠期糖尿病筛查和诊断的文章全面概述了该领域的当前知识状态。Koning SH、van Zanden JJ、Hoogenberg K、Lutgers HL、Klomp AW、Korteweg FJ 等人对 GDM 新诊断标准的研究揭示了这些标准对诊断率和妊娠结局的影响。Venkatesh SRKD (2018) 制定的病毒性肝炎诊断和管理国家指南为医疗保健提供者管理妊娠期糖尿病患者提供了一个框架。 Vanlalhruaii RS、Prasad L、Singh N、Singh T 对曼尼普尔妇女血压与妊娠期糖尿病相关性的研究（2013 年）以及 Gopalakrishnan V、Singh R、Pradeep Y、Kapoor D、Rani AK、Pradhan S 等人使用 IADPSG 标准对患病率的评估（2015 年）等患病率研究为了解区域背景提供了宝贵的见解。印度妊娠期糖尿病研究小组的妊娠期糖尿病诊断和管理指南（2021 年）为医疗保健提供者管理患有这种疾病的患者提供了全面的框架。许多研究调查了南亚人群中妊娠期糖尿病的发展和诊断。研究人员已经开发出评估该主题横断面研究质量的工具，包括一个名为 AXIS (2016) 的批判性评估工具。一些研究探讨了印度孕妇中 GDM 的患病率和预测因素，发现尽管传统风险因素有所增加，但患病率仍然保持稳定。其他研究调查了各种 GDM 诊断标准的诊断准确性，包括国际糖尿病和妊娠研究组协会 (IADPSG) 标准和国家健康和护理卓越研究所 (NICE) 指南。这些研究还检查了与 GDM 相关的胎儿母亲结果，包括产前胰岛素治疗的必要性。此外，研究人员还探讨了维生素 D 补充剂对母亲结果的作用，并比较了不同的诊断工具，例如空腹血糖水平和糖化血红蛋白 (HbA1c) 测试。总体而言，这些研究有助于更好地了解南亚人群，特别是印度女性的 GDM，并强调了准确诊断和管理这种疾病的重要性。期待明天的会议讨论我们的策略。明天和大家开会讨论我们的策略。明天的会议我们将见到大家并详细讨论我们的策略。给出文章文本这里各种研究已经研究了用于估计孕妇血糖水平的不同方法的准确性和可靠性。印度妊娠期糖尿病研究组 (DIPSIG) 开发的一步式 DIPSI 测试作为妊娠期糖尿病 (GDM) 的筛查工具而广受欢迎。研究人员将使用血糖仪进行的毛细血管血糖估计结果与使用一步式 DIPSI 测试进行的静脉血浆葡萄糖估计结果进行了比较。一些研究表明这些方法在准确性方面具有可比性，而其他研究表明每种方法的局限性和潜在偏差。还在印度各地人群中研究了 GDM 的发病率和风险因素。一项系统性回顾和荟萃分析发现，使用不同的方法筛查和诊断 GDM 会影响产妇和胎儿的结果。其他研究调查了印度城市地区医院孕妇中 GDM 的患病率、风险因素和发病率。此外，关于非空腹血糖测试在诊断 GDM 方面的有效性仍存在争议。一些研究人员认为这些测试可能不够灵敏，无法准确诊断 GDM，而另一些人则认为它们可以成为一种有用的筛查工具。总体而言，这些研究强调了印度 GDM 诊断和管理方面需要更多的研究和标准化。本文讨论了妊娠期对葡萄糖耐量试验 (GCT) 的反应及其对妊娠期糖尿病 (GDM) 筛查的意义。GCT 用于诊断 GDM，全球有 2-10% 的妊娠患有该病。本文强调了标准化标准对诊断 GDM 的重要性，因为不同的测试和临界值可能导致不同的诊断。本文还回顾了使用不同诊断标准对印度各地区 GDM 患病率的研究。研究表明，GDM 的患病率因地区、城市与农村环境以及所用的诊断标准而异。一些主要发现包括：* 城市地区的 GDM 患病率高于农村地区。* 印度通常使用 WHO 1999 标准来诊断 GDM。* 一些研究也使用了 IADPSG 标准。* GDM 的患病率为 3% 至 13.9%，具体取决于地区和诊断标准。总体而言，本文强调了标准化诊断标准和检测方案的必要性，以确保准确诊断和管理 GDM。研究调查了不同地区和人群（包括城市和农村地区）中孕妇糖尿病酮症酸中毒 (DKIP) 的患病率。研究共涉及 32 家医院和社区机构，共有 4,113 名参与者。研究发现，DKIP 的年龄范围为妊娠 24 至 32 周，28 周的女性患病率最高。总体患病率估计约为 10-20%。城市和农村的结果各不相同，但总体而言，城市地区的患病率高于农村地区。研究还强调了不同地区在人口统计和社会经济因素方面的差异。例如，一些地区 21-30 岁女性的比例较高，而其他地区的女性年龄范围则较大（18-45 岁）。就具体发现而言，某些人群的患病率最高，例如患有妊娠糖尿病或已有疾病的人群。这些研究还强调了及时诊断和治疗 DKIP 对预防母亲和胎儿并发症的重要性。以下研究于 2008 年至 2019 年在印度进行，重点关注妊娠期间的妊娠期糖尿病 (GDM)。这些研究以农村和城市地区的医院和卫生中心为基础。 * 在泰米尔纳德邦，三项研究发现约 8-13% 的女性患有 GDM。 * 在旁遮普邦，一项研究发现城市地区约有 9% 的女性患有 GDM，而另一项研究发现农村地区的患病率更高 (34.9%)。 * 浦那的一项社区研究发现，妊娠周龄少于 24 周的农村女性的患病率为 9.5%。 * 在北方邦，一项研究发现城市地区 41.9% 的女性患有 GDM。 * 在古吉拉特邦进行的其他研究，泰米尔纳德邦、罗塔克、蒂鲁吉拉利、因帕尔、海得拉巴、查谟、焦特布尔、加尔各答和哈里亚纳邦报告的患病率从 1.7% 到 41.9% 不等。这些研究强调了在怀孕期间监测 GDM 的重要性，特别是在医疗保健机会有限的农村地区。**印度妊娠期糖尿病研究** 1994 年至 2020 年间，共进行了 25 项研究，以调查印度不同地区的妊娠期糖尿病。**主要发现：** * 不同研究中，妊娠期糖尿病的患病率从 3.2% 到 18.9% 不等。* 患有妊娠期糖尿病的女性平均年龄从 23.4 岁到 31.2 岁不等。* 大多数研究都是以医院为基础的，也报告了一些以社区为基础和半城市/农村的研究。* 在大多数研究中，孕周通常在 24 至 28 周之间。 **值得注意的研究：** * 在钦奈（2005-2007 年）进行的一项研究发现，城市女性的妊娠期糖尿病患病率很高（17.8%）。 * 在迈索尔（1997-1998 年）进行的一项研究报告称，城市女性的患病率较低（6.65%）。 * 在西姆拉（2014-2015 年）进行的一项研究发现，城市女性的患病率相对较高（6%）。**趋势：** * 妊娠期糖尿病的患病率似乎随着时间的推移而增加，一些研究报告的患病率高于之前进行的研究。请注意，我试图保留原文中的基本信息，同时以更简洁明了的方式呈现。如果您需要进一步说明，请告诉我！**印度妊娠期糖尿病的患病率** 印度妊娠期糖尿病 (GD) 的患病率因研究和地区而异。共确定了 100 项研究，包括城市和农村地区。 **城市研究** 大多数研究是在城市地区进行的，某些城市的 GD 患病率较高。例如：* 新德里的一项研究发现，16.06% 的女性患有 GD。* 孟买的一项研究发现，7.5% 的女性患有 GD。* 德里的一项研究发现，37.3% 的女性患有 GD。**农村研究** 相比之下，农村地区的 GD 患病率较低。例如：* 马哈拉施特拉邦农村的一项研究发现，4.8% 的女性患有 GD。* 西孟加拉邦的一项研究发现，11% 的女性患有 GD。* 哈里亚纳邦的一项研究发现，13.6% 的女性患有 GD。**使用不同标准的研究** 一些研究使用不同的标准来诊断 GD，这可能影响报告的患病率。例如：* 一项使用 IADPSGN 标准的研究发现，与使用 DIPSIN 标准的研究（7.5%）相比，GD 的患病率更高（30.6%）。**局限性和未来研究方向** 这些研究强调需要对印度不同地区（包括农村地区）的 GD 患病率进行更多研究。此外，还需要制定更准确的 GD 诊断标准，以提高报告的患病率的准确性。注意：我在保留其原意和结构的同时对文本进行了改写。我还删除了一些细节，以使其简洁易读。如果您希望我添加任何具体信息或澄清某些观点，请告诉我！这项研究分析了印度各医院的研究数据，重点关注 2014 年 1 月至 2015 年 6 月期间出生的早产儿。结果显示：* 在泰米尔纳德邦金奈，母亲的平均年龄约为 26 岁，孕龄范围为 24-28 周。* 在金奈的 Vellore，研究的城市人口平均年龄为 25.2 岁，孕龄范围为 28-42 周。* 在马尼帕尔（南印度）、坎普尔（北方邦）、本地治里、海得拉巴和金奈进行的其他研究显示了不同的结果，但总体而言，早产儿的平均出生年龄约为 20-30 岁。研究还报告了不同地区 IADPSGN（宫内新生儿诊断和严重程度预测的氨基酸评分）值的差异，评分越高表示早产越严重。研究还报告了患有 DIPSIN（早产新生儿多巴胺输注综合征）的母亲比例，范围从 5.2% 到 17.02%。这些研究的持续时间不一，包括 15 年，参与者人数也各不相同，但总体上为印度城市地区早产婴儿的健康和结局提供了宝贵的见解。