良好血糖护理的基石是医疗保健专业人员与患者之间的支持和教育关系的质量。一个不了解为什么以及何时进行血糖测试的患者,要么测试过于频繁,要么在需要时无法进行测试。鼓励以患者为中心的方法,以解释在机会出现时在不同情况下进行测试的基本原理。nice建议至少每年给他们的血糖自我监测的患者进行结构化评估,其中包括对患者的自我监测技能的评估,测试的频率和质量,了解如何解释血糖结果以及采取什么行动,采取什么行动,对患者使用的质量的影响,对患者的质量的影响以及自我监护的效果继续受益于患者。Cochrane审查表明,SBGM在最多六个月的2型2型糖尿病患者中,SBGM在未处理的2型糖尿病患者中降低了大约3mmol/mol。此后,减少在统计学上没有显着意义。https://www.prescqipp.info/media/1129/b46-bgts-211.pdf 1https://www.prescqipp.info/media/1129/b46-bgts-211.pdf 1
陈述:注册营养学营养师(RDN)修订了2017年的实践范围,并不能保证RDN能够执行扩展的实践技能,但是它可以指导RDN,以评估RDN是否可以安全并有效地提供扩展的实践和提高个人实践和提高个人实践。案例的解释:在医院基于医院的诊所工作的经验丰富的注册营养学营养学家(RDN)约3年工作了,其社区没有糖尿病教育计划,一直为糖尿病患者提供医疗营养疗法(MNT)(MNT)(MNT)(1型,1型和2型)。通过人工和远程医疗提供咨询。诊所的护士(RN)认证的糖尿病护理和教育专家(CDCE),他提供有关自血葡萄糖监测(SBGM),胰岛素注射技术和糖尿病设备的教育和药物管理(例如,连续的葡萄糖显示器[CGMS],胰岛素泵,胰岛素泵)有效地有效地,胰岛素泵有2倍的含量。诊所经理已要求RDN处理此组件。RDN很感兴趣,如果在SBGM,CGM,胰岛素泵和其他类型的糖尿病设备上提供教育和培训,则需要审查。
摘要:轻度认知障碍(MCI)是阿尔茨海默病(AD)的前兆,MCI的检测具有重要的临床意义。分析患者的结构脑网络对于识别MCI至关重要。然而,目前对结构脑网络的研究完全依赖于特定的工具箱,耗时且主观,很少有工具可以从脑扩散张量图像中获取结构脑网络。在本文中,提出了一种基于对抗学习的结构脑网络生成模型(SBGM),直接从脑扩散张量图像中学习结构连接。通过分析不同受试者结构脑网络的差异,我们发现从老年正常对照(NC)到早期轻度认知障碍(EMCI)再到晚期轻度认知障碍(LMCI),受试者的结构脑网络呈现出一致的趋势:随着病情的恶化,结构连接朝着逐渐变弱的方向发展。此外,我们提出的模型对 EMCI、LMCI 和 NC 受试者进行了三分类,在阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库上实现了 83.33% 的分类准确率。