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在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。
体重调整后的腰部指数与2型糖尿病的几率之间的关联在美国成年人：一项横断面研究
结果：在完全调整的连续模型中，每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍（2.14 [1.98,2.31]，p <0.0001）。在完全调整的分类模型中，当使用第一次世界大战（T1）作为参考组时，第二个三分线（T2）和第三次三重（T3）与0.88倍（1.88 [1.88 [1.64,2.17]，p <0.0001），p <0.0001）和2.63倍（3.63倍[3.63 [3.63 [3.11，4.23]中， T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关，并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中，除了与总体结果保持一致外，我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。
1型糖尿病的血糖监测装置
血糖监测构成了1型糖尿病（T1D）临床管理中的关键元素，这是一种全球升级的代谢障碍。连续的葡萄糖监测（CGM）设备在优化血糖控制，缓解不良健康结果并增强了T1D侵害的个体的整体生活质量方面表现出了有效性。该领域的最新进展涵盖了电化学传感器的重新发现，从而增强了血糖监测的有效性。这一进步使患者能够对自己的健康进行更大的控制，从而减轻与病情相关的负担，并为医疗保健系统的整体减轻做出贡献。引入新型医疗设备，无论是源自现有原型还是作为创新创造的来源，都必须遵守食品药品监督管理局（FDA）规定的严格批准过程。通过其相关风险进行分层的各种设备分类，决定了不同的批准途径，每种途径以不同的时间表为特征。这篇评论强调了主要基于电化学传感器的血糖监测设备的最新进展，并阐明了他们在FDA批准方面的监管旅程。创新的非侵入性血糖监测设备的出现具有保持严格的血糖控制的希望，从而防止了与T1D相关的合并症，并延长了受影响个体的预期寿命。
针对终末期癌症的分子匹配标外疗法的成本效益 - MetAction p
摘要背景：精准癌症药物 (PCM) 通常用于昂贵且通常疗效一般的超说明书治疗，使用与终末期癌症肿瘤基因组相匹配的药物，这给医疗资源带来了挑战。我们将 MetAction PCM 研究的健康影响、成本和成本效益与两项外部随机对照试验中接受最佳支持治疗 (BSC) 的对照人群的相应数据进行了比较。方法：我们设计了三个分区生存模型来评估医疗保健成本和质量调整生命年 (QALY) 作为主要结果。成本效益计算为 PCM 相对于 BSC 的增量成本效益比 (ICER)，年度支付意愿 (WTP) 阈值为 56,384 欧元（605,000 挪威克朗）。单向和概率敏感性分析解决了不确定性。结果：我们估计了 MetAction 患者的总医疗成本（与下一代测序 (NGS) 设备和人员工资、针对可操作肿瘤目标的患者的分子匹配药物以及对响应患者的随访有关）和健康结果，以及 BSC 病例的成本（与估计住院有关）和结果。增量 QALY 的 ICER 是 WTP 阈值的两倍或更多，并且对 NGS 程序的成本降低相对不敏感，而降低药物价格将对具有成本效益的 PCM 策略做出重大贡献。结论：模型表明，PCM 的高 ICER 是由 NGS 诊断和分子匹配药物的成本驱动的，该策略很可能具有成本效益，不受 WTP 限制的影响。将药物费用减少到标价的一半可能会导致 ICER 达到 WTP 阈值。这可以激励公私合作伙伴关系分担 PCM 中的药物成本，目前正在进行的欧洲举措就是一个例子。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
沃拉克纳比尔能源公园 - 规划
这张视觉图像中展示的河流系统以绿色和金色为主，以体现寒冷气候中常常感受到的温暖。绿色、红色和棕色的浓郁大地色调反映了该州的当地景观，而大量使用有节奏的图案则捕捉了平原和山区的独特景观。大地色的运用传达出一种力量和宁静的感觉，而整幅图像中对比鲜明的绿色则让我们想起了自然世界的繁茂，动物和人类曾经和谐相处——它提醒我们保护土地、水道和天空以及关爱我们当地环境的重要性。整个图像中散布着大胆的橙色——这是一种能量源泉，继续被视为赋予生命的源泉。橙色还描绘了许多维多利亚人喜欢看到的多姿多彩的日落。
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
引用Chen Z，Fu S，Lai S，Fu M和Du G（2024）循环脂联素和瘦素水平的关联与糖尿病外周神经的风险
糖尿病周围神经病（DPN）是一种流行的糖尿病并发症，影响了所有糖尿病患者一半的糖尿病并发症，主要是周围神经损伤，主要是在四肢中（1）。这种情况显着影响，通过慢性疼痛，感觉递减以及脚部并发症的风险增加，施加大量医疗保健成本和生活质量降低（2）。鉴于对其病理生理学的不完全理解和有效的管理策略的稀缺性，因此对可修改的DPN危险因素的识别对于调整预防性和治疗性干预措施至关重要，旨在遏制其发生率和严重性（3，4）。脂肪因子（包括脂联素和瘦素）在糖尿病并发症（如DPN）中的发展，由于它们参与代谢调节和炎症过程，糖尿病的关键因素及其sequelae的关键因素及其后sequelae，因此获得了识别（5）。脂联素以其抗炎和胰岛素敏化作用而闻名，可为诸如动脉粥样硬化和2型糖尿病（6，7）等疾病提供保护。相反，瘦素具有促炎性特征，通常在肥胖症和2型糖尿病中升高，会导致胰岛素抵抗和代谢功能障碍（6，7）。鉴于这些作用，脂联素和瘦素可能会影响DPN的发展。几项研究探索了2型糖尿病患者脂联素和DPN风险之间的联系，结果混合的结果：有些报告是反向关联（8，9），而另一些则没有明显的相关性（10）甚至阳性联系（11，12）。对瘦素和DPN的研究有限，也不一致（11、13、14）。先前的调查通常会遭受小样本量（8、10、11、13、14），缺乏对混杂因素的调整（8、10、13、14）或将各种糖尿病并发症聚集成单个结果变量（12）。因此，脂联素和瘦素水平与DPN风险之间的关系需要进一步研究。本研究旨在研究脂联素和瘦素的循环水平与糖尿病患者发展DPN的风险之间的关系。通过阐明这些关联，我们的研究可能有助于促进脂肪因子在糖尿病并发症中的作用的越来越多的证据，并为预防和管理DPN的策略提供了发展。
Withings是美国糖尿病协会和
关于Withings Health Solutions Withings Withings在2009年创建了第一个智能量表，从那以后一直是Connected Health的先驱者，此后有数百万用户在30多个国家 /地区。Health Solutions是其位于波士顿和巴黎的医疗保健专业人员的专门部门。Withings Health Solutions将并发症从运行数字健康计划中，用于预防慢性疾病，远程监测，临床研究等方面的护理团队。健康解决方案使医疗保健专业人员有信心做出更好的健康决策。它通过远程患者监控解决方案以及设计精美且易于使用的设备（包括血压监视器，连接尺度，高级睡眠系统，智能的时间温度计和混合智能手表）的投资组合提供了连续访问更一致的患者数据。我们帮助护理团队和患者获得更高质量的护理。有关更多信息，请访问：www.withingshealthsolutions.com [link]
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