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2型糖尿病患者糖尿病的糖尿病微血管并发症发生率的非酒精性脂肪肝疾病：一种前瞻性队列研究
结果：发现NAFLD与糖尿病神经病和肾病的发生率有关（优势比：1.338（95％的置置间隔：1.091-1.640）和1.333（分别为1.007-1.764））。碱性磷酸酶酶与糖尿病神经病和肾病的较高风险有关（（风险估计：1.002（95％CI：1.001-1.003）和1.002（分别为1.001-1.004）））。此外，γ-谷氨酰胺转移酶与糖尿病性肾病的风险更高（1.006（1.002-1.009）。天冬氨酸氨基转移酶和丙氨酸氨基转移酶与糖尿病性视网膜病的风险成反比（0.989（0.979-0.998）和0.990（0.983-0.996））。此外，ARPI_T（1），ARPI_T（2）和ARPI_T（3）被证明与NAFLD相关（1.440（1.061-1.954），1.589（1.163-2.171）和2.673
2/2024 |糖尿病相关截肢
统计（DRG统计），该统计是由德国联邦统计办公室收集的，用于医院服务的成本帐户[15]。DRG统计数据包含有关患者的年龄，性别和居住地的形成，以及有关GER的所有大约1900万个医院病例的疾病和手术的信息。由于DRG统计数据不包含有关收入和教育的信息，因此德国社会经济剥夺指数（GISD版本2022 V 0。2）[16]用于社会经济差异。该指数包括所有地区（称为克雷斯）的教育，就业和收入状况的信息，并将其分为奎因瓷砖，范围从低到高社会经济剥夺[17]。五分位数1反映了社会经济贫困较低的地区，五分位数2至4中等贫困的地区和五分位数5个地区的社会经济贫困较高的地区。GISD通过患者的居住区与医院统计数据相关。
四臂PCR分析血管紧张素AGT T174M（rs4762）糖尿病患者的遗传多态性：一项综合研究
背景和目的：高血压（HTN）是一种多因素的慢性疾病，造成了重要的全球健康负担，并且与死亡率提高有关。它经常与其他疾病共存，例如心血管，肝脏和肾脏疾病，并且与糖尿病有很强的联系。胰岛素抵抗和内皮功能障碍通常发生在HTN和2型糖尿病（T2DM）的个体中。 遗传因素以及环境和病理因素在HTN的发展中起作用。 最近的研究揭示了HTN上各种基因中单核苷酸多态性（SNP）的影响。 在这项研究中，我们旨在研究血管紧张素原（AGT）T174M（RS4762）的遗传多态性，及其与HTN在糖尿病患者中的关联。胰岛素抵抗和内皮功能障碍通常发生在HTN和2型糖尿病（T2DM）的个体中。遗传因素以及环境和病理因素在HTN的发展中起作用。最近的研究揭示了HTN上各种基因中单核苷酸多态性（SNP）的影响。在这项研究中，我们旨在研究血管紧张素原（AGT）T174M（RS4762）的遗传多态性，及其与HTN在糖尿病患者中的关联。
混合闭环系统用于管理1型糖尿病的血糖水平
2.5混合闭合环（HCL）系统使用数学算法自动输送胰岛素，以响应连续监测的间质流体葡萄糖水平。他们使用连续的葡萄糖监测器（CGM）设备和对照算法的实时葡萄糖监测的组合来通过CSII指导胰岛素传递。可以使用不同的HCL系统，有些是通过将不同公司的可互操作组件组合来构建的。由于NHS可用的组件大量组合，因此该评估将HCL系统视为一类技术，而不是单个组件或系统。尼斯在范围内收到的专家建议表明，实际上，如果按预期使用，则预期的系统会预期的结果差异很小。组件或系统的选择基于一个人的喜好以及系统是否具有适当的使用许可。HCL系统是否已许可用于怀孕或儿童或年轻人可能有所不同。由不同制造商组成的组件组成的任何未来系统都必须显示互操作性，并且就患者福利而言等同于当前系统。
糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
肠道微生物群和宿主免疫系统之间的串扰及其对创伤性损伤的反应
数百万微生物构成了人类肠道中发现的复杂微生物生态系统。免疫系统与肠道微生物群的相互作用对于防止炎症和维持肠内稳态至关重要。可以通过肠道微生物群代谢免疫细胞和肠道上皮之间的众多代谢产物。创伤性损伤在初次犯罪后的几分钟内引起了出色而多方面的免疫反应，其中含有同时的促和抗炎性反应。改善患者结局的创新疗法的发展取决于肠道菌群和对创伤的免疫学反应。肠道微生物或肠道营养不良的构成改变也会导致免疫学反应失调，从而导致炎症。主要的人类疾病可能由于慢性营养不良以及细菌的易位和
k-nearest-neymen-nighbor学习基于糖果 - 糖 -
如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。 通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。有效的疾病风险预测模型。在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。
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。
澳大利亚糖尿病循证临床指南
证据概况：总体效果估计和研究参考文献。总结：基本证据的概述和简要回顾。证据的确定性：高：我们非常确定真实效果接近估计效果。中等：我们对估计效果有一定把握。真实效果可能接近这个效果，但有可能存在显著差异。低：我们对估计效果的信心有限。真实效果可能与估计效果存在显著差异。非常低：我们对估计效果的信心非常小。真实效果可能与估计效果存在显著差异。决策证据：有益和有害影响、证据质量和对人们偏好的考虑的简要描述。理由：描述上述要素如何相互加权并得出当前建议的方向和强度。实用信息：有关治疗的实用信息和任何特殊考虑的信息。改编：如果该建议改编自另一份指南，请在此处描述任何更改。讨论：如果您以用户身份登录，您可以在此处对具体建议发表评论。参考文献：建议的参考文献列表。