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。
年轻时被诊断出患有2型糖尿病(T2D)的人正在增加,并且患心血管疾病的风险升高(CVD)(1)。先前的研究表明,诊断时糖尿病亚组除以年龄的差异表现出遗传危险因素的差异(2),并且患有早发T2D的糖尿病差异具有较高的T2D多基因风险评分(PRS)(3)。然而,与T2D诊断时与年龄相关的遗传异质性是否会影响过多的CVD风险仍然很大未知。与常见的土壤假设一致(4),我们假设在早发糖尿病患者中对CVD的遗传易感性增加。我们分析了来自两个前瞻性共同体的数据,以调查对较早的T2D诊断对事件CVD的遗传影响增加。此外,由于建议一种健康的生活方式来抵消CVD的遗传风险增加(5,6),因此我们探索了通过T2D诊断时的年龄通过健康的生活方式层次来修改对CVD的遗传影响。
三名晚期癌症患者正在接受免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗,无糖尿病 (DM) 病史,因多尿、多饮和体重减轻被送入急诊室,并被诊断为糖尿病酮症酸中毒,但无感染的临床证据。他们接受了液体和胰岛素输注治疗,然后改用基础-餐时胰岛素治疗方案,并在出院后继续治疗。糖尿病自身抗体检测呈阴性,他们被诊断为 ICI 诱发的糖尿病,其中两人使用了帕博利珠单抗,另一人使用了纳武单抗。本病例系列的目的是展示接受 PD-1 抑制剂治疗的患者中急性 DM1 的发展。基于这些病例和所审查的文献,我们力求确定临床特征并提出对接受 ICI 治疗的患者的识别、控制、早期治疗和随访的策略,以尽量减少自身免疫功能障碍的影响。关键词:1型糖尿病;糖尿病酮症酸中毒;免疫检查点抑制剂。
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。
1药学生物技术系,药学和药学学院,伊斯法罕医学科学大学,伊朗伊斯法罕,伊朗,伊斯法汉市2号生物医学工程系,工程和自然科学系,伊斯提尼大学,伊斯提尼大学,伊斯提尼大学,伊斯提尼布尔,伊斯坦布尔,türkiye加拿大的滑铁卢,牙科材料研究中心,牙科研究所,牙科研究所,牙科研究所4,伊斯法罕医学科学大学牙科研究所,牙科研究所,伊斯法汉大学,伊斯法汉大学,伊斯法汉大学,贝尔弗癌症科学学院,伊斯法汉大学5号5号,伊斯法汉大学伊斯法汉大学,贝尔特癌症科学上心5号5,达纳·法尔伯癌症科学中心5伊斯法罕医学科学大学药学科学,伊朗伊斯法罕,8号医学实验室科学系,盟军医学科学学院,可爱的专业大学,Phagwara,Punjab,印度旁遮普邦,9 9,可爱的大学研究与发展部,可爱的专业大学,印度Phagwara Punjab,印度Phagwara Punjab,10 da nang,越南
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>
1个糖尿病的流行病学研究小组,来自主要关注(DAP-CAT)小组,巴塞罗那的支持单位,大学研究所的基金会西班牙,加泰罗尼亚中部2领土管理,加泰罗尼亚卫生研究院,西班牙度假胜地,支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina(Idiapjgol),St. Buth Bages,西班牙,西班牙,西班牙,卫生主题,西班牙,西班牙,7洛杉矶研究所圣保罗,西班牙巴塞罗那,1个糖尿病的流行病学研究小组,来自主要关注(DAP-CAT)小组,巴塞罗那的支持单位,大学研究所的基金会西班牙,加泰罗尼亚中部2领土管理,加泰罗尼亚卫生研究院,西班牙度假胜地,支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina(Idiapjgol),St. Buth Bages,西班牙,西班牙,西班牙,卫生主题,西班牙,西班牙,7洛杉矶研究所圣保罗,西班牙巴塞罗那,
葡萄糖耐受性受损(IGT)是血糖水平高于正常范围但低于糖尿病诊断阈值的疾病。用作术语“糖尿病前期”,“非糖尿病高血糖”和“中间高血糖”。IGT的重要性是三个方面:首先,这表明将来患有2型糖尿病的风险更高;其次,IGT表明已经增加了心血管疾病的风险(CVD);第三,其检测为可以预防2型糖尿病的干预措施打开了大门。从IGT到2型糖尿病的进展与葡萄糖水平(通过高血糖的程度衡量)以及年龄和体重等危险因素有关。
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险