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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。
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。
NLRP3 炎症小体在糖尿病和 COVID-19 中的作用......
2019冠状病毒病（COVID-19）是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）引起的全球大流行。在严重的COVID-19病例中观察到“细胞因子风暴”，即血流中促炎性细胞因子水平升高。通常，炎性囊泡中含有吡啶结构域3的核苷酸结合寡聚结构域样受体（NLRP3）的激活会诱导细胞因子产生，作为对病毒感染的炎症反应。最近的研究发现糖尿病患者的坏死感染严重程度增加，来自多个国家的数据显示，患有糖尿病等慢性代谢疾病的人的坏死发病率和死亡率更高。此外，COVID-19还可能使感染者易患高血糖。因此，在本综述中，我们探讨了糖尿病炎症囊泡中的NLRP3与COVID-19的潜在关系。相比之下，我们回顾了SARS-CoV-2感染激活炎症囊泡中NLRP3的细胞/分子机制。最后，我们提出了几种有前景的针对炎症囊泡中NLRP3的抑制剂，旨在为临床管理糖尿病合并非冠状肺炎患者的NLRP3靶向药物提供依据。
tirzepatide用于治疗2型糖尿病
3.1 2型糖尿病是由组织敏感性降低（称为胰岛素抵抗）和内源性胰岛素产生的丧失引起的慢性代谢病。这导致血糖水平升高（高血糖）。2型糖尿病是严重的，有时是渐进的状况，可能会极大地影响人们的健康和福祉。如果无法有效管理，它可能导致毁灭性的，改变生活的并发症。估计有90％的2型糖尿病成年人在诊断中生活超重或肥胖。这与管理血糖水平的困难以及并发症的风险增加有关。临床专家解释说，有8种不同类别的葡萄糖降低治疗方法（除了生活方式干预外；请参见第3.2节）。，但是尽管如此，三分之二的人
引用Zeng Y，Yin L，Yin X和Zhao D（2023）甘油三酸酯 - 葡萄糖指数水平与妊娠糖尿病的关联
妊娠糖尿病（GDM）是指在怀孕期间的第一次葡萄糖不耐症的不同程度，无论预先存在糖尿病（1）。在过去几年中，GDM的发病率逐渐增加，范围从9.3％到25.5％（2）。GDM通常与先兆子痫，大疾病，围产期异常和死亡率有关，同时与母亲和后代的代谢综合征和高血糖的发作密切相关（3）。这种情况显着影响孕妇和胎儿的福祉，并为未来的疾病带来隐藏的风险（4，5）。GDM的临床诊断通常发生在24-28周的妊娠期，使用75G口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）（6）。然而，经验证据表明，在此阶段诊断出GDM时，尽管症状管理可能有可能受益，但母亲和胎儿都可能已经在不同程度上受到不利影响（5，7）。因此，早期认识到GDM风险的怀孕对于预防妊娠和代谢性疾病的代际传播的负面结果至关重要。孕妇的胰岛素抵抗（IR）的早期检测已被证明有助于预测临床诊断之前的GDM发作（8，9）。TYG指数是根据禁食等离子体葡萄糖（FPG）和血清甘油三酸酯（TG）计算得出的，被认为是IR（10，11）的直接，经济，可复制和可靠的替代物。例如，sánchez-garcı́a等。Song等人的元分析。许多研究调查了TYG指数和GDM之间的关系，表明其作为早期GDM风险指标的潜力（12，13），但种族之间可能存在差异。（14）发现有或没有妊娠糖尿病的拉丁美洲孕妇TYG指数值没有显着差异。（15）表明，较高的TYG指数可以预测亚洲妇女的GDM，但在非亚洲妇女中不能预测。因此，使用来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据，我们对美国的一群孕妇进行了横断面调查，以评估TYG指数与GDM之间的联系。
代谢综合征，糖尿病和胰岛素相关疾病的综合多词研究：机制，生物标志物和治疗靶标
传统的还原主义方法已成功地用于获得有关单基因疾病和疾病的知识。然而，这种策略不足以探测和理解诸如糖尿病，代谢综合征（MS）和胰岛素相关疾病之类的复杂疾病，其中多种基因和系统受到干扰。理解这种复杂的相互关系和串扰需要整体或系统级集成，这可以通过单词/综合多摩学方法来实现。本研究主题探讨了单词和综合多摩s分析如何改变我们对代谢综合征，糖尿病和胰岛素相关疾病的机制，生物标志物和治疗靶标的复杂网络的理解。与还原主义的方法不同，单词/多摩斯技术为复杂疾病提供了整体观点，强调了它们有可能促进个性化医学的潜力，并具有针对性的疗法，并在针对这些疾病的情况下为这些疾病提供了新的希望。
社论：糖尿病在缺血性卒中的病理生理学和预后的作用
糖尿病是一种以高血糖为特征的碳水化合物代谢异常的疾病。它与胰岛素分泌中的相对或绝对损伤有关，以及对胰岛素作用的不同程度的外围耐药性。糖尿病估计会影响全球5.37亿成年人，在20至79岁的成年人中，全球患病率为10.5％（1）。糖尿病是我们时代最严重，最常见的慢性疾病之一，导致威胁生命的并发症。在这些并发症中，中风是最公认和最常见的。中风是一种疾病，患病率很高，残疾，高死亡率和高复发率。成人男女中风的终生风险约为25％（2）。全球，中风是死亡率的第二大最常见原因，也是第二大最常见的残疾原因（3）。糖尿病会影响33％的缺血性中风患者，其中26％的出血性中风患者（4）。对102项前瞻性研究的新兴风险因素协作荟萃分析，其中850万人的随访表明糖尿病增加了缺血性中风2.27倍（5）。糖尿病不仅会影响中风的发作，而且还与中风结果的预后有关。糖尿病是中风复发的风险加倍，并增加了缺血性中风后死亡或残疾的风险（6）。中风后的糖尿病患者在有利的结果中具有25％的诱因，例如能够在日常生活的活动中独立发挥作用（7）。此外，据报道，糖尿病与2.56倍（8）后，中风后患上认知障碍和痴呆症的风险增加有关。糖尿病本身增加了活性氧的产生，促进了浮游剂过程。这些是加速关节炎和血栓形成风险增加的考虑的机制，最终导致缺血性中风的发作（7，9）。因此，在这个特刊中，“糖尿病在内分泌学领域的病理生理学和缺血性中风预后的作用”，我们专注于病因，病理学，治疗，中风的预后的作用。
SHORT 综合征引起的非典型糖尿病：一例病例报告
身材矮小、关节过伸、低眼压、Rieger 异常和牙齿萌出延迟 (SHORT) 综合征是一种罕见的原发性常染色体显性遗传病，主要由磷酸肌醇 3-激酶调节亚基 1 (PIK3R1) 基因的致病性功能丧失变异引起。我们报告了一例患有 SHORT 综合征的中国成年女性患者的病例，该患者携带 PIK3R1 基因变异 (c.1945C > T)，在 9 年内出现糖代谢异常和严重的餐后胰岛素抵抗。虽然目前尚无针对 SHORT 综合征患者胰岛素抵抗的既定治疗指南，但我们实施了综合治疗计划，包括生活方式干预、二甲双胍和伏格列波糖控制血糖。经过 6 个月的持续观察，患者的血糖水平和胰岛素抵抗显着改善。该案例研究为未来的治疗策略提供了有用的见解。