通过促进良好的知识,态度和实践来改善2型糖尿病(T2DM)患者的初级保健(T2DM)对于防止其相关并发症至关重要。本研究旨在评估T2DM患者中知识,态度和实践和相关因素的水平。这是一项基于医院的横断面多中心研究,其中包括来自坦桑尼亚8家医疗机构的979名患者。使用标准化的半结构化访谈者管理问卷来提取所需的数据。因子分析用于确定知识,态度和实践的水平。在二元逻辑回归分析下进行的多变量分析用于确定知识,态度和实践的预测指标。p <0.05被认为是特有的。足够的知识,积极的态度和适当的实践水平分别为62.1%,54%和30.9%。被自雇(AOR = 1.74,95%CI = 0.28–0.91,p = 0.040)预测了足够的知识。成为男性(AOR = 1.46,95%CI = 1.06– 2.01,P = 0.021和来访的区域医院(AOR = 2.17,95%CI = 1.33-2.51,P = 0.013)是积极态度的预测指标。居住在农村地区,没有足够的糖尿病知识,与适当实践相关的可能性较小。这项研究表明,在T2DM患者中,针对糖尿病,危险因素和相关并发症的一般问题的患者的适当实践水平明显较低。因此,应重点放在改善可以帮助预防相关并发症的良好实践上。
摘要评估糖尿病性酮症酸中毒(DKA)的意识和知识的摘要介绍,这是患有1型糖尿病(T1D)患者的常见且可能危及生命的并发症。研究设计和方法开发了一项调查,以评估个人有关DKA的当前知识,管理和未满足的需求。这项研究是在六个瑞士和三个德国内分泌门诊诊所进行的,专门治疗糖尿病。结果总共333名参与者完成了问卷(女性为45.7%,平均年龄为47岁,平均持续时间为22岁)。令人惊讶的是,32%的人不熟悉“糖尿病性酮症酸中毒”一词。参与者对自己对DKA的了解显着低于其医生(p <0.0001)。46%的参与者无法命名DKA的症状,而45%的参与者没有意识到其潜在原因。64%的参与者根本没有测试酮。绝大多数(67%)的个体表示需要有关DKA的更多信息。在专业中心接受治疗的患者中得出的结论,发现DKA的知识不足,对症状和原因缺乏了解。医疗保健专业人员倾向于高估个人的知识。未来的努力应着重于解决这些知识差距,并将保护因素纳入T1D的治疗。
尽管2019年冠状病毒疾病(Covid-19)是由严重的急性呼吸综合症冠状病毒2(SARS-COV-2)引起的,总体上被归类为呼吸道疾病,但有明确的证据表明,它应视为多层疾病(Rabaan et al。,2023),具有长期的Suequelae(Rabaan等,2023)。神经系统症状,例如Ageusia,Anosmia,头痛和其他严重的并发症,例如del妄或中风,在急性阶段也经常经历(Kleineberg等,2021)。尽管在SARS-COV-2感染的急性阶段表现出一些神经系统症状,例如头痛(Fernández-De-Las-Peñas等,2021年)或Anosmia或Anosmia(Trott等人,2022年)也可能存在于后期的症状,例如脑部,例如脑部,例如,脑部fremerry,例如,脑海中的脑海中造成了预期,例如,脑海中的预期,脑海中的脑海中丧失,例如Al。,2022)。
抗铂/难治性卵巢癌患者的抽象背景治疗方案是有限的,只有略有效率。新颖,更有效的疗法的发展解决了至关重要的未满足医疗需求。olvimulogene纳米赛(OLVI-VEC)具有强大的免疫调节作用对肿瘤微环境的影响,可能会对铂和临床上逆转铂抗性或对铂耐药性/难治性卵巢癌的抗性性逆转性或逆转性抗性。主要目标主要目标是评估腹膜内OLVI-VEC的功效,然后是基于铂的化学疗法和贝伐单抗对抗铂/难治性卵巢癌的患者的功效。研究假设这项III阶段研究研究了OLVI-VEC肿瘤免疫疗法,然后研究基于铂的化学疗法和贝伐单抗作为一种免疫化学疗法,评估了这种顺序组合疗法将延长与基于5tarmigabiz的化学疗法的其他临床益处的假说,即延长了无进展的无进展生存率(PFS)。试验设计这是一个多中心,前瞻性,随机和主动控制的III期试验。患者将被随机分为2:1,然后将OLVI-VEC治疗的实验臂进行,然后进行铂二杆化疗和贝伐单抗或用铂 - Doublet化学疗法和贝伐单抗治疗的对照组。主要的纳入/排除标准符合条件的患者必须具有复发性,抗铂/难治性,不可切除的高度高级浆液性,子宫内膜类药物或透明细胞卵巢,卵巢卵巢,输卵管或原发性腹膜癌。患者必须具有≥3行的先前化疗。
糖尿病困扰在糖尿病患者中非常普遍。例如,一些横断面研究发现,糖尿病困扰的患病率在23.7%至68.5%之间(Zhou等,2017; Azadbakht等,2020; Niroomand等,2021; 2021; Presley等,2021)。此外,对居住在发展中国家的南亚成年人的46项研究的范围审查发现,糖尿病的发病率在18.0至76.2%之间变化(Kalra等人,2020年)。此外,一项系统的综述显示,有36%的T2DM患者经历了糖尿病困扰(Perrin等,2017)。A high level of diabetes distress often significantly affects diabetes-related self-management behaviors such as non-adherence to medication, dietary adjustment, and healthcare use ( Zhang et al., 2021 ), which could result in poor glycemic control outcomes (e.g., high HbA1c levels; Niroomand et al., 2021; Schmitt et al., 2021 ).此外,糖尿病困扰可以降低工作和寿命生产率(Xu等,2020)。根据美国糖尿病协会(美国糖尿病协会专业实践委员会,2022年)分发的糖尿病指南,建议在糖尿病患者中常规监测糖尿病困扰。因此,确定可能加剧T2DM患者糖尿病困扰的因素至关重要。
这项研究旨在通过注册和跟踪数据库中正在接受CR计划的患者来评估中国心脏康复计划的当前状况。数据是从2012年2月至2021年12月的中国心肺预防和康复学会的在线注册表平台中提取的。总体而言,从中国34个省份中提取了19,896例来自159家医院的心血管疾病患者(CVD)的数据。从某个时间角度来看,经历CR的患者数量和执行CR的机构的患者数量在2009年首次下降,然后增加到2021年。从地理角度来看,参与程度在地区之间有很大不同,其中大多数集中在中国东部地区。接受CR的患者人数较高,是男性,年龄少于60岁,患有冠心病(CHD)的风险较低,并且倾向于在数据库中注册的所有病例中选择基于医院的CR计划。参与CR的患者的前三种疾病是CHD,高血压和代谢综合征(MS)。CR中心更可能是高等教育医院。调整了基线值后,与其他组相比,这三个组(基于家庭的CR组,基于医院的CR组和Hybrid CR组)之间的CR锻炼能力有显着差异,这些差异有利于混合CR组。CR的缺乏余地是一个全球问题,不仅在中国。尽管CR计划的数量显示出过去几年的趋势越来越大,但中国的CR仍处于发展的初步阶段。此外,CR在中国的参与显示了地理,疾病,年龄,性别,风险地层和医院水平因素的广泛多样性。这些发现增强了实施有效措施的重要性,以改善参与,入学和吸收心脏康复。
1研究内部疾病康复研究小组,康复科学系,运动与康复科学系,鲁文库芬,鲁文,比利时,2心血管科学系,医学院,医学院,鲁芬,鲁芬,比利时,比利时,3雷维尔大学 - 林文,林格 - 林族人 - 雷·鲁ushab -Rebastitation -Rebast sci,reasult sci,reasult sci,reast sci,reasult sci,herfitation Center,herfitation Center,hert sci,hert sci,hert sci,hert sci sci sci sci比利时的Diepenbeek,第4次心血管疾病系,大学医院,鲁南大学,比利时,5 HCI和EHEALTH,HCI和EHEALTH,HASSELT UNICYSEL UNIVERACES,DIEPENBEEK,BELGIUM,BELGIUM,HASSELT University of Sciences of Sciences,6内分泌学,慢性疾病,代谢和衰老系,鲁文,比利时,比利时8号,心脏病学系,安特卫普大学医院,安特卫普,比利时,医学与健康科学系9比利时,心脏中心哈塞尔特11号心脏病学系,杰萨医院,哈塞尔特,比利时,比利时,12号公共卫生和初级保健部,鲁南生物统计学和统计生物信息信息中心(L-Biostat)(l-biostat),Ku Leuven,Leuven,Leuven,Leuven,Bilgium,比利时,13
1 <韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,<韩国共和国苏旺的阿乔大学医学院2移植手术和研究所移植研究所,韩国首尔大学尔大学医学院,韩国共和国尤因大学医学院,Yonse Yonse University wonju Servery of Ruseculy of Recuneion of Recuneion of Recuneion of Repucy of Repucy of Repucye of Repucy韩国,韩国5号国立大学医学院5大韩民国Goyang的Ilsan Paik医院,大韩民国韩国大学医学院10外科,大韩民国,
机器学习的承诺激发了开发精神病学诊断工具的希望。初步研究表明,具有静止状态连接性的主要抑郁症(MDD)鉴定高精度,但由于缺乏大型数据集,进步受到了阻碍。在这里,我们使用常规的机器学习和先进的深度学习算法来区分MDD患者与健康对照的患者,并在两个最大的MDD静止状态数据集中确定抑郁症的神经生理学特征。我们从REST-META-MDD(n = 2338)和PSYMRI(n = 1039)联盟中获得了静止状态功能磁共振成像数据。分类,并使用5倍的交叉验证评估了性能。使用GCN解释器,一项消融研究和单变量t检验来可视化特征。结果显示,MDD与对照组的平均分类精度为61%。分类(非)药物亚组的平均准确性为62%。性别分类的精度在数据集中取得了明显的更好(73 - 81%)。结果的可视化表明,分类是由两个数据集中更强的丘脑连接驱动的,而几乎所有其他连接都较弱,单变量效应大小较小。这些结果表明,整个大脑静息状态的连通性是MDD的可靠生物标志物,但可能是由于疾病异质性所致,因此使用相同的方法进一步支持了性别分类的较高准确性。深度学习表明,在两项多中心研究中,丘脑性超连接性是抑郁症的突出神经生理学特征,这可以指导未来的研究中生物标志物的发展。
先前已显示,将铅远程放在与疤痕的遥控器中,并在机电晚期内放置较晚的距离可以改善响应。4,5因此,最佳LV铅位置是高度可变且特定于患者的。 2,6虽然最初的前瞻性研究令人鼓舞,但4、5靶向LVLP,效率和方法论的可行性在很大程度上有所不同。6,7此外,大多数研究都是在单中心设置中进行的。6,7尽管具有潜在的好处,但仍缺乏在日常练习中进一步开发引导的患者监管方法。由于结果不一致,LVLP的最佳策略仍在争论中。3与超声心动图相比,Car-DIAC磁共振(CMR)成像不会遭受高用户依赖性或较差的声窗的影响。in