1 1个数字健康干预中心,管理,技术和经济系,苏黎世,苏黎世,瑞士2号,瑞士2德国4个管理学院,路德维希 - 马克西利亚人 - 苏尼琴,慕尼黑,慕尼黑,德国5号5数字健康干预中心,技术管理研究所,圣加伦大学,圣加伦大学,瑞士圣加伦大学6内分泌学和代谢性疾病系,瑞士,瑞士,瑞士,科学,瑞士,科学,科学,科学,瑞士,科学,瑞士,科学。瑞士苏黎世苏黎世大学医疗保健9瑞士圣加伦大学医学院
我们采用了一个病例对照设计,用于回顾性领土范围内的队列,由364,863个独特的老年人(65岁)和至少1洪孔医院的授权从2013年到2018年至2018年。我们在一年的时间内使用了258个预测因素,包括人口统计学,录取,诊断,药物和常规实验室测试,以预测在接下来的12个月内需要住院的SH事件。该队列以7:2:1的比率随机分为训练,测试和内部验证集。六种ML算法,包括逻辑回归,随机森林,梯度增压机,深神经网络(DNN),XGBOOST和RULEFIT。我们在香港糖尿病登记册中与2018年定义的预测因子和2019年定义的结果事件的时间验证队列中测试了我们的模型。使用接收器操作特征曲线(AUROC),精确召回曲线(AUPRC)统计的区域以及正预测值(PPV)评估了预测性能。我们确定了在观察期间需要住院的11,128个SH事件。XGBoost模型
摘要引入具有1型糖尿病的老年人(OAS)的严重低血糖(SH)与深远的发病率和死亡率有关,但其病因可能是复杂且多因素的。增强的工具以识别需要SH高风险的OA。这项研究使用机器学习来确定有或没有最近SH的人的特征,从一系列人口统计学和临床,行为和生活方式以及神经认知特征以及连续的葡萄糖监测(CGM)度量中选择。分析了涉及从T1D交换临床网络募集的OA的病例对照研究的研究设计和方法数据。随机森林机器学习算法用于阐明与病例与控制状态相关的特征及其相对重要性。具有连续丰富特征集的模型被检查以系统地纳入可能的风险特征的每个领域。分析了来自191型糖尿病的191个OA(女性47.1%,92.1%非西班牙裔白色)的结果数据。在模型中,低血糖不认识是与SH历史相关的最高特征。对于具有最丰富输入数据的模型,最重要的特征是低血糖不认识,低血糖恐惧,CGM的变化系数,%time time time time dlime葡萄糖低于70 mg/dl,以及TRAIL TRAIL trail frail frail far Trag a fors be Score b得分。结论机器学习可以通过识别与SH相关的关键特征来增加OA的风险分层。需要前瞻性研究来确定这些风险特征的预测性能。
摘要 简介 低血糖是 1 型糖尿病 (T1DM) 患者的一种有害潜在并发症,接受胰岛素治疗等治疗的患者可能会因旨在达到最佳血糖水平的干预措施而加剧低血糖。症状可能有很大差异,包括但不限于颤抖、心悸、出汗、口干、意识模糊、癫痫发作、昏迷、脑损伤,如果不治疗甚至死亡。一项针对健康(血糖正常)参与者的初步研究表明,可以使用从可穿戴传感器获得的生理信号,通过人工智能 (AI) 非侵入性地检测低血糖。该方案提供了从 T1DM 患者获取生理数据的观察性研究的方法学描述。这项工作的目的是进一步改进之前开发的 AI 模型,并验证其在 T1DM 患者血糖事件检测中的性能。这种模型可能适合集成到连续、非侵入性的血糖监测系统中,有助于改善糖尿病患者的血糖监测和管理。方法与分析 这项观察性研究旨在从考文垂和沃里克郡大学医院的糖尿病门诊招募 30 名 1 型糖尿病患者进行两阶段研究。第一阶段包括在受控条件下在量热室中接受长达 36 小时的住院治疗,然后是长达 3 天的自由生活阶段,在此期间参与者将不受限制地进行正常的日常活动。在整个研究过程中,参与者将佩戴可穿戴传感器来测量和记录生理信号(例如心电图和连续血糖监测仪)。收集的数据将用于开发和验证使用最先进深度学习方法的 AI 模型。 伦理与传播 本研究已获得国家研究伦理服务处的伦理批准(编号:17/NW/0277)。研究结果将通过同行评审期刊传播并在科学会议上发表。试验注册号 NCT05461144。
1 1个数字健康干预中心,管理,技术和经济系,苏黎世,苏黎世,瑞士2号,瑞士2德国4个管理学院,路德维希 - 马克西利亚人 - 苏尼琴,慕尼黑,慕尼黑,德国5号5数字健康干预中心,技术管理研究所,圣加伦大学,圣加伦大学,瑞士圣加伦大学6内分泌学和代谢性疾病系,瑞士,瑞士,瑞士,科学,瑞士,科学,科学,科学,瑞士,科学,瑞士,科学。瑞士苏黎世苏黎世大学医疗保健9瑞士圣加伦大学医学院
抽象引入尽管连续的葡萄糖监测系统(CGM)可以帮助减少低血糖症,大约有四分之一的人使用CGM的1型糖尿病(T1D)仍然至少花费至少1%的时间患有危险的低血糖或发展为严重的低血糖症。这项研究探讨了围绕T1D居住并使用CGM的人进行低血糖自我管理的经历,以识别有助于低血糖发展的因素。进行了研究设计和方法的目的抽样和半结构化访谈,与28名受访者进行了T1D和使用CGM,以探索CGM使用过程中降血糖事件和低血糖自我管理的经验。开放编码和主题分析被用来确定与低血糖经验有关的新兴主题。在2级低血糖症中,每个受访者中约有三分之一的受访者分别花费0%,0.1%–0.9%和≥1%的时间; 39%的人对低血糖症的认识障碍受损,在过去6个月中,有32%的人患有严重的低血糖。结论尽管使用了CGM,但具有T1D的人可能会面临管理低血糖的复杂生物心理社会过程。需要解决心理心理和行为障碍的干预措施,以改善那些在使用CGM时继续面对低血糖症的挑战的人,以改善低血糖自我管理。产生了四个主题:(1)优先考虑症状而不是CGM数据(子主题:低血糖症状,用于确认低血糖并提示管理措施;没有低血糖症状的最小管理措施); (2)分心日常生活的需求; (3)对低血糖管理选择的担忧(子主题:对反弹高血糖的恐惧;与含糖食品消费有关的其他健康后果;对治疗食品和治疗食品消费的厌恶); (4)社会对管理选择的影响(子主题:积极的社会支持和包容;对自己的不必要注意或对他人带来不便的担忧;与低血糖和CGM使用有关的社会污名和批评)。
摘要:低血糖在1型和2型糖尿病(T1D,T2D)的患者中很常见,并接受了胰岛素或磺酰氟菌治疗,并且具有多种短期和长期临床意义。急性或复发性,低血糖显着影响心血管系统,可能引起心血管功能障碍。已经提出了几种病理生理机制,将低血糖症与心血管血流风险增加联系,包括血液动力学变化,心肌缺血,心脏性心律失常异常,心律失常,实质性血栓形成和氧化应激的诱导。低血糖引起的变化可以促进内皮功能障碍的发展,内皮功能障碍是动脉粥样硬化的早期标志。尽管来自临床试验和现实世界研究的数据表明,糖尿病患者低血糖和心血管事件之间存在关联,但这种关联是否是因果关系仍然不确定。针对T2D患者的新型治疗剂不会引起低血糖症,并且具有心脏保护效果,而增加了新技术的使用,例如连续的葡萄糖监测装置和胰岛素泵,有可能减少低血糖症及其不良心血管疾病及其不良心血管疾病的患者。
1)日本儿童和青少年糖尿病胰岛素治疗研究小组,京都604-0835,日本2)日本尼加塔市尼加塔市综合医院儿科学系950-1197,日本日本3)日本日本5)Kagoshima 891-0141 5)儿科,高知大部医院医院,高知783-8505,日本6)日本伊玛村市伊玛村市科科岛890-0064儿科部890-0064,日本7)京都大学医院,京都大学医学大学,京都602-8566,日本9)儿科,Chubu Rosai Hospital,Aichi 455-8530,日本10)Saitama医科大学医院儿科医院,Saitama 350-0495,日本日本350-0495
摘要:低血糖在糖尿病患者中很常见,是实现足够血糖控制的限制因素。在绝大多数情况下,由于食物摄入和胰岛素注射之间的不平衡,低血糖会出现。作为复发性低血糖导致了显着的发病率和死亡率,因此识别和立即治疗糖尿病患者的低血糖。在过去的20年中,提出了改进的胰岛素类似物,胰岛素泵治疗,连续葡萄糖监测(CGM)和传感器增强的泵疗法,都在帮助减少和预防低血糖症方面取得了重大改进。在治疗方面,美国糖尿病协会建议口服葡萄糖作为所有有意识的低血糖患者的一线治疗选择。 第二线治疗(或无意识的患者的第一线)是使用胰高血糖素。 胰高血糖素的新型配方包括鼻形形式,GVOKE垂直脱皮,是一种现成的自动喷射器包装配方,最后是胰高血糖素类似物Dasiglucagon。 最近已批准了达西格鲁瓜甘番茄的配方治疗严重低血糖症。 它是一种现成的,类似于内源性胰高血糖素,其效力也与天然胰高血糖素相同。 它不需要在注射之前重组,因此可以确保更好的合规性。 然而,并非所有患者都可以使用糖尿病技术和较新的胰高血糖素制剂,以帮助减少和预防低血糖症。在治疗方面,美国糖尿病协会建议口服葡萄糖作为所有有意识的低血糖患者的一线治疗选择。第二线治疗(或无意识的患者的第一线)是使用胰高血糖素。胰高血糖素的新型配方包括鼻形形式,GVOKE垂直脱皮,是一种现成的自动喷射器包装配方,最后是胰高血糖素类似物Dasiglucagon。最近已批准了达西格鲁瓜甘番茄的配方治疗严重低血糖症。它是一种现成的,类似于内源性胰高血糖素,其效力也与天然胰高血糖素相同。它不需要在注射之前重组,因此可以确保更好的合规性。然而,并非所有患者都可以使用糖尿病技术和较新的胰高血糖素制剂,以帮助减少和预防低血糖症。因此,包括开发新胰岛素类似物,胰岛素泵治疗,连续葡萄糖监测(CGM),传感器增强泵治疗以及胰高血糖素的新型制剂都有助于减少和防止糖尿病患者的低血糖症。关键字:低血糖,1型糖尿病,2型糖尿病,胰高血糖素,反调节激素
荷兰和英国。研究设计和方法:受访者参加了一项基于网络的资格研究,涉及四个开放式问题,询问他们希望其他人对低血糖了解的人了解什么,以及其他人可以做些什么以通过低血糖来支持他们。使用反身主题分析分析了响应。结果:参与者是219名患有1型糖尿病的成年人(平均±SD年龄39±13岁;平均值±SD糖尿病持续时间为20±14岁)。他们描述了与:(1)临床支持有关的未满足需求,涉及获得新的糖尿病技术,预防低血糖症的培训,个性化护理和心理学支持; (2)实际支持,让家人和朋友更好地支持他们通过低血糖管理和预防; (3)其他其他