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慢性肾脏疾病和相关危险因素...
目的：确定2型糖尿病患者的慢性肾脏疾病及其相关危险因素的频率。研究设计：横断面研究。研究地点和持续时间：2019年1月至6月，卡拉奇的军事医院马里尔·坎特（Malir Cantt）合并。方法论：在对纳入/排除标准的合理性同意后，总共包括203例2型糖尿病患者。使用基于肌酐的慢性肾脏病流行病学合作（CKD-EPI）方程计算了每位患者的估计肾小球过滤率。慢性肾脏疾病定义为肾小球滤过率降低了1.73m2的60 ml/min。此外，临床确定了患有慢性肾脏疾病（包括体重指数和血压）的危险因素。结果：在203例2型糖尿病患者中，有65例（32％）患有慢性肾脏病。其中大多数为34（52.30％），处于慢性肾脏病阶段3，而21（32.30％）处于第4阶段和第10阶段（15.40％）处于第5阶段。增加年龄，吸烟，女性和更高的体重指数与糖尿病患者的慢性肾脏疾病的发展呈正相关。结论：慢性肾脏疾病是糖尿病患者经常观察到的并发症。早期检测和适当的治疗可以帮助延迟到慢性肾脏疾病的晚期阶段。因此，建议对糖尿病患者定期筛查慢性肾脏疾病和相关危险因素。
传染性法氏囊病的流行病学和危险因素
传染性法氏囊病 (IBD) 长期以来一直是全球家禽业面临的一大挑战，严重影响了包括埃塞俄比亚在内的发展中国家家禽业的生产力和盈利能力。在埃塞俄比亚，IBDV 几乎传播到所有地区和农业生态区，最近的一项全国性研究报告称，散养鸡的 IBDV 血清阳性率接近 95.7%。传染性法氏囊病是一种广泛传播的病毒性疾病，会影响商业和散养生产系统中饲养的鸡。传染性法氏囊病病毒主要感染 3 至 6 周龄幼雏的法氏囊。最常见的感染方式是通过口腔途径，但也可能涉及结膜和呼吸道。传染性法氏囊病具有宿主特异性，传染性极强。年龄、品种、被动免疫程度、病毒株的毒力、生物安全性以及与免疫抑制作用相关的继发感染是全球范围内影响该病的主要危险因素。尽管在世界范围内和埃塞俄比亚已经对该病的流行和诱发因素进行了大量研究，但仍需进一步开展针对特定毒株的疫苗研发和预防控制计划的实施。
分析儿童1型糖尿病的危险因素和...
korespestensi penulis：dnurammatullah@students.unnes.ac.id摘要。1型糖尿病的发病率主要发生在儿童和青少年中，尤其是在西欧的发达国家，继续经历最高增长。本研究的目的是分析西欧发达国家儿童和青少年1型糖尿病的危险因素。这种类型的研究是系统的文献综述。文献搜索策略作为信息来源是通过在线访问电子数据库（即Science Direct，PubMed和Google Scholar）来实现的。使用关键评估技能计划（CASP）的文章质量评估。结果表明，在英国（n = 1），瑞典（n = 1），德国（n = 1），英格兰（n = 2）的10（n = 1），丹麦（n = 3），挪威（n = 1）中，在10（2014-2024）中，在挪威和挪威和丹麦（n = 1）中进行。在10篇文章中，在10篇文章中有5篇文章研究了BMI关于儿童和青少年1型糖尿病的发展。这项系统评价的结果发现，年龄，性别，种族，糖尿病的家族史，社会经济，BMI，母亲和儿童的营养摄入，体育锻炼，感染和吸烟将增加西欧发达国家儿童和少年1型糖尿病的风险。关键字：1型糖尿病，危险因素，儿童和青少年Abltrak。tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor risiko糖尿病tipe 1 pada anak dan Remaja di negara negara negara maju wilayah eropa eropa barat。大多数糖尿病发生率的大多数发生在儿童和青少年每年的大幅增长，尤其是在西欧的发达国家继续经历最高增长。这项研究是一项系统的文献综述。文献搜索策略作为信息来源是通过访问在线电子数据库（即Science Direct，PubMed和Google Scholar）来完成的。使用关键评估技能计划（CASP）对文章质量进行评估。结果表明，从10（2014-2024）开始，在英国（n = 1），瑞典（n = 1），德国（n = 1），英格兰（n = 2），丹麦（n = 3），挪威（n = 3），挪威（n = 1），在挪威和丹麦（N = 1）中进行了10次bmi和bmi的开发等。在这项系统评价结果中可以识别的危险因素发现，年龄，性别，种族，糖尿病，社会经济，BMI的家族史，母亲和儿童的营养摄入量，体育锻炼，感染和吸烟将增加1型欧洲西部欧洲欧洲糖尿病的风险。
在西非传播SARS-COV-2和危险因素的评估
尽管目前，非洲大陆的影响力较小，但它仍然面临着Covid-19的风险。在这项研究中，我们对文献中可用的信息进行了系统的审查，以概述西非Covid-19大流行的活力和临床特征以及合并症，气候条件和人口统计学对大流行的危险因素的影响。布基纳法索（Burkina Faso）被用作案例研究，以更好地描述西非的情况。西非Covid-19的表面域名状况的标志是确认案件的数量不断增加。该地理区域于2020年7月29日，131 049通过聚合酶链反应，88 305回收率和2102人死亡确认。几个因素可能影响非洲的SARS-COV-2循环：（i）合并症：糖尿病和高血压可能导致SARS-COV-2的严重病例数量增加； （ii）气候因素：高温可能是导致病毒传播和（iii）人口统计学蔓延的一个因素：西非人口非常年轻，这可能是限制严重形式的SARS-COV-2感染的因素。尽管与欧洲国家相比，西非SARS-COV-2流行的传播相对较慢，但必须保持警惕。难以获得诊断测试，缺乏医院设备，以及在非正式部门工作的大量人员（例如贸易，企业，运输和恢复）使得很难采用预防措施，即物理距离和遏制。
吸烟可能是腕管综合症的危险因素
引言腕管综合征 (CTS) 是一种神经卡压性疾病，主要特征是手指麻木、刺痛和无力，这是由于腕管内的正中神经受到压迫所致。该病在普通人群中的患病率约为 8.0% 1,2 。潜在的病理生理机制包括腕管内压力升高、正中神经缺血性改变以及邻近结构受压 3,4 。CTS 的危险因素包括年龄、性别、肥胖、体力劳动、糖尿病和甲状腺功能减退症 5-7 。吸烟被认为是 CTS 的一个有争议的危险因素，目前围绕其作用存在争议 8,9 。吸烟是多种疾病的危险因素，包括呼吸系统疾病、心血管疾病、肝肾功能障碍和骨骼疾病 10-12 。
与妊娠糖尿病有关的发生率和危险因素
eStational糖尿病（GDM）是全球公共卫生问题，对母亲及其后代的健康有潜在的后果。1 GDM是首次发生或被诊断出妊娠后诊断出的葡萄糖耐量受损。2 GDM的患病率在全球逐年增加，尤其是在低收入和发展中国家。 2在全球范围内，GDM的平均估计值在6％至13％之间。 在美国，最近的估计表明，所有怀孕中有多达9％的GDM复杂。 在中部和南美，GDM最近的总体患病率估计为11％。 1欧洲报道的GDM的患病率差异很大，在某些人群中超过20％的怀孕发生。 3荟萃分析表明，亚洲的GDM患病率为20.9％，中国为14.8％。 42 GDM的患病率在全球逐年增加，尤其是在低收入和发展中国家。2在全球范围内，GDM的平均估计值在6％至13％之间。在美国，最近的估计表明，所有怀孕中有多达9％的GDM复杂。在中部和南美，GDM最近的总体患病率估计为11％。 1欧洲报道的GDM的患病率差异很大，在某些人群中超过20％的怀孕发生。 3荟萃分析表明，亚洲的GDM患病率为20.9％，中国为14.8％。 4在中部和南美，GDM最近的总体患病率估计为11％。1欧洲报道的GDM的患病率差异很大，在某些人群中超过20％的怀孕发生。3荟萃分析表明，亚洲的GDM患病率为20.9％，中国为14.8％。4
如何更好地管理老年人的心血管危险因素？ 1
心血管疾病是由于与年龄相关的心脏和血管的结构和功能改变以及心血管危险因素（CV RF）的累积暴露，因此75岁及以上受试者的发病率和死亡率的主要原因。这个迅速增长的人口具有健康状况和功能能力的显着异质性。最古老的受试者通常是最脆弱的，因为它们面临需要预防和治疗性治疗的心血管并发症的最高风险。此外，同一人群也是最容易受到不良药物影响的影响，这需要适合个人的非攻击性治疗策略。他们可以通过降低剂量，特别是抗高血压治疗，或者阻止某些被认为不是必需的药物来要求脱离处方，以避免与多种药物有关的风险。
常见真菌病原体相关危险因素评估
耳真菌病是世界热带和亚热带地区外耳道最常见的真菌病之一。许多环境和宿主因素都可能使人面临耳真菌病的风险。这项横断面研究是在获得机构人类伦理委员会 (IHEC) 批准后在南印度一家三级医院进行的，为期一年，因为近期关于我们所在地区临床真菌学特征及其与各种风险因素的关联的数据有限。90 份来自临床诊断为耳真菌病患者的耳拭子被从耳鼻喉 (ENT) 门诊送到实验室进行真菌学检查。他们的临床数据使用自填问卷进行评估。真菌学检查产生了 63 种真菌分离株，其中黑曲霉为主要生物，其次是其他真菌；常见的危险因素包括糖尿病（92%）、使用类固醇滴剂的 CSOM 患者（91.6%）、游泳（80%）、使用抗生素滴剂的 CSOM 患者（75%），上述危险因素与耳真菌病之间存在显著关联（p<0.05）。本研究强调，即使患者的耳镜检查结果和临床表现强烈表明有真菌感染，也必须正确识别病原体以防止并发症和复发。与其他浅表真菌感染相比，耳真菌病并不构成生命威胁。然而，及时进行微生物学鉴定对于及时有效的治疗至关重要，以避免耳真菌病引起的重大问题。
糖尿病是幼稚患者登革热严重程度的危险因素
Comorbidities Diabetes 504 33 6,55% 25 5 20,00% 0.027 Liver disease 504 2 0,40% 25 0 0,00% 1 high blood pressure 504 64 12,70% 25 5 20,00% 0.354 Peptic disease 496 2 0,40% 25 0 0,00% 1 Auto immune disease 504 3 0,60% 25 0 0,00% 1 Kidney disease 504 0 0,00％25 1 4,00％0.047
脑损伤后的消极归因偏差及相关危险因素
* 通讯作者：Dawn Neumann，dmneuman@iupui.edu。作者贡献 Dawn Neumann：参与研究设计和数据解释，并领导稿件介绍和方法部分，并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Flora M Hammond：参与研究设计和数据解释，并帮助编辑和修改稿件的所有部分 Angelle Sander：参与研究设计和数据解释，并领导稿件讨论部分，并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Surya Sruthi Bhamidipalli：参与数据分析、结果撰写和表格制作。 Susan M Perkins：参与研究设计、数据解释、数据分析、分析和结果部分的撰写，以及编辑和修改论文的所有部分。