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护士培训指南糖尿病训练
●经过适当培训的工作人员可以监测血糖和安全的胰岛素给药。●可访问的环境供学生随时随地提供自我保健。●合理的住宿，以支持其T1D诊断的完全访问学习环境。●经过培训以应对紧急情况的员工。●在所有学校赞助的活动期间，受过培训以提供护理的员工包括课外活动，学校赞助的田径和实地考察。相比之下，由于缺乏训练有素的护理人员，不允许学校拒绝学术访问或参加学校赞助活动，并且不允许学校要求家庭成员在一天中照顾学生（ADA，2021A； ADA 2021B）。学校必须确保在监测日常糖尿病护理以及应对与血糖水平相关的潜在并发症时，对员工进行适当的培训和监督。虽然训练有素的员工不需要成为医疗保健专业人员，但必须由医疗保健专业人员（即学校护士）进行培训和监督（ADA，2009年）。护士有责任参加专业发展活动或独立研究，以增强自己的专业知识，如果1型糖尿病不是水平的领域（Wolters Kluwer，2020年）。学校护士必须精通他们教和委派的任务（NCBSN，2016年）。委派法律必须由州或管辖权咨询，并非所有州的护理任务均可委托。
预测分析可早期检测糖尿病风险
这项研究介绍了一个先进的预测分析框架，用于早期发现糖尿病风险，旨在通过整合复杂的机器学习算法来增强主动的健康监测。该模型经过精心训练，以各种患者的健康指标，包括人口统计和临床变量，例如年龄，体重指数，血压和葡萄糖水平。通过确定数据中的微妙模式和相关性，该模型促进了对患有糖尿病高风险的个体的早期识别。这种早期检测能力可以及时进行临床干预，有可能减轻疾病的进展并优化患者管理策略。该研究强调了该模型的鲁棒性和可扩展性，突出了其在临床环境中部署的重要潜力，这是预防医疗基础设施的关键组成部分。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
FGF21 在糖尿病肾病中的关键作用
糖尿病肾病 (DKD) 是全球范围内慢性肾病 (CKD) 的主要病因，其发病率逐年上升，给公共卫生带来了沉重的负担。DKD 的发病机制主要根源于代谢紊乱和炎症。近年来，越来越多的研究强调能量代谢对先天免疫的调节作用，形成了一个重要的研究兴趣领域。在此背景下，成纤维细胞生长因子 21 (FGF21) 被认为是一种能量代谢调节剂，起着关键作用。除了在维持葡萄糖和脂质代谢稳态方面的作用外，FGF21 还对先天免疫产生调节作用，同时抑制炎症和纤维化。作为能量代谢和先天免疫之间的纽带，FGF21 已成为糖尿病、非酒精性脂肪性肝炎和心血管疾病的治疗靶点。尽管 FGF21 与 DKD 之间的关系在最近的研究中引起了越来越多的关注，但尚未系统地全面探讨这种关联。本文旨在通过总结 FGF21 在 DKD 中的作用机制来填补这一空白，涵盖能量代谢和先天免疫的各个方面。此外，我们旨在评估 FGF21 在 DKD 中的诊断和预后价值，并探索其作为该疾病治疗方式的潜在作用。
病例报告：一名 51 岁的糖尿病患者，患有原发性双侧大结节性肾上腺增生和原发性甲状旁腺功能亢进
一名 51 岁女性患者，患有糖尿病和高血压，血糖和血压控制不佳，意外发现有多发性大肾上腺结节，皮质醇分泌过多，促肾上腺皮质激素抑制。皮质醇水平对低剂量和高剂量地塞米松测试均无反应，导致诊断为原发性双侧大结节性肾上腺增生。同时，血钙和甲状旁腺激素水平升高，以及 99mTc-甲氧基异丁基异腈 (99mTc-MIBI) 成像显示右下甲状旁腺中 99mTc-MIBI 摄取增加，提示可能存在原发性甲状旁腺功能亢进症。鉴于原发性双侧大结节性肾上腺增生和原发性甲状旁腺功能亢进症罕见的临床共存，本病例进行了介绍。
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
用于检测糖尿病视网膜病变的人工智能技术
未分析该数据集的人口统计学、糖尿病持续时间、种族、使用每个成像平台进行成像所需的时间以及瞳孔直径。EyeArt 和 EIDON 图像处理可能存在“黑匣子”问题（即输出计算方式缺乏透明度），因为该软件使用的参考参数或数据点可能与标准 45 度彩色眼底图像中使用的不同，因此分级可能存在差异。需要进一步研究以确定广角真彩色图像是否在 EyeArt 软件的诊断准确性方面具有优势。
引用XIN S和Zhang X（2023）病例报告：糖尿病类型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术的特征。前
年轻人（Mody）的成熟度发作性糖尿病是一种单身性糖尿病形式，以常染色体显性遗传的方式遗传，并且约占糖尿病病例的1％ - 2％（1）。Mody的典型临床表现通常是三代或更多世代的家族病史，年轻时（25岁之前）疾病发作，没有1型糖尿病（T1DM） - 相关的自身抗体，无需进行胰岛素治疗，没有酮症趋势。目前，已经确定了由14个由14个不同致病基因突变引起的不同的Mody亚型。 Mody5是由于肝细胞核因子1 B（HNF1B）基因的突变引起的。Mody5的发病率很低，占MODY病例的5％（2）。Mody5的基因型和临床表型非常复杂，很容易引起误诊。几乎一半被诊断为Mody5（HNF1B突变）的患者的突变为整个基因缺失的形式（3）。此外，2012年第17季度的微缺失综合征，称为17q12缺失综合征，是一种罕见的染色体异常，是由于从17号染色体长臂中的一个区域缺失少量材料引起的。通过缺失15个以上的基因（包括HNF1B）来典型地构成，导致肾脏异常，肾囊肿，糖尿病综合征[肾脏囊肿和糖尿病（RCAD）]，以及神经脱发性或神经性精神疾病（4）。在这里，我们报告了一名患者，他出现了糖尿病（DM） - 型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术（DGP）的特征。