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早发2型糖尿病的临床特征及其与甘油三酸酯葡萄糖体质量指数的关联：横断面研究
Results: Patients with early-onset T2D were more likely to have a higher body mass index (BMI), hemoglobin A1C (HbA 1c ), fasting plasma glucose (FPG), total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), serum uric acid (SUA), triglyceride glucose指数（TYG）和TYG-BMI（p <0.05）。较高的TYG-BMI与早发T2D的风险增加有关（P <0.001）。RCSS显示出TYG-BMI和早期发作T2D之间的非线性关系，并且曲线的斜率随TYG-BMI的增加而增加（非线性<0.001）。在亚组分析中，观察到Tyg-BMI与早发性T2D之间的添加剂相互作用，性别，糖尿病，BMI，脂肪肝和高血压的家族史（p <0.001）。ROC曲线表明，TYG-BMI曲线下的面积为0.6781，大于其主要成分（TYG，BMI，FPG，TG）。最佳的截止值为254.865，灵敏度为74.6％，特殊的街区为53.6％。
巴西前10000名科学家AD科学指数2023
该新指数是由Murat Alper博士（MD）教授和CihanDöğer博士（MD）的副教授开发的，它使用了Google Scholar中的I10指数，H-Index和引文得分的总数和过去5年的值。此外，还使用了最近5年值与上述指数的总价值的比率。使用总共九个参数，“ AD科学指数”以11个主题（农业与林业，艺术，设计和建筑，商业与管理，经济学和计量学，教育，工程与技术，历史，历史，历史，历史，哲学，神学，法律和法律研究，法律和法律研究，社会科学，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会和健康研究，哲学，工程学和技术，历史，工程学，工程，工程师），哲学和哲学多216乡村，10地区（非洲，亚洲，欧洲，北美，大洋洲，阿拉伯legeu，eeca，金砖四国，拉丁美洲和探讨）以及世界。“ AD科学指数”是基于H-指数和i10指数的分数和引用在Google Scholar中的第一个和唯一的研究，它显示了科学家的总和五年生产率系数。Besides the indexing and ranking functions, AD Scientific Index sheds life on academic lives and offers the user the opportunity to perform an efficient academic analysis to scrutinize and detect faulty and unethical profiles, plagiarism, forgery, distortion, duplications, fabrication, slicing, salamization, unfair authorship, and several manifestations of academic mobbing.此类分析还有助于揭示机构实施的几项政策的中期和长期结果，包括学术工作和保留政策，工资政策，学术激励措施和科学工作环境的政策。
经济复杂性指数 (ECI) 和产出波动
在本研究中，我们探讨了更复杂的经济体是否能更好地抵御外部冲击。我们引入了一项相对较新的出口商品生产能力指数，即由 Hausmann 等人 (2014) 开发的经济复杂性指数 (ECI)，为产出波动决定因素的实证文献做出了贡献。ECI 通过解释人口积累的知识来衡量各国的生产能力，这些知识基于各国生产和出口的商品以及出口到哪些国家。因此，该指标不仅反映了多样化，还反映了产品中嵌入的技术。通过对 1984 年至 2016 年国家横截面的面板数据分析，我们发现 ECI 对高收入国家和低收入国家产出波动的影响存在差异。对于高收入国家，ECI 的增加会在短期至中期（3 年内）内降低产出波动，而我们观察到低收入国家的产出波动缓和延迟时间更长。研究结果表明，低收入国家的出口商品多样化和复杂程度较低，这使它们容易受到外部冲击，并降低了它们快速适应冲击的能力。此外，按地区分类显示，亚洲的经济复杂性在降低产出波动性方面比非洲更有效。这两个地区之间的差异可能是由于非洲的初级生产和出口产品相对同质，没有差异，而且受世界市场波动的影响。
碳排放对公司财务绩效的影响：BIST可持续性指数的应用
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据，并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中，使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准，而碳排放量则被视为独立变量，以及控制变量，例如公司规模，杠杆率，公司的增长率，公司增长和公司价值。研究结果表明，碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。
表 1：SES 指数（范围 0-83）
内容概述：表 1：SES 指数；表 2：孕产妇健康意识指数；表 3：儿童免疫接种意识指数 SES 指数背景：这些 SES 类别改编自印度农村人口修订的 Udai Pareek 社会经济地位量表（Gururaj，2015 年）。协议：为了将指数最终确定为可用于终点报告回归模型分析的版本，将 2016 年预分析计划中开发的原始 SES 指数与 1) 基线调查的最终问卷（khushi_baby_baseline_survey_under_4month_child 和 khushi_baby_baseline_survey_pregnant_women）和 2) 基线报告的“已发布版本”进行交叉引用。已发布的基线报告版本包括调查中提出的许多问题的描述性统计数据，更新后的 SES 指数权重经过调整，以在适用的情况下考虑到观察到的响应变化。预分析计划中的原始指数经过修订，删除了调查中未提出的问题，并纳入了更适合反映调查中包含的社会经济地位维度的问题。表 1：SES 指数（范围从 0-83）
中国2型糖尿病的血红蛋白糖糖指数与糖尿病肾脏疾病之间的关联：一项横断面的住院研究
结果：该研究总共招募了1622例T2DM患者。其中，有390例DKD。这三组中DKD的患病率为16.6％，24.2％和31.3％。差异在统计学上是显着的（p = 0.000）。There were signi fi cant differences in age (P=0.033), T2DM duration (P=0.005), systolic blood pressure (SBP) (P=0.003), glycosylated hemoglobin (HbA1c) (P=0.000), FPG (P=0.032), 2-hour postprandial plasma glucose (2h-PPG) (P=0.000),禁食C肽FCP（P = 0.000），2小时的餐后C肽（2H-CP）（P = 0.000）（P = 0.000），总胆固醇（TC）（P = 0.003）（P = 0.003），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）（LDL-C）（P = 0.000），血清crectinine（P = 0.001） （p = 0.000）在三组中。Mantel-haenszel卡方检验表明，HGI和DKD之间存在线性关系（x2 = 177.469，p <0.001）。Pearson相关分析表明，随着HGI水平的增加，DKD的患病率正在增加（r = 0.445，p = 0.000）。通过单变量逻辑回归分析表明，与L-HGI相比，H-HGI中的个体更可能开发DKD（OR：2.283，95％CI：1.708〜3.052）。已调整为多个因素，这种趋势仍然保持显着（OR：2.660，95％CI：1.935〜3.657）。合并的
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
引文 Zhang YY, Yang XY and Wan Q (2025) 血浆动脉粥样硬化指数与 2 型糖尿病并发症的关系：横断面研究
众所周知，2型糖尿病是一种因胰岛素相对或绝对缺乏而导致血糖升高的严重慢性疾病，被认为是内分泌代谢紊乱的重要组成部分（1,2）。国际糖尿病联盟（IDF）发布的《2021年糖尿病图谱》显示，到2030年糖尿病患者数量将达到6.43亿，预计到2045年将上升到惊人的7.83亿，全球与糖尿病相关的医疗保健支出可能超过1.05万亿美元（3,4）。2021年全球疾病负担研究表明，截至2021年，糖尿病已成为个人死亡和残疾的第八大风险因素（5）。事实上，大量研究糖尿病相关死亡原因的研究表明，大多数 2 型糖尿病患者至少患有一种合并症全身并发症，包括神经病变、肾病、视网膜病变，尤其是心血管损害，这是糖尿病患者死亡的主要原因（6、7）。研究表明，越来越多的 2 型糖尿病患者在年轻时（40 岁以下）被诊断出来，导致预期寿命缩短和寿命损失年数增加（8）。因此，美国糖尿病协会在其糖尿病护理标准中一直强调实施适当策略对预防和延缓糖尿病相关多系统并发症的重要性（9）。虽然葡萄糖代谢和脂质代谢是相对独立的代谢途径，但它们通过肾素-血管紧张素-醛固酮系统、线粒体功能、氧化应激和炎症反应错综复杂地相互联系。这些被破坏的分子和细胞机制共同导致了糖尿病和动脉粥样硬化的发展（10）。随着全球代谢性心血管疾病负担的不断加重，越来越多的研究强调，需要采取关键的预防和治疗干预措施，以减轻代谢因素对心血管健康的影响（11）。周围神经病变是糖尿病患者中最常见、最复杂、最严重的并发症之一，显著增加了溃疡、非创伤性截肢和足部感染的风险，可能导致长期残疾，并给 2 型糖尿病患者带来巨大的经济和心理负担（12）。此外，一项在亚洲人群中进行的观察性研究显示，2 型糖尿病患者中 2 型糖尿病肾病（DKD）的患病率高达
袋鼠妈妈护理对提前出院并入住新生儿科的早产儿灌注指数、心率和血氧饱和度的影响
摘要 目的：确定袋鼠妈妈护理 (KMC) 对提前出院并于随后几天入住新生儿重症监护病房 (NICU) 的早产儿灌注指数、心率和血氧饱和度的影响。方法：本研究采用随机对照实验设计，并使用前测-后测对照组模型。本研究纳入了 2019 年 12 月至 2020 年 12 月期间提前出院并随后入住 NICU 的婴儿。在土耳其伊斯坦布尔一家私立大学医院的 NICU，使用简单随机化技术分配实验组 (n = 38) 和对照组 (n = 38)。比较了应用 KMC 的实验组和未应用 KMC 的对照组的心率、灌注指数和血氧饱和度水平。以 15 分钟为间隔测量这些参数，持续 45 分钟（0-1、15、30、45 分钟）。资料收集通过母婴入门信息表、袋鼠妈妈护理准备表、袋鼠妈妈护理生理参数监测表、Noninvaziv脉搏血氧饱和度仪进行，采用独立样本t检验、Pearson卡方检验、Fisher精确概率法进行统计。结果：实验组与对照组婴儿胎龄（分别为31.11±3.25和31.61±3.04，p=.491）和体重（分别为1778.29±436.93和1953.29±345.74，p=.057）相近，差异均无统计学意义。袋鼠妈妈护理前，实验组与对照组婴儿心率、血氧饱和度、血流灌注指数值均无差异（p>.05）。从应用KMC后的第一个15分钟到KMC后45分钟，实验组的心率和血氧饱和度与对照组相比显著降低（p=0.001）且趋于稳定。实验组在KMC期间第15、30和45分钟的心率低于对照组（分别为147.63±11.04；142.47±11.94；136.82±13.22和153.13±8.73；154.50±7.27；154.84±7.05）。此外，袋鼠妈妈护理期间的氧饱和度高于对照组（分别为 96.68 ± 2.08；97.24 ± 2.18；97.87 ± 1.66 和 94.79 ± 1.27；94.66 ± 1.45；94.39 ± 1.38）。与对照组相比，实验组在袋鼠妈妈护理期间心率和氧饱和度的显著差异在袋鼠妈妈护理后 45 分钟内持续。灌注指数在袋鼠妈妈护理期间 30 分钟和 45 分钟时显著升高。然而，尽管这种变化在袋鼠妈妈护理后仍持续，但灌注指数的变化并不具有统计学意义。结论：袋鼠妈妈护理有助于调节提前出院并在随后几天进入 NICU 的早产儿的心率、氧饱和度和灌注指数。关键词：心率、婴儿护理、袋鼠妈妈护理法 氧饱和度 灌注指数 早产
政府人工智能准备指数 2023
在生成式人工智能蓬勃发展的背景下，隐私、劳动力流失和错误信息等重大风险成为人们关注的焦点，但重要的是不要低估现有全球数字鸿沟的影响。虽然生成式人工智能模型的出现有可能显著改善低收入国家的公共服务，但必须承认相关风险。如果没有坚实的数据和基础设施基础，各国可能会发现开发国内生成式人工智能能力具有挑战性，可能会导致对外国技术的依赖。这种依赖可能会带来额外的障碍，包括无法使用当地语言的人工智能工具以及人工智能模型可能存在偏见。应对这些挑战对于促进人工智能准备的公平和包容性进步至关重要。