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World File Search System病患者
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
帕金森氏病患者的饮食因素
摘要简介：帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，影响了全球数百万的人，其特征是运动和非运动症状。饮食已被证明是PD发育和进展的可修改风险因素。研究表明，某些饮食模式可能会影响病理生理。目的：分析饮食对PD的影响的最新科学证据，包括风险，进展，症状治疗和生活质量。方法论：关于饮食在PD各个方面影响的文献的综合综述。使用布尔操作员
数字糖尿病管理技术对家庭2型糖尿病患者血糖的有效性：系统评价和荟萃分析
背景：2型糖尿病（T2DM）患者的发病率，死亡率和护理费用升高。血糖（SMBG）的数字自我监控可以自动上传数据到应用程序，与医疗保健提供者共享数据，减少错误并帮助长期糖尿病管理。目的：本研究旨在评估基于数字SMBG对T2DM患者在家中血糖的数字糖尿病管理技术的有效性。方法：在PubMed，Embase，Web of Science，中国国家知识基础设施，Wanfang，中国生物医学文献数据库和Cochrane图书馆中进行了系统搜索，该文章是从每个数据库建立到2023年12月25日发布的文章。由2位研究人员（YX和NX）独立提取数据，并使用Cochrane偏见工具对单个试验中的偏见风险进行评级。使用Revman 5.3（Cochrane）进行了荟萃分析。结果：包括十二项研究，涉及1669名参与者。The meta-analysis found that in the digital diabetes management group, hemoglobin A 1c (mean difference [MD] –0.52%, 95% CI –0.63% to –0.42%; P <.001), fasting blood sugar (MD –0.42, 95% CI –0.65 to –0.19 mmol/L; P <.001), 2-hour餐后血糖（MD –0.64，95％CI –0.97至–0.32 mmol/L; P <.001）和BMI（MD –1.55，95％CI –2.92至–0.17 kg/m 2; p = .03）均得到了比较组的改进。结论：已显示数字糖尿病管理可有效地改善家庭环境中T2DM患者的血糖水平和BMI。试用注册：Prospero CRD42024560431； https://tinyurl.com/yfam3nms成功的数字健康干预措施的一个关键特征是患者经常进行SMBG，并得到了及时，个性化和响应良好指导的专门卫生保健专业人员的支持。
使用血糖幸福量表评估2型糖尿病患者及其治疗医生的心理社会状况：MU
1。内分泌学，Bharti糖尿病与内分泌研究所（新娘），Karnal，Ind 2。内分泌学，医学科学研究所和SUM医院，布巴内斯瓦尔，印第安纳州3。内分泌学，KGN糖尿病和孟买Endo Center，Ind 4。内分泌学，孟买Saifee医院，印第安纳州5。内分泌学，Deenanath Mangeshkar医院和研究中心，Pune，Ind 6。内分泌学和糖尿病，Instride，Pune，Ind 7。内分泌学，孟买Bhaktivedanta医院，印第安纳州8。内分泌，糖尿病和内科保健诊所，布巴内斯瓦尔，印第安纳州9。内分泌学和糖尿病，班加罗尔糖尿病中心，班加罗尔，印第安纳州10。内分泌学，糖尿病和代谢，Vijay糖尿病，甲状腺和内分泌诊所，Puducherry，Ind 11。内分泌学，Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心，Kurnool，Ind 12。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州13。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州14。临床研究，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，IND
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
来自慢性肺疾病患者的非结核分枝杆菌分离株，没有流行病学关系显示通过全基因组测序
1微生物学服务，医院的管理基金会基金会，西班牙巴塞罗那，西班牙2号，生物医学研究所Sant Pau（IIB SANT PAU），巴塞罗那，巴塞罗那3号，巴塞罗那大学医学与健康科学系3号临床基础，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，SPARNA，SPORNA，4 ISGLOBNARNA，4巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那医院，巴塞罗那，西班牙，6个生物医学研究所，8月Pi i Sunyer（Idibaps）Rosselló，西班牙，巴塞罗那，巴塞罗那，巴特尔，巴塞尔郡7，制药部，药物和物理和化学技术。纳米技术，In2ub，化学学院，
口服胰岛素滴为糖尿病患者提供缓解 机器学习阐明了人脑的感受 FDA批准更广泛的保护性脑膜炎球菌疫苗 行政命令阻止需要共同疫苗的学校的联邦资金 在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗 大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
不调节的葡萄糖可能非常危险，因此糖尿病患者必须监测其葡萄糖水平，并在必要时服用胰岛素以降低葡萄糖水平。注射是使胰岛素进入血液的最快方法，但患者通常每天至少需要三到四次注射，这可能会影响其生活质量。遵守该方案是具有挑战性的，随着时间的流逝，这会导致严重的并发症，例如眼睛，肾脏和神经损伤，可能导致肢体截肢。
维生素D对糖尿病患者的影响
最初筛查的381名个人之间的干预措施被诊断为糖尿病前期，90人最终符合纳入标准并同意参加。通过计算机代码将它们随机分配，以口服溶液的形式（干预组； n = 45）或无（对照组； n = 45）接收25,000 IU的维生素D3的每周剂量。建议两组根据ADA预防糖尿病的建议采用特定的生活方式变化，即每周至少每周150分钟的中度强度有氧运动活性，并通过粘附在地中海饮食中，以3个月内的7％体重减轻。参与者在随访期的前三个月中每月看到参与者，随后每3个月直到研究结束。每次访问包括与医师和营养师的咨询，以解决潜在的问题，而研究团队成员每月与受试者联系，以确保遵守饮食并遵守补充使用。也从每次访问时返回的空药物盒的数量中确定了后者。在基线，3、6和12个月时评估了人体测量和血糖标记。
2型糖尿病患者中代谢综合征的患病率：尼泊尔西部三级护理中心的横断面研究
通讯作者：第1个通讯作者：rejma Shrestha rejmashrestha@gmail.com 2 nd通讯作者：米兰·dhungana Milan.dhungana9999@gmail.com 1这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
高SARS-COV-2 RNAEMIA与糖尿病和死亡率的危害病患者的死亡率
总结，有人提出，在严重的Covid-19患者的呼吸恶化期间，病毒复制的作用比炎症较重要。使用基于液滴的数字PCR（DDPCR）来精确量化血浆SARS-COV-2病毒载荷（SARS-COV-2 RNAEMIA），我们研究了血浆病毒载量，合并症和122个批判性疾病病毒性疾病的病毒载量和死亡率之间的关系之间的关系。SARS-COV-2 rnaemia，范围从70至213,152份。在46例患者（38％）中观察到高（> 1000份/ml）或非常高的SARS-COV-2 rnaemia（> 10,000份/ml）SARS-COV-2 rnaemia，其中26例是糖尿病患者。糖尿病与较高的SARS-COV-2 rnaemia独立相关。在多变量逻辑回归模型中，SARS-COV-2 RNAEMIA与第60天的死亡率密切相关。在199例患有高rNAEMIA的重症患者中，可能会考虑抗病毒疗法的早期开始。