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糖尿病患者的奖励奖励
全天摄入碳水化合物。必须考虑并衡量我这么年轻的我吃的东西很难。”值得庆幸的是，在过去的50年中，情况发生了巨大变化，尤其是在过去的12个月中，随着欢乐的开始使用胰岛素泵这是一种小型电子设备，可释放您身体需求的常规胰岛素，因此她不再需要每天注射。Joy现在还戴上Dexcom - 放在手臂上的自动血糖监测仪，并连接到手机上的应用程序，该应用程序记录了所有健康数据。乔伊说：“技术的最新进展一直在改变我的生活。我希望其他人知道，如果您接受1型糖尿病诊断，您仍然可以做任何事情！只要注意，请务必携带准备，以防万一，以防您获得所有可用的支持，并在您的糖尿病诊所聆听您的专业护士，营养师和顾问。我一直是我的宝贵建议来源。我喜欢摄影，跋涉穿过丛林，爬山，去过像婆罗洲和爪哇这样的地方，被野生大象指控，并在活火山的顶部打破了我的腿。我经历了很多冒险 - 我的糖尿病从未阻止我！”糖尿病专家护士安娜·玛丽·杰森（Anna-Marie Jesson）说：“我们的目标是让患者拥有长期，健康且充实的生活，并患有糖尿病，而没有糖尿病控制自己的生活。1型糖尿病依赖于每周7天24小时的胰岛素注射或输液，而仅在1922年才发现胰岛素 - 因此，Joy一直使用胰岛素一半的时间！她看到了许多积极的变化，我们期待着未来50年的更多发展。”
可穿戴传感器的混合方法研究
背景：妊娠糖尿病（GDM）是孕妇及其子女的健康风险。针对GDM管理的远程医疗干预措施已被证明是有效的，但他们仍然需要医疗保健专业人员提供指导和反馈。 已提出了可穿戴传感器的反馈来支持GDM的自我管理，但尚不清楚如何在临床护理中设计自我跟踪。 目的：本研究旨在研究如何通过在没有医疗保健人员帮助的情况下对连续血糖和生活方式因素进行自我追踪来支持GDM的自我管理。 我们从自我发现（即，葡萄糖水平和生活方式之间的学习关联）和用户体验观点研究了全面的自我追踪。 方法：我们进行了一项混合方法研究，其中GDM（n = 10）的女性使用连续的葡萄糖监测仪（CGM； Medtronic Guardian）和3个体育活动传感器：活动手链（Garmin Vivosmart 3），髋关节worn传感器（UKK EXSED）和电压摄影传感器（hip-worn）传感器（ukk exsed）和电压摄影传感器（第一张）。 我们从传感器中收集数据，使用后，参与者参加了有关可穿戴传感器的半结构化访谈。 使用统一的技术接受和使用理论（UTAUT）问卷评估了可耐磨性传感器的可接受性。 此外，用3天的食物日记收集了母体营养数据，并使用日志收集了自我报告的体育活动数据。 我们确定了使用CGM和体育活动传感器的数据来支持GDM中的自我发现的新挑战。针对GDM管理的远程医疗干预措施已被证明是有效的，但他们仍然需要医疗保健专业人员提供指导和反馈。已提出了可穿戴传感器的反馈来支持GDM的自我管理，但尚不清楚如何在临床护理中设计自我跟踪。目的：本研究旨在研究如何通过在没有医疗保健人员帮助的情况下对连续血糖和生活方式因素进行自我追踪来支持GDM的自我管理。我们从自我发现（即，葡萄糖水平和生活方式之间的学习关联）和用户体验观点研究了全面的自我追踪。方法：我们进行了一项混合方法研究，其中GDM（n = 10）的女性使用连续的葡萄糖监测仪（CGM； Medtronic Guardian）和3个体育活动传感器：活动手链（Garmin Vivosmart 3），髋关节worn传感器（UKK EXSED）和电压摄影传感器（hip-worn）传感器（ukk exsed）和电压摄影传感器（第一张）。我们从传感器中收集数据，使用后，参与者参加了有关可穿戴传感器的半结构化访谈。使用统一的技术接受和使用理论（UTAUT）问卷评估了可耐磨性传感器的可接受性。此外，用3天的食物日记收集了母体营养数据，并使用日志收集了自我报告的体育活动数据。我们确定了使用CGM和体育活动传感器的数据来支持GDM中的自我发现的新挑战。结果：我们发现CGM是自我发现过程的最有用的传感器，尤其是当葡萄糖和营养摄入之间的学习关联时。这些挑战包括（1）在不同的应用中分散葡萄糖和体育活动数据，（2）缺乏重要的可跟踪特征，例如轻度体育锻炼和步行以外的其他身体活动，（3）在不同的可穿戴身体活动传感器以及CGMS之间的数据之间差异，CGMS和毛细血管的毛细血管葡萄糖计和（4）在跨性别和（4）差异的量化和（4）差异的量化和（4）差异。我们发现传感器的身体位置是测量质量和偏好的关键因素，最终是收集数据的挑战。例如，与髋关节磨损的传感器相比，使用腕部戴的传感器更长。一般而言，可穿戴传感器的接受程度很高。
XSL•FO
背景：2 型糖尿病 (T2D) 是全球过早发病和死亡的主要原因，影响着世界人口最多的国家印度的 1 亿多人口。营养是有效控制血糖的关键且有证据支撑的组成部分，大多数饮食建议都强调减少碳水化合物和卡路里。新兴的全球证据表明，餐后血糖反应 (PPGR) 存在明显的个体差异，尽管印度没有此类数据，之前的研究主要评估了非糖尿病患者的 PPGR 变化。目标：这项前瞻性队列研究旨在描述居住在印度的糖尿病患者的 PPGR 变异性，并确定与这些差异相关的因素。方法：正在从印度各地的 14 个地点招募患有 T2D 且血红蛋白 A 1c ≥ 7 的成年人。参与者佩戴连续血糖监测仪，进食一系列标准化膳食，并记录 14 天期间的所有自由饮食、活动和药物使用情况。该研究的主要结果是 PPGR，计算为每次记录的进餐后 2 小时曲线下面积的增量。结果：数据收集于 2022 年 5 月开始，结果将于 2025 年 9 月准备好发布。我们研究的结果将生成数据，以促进创建机器学习模型来预测个人 PPGR 反应，并促进为 2 型糖尿病患者开出个性化饮食处方。结论：这项研究将首次大规模检查印度对食物的血糖反应变异性，并将成为首批估计任何司法管辖区 2 型糖尿病患者 PPGR 变异性的研究之一。试验注册：临床试验注册中心-印度 CTRI/2022/02/040619；https://tinyurl.com/mrywf6bf 国际注册报告标识符 (IRRID)：DERR1-10.2196/59308
为什么我们在脑外科手术领域排名第一
在美国，多达十分之一的孕妇会患上妊娠糖尿病。这种疾病会导致婴儿体型大于平均水平，并在分娩时给母亲和婴儿带来并发症。对于患者来说，要知道是否需要调整治疗方案可能需要在看医生之间等待一段时间。但对于纽约大学长岛朗格尼医院的 1,000 名患者来说，指导来得异常快。这是因为他们参加了由纽约大学长岛朗格尼医院母胎医学部与纽约大学朗格尼医学中心信息技术团队合作开展的一项试点计划。该计划使用支持蓝牙的血糖监测仪近乎实时地跟踪血糖，并自动将结果上传到纽约大学朗格尼健康 MyChart 应用程序和远程患者监控平台。通常，患有妊娠糖尿病的患者每天检测四次血糖，手动记录测量值，然后在下次看医生时带上结果。但是，参加这项名为“妊娠期糖尿病远程患者监测项目”的试点项目的患者可以将他们的数据自动传输到他们的电子健康记录中，以供母胎医学团队审查。母胎医学专家 Hye J. Heo 医学博士说：“以前，我们直到患者带来血糖记录才能知道血糖值异常。现在，我们可以在数小时内调整药物，更快地控制血糖，从而降低糖尿病相关并发症的风险。”初步结果令人鼓舞，将于今年公布。远程监测可以减少血糖峰值；降低高血压风险；降低新生儿高血糖的风险。Heo 医生说：“这种方法对患者来说容易得多，而且可以改善怀孕结果。”她期待着将这个项目扩展到曼哈顿和布鲁克林的产科诊所。
2024年8月21日广东Transtek Medical Electronics Co ...
贸易/设备名称：血压监测仪（TMB-2092-G）法规编号：21 CFR 870.1130法规名称名称：非侵入性血压测量系统调节类：II类产品代码：DXN日期：DXN日期：2024年5月11日收到：2024年7月31日，2024年7月31日，我们已审查了您的第510台设备（我们已经确定了510（K）的设备（k）预先启动（K）预先设置（K）等价（用于外壳中使用的指示）与1976年5月28日之前在州际贸易上销售的法律销售的谓词设备，即医疗设备修正案的颁布日期，或者已根据未经批准的prepare prepare prepare prepare precter（precteal of Federal Food，drugs and cast and Act of Federal Food，drugs and Cast）的规定重新分类的设备。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。510（k）上市通知数据库可在https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。此外，FDA可能会在联邦登记册中发布有关您的设备的进一步公告。如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。可以在《联邦法规》第21章，第800至898部分中找到影响您设备的现有主要法规。在FDA指南文件中提供了有关可能需要新的前市场通知的更改的其他信息
外部输液胰岛素泵
A4238辅助，非植入连续葡萄糖监测仪（CGM）的供应津贴包括所有供应和配件，1个月的供应A4239供应A4239非插入，非插入的，非插入的连续葡萄糖监控器（CGM）的供应津贴，包括所有供应和配件，1个月，1个月，供应A9276 Sensor A9276传感器；入侵（例如皮下），一次性，用于间隙连续葡萄糖监测系统，1个单位= 1天供应（未覆盖为Medicare）A9277发射机；外部，用于间隙连续葡萄糖监测系统（未覆盖用于Medicare）A9278接收器（显示器）；外部，与非耐用的医疗设备一起间质性连续葡萄糖监测系统S1030连续非侵入性葡萄糖监测设备，购买S1031连续无侵染性葡萄糖监控设备，租赁，包括传感器，传感器，更换传感器，以及下载到G0308的插入式插入式插入式插入式插入式插入的插入，包括传感器，更换传感器，下载G0309在不同的解剖部位创建皮下袋并插入新的180天植入式传感器，包括系统激活E2102辅助性，非插入连续的葡萄糖或接收器E2103无刺激性的连续或接收器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天的植入传感器，将其插入新的180天植入剂E2103，插入非插入或无刺激性的连续或接收器，G03309 g0309。覆盖：
父母糖尿病困扰是儿童HBA1C的预测指标，比糖尿病在1型糖尿病的学龄儿童中使用
抽象引言糖尿病遇险（DD）描述了与1型糖尿病（T1D）相处和关心的人的情绪和行为挑战。我们调查了157个学龄儿童家庭中父母报告和儿童报告的DD，T1D设备使用以及儿童糖化血红蛋白（HBA1C）之间的关联。研究设计和方法父母在糖尿病儿童（PPAID-C）中完成了父母问题领域，孩子们完成了糖尿病儿童（付费C）的问题领域，以评估DD水平。父母还完成了一种人群形式，他们报告了当前的胰岛素泵或连续葡萄糖监测仪（CGM）使用（即，用户/非用户）。我们使用有效的家庭套件和中央实验室测量了儿童HBA1C。我们使用相关性和线性回归进行分析。结果儿童为49％男孩和77.1％非西班牙裔白人（儿童年龄（平均±SD）= 10.2±1.5岁，T1D持续时间= 3.8±2.4岁，HBA1C = 7.96±1.62％）。大多数父母自定义为母亲（89％）和已婚（78％）。父母的平均PPAID-C分数为51.83±16.79（范围：16–96），儿童的平均薪水得分为31.59±12.39（范围：11-66）。较高的儿童HBA1C与非泵用户相关（r = -0.16，p <0.05），较高的PPAID-C分数（r = 0.36，p <0.001）和较高的付费-C分数（r = 0.24，p <0.001），但是Child HBA1C和CGM之间没有关联。基于人口统计学变量，泵的使用以及由父母报告和儿童报告的DD预测儿童HBA1C的回归模型，建议父母的PPAID-C分数是孩子HBA1C的最强预测指标。结论我们的分析表明，父型DD是儿童HBA1C的有力预测指标，并且是降低儿童HBA1C的另一个可修改治疗靶标。
引用：Cisuelo O, Stokes K, Oronti IB, et al. 开发一种人工智能系统，通过心电图识别患有 ty 的成年人的低血糖症
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。
医疗必需品指南 医疗福利药物 连续血糖监测系统：Freestyle 和 Dexcom 产品
胰腺是人体内的器官，它分泌多种激素，包括胰岛素和胰高血糖素，以及有助于分解食物的消化酶。胰岛素是人体需要的一种激素，它能将血液中的葡萄糖输送到细胞中，葡萄糖用于提供能量。糖尿病是一种胰岛素分泌受损和不同程度的胰岛素抵抗的疾病，会导致高血糖症（血液中的葡萄糖水平高）。当胰腺产生很少或根本不产生调节血糖所需的胰岛素时，就会发生 1 型糖尿病。当胰腺无法产生足够的胰岛素或人体对现有的胰岛素产生抵抗时，就会发生 2 型糖尿病。无论哪种类型的糖尿病，治疗的目标都是将血糖水平保持在目标范围内。血糖控制不佳会导致许多急性和慢性并发症，其中一些并发症可能会危及生命。连续血糖监测系统 (CGMS) 是一种微创或非侵入性设备，可频繁测量间质液中的葡萄糖水平。 CGMS 旨在获取有关血糖水平昼夜变化模式的信息，当医生实时评估或回顾性审查时，这些信息可以指导治疗调整，以改善整体血糖控制。塔夫茨健康计划使用联邦医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 和 MassHealth 的指导来为其双重产品合格计划成员确定保险范围，并使用 CMS 为其医疗保险优势计划成员确定保险范围。CMS 全国保险范围确定 (NCD)、地方保险范围确定 (LCD)、地方保险范围条款 (LCA) 以及包含在医疗保险手册和 MassHealth 医疗必要性确定中的文档是确定保险范围的基础（如有）。对于计划的成员，使用以下标准：LCD - 血糖监测仪 (L33822) (cms.gov)
使用机器学习的解释
摘要 - 植物性高血糖（PPHG）对健康有害，增加了心血管疾病，视力减少和危及生命等癌症的风险。在发生PPHG事件发生之前检测可能有助于提供早期干预措施。先前的研究表明，可以根据有关饮食的信息来预测PPHG事件。但是，这种计算方法（1）是饥饿的数据，需要大量的算法培训数据； （2）用作黑盒，缺乏解释性，从而限制了这些技术用于临床干预措施的采用。是在这些缺点的推动下，我们提出了基于机器学习的框架1，该框架整合了有关饮食，胰岛素和血糖的多模式数据，以预测PPHG事件发生之前。使用来自糖尿病患者的数据，我们证明我们的模型可以预测PPHG事件的分类精度高达90％，而F1的平均得分为0.93。提出的基于决策的方法还确定了可修改的因素，这些因素有助于即将来临的PPHG事件，同时提供个性化的阈值以防止此类事件。我们的结果表明，我们可以开发简单但有效的计算算法，这些算法可以用作糖尿病和肥胖管理的预防机制。索引术语 - 机器学习，决策树，糖尿病，连续的葡萄糖监测仪，餐后高血糖。I。由美国糖尿病协会（ADA）和世界卫生组织（WHO）定义，不可接受的餐后血糖的阈值在餐后的任何时间为8.89 mmol/l（> 160 mg/dl）[1]。长期暴露于高血糖可降低血糖控制，并增强癌症，大血管并发症，脑血管和炎性血管疾病的发展[2]，[3]。在肥胖和糖尿病患者中，后果更为严重。因此，即使在食用餐点之前，预测PPHG事件的重要性也很明显。连续的葡萄糖监测器（CGM）用于型糖尿病管理，因为它们在长时间跨度上以一致的频率传输血糖浓度。尽管CGM传感器在重新估计血糖水平的实时估算功效中，但它们没有配备计算算法来预测和警告PPHG的用户。因此，开发了一种算法，该算法可以预测并传达有关迫在眉睫的PPHG事件和潜在可修改因素