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口腔健康在糖尿病风险中的作用：一项横断面研究...
在国际公共卫生景观中，慢性非传染病（NCD）代表着关注的关键领域，值得紧急关注。2019年所有死亡人数的74％是NCD脚本的，缺血性心脏病通过占全球死亡人数的16％而引起了人们的关注。不要过分，中风和慢性阻塞性肺疾病也起着显着作用，而糖尿病已经升入了死亡的前10名原因，这是自千年黎明以来的70％（1-3）。糖尿病代表了公共卫生领域的巨大挑战。目前，它影响了20-79岁的全球成年人口中约10％，估计有5.37亿个人。预测表明，到2045年，这个数字将升级到7.83亿。，与健康相关的支出超过了9660亿美元，死亡人数为670万，对医疗实践和社会福祉的影响是深远的（4-6）。流行病学数据表明，糖尿病的患病率主要影响发展中地区45至64岁的个体，而在发达国家中，大多数糖尿病病例在65岁及以上的人中观察到大多数糖尿病病例（7）。在匈牙利，NCD呈现出令人震惊的公共卫生状况，有40％的成年人报告至少一种慢性病，超过了欧盟平均36％。该国以每10万人的326个人的可预防死亡率领先欧盟，这主要是由于肺癌，缺血性心脏病和吸烟等生活方式风险。CVD占所有死亡人数的三分之一，女性高血压患病率为34％，男性为29％。此外，糖尿病会影响9.1％的成年人，每100,000人口25.7人死亡（8-12）。
肥胖和脂质相关指数作为国家队列研究中2型糖尿病的预测指标
1 Department of Graduate School, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 2 Student Health Center, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 3 Department of Surgical Nursing, School of Nursing, Jinzhou Medical University, Linghe District, Jinzhou, Liaoning, China, 4 Department of Occupational and Environmental Health, Key Laboratory of Occupational Health and Safety for Coal Industry in Hebei中国北中国科学技术大学公共卫生学院，坦山，赫比，中国，5个妇产科护理，护理学院，瓦南医学院，瓦州，瓦伊，瓦伊，一个紧急护理护理系，沃南医学院，瓦纳医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院。武豪（Wuhu），华盛公司，中国，武氏8位儿科护理系，瓦南医学院，武豪学院，瓦州，瓦伊，hui，中国，9号手术护理系，护理学院，护理学院，Wannan医学院，22 Wenchang West路22 Wuhu，hui，中国
重新想象糖尿病护理报告2024
FitterFly是一家ISO-13485认证的数字健康公司，专门用于2型糖尿病的数字疗法。我们提供营养，健身，压力和睡眠管理的生活方式干预措施，旨在减少和维持健康的血糖水平和体重。我们结合了尖端技术和个性化的教练来做到这一点。我们的结果已在全球顶级糖尿病以及代谢健康会议和出版物上呈现和/或出版。
加泰罗尼亚新诊断2型糖尿病患者的临床特征和心血管危险因素的控制程度
1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
1型糖尿病的血糖监测装置
血糖监测构成了1型糖尿病（T1D）临床管理中的关键元素，这是一种全球升级的代谢障碍。连续的葡萄糖监测（CGM）设备在优化血糖控制，缓解不良健康结果并增强了T1D侵害的个体的整体生活质量方面表现出了有效性。该领域的最新进展涵盖了电化学传感器的重新发现，从而增强了血糖监测的有效性。这一进步使患者能够对自己的健康进行更大的控制，从而减轻与病情相关的负担，并为医疗保健系统的整体减轻做出贡献。引入新型医疗设备，无论是源自现有原型还是作为创新创造的来源，都必须遵守食品药品监督管理局（FDA）规定的严格批准过程。通过其相关风险进行分层的各种设备分类，决定了不同的批准途径，每种途径以不同的时间表为特征。这篇评论强调了主要基于电化学传感器的血糖监测设备的最新进展，并阐明了他们在FDA批准方面的监管旅程。创新的非侵入性血糖监测设备的出现具有保持严格的血糖控制的希望，从而防止了与T1D相关的合并症，并延长了受影响个体的预期寿命。
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。
2/2024 |糖尿病相关截肢
统计（DRG统计），该统计是由德国联邦统计办公室收集的，用于医院服务的成本帐户[15]。DRG统计数据包含有关患者的年龄，性别和居住地的形成，以及有关GER的所有大约1900万个医院病例的疾病和手术的信息。由于DRG统计数据不包含有关收入和教育的信息，因此德国社会经济剥夺指数（GISD版本2022 V 0。2）[16]用于社会经济差异。该指数包括所有地区（称为克雷斯）的教育，就业和收入状况的信息，并将其分为奎因瓷砖，范围从低到高社会经济剥夺[17]。五分位数1反映了社会经济贫困较低的地区，五分位数2至4中等贫困的地区和五分位数5个地区的社会经济贫困较高的地区。GISD通过患者的居住区与医院统计数据相关。
体重调整后的腰部指数与2型糖尿病的几率之间的关联在美国成年人：一项横断面研究
结果：在完全调整的连续模型中，每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍（2.14 [1.98,2.31]，p <0.0001）。在完全调整的分类模型中，当使用第一次世界大战（T1）作为参考组时，第二个三分线（T2）和第三次三重（T3）与0.88倍（1.88 [1.88 [1.64,2.17]，p <0.0001），p <0.0001）和2.63倍（3.63倍[3.63 [3.63 [3.11，4.23]中， T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关，并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中，除了与总体结果保持一致外，我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。