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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
fineronone用于治疗2型糖尿病的慢性肾脏疾病
3.1慢性肾脏疾病（CKD）是涉及异常肾功能或结构的长期疾病。它受合并症的影响，尤其是2型糖尿病。2型糖尿病中的多余葡萄糖会进一步影响肾脏功能并加速CKD进展。在严重的情况下，有时需要透析或移植。据估计，大约300万人在英国患有2型糖尿病，其中约有20％需要肾脏疾病治疗。临床专家评论说，与仅CKD的人相比，患有CKD和2型糖尿病患者具有发病率的额外风险（包括末期肾脏疾病）和早死亡。这特别是因为它们患心血管疾病的风险更高。临床专家补充说，治疗的目的是减慢疾病进展。They described current treatments, which focus on lifestyle changes, using angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors and angiotensin-receptor blockers (ARBs), as well as increasing use of sodium–glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors because of the recent recommendations in the NICE guideline on the management of type 2 diabetes in adults (NG28) and Dapagliflozin治疗慢性肾脏疾病（TA775）的良好技术评估指南。临床专家强调，尽管目前的疗法，但由于肾功能逐渐恶化的残留风险，需要对CKD和2型糖尿病患者进行其他疗法。他们还强调了需要管理并发症，例如脚溃疡和由周围血管疾病引起的截肢。除
人工智能和小儿急性肾脏损伤
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤（AKI）提出了显着的诊断和管理挑战，延迟检测导致长期并发症，例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能（AI）的最新进步为早期发现，风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用，包括受监督和无监督的机器学习，在预测AKI，改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合，以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是，诸如数据质量，算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物，扩大外部验证，并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。
肾脏条件：CKD -ACEI和ARB
含有肾素 - 血管紧张素系统的拮抗剂，例如ACE抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂（ARB），用于患有CKD患者，可以防止或延迟CKD的进展，减少或防止并发症的发展并降低心血管疾病的风险。糖尿病患者已被排除在指标之外。患有糖尿病的人，诊断为肾病或微藻尿症的人包括在用ACE抑制剂或ARB治疗的菜单指标IND134中。
血清三甲胺氧化胺水平升高，作为糖尿病肾脏疾病的潜在生物标志物
疫苗中的致病表现刺激适应性免疫细胞，从而导致细胞和体液免疫反应，可以通过维持体内的记忆细胞来维持多年（Nicholson，2016）。除了诱导适应性免疫记忆外，另一种称为训练的免疫力的机制还由诸如Calmitle Calmette -gue ́RIN（BCG）和黄热病疫苗等疫苗触发（Netea等，2011; Saeed等，2014; Bekkering等，2016; Bekkering等，2016）。这种机制利用单核细胞和天然杀伤（NK）细胞对第二个非特定异源刺激的反应更好。它与促进细胞能量代谢对有氧糖酵解的细胞能量代谢的重塑的区域的表观遗传修饰有关（Cheng等，2014），这可能会增加氧化磷酸化（Arts et al。，2016; Netea; netea et eatea et et et e netea et et et et e netea et et et et et et et et e e netea et e et et et et et et et et et et et et et et et et et et al et e。先天的免疫细胞可以通过NOD2或Dectin-1受体的配体训练（Van der Meer等，2015），这可能会导致具有促进性的训练的细胞（Quintin等，2012; Kleinnijenhuis et al。，2014b，2014b）或法规（quinn et al。在刺激上。促弹性训练的细胞的特征是增加了促弹性细胞因子（例如介体（IL）-6，IL-18，IL-18，肿瘤坏死因子alpha（tnf- a）（Kleinnijenhuis等人）（Kleinnijenhuis等，2012; Quintin et al。提高了杀死病原体的能力，例如白色念珠菌，金黄色葡萄球菌和大肠杆菌（Kleinnijenhuis等，2014a; Rizzetto等，2016; Arts et al。，2018）。In addition, pro- in fl ammatory trained cells show increased expression of SET7 protein, which causes an increase in the expression of the enzymes MDH2 and SDHB, both of which are involved in producing cellular energy in the Krebs cycle, promoting the accumulation of metabolites that promote oxidative phosphorylation and, consequently, the production of pro-in fl ammatory cytokines ( Keating et al., 2020 ）。另外，受过训练的调节细胞的特征是持久增强的抗炎性反应性（Cauchi和
预后和预测的双性标记 - - 肾脏 - ...
抽象的几种将血清生物标志物纳入转移性肾细胞癌的预后模型已经建立了患者的生存。生物标志物研究的临时进步突出了许多额外的血清，基因突变，遗传表达信号和组织学生物标志物，这些血清预测了临床结果和对治疗的反应。因此，我们审查了与整体，特定癌症，自由和无疾病的生存率，总体反应以及用于转移性肾细胞癌的成年人群体治疗失败率相关的生物标志物。我们回顾了人类研究报告生物标志物与临床结果之间的关联。数据是通过标准化形式抽象的，然后在适当的情况下用危险比和置信区间进行了报道，并通过生物标志物类型（血清，基因突变，遗传表达和组织学）细分。我们确定了一系列与预后和预测结果临床关联的新生物标志物。超过现代风险模型中使用的生物标志物，与预后一致的生物标志物包括CAIX，COP-NLR，CRP，S-TATI和VEGF的血清水平，BAP1，CDKN2A，CIMP/FH和TERT中的基因突变，ERV和NQO1的基因表达，以及NQO1的基因表达，以及Histolophage Inviltration和Histomolophage Invilitration and P.Caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and P.生物标志物与对靶向抗血管生成疗法的反应始终相关，包括血清CRP，MET中的突变，PBRM-1，BAP1和MTOR途径，TERT启动子突变以及PTEN和血管生成基因的表达。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。 未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。
肾脏条件：CKD和SGLT2抑制剂
Expected population size: Data from CPRD Aurum (March 2022 release; on file, approved study protocol 23_002668) shows that 0.2% of people in England are on the CKD register with ARB or an ACE inhibitor prescribed in the last 6 months and either no type 2 diabetes and the last urine albumin to creatinine ratio 22.6 mg/mmol or more or type 2 diabetes and the last urine白蛋白与肌酐比例为3 mg/mmol或更多：平均练习率为10,000名患者的患者少于20例。旨在在QOF之外使用的通用指标所需的患者数量最少。但是，应考虑大多数结果是否由于数量少而需要抑制。
不同领域的体育活动与糖尿病肾脏疾病的关联：一项基于人群的研究
结果：在控制所有混杂因素之后，多元逻辑回归分析表明，体育活动的各个领域与糖尿病肾脏疾病的患病率之间缺乏相关性。多个广义线性回归分析表明，PA的持续时间（B = 0.05，95％CI，0.01 - 0.09，P = 0.012）和TPA（B = 0.32，95％CI，0.10 - 0.55，0.55，P = 0.006）与EGFR水平有积极相关的； LTPA持续时间与UACR水平成反比（b = -5.97，95％CI，-10.50 -1.44，p = 0.011）。RCS曲线表明PA，OPA和EGFR之间存在非线性关系，以及PA和ACR之间的非线性相关性。亚组和灵敏度分析在很大程度上与多元广义线性回归的结果一致，从而强调了我们发现的鲁棒性。
AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
蛋白质结合的尿毒症毒素作为心血管，肾脏和代谢性疾病的治疗靶点
心血管 - 基德尼代谢（CKM）综合征是一种全身临床疾病，其特征是代谢异常，慢性肾脏疾病和心血管疾病之间的病理和生理相互作用，导致多器官功能障碍以及心血管界面发病率高。在这些患者中，管理CKM综合征风险的传统方法不足，需要针对特定CKM综合征风险因素的策略。越来越多的证据表明，解决尿毒症毒素和/或尿毒症毒素引起的途径可能会降低CKM综合征的风险并治疗疾病。本综述探讨了尿毒症毒素中心脏，肾脏和代谢途径之间的相互作用，并强调了尿毒症毒素作为这些疾病病理生理学中潜在的治疗靶靶标的显着作用。旨在调节这些尿毒症毒素的策略为逆转和管理CKM综合征提供了潜在的途径，为其临床诊断和治疗提供了新的见解。