结果。包括486例患者,平均年龄为64.2岁+/- 15.7),平均糖尿病持续时间为15。7年+/- 12.1)。基于IWGDF分类,53.5%的人口处于53.5%的阶段0、11.7%,在第1阶段或第2阶段中为34.8%。足病风险≥2的患者的平均EGFR水平明显降低(36.8 +/- 33.9 ml/min/1.73 m 2 vs 71.9 +/- 35.3 ml/min/min/1.73 m 2,p <.0001),并且在EGFR和Podiatric风险之间发现了显着关联。排除血液透析患者后,这种关联仍然很重要。在接收器操作特征分析后,发现判断45•+/- 11 ml/min/1.73 m 2(曲线下的面积为0.76),以定义一组具有较高足病阶段风险的CKD患者。结论。EGFR水平与糖尿病的足病阶段有关。EGFR <45 mL/min/1.73 m 2和透析患者的患者应与糖尿病足专业中心合作治疗。
记录的版本:该预印本的一个版本于2023年11月9日在国际高级制造技术杂志上发布。请参阅https://doi.org/10.1007/s00170-023-12618-0。
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Guiso,Sapienza和Zingales(2009)以及Fernandez and Fogli(2009)表明,第二代或第三代移民的某些行为模式(例如生育和妇女劳动力供应)与该国的这些变量高度相关。他们认为渠道必须是文化的。
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知名的金融科技公共工具 QQQ(跟踪纳斯达克 100 指数的交易所交易基金 [ETF])或许能为这一情况提供一些见解。该工具与投资于以色列科技的资金表现高度相关。自 2012 年以来,这两个金融指标之间的相关性接近 90%。到 2024 年即将来临之际,这一相关性降至 73%。
这些患者的抗凝治疗。在当前的指南建议和临床实践中,CHA 2 DS 2 -VASC(充血性心力衰竭或左心室功能障碍高血压,年龄≥75岁,糖尿病,中风,血管疾病,年龄65-74岁,年龄)模型是主要的中风预测模型(6)。在CHA 2 DS 2 -VASC模型中,人口特征和病史是主要变量,使其适合临床应用。然而,许多研究也表明该模型的预测价值有限(8,9)。左室附属血栓(LAAT)的脱离是AF患者中风的原因,而血栓形成不仅与全身因子有关,而且与心脏的局部血液动力学高度相关(10)。 这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中,该模型可能部分解释了其低预测性能。左室附属血栓(LAAT)的脱离是AF患者中风的原因,而血栓形成不仅与全身因子有关,而且与心脏的局部血液动力学高度相关(10)。这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中,该模型可能部分解释了其低预测性能。
作业:作业将定期分配;比每周的频率少一些。他们将在签发日期后的一个星期到期。我们将使用GarteScope。截止日期将严格执行。尽管家庭作业仅占成绩的15%,但您会发现它们对于学习过程至关重要。我们强烈鼓励您独立研究它们。通常,遵循他人的解决方案很容易,但很难提出自己的解决方案。过去的经验表明,班级的表现与您自己解决问题集的能力高度相关!我们将在讨论会议时间和办公时间提供家庭作业帮助。