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关于糖尿病患者的论文研究:血液与唾液中葡萄糖及电解质浓度分析

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简介:
本研究探讨了糖尿病患者血液和唾液中的葡萄糖以及关键电解质浓度变化,旨在通过非侵入性检测方法改善病情监测。 糖尿病是一种碳水化合物代谢紊乱的疾病群,在这种情况下,身体无法有效利用葡萄糖导致血糖水平升高。管理该病的关键在于将血液中的葡萄糖及电解质维持在适当的浓度范围内。 本研究旨在探讨使用唾液作为替代性的非侵入性样本测定电解质的可能性,并且采用100个样本进行实验,其中包括50名对照组(无糖尿病患者)和50名患有糖尿病的受试者。所有参与者均需空腹采集血液与唾液样品。 通过世界卫生组织批准的方法分析生化参数后发现,在糖尿病患者中,其血浆及唾液中的葡萄糖、钾以及钙含量显著高于健康对照组(p<0.05)。此外,除了钾离子之外,其他电解质在两种体液间的浓度模式表现出高度一致性。 基于以上研究结果可以得出结论:当无法获得血液样本时,利用唾液检测得到的电解质和葡萄糖水平与血浆中的相应指标具有可比性。

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客服
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  • 尿
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    本研究探讨了糖尿病患者血液和唾液中的葡萄糖以及关键电解质浓度变化,旨在通过非侵入性检测方法改善病情监测。 糖尿病是一种碳水化合物代谢紊乱的疾病群,在这种情况下,身体无法有效利用葡萄糖导致血糖水平升高。管理该病的关键在于将血液中的葡萄糖及电解质维持在适当的浓度范围内。 本研究旨在探讨使用唾液作为替代性的非侵入性样本测定电解质的可能性,并且采用100个样本进行实验,其中包括50名对照组(无糖尿病患者)和50名患有糖尿病的受试者。所有参与者均需空腹采集血液与唾液样品。 通过世界卫生组织批准的方法分析生化参数后发现,在糖尿病患者中,其血浆及唾液中的葡萄糖、钾以及钙含量显著高于健康对照组(p<0.05)。此外,除了钾离子之外,其他电解质在两种体液间的浓度模式表现出高度一致性。 基于以上研究结果可以得出结论:当无法获得血液样本时,利用唾液检测得到的电解质和葡萄糖水平与血浆中的相应指标具有可比性。
  • 2型尿成人肥胖预测因素
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    本研究探讨了影响2型糖尿病成人患者肥胖的关键因素,旨在为预防和治疗提供科学依据。通过数据分析,识别出生活方式、遗传背景等因素对体重的影响。 背景与目的:肥胖与2型糖尿病(DMII)之间存在已知关联,但尚不清楚在特定人群中如患有DMII的人群中的社会人口统计学预测因素。这项研究旨在确定患有DMII的成年人中导致肥胖的社会人口统计学预测因子。 材料和方法:本项描述性横断面研究纳入了488名被诊断为2型糖尿病(DMII)的成年患者,要求参与者填写调查问卷以获取年龄、性别、就业状况、家庭收入水平、教育背景以及体重指数等社会人口统计数据和临床变量信息。此外还计算了因变量——体质量指数(BMI)。描述性统计分析用于呈现客户的社会人口及临床特征,并使用单因素二元逻辑回归来确定导致肥胖的社会人口学预测因子。 结果:研究发现,年龄、家庭收入水平以及就业状况是患有2型糖尿病成年人中体重指数升高的独立预测指标。性别和教育程度并未显示出与BMI升高存在显著相关性。 结论:这些结果显示了解患DMII的成人肥胖的主要影响因素有助于识别高危人群,并且可以为早期诊断及制定有效的预防、管理计划提供依据。
  • 针对1型尿胰岛素调控模型-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB软件开发了一种专门针对1型糖尿病患者胰岛素需求的个性化血糖调节模型。该模型通过模拟人体胰岛素的作用机制,为优化1型糖尿病患者的日常管理和治疗方案提供了有效的工具和参考。 Sandra Lynch 和 B. Wayne Bequette 于 2002 年在研究“使用皮下葡萄糖测量值对 I 型糖尿病患者的血糖进行模型预测控制”中提出了一个模型。其他相关模型和文档可以在 http://www.hedengren.net/research/models.htm 下载。 去掉链接后的句子为:Sandra Lynch 和 B. Wayne Bequette 于 2002 年在研究“使用皮下葡萄糖测量值对 I 型糖尿病患者的血糖进行模型预测控制”中提出了一个模型。其他相关模型和文档可以在相应网站下载。
  • 尿预测类算法模型
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    本论文深入探讨了多种分类算法在糖尿病预测中的应用,构建了高效的预测模型,为早期诊断和预防提供了科学依据。 糖尿病是全球常见的慢性疾病之一,目前约有2.46亿人患有此病;据世界卫生组织的报告预测,到2025年患病人数可能增加至3.8亿。若该病症未被及时诊断或忽视,则可能会引发更多严重且衰弱性的健康问题。 机器学习技术正广泛应用于教育、医疗保健、商业以及推荐系统等领域中。由于医疗数据复杂庞大,并含有大量不相关信息,因此预测准确性往往较低。在本研究中我们使用了皮马印第安人糖尿病数据库进行分析,该库包含768条记录信息。首先将缺失值替换为相应的中位数数值;随后进行了线性判别分析。 采用Python编程语言并结合五种不同的分类算法(支持向量机、多层感知器、逻辑回归、随机森林及决策树)来应用特征选择技术,以期更准确地预测患者是否患有糖尿病。研究过程中使用了K折交叉验证方法,并设定了k值分别为2, 4, 5和10;性能评估指标包括准确性、精确度、召回率以及F分数等。 最终的研究结果显示:当k=4时,多层感知器分类器(MLP)的最高准确率为78.7%,其对应的召回率为61.26%且精度为72.45%,而此时的F1得分则达到了65.97%。
  • 尿数据集-数据集
    优质
    该数据集包含大量糖尿病患者的血糖测量值及其他相关健康信息,旨在支持医疗研究与模型训练,帮助改善糖尿病管理及患者生活质量。 糖尿病之血糖数据集-数据集包含了与糖尿病患者相关的血糖记录和其他相关信息。该数据集旨在帮助研究者和医疗工作者更好地理解糖尿病的发展趋势及其管理方法。通过分析这些数据,可以发现潜在的模式、风险因素以及有效的治疗策略,从而改善患者的健康状况并提高生活质量。
  • 尿检测仪模块-开源
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    本项目提供一款用于监测糖尿病患者血糖水平的开源硬件模块。该模块设计旨在简化血糖数据的采集与分析,并支持用户自定义开发。 我们的目标是制造用于血糖仪的模块,并使这些模块可用于创建与糖尿病相关的软件项目。
  • 在 Simulink 模拟 I 型尿调节:利用胰岛素泵调整速率以管控-MATLAB 开发
    优质
    本项目运用MATLAB及Simulink工具箱,针对I型糖尿病患者血糖调控问题进行仿真研究。通过模型构建与分析,探索优化胰岛素泵的输注策略,有效控制患者的血糖水平,旨在提高患者的生活质量。 这种人工胰腺模拟包括连续血糖监测器、胰岛素注射泵以及潜在的PID控制器。该过程控制项目的描述可以在相关文献中找到。Ali Cinar博士最近发布了一段关于人工胰腺进展的主题视频。有关过程动力学和控制的其他课程材料也可以在相关网站上获取。
  • 尿遗传风险预测:基模型构建
    优质
    本研究旨在通过建立基于个人血糖值的数据模型,来评估和预测个体患糖尿病的遗传风险,为早期预防提供科学依据。 针对包含年龄、性别及各项体检指标的训练数据集(其中目标变量为血糖值),以及缺少血糖值的测试数据集进行预处理,并在完成预处理后的数据基础上运用LightGBM算法,这是一种基于决策树的梯度提升框架,在该模型中我们将通过交叉验证的方式对42个特征的数据集进行训练。这些特征包括37项医学指标,每条记录的第一行为各变量名称。 分析目标如下: 1. 构建以血糖值为预测对象的模型; 2. 进行糖尿病遗传风险评估,并分析其结果; 实现上述目标时需完成以下具体任务: 1. 采用多种评价标准来衡量所构建模型的效果; 2. 根据这些评价指标优化我们的预测模型; 3. 利用折线图对比真实血糖值与预测值,以便更直观地观察两者之间的差异; 4. 筛选测试数据集中符合正常范围(即3.9~6.1毫摩尔/升)的个体信息; 5. 收集并分析高血糖风险人群的相关资料。
  • 尿
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    糖尿病是一种慢性疾病,主要特征是高血糖水平,由于胰岛素分泌不足或身体对胰岛素反应减弱引起。长期管理对于预防并发症至关重要。 此数据集用于密件抄送实习。