Journal de recherche sur le diabète et d'endocrinologie Libre accès

Abstrait

Diabète - Endocrinologie 2018 : Utilisation de la médecine mathématique et physique pour étudier la probabilité d'avoir une crise cardiaque ou un accident vasculaire cérébral en fonction de l'indice métabolique (IM) - Gerald C Hsu - Fondation eclaireMD

Gérald C Hsu

Le créateur a étendu ses recherches de 8 ans sur le diabète de type 2 à environ 1,5 million de données recueillies pour analyser la relation entre le dossier digestif (IDM), l'unité d'état de santé général (GHSU : une moyenne mobile de 90 jours de l'IDM) et la probabilité d'avoir une insuffisance cardiaque ou un accident vasculaire cérébral. Matériel et méthode : En 2014, il a exploré et construit des modèles pour l'IDM et l'IDM afin de comprendre et de quantifier les nombreuses interactions entre quatre rendements de maladies métaboliques et six apports de mode de vie. Il a exclu les impacts héréditaires, les tendances individuelles et les conditions de santé passées afin de se concentrer sur les changements dynamiques de ces 10 données et de produire des classifications avec une somme d'environ 500 éléments. Il a utilisé > 1 M de données au cours des 2 274 derniers jours pour traiter la probabilité d'avoir un épisode cardiaque ou un accident vasculaire cérébral. Il a également dirigé des travaux de recherche sur le rendement des maladies et les apports de mode de vie variables. Cependant, dans cette étude, il a réalisé une étude coordonnée de données/rendements. Il a utilisé 80 % des résultats intégrés pour comparer les deux autres résultats de manière impartiale. Résultats : En comparant les résultats d'une période comprise entre 2012 et 2018, les estimations de probabilité sont les suivantes : De 74 % (2012) avec une réduction à 33 % (2018), avec une moyenne de 52 % (plage de normalisation : 0 % - 100 %). Fin : Les résultats du jeu numérique sont confirmés par les rapports d'évaluation de la santé antérieurs. Cette approche de reproduction dynamique de données volumineuses utilisant la médecine mathématique et physique fournit un avertissement précoce aux patients souffrant de maladies chroniques d'avoir un épisode coronarien ou un accident vasculaire cérébral plus tard.

Introduction: The creator went through eight years gathering and preparing ~1.5 million information and exploring ailments and way of life the board subtleties on a patient (himself), who has three interminable maladies, for example, hyperlipidemia, type 2 diabetes (T2D), and hypertension. A similar individual experienced five cardiovascular scenes 1994 through 2006. This paper centers around his hazard likelihood of having a coronary episode or stroke because of his general metabolic and wellbeing conditions dependent on three arrangements of info information: his clinical assessment records since the year 2000; his way of life the board subtleties gathered since the year 2012; in view of another term the creator characterized, Metabolism Index (MI), which consolidates the patient's ailments and his way of life the board subtleties together to consider information themselves as well as their joined between connections. The creator is an examination researcher in the field of endocrinology, diabetes, and metabolic issue. His significant evaluation in this paper underlines on the quantitative connection between metabolic condition and hazard likelihood of having a respiratory failure or stroke.

Method: Initially, the creator built up a "static hereditary condition" in view old enough, sex, race, family ancestry, undesirable propensities, and waistline.

He at that point applied the hemodynamics idea to build up a "dynamic and full scale recreated" scientific model of blood blockage and course break. He utilized liquid elements idea to show the blood stream blockage which has ~70% - 80% likelihood. He additionally utilized strong mechanics idea to display the supply route break which has ~20% - 30% likelihood. He used 368,513 information to direct his initial two examinations which has 72,893 metabolic conditions (heftiness, diabetes, hypertension, hyperlipidemia) and 295,620 way of life subtleties (food, work out, water, rest, stress, day by day schedule) inside 2,274 days (1/1/2012 - 3/25/2018). Thirdly, he utilized ~1.5M information of digestion list model created in 2014 to direct his third investigation. At long last, he incorporated them into one generally hazard likelihood. He likewise directed hazard run affectability investigations utilizing diverse weighting factors.

Results: Despite the fact that his three hazard probabilities are somewhat unique numerically, yet their patterns of hazard decrease with time is indistinguishable, for example all dangers are decreasing a seemingly endless amount of time after year. The dangers dependent on ailments are:

(1) 75% in 2000 (followed by three cardiac episodes during 2001-2006);

(2) 64% in 2012 decreased to 26.4% in 2017 which is compatible with 26.7% by Framingham Studies;

(3) Plage de sensibilité à la variance des données due à différents facteurs de pondération : +/- 10 % à +/- 18 %.

Conclusion : Les résultats de la probabilité de risque déterminé ont été approuvés par les rapports d'évaluation de la santé des cliniques médicales sur une longue période de 2000 à 2017. À partir de cette étude de l'approche de reproduction dynamique de grandes données utilisant la médecine mathématique et physique, elle peut donner aux patients un avertissement précoce d'un autre épisode coronarien ou d'un accident vasculaire cérébral plus tard.