Revista de investigación de diabetes y endocrinología Acceso abierto

Abstracto

Diabetes - Endocrinología 2018: Uso de la medicina física y matemática para estudiar la probabilidad de tener un ataque cardíaco o un derrame cerebral según el índice metabólico (IM) - Gerald C Hsu - Fundación eclaireMD

Gerald C. Hsu

El autor ha ampliado su investigación de 8 años sobre diabetes tipo 2 junto con ~1,5 millones de datos recopilados para analizar la relación entre el historial de digestión (IM), la unidad de estado de salud general (GHSU: una media móvil de 90 días de IM) y la probabilidad de sufrir una insuficiencia cardíaca o un ictus. Material y método: En 2014, exploró y construyó modelos para IM y GHSU para comprender y cuantificar las numerosas colaboraciones entre cuatro resultados de enfermedades metabólicas y seis entradas de estilo de vida. Excluyó los impactos genéticos, los hábitos personales y las condiciones de salud pasadas para centrarse en los cambios dinámicos de estos 10 datos y generar clasificaciones con una suma de ~500 factores. Utilizó más de 1 millón de datos en los 2274 días anteriores para procesar la probabilidad de sufrir un episodio cardíaco o un ictus. También dirigió el trabajo de investigación en función del rendimiento de las enfermedades y la entrada de estilo de vida de forma independiente. Sin embargo, en este estudio, realizó una investigación coordinada de datos/rendimiento. Utilizó el 80% de los resultados incorporados para comparar y comparar dos resultados de manera imparcial. Resultados: Comparando los resultados de un período entre 2012 y 2018, los valores de probabilidad son: del 74% (2012) con una reducción al 33% (2018), con una media del 52% (Rango de normalización: 0% - 100%). Conclusión: Los resultados del juego numérico están respaldados por informes de evaluación de la salud anteriores. Este enfoque de reproducción dinámica de datos a gran escala que utiliza la medicina matemática-física proporcionará una advertencia temprana a los pacientes con enfermedad crónica de sufrir un episodio cardíaco o un accidente cerebrovascular en el futuro.

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) Rango de sensibilidad de la variación de datos debido a diferentes factores de ponderación: +/- 10% a +/- 18%.

Conclusión: Los resultados de probabilidad de riesgo determinados han sido aprobados por informes de evaluación de la salud de clínicas médicas durante un amplio período desde 2000 hasta 2017. A partir de esta investigación del enfoque de reproducción dinámica de datos grandes utilizando la medicina matemática-física, puede brindar a los pacientes una advertencia temprana de tener otro episodio coronario o accidente cerebrovascular en el futuro.