Zeitschrift für Diabetesforschung und Endokrinologie Offener Zugang

Abstrakt

Diabetes 2019: Risikowahrscheinlichkeit von Nierenkomplikationen infolge chronischer Erkrankungen (Mathematisch-Physikalische Medizin) – Gerald C Hsu – EclaireMD Foundation, USA

Gerald C Hsu

Einführung :

Einleitung: Der Autor, der seit 25 Jahren Typ-2-Diabetes (T2D) hat, ist ein Wissenschaftler, der sich mit chronischen Krankheiten beschäftigt. Er hat viele Schwierigkeiten durch T2D erlitten, darunter Nieren-, Blasen- und Fußgeschwüre sowie fünf verschiedene Herzepisoden. In diesem Artikel untersucht er die Risikowahrscheinlichkeit von Nierenkomplikationen.

Methoden: Anstatt traditionelle Biologie und Chemie zu verwenden, nutzte er für seine Forschung Mathematik, Physik, technische Modellierung und Informatik. Er hat 20.000 Stunden investiert und zwischen 2010 und 2018 etwa 1,5 Millionen Daten gesammelt und verarbeitet. Er erstellte ein Basismodell, das genetische (unveränderliche Zustände) und semipermanente Faktoren wie Gewicht, Taillenumfang, schlechte Gewohnheiten (schwer zu ändernde Zustände) umfasste. Anschließend verwendete er seine in den letzten acht Jahren gesammelten etwa 80.000 Daten zu chronischen Erkrankungen, um ihren Beitrag zu Nierenkomplikationen zu berechnen, darunter Glukose, Blutdruck, Nieren, Glomeruli, Blase, Harnwege usw. Schließlich verwendet er für seine letzten, aber wichtigsten Teil der Berechnung im Labor getestete letzte Daten zu Albumin, Kreatinin und ACR der sieben Jahre. Nachdem er diese drei Teile kombiniert hatte, erhielt er einen unregelmäßigen Verlauf von Nierenkomplikationen infolge chronischer Erkrankungen.

Ergebnisse: Schlüsseldaten 2010: Glukose – 280 mg/dl AIC – 10 % ACR – 116,4, Nierenrisikowahrscheinlichkeit 57 %. Schlüsseldaten 2018: Glukose – 115 mg/dl AIC – 6,5 % ACR – 14,6 %, Nierenrisikowahrscheinlichkeit 34 %. Wie in Tabelle 1, Abbildungen 1 und 2, gezeigt, veranschaulichen detaillierte Daten und Grafiken die Verringerung seiner Nierenkomplikationen.

Schlussfolgerung: Seine Untersuchung konzentriert sich nicht nur auf Nierendaten. Sein Hauptziel besteht darin, die Beziehung zwischen chronischen Krankheiten, insbesondere Typ 2D, und Nierenkomplikationen anhand eines größeren Pools zugehöriger Daten zu untersuchen.