years) was higher compared to that of nondiabetic individuals ( years) (). There was a significant relationship between married individuals (, , and ), housewife and retired (, , and ), old age (40 years and above) (, , and ), and diabetes status. Diabetic patients had an odds of 5.52 to experience a urinary urge as compared to the controls (, 95% -14.22). The majority of haematological parameters were negatively but not significantly correlated with diabetes. Binary logistic regression shows that MCV (, , and 95% –0.983; ) and RDW-CV (, , and 95% –0.848; ) negatively influence the probability of having diabetes. RDW-SD (, , and 95% –1.291; ) positively influences the probability of having diabetes. Conclusion. This study revealed a significant haematological and urological profile difference according to diabetes status. Research and interventions targeted at diabetic population could help close gaps in diabetes complications."> Bafoussam地区医院糖尿病患者的血液学特征和泌尿病病理:横截面研究 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果

国际慢性病杂志

国际慢性病杂志/2020./文章

研究文章|开放访问

体积 2020. |文章ID. 6161785 | https://doi.org/10.1155/2020/6161785

Arsene T.签名,Wiliane J.T.Marbou,Veronique P. Beng,Victor Kuete Bafoussam地区医院糖尿病患者的血液学特征和泌尿病病理:横截面研究“,国际慢性病杂志 卷。2020. 文章ID.6161785 10. 页面 2020. https://doi.org/10.1155/2020/6161785

Bafoussam地区医院糖尿病患者的血液学特征和泌尿病病理:横截面研究

学术编辑器:Katarzyna Zorena.
收到 2012年4月17日
修改 20月30日
公认 2020年5月21日
发表 20月29日

抽象的

背景.糖尿病患者处于长期并发症的起源。客观的.本研究旨在评估Bafoussam地区医院的糖尿病患者的血液学特征和泌尿科病理。方法.这是从2018年8月到2019年5月在西喀麦隆的Bafoussam地区医院进行的横断面研究。使用结构化问卷来收集社会渗透数据。训练有素的护士测量了物理和临床特征。使用葡萄糖仪Accu-Chek活性系统测定空腹血浆葡萄糖。使用自动全血计进行全血计数(FBC),使用流式细胞术法测定CD4,CD3和CD8 T细胞计数。结果.有455名糖尿病患者,包括50名非糖尿病患者。糖尿病患者的平均年龄( 岁月较高,与非糖尿病个体相比( 年份)( )。已婚人士之间存在重要的关系( ),家庭主妇和退休( ),老年(40岁及以上)( ),和糖尿病身份。与对照相比,糖尿病患者的可能性为5.52,以体验泌尿急急( 95% -14.22)。大多数血液学参数是负面的,但与糖尿病没有显着相关。二进制逻辑回归显示MCV( 95% -0.983; 和rdw-cv( 95% -0.848; 对患糖尿病的几率有负面影响RDW-SD ( 95% -1.291; 积极影响糖尿病的概率。结论.这项研究揭示了根据糖尿病状态的血液学和泌尿学的显著差异。针对糖尿病人群的研究和干预可以帮助缩小糖尿病并发症的差距。

1.介绍

糖尿病是对受害者生命的社会经济,身体和心理方面具有重要影响的疾病。它是一种病理学,其特征在于血液中葡萄糖水平的异常上升,其由大于或等于126mg / dl(测量的两次)或大于膳食后大于200mg / dl的糖血症的速度血糖血症来定义[1].自古性以来已经存在,但是在24小时内被聚氨因暗示到异常利尿的暗示[2].早在1797年,随着英国人约翰·罗洛,第一个旨在解释糖尿病的代谢理论诞生了。根据作者的说法,尿液中过量的糖来自胃对食物碳水化合物的异常转化。在1848年,Claude Bernard证明了肝脏的糖原功能,正是由于Oskar Minkowski和Joseph Von Mehring的工作,胰腺的作用于1886年在斯特拉斯堡大学被发现[2].在狗的胰腺切除(或胰腺切除术)之后会出现糖尿病,这种糖尿病可以通过胰腺移植来纠正[2].

2000年世界糖尿病患者为3.6亿,预计这一比率将增加到2030年的5.52亿[3.].然而,关于全球糖尿病患病率的新数据很激动,因为国际糖尿病联合会的最近估计表明,8.3%的成年人(20-79岁)或全球3.82亿人有糖尿病,该数字可能超过5.92亿美元的少于25岁年份[4.].一些流行病学家预测,糖尿病的经济影响和死亡人数将超过艾滋病毒/艾滋病引起的。非洲和喀麦隆糖尿病的患病率分别为5.8%和5%至6%[5.].这些数字使糖尿病成为一个公共卫生问题,因此需要评估有助于增加与这种疾病相关的并发症的所有参数。但是,这种情况的并发症不是至少[4.].

实际上,糖尿病是长期并发症的起源,这可以是严重障碍的来源,大大改变了生活质量[6.].糖尿病的慢性并发症包括周围神经病变和自主神经病变,视网膜病变,糖尿病脚和糖尿病肾病[6.].糖尿病继发的退行性并发症,是高血糖和高胰岛素血症的主要原因,影响多个器官和系统,如心血管系统、眼睛、神经、四肢和肾脏。随着时间的推移,不受控制的累积血糖水平会导致组织损伤,从而导致糖尿病患者的泌尿系统并发症。因此,糖尿病是心血管疾病的一个重要危险因素,也是世界上导致失明、肾衰竭和非创伤性截肢的主要原因之一[6.].此外,糖尿病是一种影响免疫系统细胞的病理,使患者容易受到多种感染[7.].沿着同样的线条,研究表明,糖尿病会增加发染传染病的风险[8.].为了提供关于糖尿病患者血细胞水平的变异的数据,这项工作的目的是评估Bafoussaam地区医院糖尿病患者糖尿病患者糖尿病患者泌尿病病理和血液学特征的目的。

2。材料和方法

2.1。学习环境

该研究是在西喀麦隆巴福苏斯地区医院进行。该医院担任西部地区20家医院推荐中心。根据世界人口审查(2020年),Bafoussam的总人口是290768 [9.].

2.2。研究设计,期间和样本大小

2019年8月29日至2019年5月29日开始横断面研究。源人群是糖尿病证实的糖尿病学单位,而非糖尿病则在Bafoussam地区医院的糖尿病单位咨询。通过将样品比例视为5.8%糖尿病患者,使用单个人口比例公式计算样品大小[5.] 0.03所需的精度,95%置信区间(CI),以及2.因此,最小样本大小( 因此,计算出468.我们获得了455名糖尿病患者(41型糖尿病和414型II型糖尿病)和50名非糖尿病患者,共有505名参与者。I型糖尿病和II型糖尿病被认为是包含标准。

2.3。道德考虑因素

本研究的伦理清关是从喀麦隆国家研究伦理委员会获得的。我们从DSChang大学获得了研究证书以及Bafoussam地区医院的研究授权。所有参与者都经常了解研究目标,程序,潜在的危害和利益以及成本以及研究的终结。每位患者签署了知情同意书,从而同意参加该研究。随后,提交了调查问卷,并在科学和道德标准之后进行样本的集合。所有结果都被编码并保密。

2.4。排除标准

孕妇,结核病患者和艾滋病毒阳性患者被排除在本研究之外,以避免对人体测量和实验室参数的影响。

2.5。人口统计数据集合

通过使用结构化问卷的面对面面试,通过培训的人员收集人口统计数据的数据。研究团队由实验室技术人员,护士和监事组成。每个参与者都受到年龄,性别,专业,教育身份和婚姻状况。

2.6。物理测量和临床特征

测量参与者的身高和体重计算体重指数(BMI)。培训的护士筛选了临床特征。这些临床特征包括Pollakiuria,Dysuria,发烧,烧伤,尿泄漏,并敦促小便。 被认为是肥胖[10.].

2.7。生物化学测量

血浆葡萄糖(过夜后 使用葡萄糖仪ACCU-CHEK活性系统测定[11.].从单一研究参与者收集三次(连续三小时)收集空腹毛细血样,并且在样品收集后的几秒钟内进行葡萄糖测量。然后,他们的平均值是为了分析。美国糖尿病协会糖尿病分类标准用于诊断糖尿病。DM的诊断是基于美国糖尿病协会糖尿病MELLITUS分类标准,≥126mg/ dL的空腹血糖被认为是糖尿病阳性,并且空腹血糖(FPG)小于61mg / dL至<110mg / d1被认为是normoglyclycay [1].FPG.  mg/dL or a casual plasma  mg/dL meets the threshold for the diagnosis of diabetes.

此外,使用EDTA管从每个参与者收集空腹静脉血,用于全血计数和CD4 T细胞计数。使用自动全血计数器进行全血计数(FBC)(自动全血计数器ERMA,日本)。所有参与者的CD4 T细胞计数使用Becton Dickinson的FACSCOUNT方法使用在临床免疫学中应用的流式细胞术测定[12.].

2.8。数据分析

审查患者人口统计和临床参数的糖尿病状态之间的关联,我们使用了Chi方向测试对分类变量和 -连续变量检验。二元logistic回归分析用于评估研究参与者的血液学特征与他们的糖尿病状况之间的关系。 值<0.05被认为是显着的。所有统计分析都使用SPSS 18.0进行(释放:2009年7月30日;美国)进行窗户(IBM)。

结果

3.1。描述性统计

出于505名研究参与者的样本,57.4%( 是女性,而42.6%( 是男性。在年龄范围上,41-60岁的人群中有224人,百分比得分为44.4%。其次是年龄在61-90岁之间的人(38.0%),频率为192。只有13名参与者的年龄在0-20岁之间,百分比得分为2.6% ( )。大多数参与者( 已婚,百分比分得分为79.8%,而最少( 仍然同居(0.2%)。大多数参与者都是25.0%的家庭主妇( ),其次是退休的公务员,17.0%( )。其中最少的是摄影师,专业和园丁,每个百分比为0.2%。对于教育水平,大多数患有糖尿病的人都有CEP(第一次校入学证书)(22.2%)。参与者在小学时结束了他们的教育水平,并没有患有19.3%的顾虑( )。样品中最少的是博士学位。持有人的分数为0.2( (桌子1)。


社会渗目参数 特征 频率 ( 百分比(%)

性爱 男性 215. 42.57
女性 290. 57.43

婚姻状况 已婚 403 79.80
寡妇/寡妇 66. 13.07
离婚 7. 1.39
单身 28. 5.54
在一段感情中 1 0.20

职业 退休 86. 17.03
老师 39. 7.72
家庭主妇 126. 24.95
贸易商 45. 8.91
中耕机 69. 13.66
收银员 6. 1.19
厨师 6. 1.19
警察 4. 0.79
裁缝 14. 2.77
金属工人 2 0.40
护士 12. 2.38
足智多谋 5. 0.99
木匠 2 0.40
播种机 14. 2.77
陶器 2 0.40
工程师 3. 0.59
司机 10. 1.98
学生 9. 1.78
摄影师 1 0.20
电工 3. 0.59
建造者 3. 0.59
机械师 7. 1.39
裁缝 2 0.40
公务员 3. 0.59
市长 1 0.20
园丁 1 0.20
市政代理人 3. 0.59
美发师 4. 0.79
秘书 5. 0.99
会计 3. 0.59
牧师 3. 0.59
计数器 3. 0.59
造型师 2 0.40

教育水平 GCE O级 60. 11.88
GCE A级 54. 10.69
第一个毕业的证书 104. 20.59
每日早晚 8. 1.58
没有研究进行 50. 9.90
没有文凭的初级研究结束 107. 21.19
在没有文凭的情况下停止高中 59. 11.68
学士学位 35. 6.93
掌握 8. 1.58
博士学位 1 0.20
Probatory 19. 3.76

年龄组 0-20 13. 2.57
21-40. 76. 15.05
40-61 224. 44.36
61-90. 192. 38.02

GCE:一般教育证书;HND:更高的国家文凭。
3.2。根据糖尿病地位研究参与者的社会阶段特征

根据糖尿病状态的社会阶乘特征呈现在表中2.有455名糖尿病患者(57.80%的女性, 和42.20%的男性, 和50名非糖尿病(54%的女性, 和46%的男性, 包括在内。糖尿病患者的平均年龄( 岁月较高,与非糖尿病个体相比( 年份)( )。


社会渗目参数 特征 控制病人( 糖尿病患者( 价值

性爱 男性 23(46) 192(42.20) 0.26 0.606
女性 27(54) 263(57.80)

婚姻状况 已婚 22(44) 381(83.73) 79.19
寡妇/寡妇 26(52) 40(8.80)
离婚 2(4) 5(1.10)
单身 0(0) 28(6.15)
在一段感情中 0(0) 1(0.22)

职业 退休 3(6) 83(18.24) 117.37
老师 8(16) 31(6.81)
家庭主妇 10(20) 116(25.50)
贸易商 3(6) 42(9.23)
中耕机 4(8) 65(14.29)
收银员 5 (10) 1(0.22)
厨师 3(6) 3 (0.66)
警察 3(6) 1(0.22)
裁缝 7(14) 7(1.54)
金属工人 1(2) 1(0.22)
护士 2(4) 10(2.20)
足智多谋 1(2) 4(0.88)
木匠 0(0) 2(0.44)
播种机 0(0) 14(3.08)
陶器 0(0) 2(0.44)
工程师 0(0) 3 (0.66)
司机 0(0) 10(2.20)
学生 0(0) 9(1.20)
摄影师 0(0) 1(0.22)
电工 0(0) 3 (0.66)
石匠 0(0) 3 (0.66)
机械师 0(0) 7(1.54)
裁缝 0(0) 2(0.44)
公务员 0(0) 3 (0.66)
市长 0(0) 1(0.22)
园丁 0(0) 1(0.22)
市政代理人 0(0) 3 (0.66)
美发师 0(0) 4(0.88)
秘书 0(0) 5(1.10)
会计 0(0) 3 (0.66)
牧师 0(0) 3 (0.66)
计数器 0(0) 3 (0.66)
造型师 0(0) 2(0.44)

教育水平 GCE O级 1(2) 59(12.96) 32.92
GCE A级 3(6) 51(11.20)
第一个毕业的证书 3(6) 101(22.20)
每日早晚 2(4) 6(1.31)
没有研究进行 11(22) 39(8.57)
没有文凭的初级研究结束 19(38) 88(19.34)
在没有文凭的情况下停止高中 8(16) 51(11.20)
学士学位 2(4) 33(7.25)
掌握 1(2) 7(1.54)
博士学位 0(0) 1(0.22)
Probatory 0(0) 19(4.17)

年龄组 0-20 5 (10) 8(1.75) 79.11
21-40. 26(52) 50(10.98)
40-61 16(32) 208(45.71)
61-90. 3(6) 189 (41.53)

GCE:一般教育证书;HND:更高的国家文凭。

在0.05的显着性水平,研究样本内的性别和糖尿病状态之间没有显着差异( )。尽管患有糖尿病和糖尿病患者的女性之间存在差异,但对性别差异的控制并不重要。

有一个重要的( 已婚人士与糖尿病状况的关系。在糖尿病患者中,大多数(83.7%)是已婚人士。其次是寡妇或鳏夫,比例得分为8.8%。在0.05显著水平上,受访者的职业与糖尿病状况之间存在显著差异( )。

教育水平显示出与糖尿病地位的显着差异,在0.05分显性水平( )。糖尿病的大多数人有CEP(22.2%)。参与者在小学时结束了他们的教育水平,并没有患有19.3%的顾虑( )。

年龄范围也与糖尿病身份有显着不同( )。大多数糖尿病的人来自41-60岁,百分比得分为89.7%。实际上,斯皮曼相关分析表明年龄和糖尿病之间的正显着相关性( )。

3.3。糖尿病和非糖尿病研究科目的临床特征

表格3.呈现糖尿病和非糖尿病研究受试者的临床特征。除了发烧的发展之外,所有临床参数与糖尿病状态显着相关( 及尿漏( )。从表格3.,研究人群中大多数糖尿病患者报告有排尿困难( 在1.149-4.980的95%CI中)。例如,对于尿液尿酸盐,糖尿病患者的几率为5.52,与控件相比( 95% -14.22)。此外,与对照相比,糖尿病患者的可能性为5.64,以发展肥胖( 95% -17.03)。


变量 特征频率(%) 价值) 要么 CI.

糖尿病类型
I型 II型
糖尿病 41(9.01) 414(90.99) NA NA NA
控制 0(00) 0(00)

Pollakiuria
是的
糖尿病 254(55.82) 201(44.18) 14.760(0.001) 0.070 0.0421-0.288
控制 42(84) 8(16)

疑难厄
是的
糖尿病 407(89.45) 48 (10.55) 5.730(0.021) 2.390 1.149-4.980
控制 39 (78) 11(22)

发热
是的
糖尿病 420(92.31) 35(7.69) 0.330(0.362) 1.330 0.497-3.575.
控制 45(90) 5 (10)

烧伤
是的
糖尿病 433(95.16) 22(4.84) 6.990(0.017) 3.204 1.294-7.931.
控制 43(86) 7(14)

尿泄漏
是的
糖尿病 427 (93.85) 28(6.15) 1.430(0.195) 0.311 0.041-2.34
控制 49 (98) 1(2)

敦促小便
是的
糖尿病 254(55.82) 201(44.18) 24.450( 5.520. 2.15 - -14.22
控制 46 (92) 4(8)

肥胖
是的
糖尿病 301(66.15) 154(33.85) 16.310( 5.640 1.87-17.03
控制 47(90) 3(10)

住院考勤
是的
糖尿病 119(26.15) 336(73.85) 0.719 ( 1.348 0.67-2.70.
控制 46 (92) 4(8)

或=赔率比;CI =置信区间。 显着的0.05显着性。
3.4。 -试验分析,计算研究样本中糖尿病和对照组之间的血液学参数的平均差异

一个双独立的样本 -跑测试以计算研究样本中糖尿病和对照组之间的血液学参数的平均差异。在该分析中假设具有相同的差异,因为血液学平均值之间的差异足够接近(±1.2)。

分析了20个血液学参数,CD4 T细胞血液水平( 95% 至-10.053),%淋巴细胞( 95% 至-0.45),%单核细胞( 95% 到-0.043),gr( 95% 到-0.54),hct( 95% -1.119), RDW-CV ( 95% 到-0.32)和RDW-SD( 95% 与非糖尿病个体相比,糖尿病患者在-1.73中显着降低。%粒细胞( 95% 至-0.29)和MCHC( 95% 糖尿病患者的糖尿病患者与非糖尿病患者相比显着高于0.87)(表4.)。这些结果揭示了糖尿病患者的血液神血紊乱,而不是非脂肪酸的障碍,尽管结果的差异对其他参数没有统计学意义。


血液学参数 糖尿病/控制 频率 的意思是 STD。偏差 STD。错误意思 -试验 95%CI.
团体。(2尾)
降低 较高的

CD4 T细胞 糖尿病 455. 802.369 230.119 10.788 -2245 503. 0.025 -151.208 -10.053
控制 50. 883.000 325.757 460.690.

GB(×103个细胞/μ.L) 糖尿病 455. 5.465 1.991. 0.093 0.478 503. 0.633 -0.432 0.711
控制 50. 5.326 1.568 0.221

淋巴细胞(×103细胞/μ.L) 糖尿病 455. 2.2116 0.71218 0.033 -1493 503. 0.136 -0.371 0.050
控制 50. 2.3720 0.79566. 0.112

单核细胞(×103细胞/μ.L) 糖尿病 455. 0.4570. 0.16385 0.008 -1415 503. 0.158 -0.084 0.013
控制 50. 0.4922 0.19436. 0.027

粒细胞(×103个细胞/μ.L) 糖尿病 455. 2.807 1.694 0.079 1190. 503. 0.235 -0.191 0.777
控制 50. 2.514 1.230 0.174

%淋巴细胞 糖尿病 455. 41.740. 10.027 0.470. -2267 503. 0.024 -6.349 -0.453
控制 50. 45.142 10.466 1.480

%单核细胞 糖尿病 455. 8.852 2.511 0.117 -2079 503. 0.038 -1.527 -0.043
控制 50. 9.638 2.745 0.388

%粒细胞 糖尿病 455. 49.3925 10.904 0.511 3047 503. 0.002 1.762 8.162
控制 50. 44.430. 11.176 15.805

血红蛋白 糖尿病 455. 12.254. 1.800 0.084 -1465 503. 0.144 -0.947 0.138
控制 50. 12.659 2.293 0.324

GR. 糖尿病 455. 4.762 0.628 0.029 -3743 503. 0.000 -1.717 -0.535.
控制 50. 5.888 6.181 0.874

HCT. 糖尿病 455. 42.166 6.137 0.287 -3140 503. 0.002 -4.862 -1.119
控制 50. 45.158 8.412 1.189

糖尿病 455. 88.457 6.508 0.305 1560. 503. 0.119 -0.430 3.753
控制 50. 86.796. 11.475. 1.622

妇幼保健 糖尿病 455. 25.725. 1.985 0.093 0.497 503. 0.620 -0.443 0.742
控制 50. 25.576. 2.366 0.334

MCHC 糖尿病 455. 29.007 1.336 0.062 2006年 503. 0.045 0.009 0.874
控制 50. 28.566. 2.424 0.342

RDW-CV. 糖尿病 455. 14.203 2.321 0.108 -2790 503. 0.005. -1.872 -0.324
控制 50. 15.302 4.674 0.661

RDW-SD 糖尿病 455. 46.101 5.838. 0.273 -3035年 503. 0.003 -8.066 -1.727
控制 50. 50.998. 29.792 4.213

PLT. 糖尿病 455. 238.079. 77.592 3.637 0.867 503. 0.386 -12.761. 32.939
控制 50. 227.990 82.293 11.638

MPV. 糖尿病 455. 9.981. 0.77383 0.036 1307 503. 0.192 -0.077 0.384
控制 50. 9.828 0.92097 0.130

PDW. 糖尿病 455. 15.000 6.537 0.306 0.692 503. 0.489 -1.184 2.471
控制 50. 14.356 2.056 0.290

PCT(%) 糖尿病 455. 0.232 0.069 0.003 0.703 503. 0.482 -0.013 0.027
控制 50. 0.225 0.074 0.010

CD:差异化;FBC:全血;GB:白细胞;GR:红细胞;HCT:血细胞比容;艾滋病毒:人类免疫缺陷病毒;MCV:平均肉毒卷;MCH:平均血红蛋白;MCHC:平均血管血红蛋白浓度;MPV:平均血小板体积; RDW-CV: red blood cell distribution width-coefficient of variation; RDW-SD: red blood cell distribution width-standard deviation; PCT: procalcitonin; PDW: platelet distribution width; PLT: platelet. 显着的0.05显着性。
3.5。糖尿病现状与血液学参数的关系

表格5.呈现出血液学参数和糖尿病状态之间的相关性。大多数血液学参数呈负面,但与糖尿病没有显着相关。二进制逻辑回归显示MCV( 95% -0.983; 和rdw-cv( 95% -0.848; 对患糖尿病的几率有负面影响RDW-SD 95% -1.291; 积极影响糖尿病的概率。


参数 S.E. 沃尔德 团体。 要么 95%CI.
降低 较高的

CD4 T细胞 -0.001 0.001 3.072 1 0.080 0.999. 0.997 1.000
GB(×103个细胞/μ.L) 3.317 3.259 1.036 1 0.309 27.583 0.046 16379.923
淋巴细胞(×103细胞/μ.L) -2.726 3.105 0.771 1 0.380 0.065 0.000 28.769
单核细胞(×103细胞/μ.L) -5.020 5.375 0.872 1 0.350. 0.007 0.000 248.436
粒细胞(×103个细胞/μ.L) -3.662 3.254. 1.266 1 0.260 0.026 0.000 15.119.
%淋巴细胞 0.190 0.184 1.066 1 0.302 1.209. 0.843 1.735.
%单核细胞 0.382 0.280 1.852 1 0.174 1.465 0.845 2.538
%粒细胞 0.290 0.193 2.248 1 0.134 1.336 0.915 1.951.
血红蛋白 0.581 0.910 0.407 1 0.523 1.787 0.300 10.635
GR. -0.169. 0.821 0.043 1 0.837 0.844 0.169 4.220
HCT. -0.267 0.281 0.906 1 0.341 0.765 0.441 1.328
-0.251 0.119 4.439 1 0.035 0.778 0.617 0.983
妇幼保健 0.801 0.440. 3.313 1 0.069 2.228 0.940 5.277
MCHC -0.494 0.708 0.488 1 0.485 0.610 0.152 2.442
RDW-CV. -0.477 0.159 8.985 1 0.003 0.620 0.454 0.848
RDW-SD 0.135 0.062 4.770 1 0.029 1.144 1.014 1.291
PLT. 0.019 0.024 0.626 1 0.429 1.019 0.973 1.067
MPV. 0.643 0.743 0.749 1 0.387 1.903 0.443 8.166
PDW. 1.107 0.976 1.287 1 0.257 3.024. 0.447 20.465
PCT(%) -14.314 24.312 0.347 1 0.556 0.000 0.000

CD:差异化;FBC:全血;GB:白细胞;GR:红细胞;HCT:血细胞比容;艾滋病毒:人类免疫缺陷病毒;MCV:平均肉毒卷;MCH:平均血红蛋白;MCHC:平均血管血红蛋白浓度;MPV:平均血小板体积; RDW-CV: red blood cell distribution width-coefficient of variation; RDW-SD: red blood cell distribution width-standard deviation; PCT: procalcitonin; PDW: platelet distribution width; PLT: platelet. 显着的0.05显着性。

4.讨论

糖尿病是最着名的慢性代谢疾病。它是一种代谢障碍,其特征在于,由于胰岛素分泌或胰岛素作用或两者的降低而占高血糖症的存在。糖尿病是一种影响年轻人和老年人的常见条件,这可能导致各种疾病的急性事故主要是代谢,神经,心血管和血液学。本研究旨在评估Bafouss区域医院糖尿病患者糖尿病患者中糖尿病患者临床和血液学特征的分布。

本研究表明,505名研究参与者,57.4%( 是女性,而42.6%( 是男性。该结果可以通过久坐不动的生活方式来解释,与前一项研究报告的男性相比,在女性个体中显着更大地突出[13.].在已婚个体和糖尿病地位之间观察到显着的关系。先前的研究报告称,婚姻质量差与许多不同的健康状况指标如糖尿病有关[14.].特别是婚姻状况和血糖控制之间的关系,特别是婚姻对糖尿病发作的影响,可能是由于疾病的病理生理和治疗特征15.].关于专业和糖尿病地位,有关家庭主妇和退休人员,观察到显着差异。大多数糖尿病患者是家庭主妇,其次是退休公务员。这可以解释一下,这两个类别的人口具有自己的生活方式,通常是久坐生活方式,不平衡的饮食,摩托车或车辆即使在短距离上,缺乏身体活动[16.].沙特阿拉伯吉达的一项研究表明,非商民家庭主妇被认为是糖尿病患者中肥胖的高风险群[17.].关于教育程度,我们的研究人口的低智力水平将为他们缺乏有关糖尿病的知识和预防方法。这可以解释这一事实,即我们的研究,大多数糖尿病患者都有一个第一份学校的证书,然后是在小学和没有文凭的情况下完成教育水平的参与者。这一结果与瑞典的agardh和同事不一致,他们证明了糖尿病的相当负担,归因于瑞典的较低教育水平[18.].

本研究表明,糖尿病患者的年龄主要集中在41 - 60岁之间。事实上,Pearson相关分析表明,年龄与糖尿病之间存在显著正相关。这与撒哈拉以南非洲其他地区和加纳等其他发展中国家的结果相似[19.].在美国这样的发达国家中,在60岁以下的患者中,这些相关性最多[20.].这可以用以下事实来解释:这一类社会活跃的人群很容易受到某些环境因素的影响,如饮酒和吸烟,而这些因素是患糖尿病的危险因素。

关于糖尿病和非糖尿病对象的临床特征,除糖尿病外,所有临床参数与糖尿病外,除了发烧和尿泄漏之外。糖尿病患者在研究人群中报告患有困扰,他们类型的糖尿病的特征。糖尿病现状解释了糖尿病患者与对照组相比经历泌尿急急的可能性的可能性5.52,而且与对照相比,发展肥胖的可能性5.64。糖尿病和泌尿科病理学是非常常见的健康问题[21.].最近的一项研究表明,糖尿病独立地增加了女性中尿失禁的风险[22.].由于糖尿病引起的泌尿病病理是1型糖尿病和2型糖尿病的严重肾相关并发症。它会影响个人的肾脏促进常规工作,从您的身体中去除废物和额外的液体[23.].

研究样品中糖尿病组与对照组之间的不同血液学参数的方法表明,CD4 T细胞血液水平,%淋巴细胞,单核细胞,GR,HCT,RDW-CV和RDW-SD显着显着与非糖尿病患者相比,糖尿病患者较低,而糖尿病患者的肉芽细胞和MCHC在糖尿病患者中显着较高。这些结果揭示了与非脂肪病相比缺乏糖尿病患者的免疫状况,尽管结果的差异对其他参数没有统计学意义。这可以通过两种群体中的样本大小的差异来解释,因为在我们的研究的背景下获得了非常有限的非糖尿病患者。白细胞代表免疫活性细胞的重要组成部分,用于防御传染病。Geerlings和Hoepelman与非糖尿病相比,糖尿病患者的多核细胞和单核细胞/巨噬细胞的功能下降了[24.].这些结果证实了我们研究的那些,因为与非糖尿病患者相比,糖尿病患者有肉芽细胞(粒细胞水平下降)。

血液学参数与糖尿病状态的相关性表明,大多数血液学参数与糖尿病呈负相关,但相关性不显著。MCV和RDW-CV对糖尿病发病概率有负向影响,RDW-SD对糖尿病发病概率有正向影响。这可以用糖尿病影响血液细胞和功能的事实来解释[25.].

这些发现对公共卫生具有重大意义,因为它有助于了解糖尿病患者与非糖尿病患者之间的血液学特征和泌尿系统病理。非糖尿病个体的体积小是本研究的一个局限性。本研究的主要局限性是糖尿病是使用毛细管血糖仪诊断的;这不如用分光光度计/色度计诊断的血糖估计准确可靠。

5.结论

本研究提示,糖尿病患者与非糖尿病患者淋巴细胞%、单核细胞%、粒细胞%、GR、MCHC、RDW-CV、RDW-SD的均值有显著性差异。它还表明,大多数血液学参数与糖尿病呈负相关,但不显著相关。MCV和RDW-CV对糖尿病发病概率有负向影响,RDW-SD对糖尿病发病概率有正向影响。这项研究还表明,针对糖尿病人群的研究和干预可以帮助缩小糖尿病并发症的差距。

数据可用性

本研究期间生成或分析的所有数据都包含在此已发布的文章和支持文件中。

伦理批准

本文的提案是由道德审查和咨询委员会批准的,喀麦隆生物伦理倡议(Cambin)Ref CBI / 437 / ERCC / Cambin批准。

每个参与者都有书面和知情同意,以获得自愿参与。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

作者的贡献

ATS执行了采样和数据收集。ATS和WTJM参与了数据分析。ATS,WTJM和VK起草了稿件。VK和VPB设计了这项研究。VK监督工作。所有作者都阅读了稿件并在提交之前批准了最终版本。

致谢

作者要感谢所有Bafoussam地区医院的所有工作人员,以及参与者的支持成功完成研究。

补充材料

补充材料(.xlsx):生成的所有原始数据都支持这项研究的结果。补充材料

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