文摘

背景。糖尿病性视网膜病变是导致失明的工作年龄的成年人在世界范围内,包括发展中国家如埃塞俄比亚,糖尿病引起的失明的负担无疑是卫生保健系统构成巨大的挑战。糖尿病和其微,macrovascular并发症埃塞俄比亚糖尿病患者中变得越来越普遍。因此,本研究的目的是评估糖尿病视网膜病变的发生率及其预测糖尿病患者中埃塞俄比亚。方法。医院进行了回顾性队列研究使用随机选取的494名糖尿病患者超过18岁在Felege Hiwot全面专业医院从2011年到2014年,之后直到2019年12月。初步和纵向数据抽象成人口、临床、生理属性使用一个标准化结构化的问卷。收集到的数据输入到系统使用EpiData version 4.2和分析使用占据14.0版。患者的生存经验评估使用kaplan meier幸存者函数。糖尿病性视网膜病变的预测识别Cox比例风险模型。Bivariable和多变量Cox比例风险模型计算,和变量有一个值< 0.05的多变量Cox比例风险模型被声明为糖尿病性视网膜病变的重要预测因子。结果。在随访期间,糖尿病性视网膜病变的总体发病率是48每1000人年(95%置信区间:40.0—-57.0)。在岁(AHR 1.02;95%置信区间:1.00—-1.04),空腹血糖水平(AHR 1.02;1.00 - -1.04)、高血压(AHR 2.61;95%置信区间:1.47—-4.63),DM患者 mg / dl (AHR 2.73;95%置信区间:1.32—-5.64) mg / dl (AHR 2.22;95%置信区间:1.08—-4.55)和积极的蛋白尿(AHR 1.74;95%置信区间:1.10—-2.73)被认为是糖尿病性视网膜病变的重要预测因子。结论。糖尿病性视网膜病变的总体发病率被发现高在1型和2型DM。年龄、空腹血糖水平,高血压、蛋白尿、血脂异常和高收缩压都预测糖尿病性视网膜病变的发展。控制血糖、血脂异常、蛋白尿和血压对阻止糖尿病视网膜病变的发展至关重要。

1。介绍

糖尿病(DM)是一种代谢性疾病,影响碳水化合物的新陈代谢,脂肪和蛋白质,是由胰腺产生胰岛素细胞的损失或减少组织对胰岛素的敏感性,导致血液中葡萄糖水平的增加和高死亡率相关的并发症,如糖尿病引起的视网膜损伤(1,2]。

糖尿病性视网膜病变(DR)是一种潜在致盲糖尿病眼部并发症(3),它是一种microcirculatory病变的糖尿病疾病,可引起血管壁损伤,血流量的变化,或血小板变化(4]。三个博士的主要阶段(早期和严重nonproliferative、增生性博士和糖尿病黄斑水肿)(4]。从公共健康的角度来看,早期发现和二级干预是必要的,因为导致视力丧失博士通常可以预防和及时有效的治疗。博士是眼科研究面临的最具挑战性的问题之一。今天,它是失明的最常见原因之一,由于其发病率增加了世界各地(5- - - - - -8]。

国际糖尿病联合会估计,全球流行博士对2015 - 2019年期间25%以上。患病率最低的是欧洲在20%左右,在东南亚最高为10%,在中东,北非和西太平洋区域(40%9]。在中国农村的一份报告显示,超过2/5的糖尿病有博士(10]。在非洲国家,糖尿病患者的患病率大约是三分之一博士(11]。系统研究的21个非洲国家博士发现[30.2 -31.6%11]。整个视网膜病变的患病率是19.48%在埃塞俄比亚(5]。博士的发病率为18.57% Tikur Anbessa转诊医院(12),每年每1000人35.96例亚明奇总医院在埃塞俄比亚。糖尿病性视网膜病变的发病率和危险因素在发达国家已经被很好地记录下来了。然而,在埃塞俄比亚发病率和预测数据稀缺(13]。

博士是致盲的主要原因在全世界生产年龄组(3]。大约三分之一的糖尿病患者博士一定程度的发展,它已成为成人视力丧失和失明的主要原因(7]。世界卫生组织(世卫组织)估计,博士占全球4.8%的失明的3700万例病例中(14]。在南非,博士是第四致盲的重要原因之一,白内障,青光眼,和年龄相关性黄斑变性和第三严重的视力损害的主要原因,后屈光不正、白内障 年(15]。博士预防视力损害的实现主要是通过控制糖尿病,视网膜变化,早期发现和及时治疗影响视觉的视网膜病变(16,17]。筛选糖尿病患者预防博士是一个具有成本效益的方法(18,19]。

糖尿病发展的持续时间是一个主要的风险因素(博士20.]。几乎所有的1型糖尿病患者和60%以上的2型糖尿病患者有可能在博士在确诊后的头20年(4]。世界上博士的平均持续时间为7.9年(7]。在欧洲,50%的博士1型DM没有基线已被证明在5 - 7年开发视网膜病变(21]。诊断博士是58个月平均存活时间在伊朗22]。博士记录在42%和84.7%的糖尿病患者在英格兰5和10年的随访后,分别为(23]。英国前瞻性糖尿病的一项研究表明,在6年的随访研究中,是博士观察到41%的糖尿病患者(24]。在以色列,在一个平均4.5年的随访中,博士的累积发生率为18.8% (25]。在一项研究Tikur Anbessa转诊医院(12),平均生存时间是74.07个月,而10年期研究在亚明奇总医院在埃塞俄比亚(13]。

博士相关的最常见危险因素是社会人口特征,如年龄、性别、身体质量指数(BMI)、高血压、血糖控制不佳,2型糖尿病,高血压,胆固醇水平和糖尿病诊断以来。上述因素的重要性,然而,研究[之间各不相同5,7,12,26,27]。埃塞俄比亚一直缺乏基本的预防和治疗药物,技术和程序对DM在初级卫生保健中。在国家层面上,没有标准的标准推荐的病人从初级保健更高层次的护理6]。证据的时间博士在其发病率和预测糖尿病患者在埃塞俄比亚稀缺。本研究旨在确定时间博士和预测在成人糖尿病患者Felege Hiwot全面专业医院,埃塞俄比亚。

2。患者和方法

2.1。研究设置,期间,和设计

在医院进行了回顾性队列研究设计Felege Hiwot全面专业医院(FHCSH), Bahir Dar,埃塞俄比亚,从2020年2月28日至2020年3月21日。FHCSH位于565公里远离亚的斯亚贝巴,埃塞俄比亚的首都。FHCSH是1200万人口的三级卫生保健一级医院服务的排水区西北埃塞俄比亚。大约有1150名糖尿病患者在医院每月随访。

2.2。人口

源FHCSH人口都是糖尿病患者18岁以上。所有新诊断为1型或2型糖尿病患者年龄超过18年2011年和2014年之间人口研究。所有糖尿病患者超过18岁,谁有2011年和2014年之间的后续治疗包括在这项研究。妊娠期糖尿病患者和糖尿病视网膜病变同时被排除在研究之外。

2.3。样本容量确定和抽样程序

计算最小样本量的研究》(553)是决定通过Cox比例风险的假设测试的样本大小 : 与 : 二进制的协变量Cox比例风险模型给出另一个系数 。比例风险的前提下, 是一个常数。假设 和观察事件的累积概率,双面的样本大小和显著性水平公式吗和权力是由

使用临床研究样本量公式(3),是样品的尺寸,是重要的为5%,是80%,协变量的标准差,是每个协变量的系数。性别(男性)、糖尿病(2型)类型,肌酐水平,协变量和甘油三酸酯水平高于150 mg / dl(源)用于计算样本大小;的值( - - - - - -系数)是0.662,1.389,0.577,和0.952,分别。

2.4。变量

本研究的主要结果是博士和糖尿病性视网膜病变诊断的时候了。诊断,包括病史、眼科检查、筛选与视网膜照片,和定期随访是独立变量。博士进行诊断出患有眼科检查使用张力测定法和眼科仪器。第一个特征评估社会人口因素,如年龄、性别、居住地。第二特征测量包含临床HTN组件,BMI, DM类型、糖尿病家族史,DM治疗的类型。第三个特征被认为是生理组件组成的边后卫,SBP,类似高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白、甘油三酯水平,总胆固醇水平,肌酐和蛋白尿。高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白、甘油三酯和总胆固醇被归类为高、低基于国家胆固醇教育计划3 (NCEP-III)和世卫组织的指南。

2.5。操作定义

博士是定义为直接和间接检眼镜检查评估由视网膜专家证实了眼底摄影。糖尿病视网膜病变是糖尿病微血管并发症的定义,通过临床检查评估或间接检眼镜检查由眼科医生和归类为礼物(是的)或缺席(no)从图表根据眼科医生的决定12]。博士是时间差距近年来诊断糖尿病和第一集(博士4]。

本研究的主要结果是糖尿病性视网膜病变的时候了。然而,它被认为是审查博士当糖尿病患者没有开发在整个研究期间,失访,死在博士的发病和转移。

生存时间是诊断有糖尿病发展的博士或一年审查;审查被认为是糖尿病患者追踪损失,转移出去,死前出现,在整个研究期间博士,没有发展。高血压患者的收缩压和舒张压 和≥90毫米汞柱,分别在基线或抗高血压药物(5]。

如果总血脂异常诊断 mg / dl, mg / dl, mg / dl, mg / dl或药物治疗血脂异常(6,7]。

很高的血糖水平、空腹血浆葡萄糖水平≥126 mg / dl。

蛋白尿是定义为积极的,如果尿白蛋白浓度超过30毫克/更易和消极的< 30毫克/更易。

BMI是归类为体重不足(< 18.5公斤/米²),正常(18.5公斤/米²-24.9公斤/米²),和超重(> 25公斤/米²)。

2.6。数据收集工具、过程和质量保证

一个结构化的数据提取清单改编自先前的研究被用来提取所有必要的信息从病人的医疗注册12]。有两个科学本科护士抽象数据的监督下一个训练有素的主管。患者被诊断出患有糖尿病,视网膜病变诊断和患者的图表的时候错过了关键变量被排除在研究之外。审核记录被确定医疗登记或卡号。在基线患者缺失的关键预测变量,包括年龄、糖尿病类型、肌酐和高血压状态,被排除在研究之外。统一的清单,从病人的摄入量中提取相关辅助数据形式,后续卡,DM注册书和电子信息数据库。确保数据的质量,提供为期一天的数据收集主要研究者培训数据提取和管理人员之前数据抽象如何从个体中提取数据图表。数据完整性评估日常主要调查员。此外,进行预测是使用5%的抽样进行图表研究区域外。

2.7。数据管理和分析

提取的数据进入一个电脑包通过EpiData 4.2版本,然后出口到占据软件14.0版本清洗、编码、分类、合并、完整性和一致性检查,异常值进行了综述,并相应地进行进一步分析。

病人的比例和频率协变量对所有使用描述性统计进行了综述。患者的生存经验评估使用kaplan meier生存函数。生存率较被用来比较不同群体的生存体验主题使用分类变量。博士的独立预测因子估计通过Cox比例风险模型。交互检查,和合伙人控制通过多变量分析。模型的建立,经过了一个逐步落后淘汰过程,和模型的拟合优度评价利用Cox-Snell剩余技术。Schoenfeld残留试验,每个协变量与时间的交互和图形的方法,被用来检查Cox比例风险(PH)假设和实现的假设。潜在的候选人在被选中的完整模型预测bivariable Cox比例风险回归分析的分界点值≤0.25。决赛中变量的多重共线性拟合模型检查使用方差膨胀因子(VIF)分界点的意思 ;VIF的平均值是1.69。发病率是计算为整个群体事件的病例总数除以总人年随访的博士。博士的预测和风险之间的关系是决定使用一个调整风险比(AHR)。最后,变量的值< 0.05的多变量Cox比例风险回归分析被认为是确定糖尿病性视网膜病变的重要预测因子。

3所示。结果

3.1。基线特征

在553名糖尿病患者的图表,494(89.33%)记录包括在最终的分析中。年龄中位数的糖尿病患者的糖尿病诊断与差(30-48年)37年。从494研究参与者,296(59.2%)属于年龄30到60年,和278年(56.28%)和261年(52.83%)是男性和农村居民,分别。在494糖尿病患者记录,169年(34.21%)和280年(56.68%)高血压和2型糖尿病的参与者,分别。研究结果表明,115例(23.28%)受试者糖尿病的家族史。研究参与者的平均身体质量指数为22.9公斤/米²( )。超过一半的研究对象,261名(52.83%),服用口服药物对糖尿病治疗方案。

空腹血糖中位数为299 mg / dl差(238 - 364)。四分之三的参与者,363名(73.48%)、消极的蛋白尿。意思是收缩压和舒张压123毫米汞柱( )和78.33毫米汞柱( ),分别。大多数糖尿病患者,276例(55.78%),有超过100 mg / dl低密度脂蛋白。多数80%(398)和73%(347)的研究参与者与高密度脂蛋白大于40 mg / dl和总胆固醇低于200 mg / dl,分别,而肌酐中值为0.7 mg / dl差(0.56 - -0.83)(表1)。

3.2。糖尿病性视网膜病变发病率和时间

人员跟踪调查四百九十四名研究参与者最多1.01和8.87年以上在他们最初的诊断DM差(4.74 - -7.49)平均随访时间6.45年和2959.31年总随访时间平均生存时间8.7年差(6.53 - -8.86)和0.048发病率。其中,142名(28.74%置信区间:25.91% -32.90%)糖尿病性视网膜病变。从494年开始研究参与者,352年被审查。352审查参与者中,214例(60.80%)未出现糖尿病性视网膜病变,和74年(21.02%)失访,48例(13.64%)被转移到其他卫生设施,和16(4.55%)死亡(图1)。

中位数时间免费糖尿病性视网膜病变的糖尿病患者是8.7年,差(6.53 - -8.86)。这个后续的总体发病率被发现48/1000 person-year (py)观察。糖尿病视网膜病变的发生率在第一个三年随访组14/1000 1443.67人年面临风险。高发病率的6年随访后观察糖尿病性视网膜病变(131/1000人年)372.9人年(表风险2)。

糖尿病性视网膜病变的累积生存率的第一年,第五年的末尾,最后第八年的0.98,0.79,和0.46,分别。

即使没有统计上的显著差异,发病率是29/1000 person-year (py)观察和63/1000 person-year (py)观察1型和2型糖尿病患者,分别。糖尿病视网膜病变的发生率在男性和女性糖尿病患者组和48/1000人每年49/1000。糖尿病视网膜病变的发生率之间的年龄不到30年,30至60年,大于60年是2/1000,58/1000,170/1000的人每年(py)。糖尿病视网膜病变的发生率高的高血压糖尿病患者(123/1000 person-year观察)nonhypertensive相比,糖尿病患者(10/1000组(图)2)。

3.3。Cox比例风险假设

Cox比例风险假设与Schoenfeld残留测试评估,图解法和交互的每个协变量与时间。在全球测试中,卡方计算,给0.17的概率。协变量的交互作用与时间评估。没有静态协变量与时间。因此,Cox比例风险回归分析模型进行分析计算。

3.4。在糖尿病博士预测时间

Bivariable Cox比例风险进行了回归分析,选择潜在候选人选择变量的多变量分析使用预设价值标准截止 。因此,除了性和居住,其他预测满意的标准,是一个潜在的候选人多变量分析。

在多变量Cox比例风险回归分析中,基线年龄、高血压状态在基线,基线空腹血浆葡萄糖水平,蛋白尿基线,基线的低密度脂蛋白水平,胆固醇水平基线,基线甘油三酸酯水平有显著关联的发展。

本研究表明,糖尿病患者的年龄被发现的糖尿病性视网膜病变的发病率预测博士的风险增加了1.02 (1.02 AHR, CI: 1.01 - -1.04, )倍年龄增加了年在任何给定的时间,保持其他因素不变。博士的风险增加了2.6 (2.61 AHR, CI: 1.47 - -4.63, )在任何给定的时间那些高血压在基线相比nonhypertensive基线通过保持其他因素不变。博士的风险增加了0.2% (AHR 1.002, CI: 1.001 - -1.004, )作为基线空腹血浆葡萄糖增加了1 mg / dl在任何给定的时间。糖尿病患者积极的基线蛋白尿的风险有一个博士1.74 (1.74 AHR, CI: 1.10 - -2.73, )在任何给定的时间相比,糖尿病患者积极的基线蛋白尿通过保持其他因素不变。

博士的风险增加了2.73 (2.73 AHR, CI: 1.32 - -5.64, )DM患者低密度脂蛋白之间的时间在任何给定的时间大于100 mg / dl相比,低密度脂蛋白低于100 mg / dl在基线通过保持其他因素不变。曾博士甘油三酯在基线的风险大于150 mg / dl增加了2.55 (2.549 AHR, CI: 1.19 - -5.46, )在任何给定的时间相比,那些甘油三酯在基线低于150 mg / dl保持其他因素不变。总胆固醇大于200 mg / dl博士在基线被发现的风险,风险是增加了2.22 (2.22 AHR, CI: 1.08 - -4.55, )在任何给定的时间相比,糖尿病患者低于200 mg / dl,保持其他因素不变。博士的风险增加了1.68 (1.68 AHR, CI: 1.14 - -2.5, )在任何给定的时间,对于那些收缩压大于140毫米汞柱者相比,收缩压小于140毫米汞柱,保持其他因素不变(表3)。

3.5。模型的充分性

拟合后Cox比例风险模型,模型检查的充足率Nelson-Aalen累积风险与Cox-Snell剩余工资。图表表明风险函数遵循线紧密,除了非常大值的时间。是普遍的模型与审查的数据有一些摆动大值的时候(8]。总的来说,这将得出最终模型很好足够的(图3)。

4所示。讨论

在这项研究中,糖尿病视网膜病变的发生率是48人/ 1000人每年高于研究Jimma大学医学中心和36.9人/ 1000人年(9),在Tikur Anbessa教学医院(TATH)与2.65每1000 person-year观察(95%置信区间:2.54—-4.05)10),每年每1000名患者和36例亚明奇总医院(10]。可能的原因可能会跟进。糖尿病视网膜病变的发生率在这项研究中低于在伊朗和英国进行的研究(11,12]。可能的原因可能是后续年和卫生保健系统和筛查项目。这种发病率一致在南非进行的一项研究中,每1000人每年在1型和50例47例每1000人每年在2型糖尿病患者13]。研究表明,在九年制随访视网膜病变率为28.74%。这一发现是类似于以色列研究[14]。

糖尿病性视网膜病变的平均存活时间在这项研究中高于在TATH研究[4),但低于研究在亚明奇综合医院(10]。可能的原因可能是后续年。DM患者糖尿病视网膜病变的时间免费在本研究中低于英国博士的平均存活时间11]。这是可能是由于治疗糖尿病患者。本研究糖尿病视网膜病变的平均存活时间高于在巴巴多斯和美国进行的研究(15,16]。一个可能的原因可能是糖尿病诊断后博士筛查项目。在这项研究中,符合博士的平均存活时间在瑞典进行的一项研究[17]。

高密度脂蛋白和糖尿病家族史的患者没有统计学博士与发展。这是支持的一项研究在TATH [4]。有一个高的2型糖尿病患者的糖尿病性视网膜病变发生率在这项研究中,但是没有统计上的显著差异是由南非的一项研究[13]。许多研究报道,2型糖尿病是一个独立的显著预测糖尿病性视网膜病变(4]。相比之下,1型糖尿病是糖尿病性视网膜病变的重要危险因素,在西班牙的一项研究[18)和美国(15]。

本研究表明,参与者的年龄时糖尿病诊断糖尿病视网膜病变的风险的风险博士每年增加1.02倍增加显著的衬里的研究亚明奇综合医院(10]。许多研究认为,年龄在糖尿病诊断糖尿病视网膜病变发展是一个重要的预测(4,10,11,19在以色列),但一项研究显示,年龄不是一个重要的危险因素为糖尿病性视网膜病变(14]。

Cox回归分析显示,时间在那些高血压糖尿病患者视网膜病变明显缩短。这是内衬在英国进行的一项研究[11]。高血压是糖尿病性视网膜病变的一个特别重要的危险因素,在俄克拉何马州的印第安人(20.]。研究在阿曼记录视网膜病变率较高的高血压患者(21]。

糖尿病性视网膜病变的风险增加了空腹血糖增加内衬研究AMGH [10]。基线升高空腹血糖水平预测视网膜病发生率由蓝山眼睛表示研究[22]。许多研究调查,血糖控制不佳是主要的预测成年糖尿病患者对糖尿病性视网膜病变(12,14,18]。视网膜病变的发展(发病率)与英国基线血糖(23]。

在DM的研究发现,积极的蛋白尿患者有更短的时间比DM患者负蛋白尿发展糖尿病性视网膜病变。这个结果是内衬在伊朗的研究(12]。相反,萨索等人的研究表明,没有区别白蛋白排泄率(AER)博士观察到存在与缺乏这可能是由于不同的研究设计和特异性的研究(24]。

糖尿病性视网膜病变的存活时间缩短高水平的低密度脂蛋白、总胆固醇水平高,和高甘油三酸酯水平。本研究是在TATH内衬研究[4)和意大利的研究(25]。

低密度脂蛋白是糖尿病性视网膜病变的独立危险因素,但没有其他脂类变量(高密度脂蛋白胆固醇或甘油三酯)是重要的在西班牙(生存分析18)和英国(23]。脂质研究经常引起争议,比如姚等人荟萃分析(26)报道,高总胆固醇,低密度脂蛋白、甘油三酯与视网膜病变,类似的数据是在大学的报告贡德尔转诊医院在2型糖尿病患者(27]。

收缩压升高,糖尿病性视网膜病变的生存时间缩短。这一发现是比得上在巴巴多斯和伊朗的一项研究[12,16]。糖尿病性视网膜病变的发展(发病率)与基线高血压在英国和俄克拉何马州印第安人(20.,23]。另一方面,收缩压不是成人糖尿病患者糖尿病性视网膜病变的重要危险因素,在一些研究[4]。没有影响高血压视网膜病变发展的研究在德国1型糖尿病患者(28]。

5。研究的局限性

尽管它的力量,目前的研究有一定的局限性。由于回顾性的性质研究,缺乏完整记录药物依从性等因素,体育锻炼、吸烟、和饮食模式可能低估了效果和主题的发展变化的发生率虽然研究博士最大的全国医疗中心DM随访,结果可能不代表全国糖尿病人口由于可能的选择性偏差。

6。结论

一般来说,博士在1型和2型DM患者占每1000 P-Years 29日和63年,分别。尽管博士的发病率正在成为一个公共健康负担在中国和所有DM不同类型,博士不是静态的发病率不同1型和2型DM在当前的研究中。博士的平均生存时间在新诊断糖尿病患者很短,和总体发病率后续被发现高。年龄在糖尿病诊断、空腹血糖水平、高血压状态、蛋白尿、低密度脂蛋白、甘油三酯和总胆固醇水平基线独立预测糖尿病性视网膜病变的发展增加/减少生存时间的博士在糖尿病组。因此,这项研究的结果表明,控制glycaemia,血脂异常,博士和血压是重要的预防应特别注意那些有糖尿病高血压患者和高水平的低密度脂蛋白、甘油三酯和总胆固醇。我们建议进一步严格使用主数据的研究,其中包括变量从医学不可用图表。

缩写

:气道高反应性	调整风险率
体重指数:	身体质量指数
置信区间:	置信区间
菲律宾:	舒张压
糖尿病:	有糖尿病
博士:	糖尿病性视网膜病变
的边后卫:	空腹血糖
高密度脂蛋白:	高密度脂蛋白
人力资源:	故障率
HTN:	高血压
IDF:	国际糖尿病联合会
差:	四分位范围
低密度脂蛋白:	低密度脂蛋白
SBP:	收缩压
TG:	甘油三酸酯
人:	世界卫生组织。

数据可用性

生成的数据集在这项研究可从对应合理的请求。

伦理批准

道德是来自德勃雷马科斯大学健康科学大学(没有:HSC / R / C / Ser / PG /公司/ 376/11/12)。许可信是来自Felege Hiwot全面专业转诊医院。必要的解释关于这项研究的目的是获得有关数据收集器和官方机构住院了。豁免协议是来自医院的医学主任访问糖尿病患者的医疗记录。保持机密性在所有阶段的研究活动,和数据是在一个安全的加密系统。本研究进行了符合赫尔辛基宣言。保证机密性的信息没有记录病人的名字在图表,和隐私信息的维护。

同意

不同意是必要的。

信息披露

该地区/国家没有参与研究设计、数据收集和分析,决定发表或脚本的准备。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突存在。

作者的贡献

所有作者同样导致了概念,设计的研究中,采集的数据,监督数据收集、分析和解释,并起草或修改文章;已经同意在《华尔街日报》的文章将提交;最终批准的版本发布;并同意负责所有方面的工作。

确认

我们想表达我们的壁炉感到感谢德勃雷马科斯·大学所有必要的服务,和我们对您的感激之情去阿姆哈拉地区行政国家全部赞助。此外,我们想说感谢FHCSH管理、数据收集器和监管机构的支持。阿姆哈拉地区行政国家承担了所有学习费用。