Efecto del control glucémico y del ejercicio físico sobre marcadores de riesgo cardiovascular en la diabetes mellitus

La diabetes mellitus se asocia a un incremento del riesgo de enfermedad vascular arteriosclerótica que no se explica totalmente por su asociación a otros factores de riesgo cardiovascular clásicos. Existen factores más específicos asociados a la diabetes (disfunción endotelial, incremento de la Lp(a), alteraciones de la coagulación, modificaciones de las LDL) que podrían contribuir a que ésta actúe como un factor independiente de enfermedad cardiovascular. El objetivo de nuestro estudio fue valorar el efecto de la práctica de ejercicio físico regular sobre las concentraciones de Lp(a) y diversas modificaciones de las partículas LDL (tamaño, electronegatividad, susceptibilidad a la oxidación) así como en los marcadores de lesión endotelial implicados en la trombosis y fibrinolisis factor von Willebrand (vWF), trombomodulina (TM), tissue factor pathway inhibitor (TFPI), activador tisular del plasminógeno (t-PA) y su inhibidor (PAI-1). en pacientes con diabetes tipo 1 y tipo 2 no entrenados, con control glucémico aceptable y estable. Así mismo estudiamos el efecto de la optimización del control glucémico sobre dichos marcadores de lesión endotelial en pacientes con diabetes tipo 1 de reciente diagnóstico y por tanto sin complicaciones crónicas. En cuanto al efecto del ejercicio físico los hallazgos más importantes fueron el descenso significativo de las concentraciones de Lp(a) en pacientes con niveles basales elevados así como una tendencia a disminuir el porcentaje de LDL electronegativa. Tanto las concentraciones de TM (incrementadas en los pacientes con diabetes tipo 1 y en los pacientes con diabetes tipo 2) como las de TFPI (incrementadas en los pacientes con diabetes tipo 2) se normalizaron después de seguir durante 3 meses un programa de ejercicio físico aeróbico de intensidad en torno al 70% de la VO2 max con una frecuencia de 3 o más días por semana. Los pacientes con diabetes tipo 1 en situación de mal control glucémico (HbA1c = 11.2± 2.3%) presentaron concentraciones elevadas de TFPI y TM. Después de 3 meses de terapia intensificada la optimización del control glucémico (HbA1c= 6.7±0.7%) se acompañó de una normalización de los niveles de TFPI pero no así de los de TM. En conclusión podemos decir que el ejercicio físico y la optimización del control glucémico tienen efectos beneficiosos y complementarios sobre diversos factores asociados con el riesgo cardiovascular en la diabetes mellitus, especialmente alteraciones lipídicas y del endotelio vascular.Increased risk of cardiovascular disease associated to diabetes cannot be explained only through its association with other classical risk factors. There are several other factors (endothelial dysfunction, Lp(a) increased concentrations, coagulation disorders and LDL modifications) that could contribute to the diabetes-related increased cardiovascular disease prevalence. The aim of our study was to evaluate the effect of physical training on Lp(a), LDL modifications (size, electronegativity, oxidation) and some endothelial damage markers involved in thrombosis and fibrinolysis (von Willebrand factor (vWF), thrombomodulin (TM), tissue factor pathway inhibitor (TFPI), tissue-type plasminogen activator (t-PA) and its inhibitor (PAI-1) in a group of 14 type 1 and 13 type 2 untrained diabetic patients. Furthemore, we studied the effect of glycaemic control optimisation on these endothelial markers. The most relevant finding regarding the effect of physical training were the decrease in Lp(a) concentrations in those patients showing increased levels and the tendency to the reduction in the proportion of electronegative LDL. The increased levels of TM and TFPI normalised after the 3-month exercise program at 70% of VO2 max intensity and a frequency of more than 3 days/week. Patients under poor glycaemic control (HbA1c = 11.2± 2.3%) showed increased TFPI and TM concentrations. After 3 months of intensive insulin therapy, the glycaemic control improvement (HbA1c= 6.7±0.7%) was followed by the TFPI normalisation. In conclusion, physical exercise and glycaemic control have beneficial and complementary effects on some factors associated with the increased cardiovascular risk in diabetes, particularlly dyslipidaemia and endothelial dysfunction

Controlant les lesions als vasos sanguinis que provoca la diabetis

La diabetis mellitus és una malaltia molt comuna. Un dels seus efectes és l'aparició de lesions a les parets dels vasos sanguinis. En aquest treball s'ha observat diferents components presents a la sang que indiquen el nivell de lesió per esbrinar quin efecte pot tenir sobre els malalts una alimentació rica en greixos.La diabetes mellitus es una enfermedad muy común. Uno de sus efectos es la aparición de lesiones en las paredes de los vasos sanguíneos. En esta investigación se ha observado diferentes componentes presentes en la sangre que indican el nivel de lesión para averiguar qué efecto puede tener sobre los enfermos una alimentación rica en grasas

Artificial intelligence methodologies and their application to diabetes

In the past decade diabetes management has been transformed by the addition of continuous glucose monitoring and insulin pump data. More recently, a wide variety of functions and physiologic variables, such as heart rate, hours of sleep, number of steps walked and movement, have been available through wristbands or watches. New data, hydration, geolocation, and barometric pressure, among others, will be incorporated in the future. All these parameters, when analyzed, can be helpful for patients and doctors' decision support. Similar new scenarios have appeared in most medical fields, in such a way that in recent years, there has been an increased interest in the development and application of the methods of artificial intelligence (AI) to decision support and knowledge acquisition. Multidisciplinary research teams integrated by computer engineers and doctors are more and more frequent, mirroring the need of cooperation in this new topic. AI, as a science, can be defined as the ability to make computers do things that would require intelligence if done by humans. Increasingly, diabetes-related journals have been incorporating publications focused on AI tools applied to diabetes. In summary, diabetes management scenarios have suffered a deep transformation that forces diabetologists to incorporate skills from new areas. This recently needed knowledge includes AI tools, which have become part of the diabetes health care. The aim of this article is to explain in an easy and plane way the most used AI methodologies to promote the implication of health care providers?doctors and nurses?in this field

How Continuous Monitoring Changes the Interaction of Patients with a Mobile Telemedicine System

The use of continuous glucose monitor changes the way patients manage their diabetes, as observed in the increased number of daily insulin bolus, the increased number of daily BG measurements, and the differences in the distribution of BG measurements throughout the day. Continuous monitoring also increases the interaction of patients with the information system and modifies their patterns of use

Determinación del estado metabólico de pacientes con diabetes gestacional mediante autómatas finitos

Los nuevos criterios de diagnóstico de la diabetes gestacional recomendados por la IADPSGC disminuyen los efectos adversos de la hiperglucemia tanto en la madre como en el recién nacido, pero su aplicación supondría un aumento de la prevalencia llegando a triplicar el número de casos actual. Para que los Servicios de Endocrinología y Nutrición puedan hacer frente a la carga que supondría este aumento de prevalencia es necesario emplear nuevos procesos asistenciales que incluyan el uso de las TICs. Este trabajo presenta una herramienta de análisis automático de datos de monitorización que determina el estado metabólico de las pacientes con diabetes gestacional a partir de sus datos de glucemia, dieta y cetonuria. Su diseño se basa en dos autómatas finitos, uno para el análisis de la glucemia y de la dieta y el otro para el análisis de la cetonuria. La salida de ambos autómatas se combina para determinar el estado metabólico de la paciente a lo largo del tiempo. La herramienta se ha evaluado con datos retrospectivos de 25 pacientes pertenecientes al Hospital Parc Taulí de Sabadell comparando los 1288 estados metabólicos resultantes con los 47 ajustes de terapia realizados por el equipo médico. Se observó que el 91,49% de los cambios de tratamiento coincidieron con estados metabólicos deficientes determinados por la herramienta de análisis. La herramienta ayuda a diferenciar pacientes complejas que requieren una evaluación exhaustiva y un ajuste de terapia de las que tienen buen control metabólico y no necesitan ser evaluadas por el personal médico

Electronic Report Generation Web Service evaluated within a Telemedicine System

This work presents a generic tool based on a client-server architecture that generates electronic reports helping the evaluation process of any information system. For the specific evaluation of telemedicine systems the defined reports cover four dimensions: auditory of the system; evolution of clinical protocols; results from the questionnaires for user acceptance and quality of life; and surveillance of clinical variables. The use of a Web Service approach allows multiplatform use of the developed electronic report service and the modularity followed in the implementation enables easy system evolution and scalability

Personalized rule-based closed-loop control algorithm for type 1 diabetes

Type 1 diabetes-mellitus implies a life-threatening absolute insulin deficiency. Artificial pancreas (CGM sensor, insulin pump and control algorithm) is promising to outperform current open-loop therapies

Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional

Este trabajo presenta un clasificador de medidas de glucemia en función de las ingestas asociadas para pacientes con diabetes gestacional. Se presentan los resultados obtenidos al comparar la relevancia de diferentes atributos así como del uso de dos de los algoritmos más populares en el mundo del aprendizaje automático: las redes neuronales y los árboles de decisión. El estudio se ha realizado con los datos de 53 pacientes pertenecientes al Hospital de Sabadell y al Hospital Mutua de Terrassa obteniendo un 91,72% de precisión en el caso de la red neuronal, y un 95.92% con el árbol de decisión. La clasificación automática de medidas de glucemia permitirá a los especialistas pautar un tratamiento más acertado en base a la información obtenida directamente del glucómetro de las pacientes, contribuyendo así al desarrollo de los sistemas automáticos de ayuda a la decisión para diabetes gestacional

Design evaluation of a prototype user interface to support a guideline-based decision support system in gestational diabetes

Gestational Diabetes (GD) has increased over the last 20 years, affecting up to 15% of pregnant women worldwide. The complications associated can be reduced with the appropriate glycemic control during the pregnancy

Parallel workflows to personalize clinical guidelines recommendations: application to gestational diabetes mellitus

The MobiGuide system provides patients with personalized decision support tools, based on computerized clinical guidelines, in a mobile environment. The generic capabilities of the system will be demonstrated applied to the clinical domain of Gestational Diabetes (GD). This paper presents a methodology to identify personalized recommendations, obtained from the analysis of the GD guideline. We added a conceptual parallel part to the formalization of the GD guideline called "parallel workflow" that allows considering patient?s personal context and preferences. As a result of analysing the GD guideline and eliciting medical knowledge, we identified three different types of personalized advices (therapy, measurements and upcoming events) that will be implemented to perform patients? guiding at home, supported by the MobiGuide system. These results will be essential to determine the distribution of functionalities between mobile and server decision support capabilities