TAP Voice | 26年2月第03期

TAP Voice | 26年2月第03期的核心信息是什么?

TalkMED AI Paper(TAP) 由拓麦独家研发,旨在帮助医生读者及时获取最新的医学文献信息,并提供个人分享观点及经验的机会。每周,我们将在TAP中检索关键词,通过其中的AI问答功能,为医生读者提供最新的研究成果和医学进展,希望TAP能成为医生读者们的得力助手。 如果您感兴趣,欢迎关注并试用TAP,与我们一同探索医学前沿! 01 在1型糖尿病患者中...

TalkMED AI Paper(TAP) 由拓麦独家研发,旨在帮助医生读者及时获取最新的医学文献信息,并提供个人分享观点及经验的机会。每周,我们将在TAP中检索关键词,通过其中的AI问答功能,为医生读者提供最新的研究成果和医学进展,希望TAP能成为医生读者们的得力助手。 如果您感兴趣,欢迎关注并试用TAP,与我们一同探索医学前沿! 属于「拓麦Diabetes」分类。 关键词:TAP、糖尿病 、人工智能。

本文核心问答

Q1: 这篇资讯的核心内容是什么?

TalkMED AI Paper(TAP) 由拓麦独家研发,旨在帮助医生读者及时获取最新的医学文献信息,并提供个人分享观点及经验的机会。每周,我们将在TAP中检索关键词,通过其中的AI问答功能,为医生读者提供最新的研究成果和医学进展,希望TAP能成为医生读者们的得力助手。 如果您感兴趣,欢迎关注并试用TAP,与我们一同探索医学前沿!

Q2: 本文属于哪个学科分类,涉及哪些关键词?

本文属于「拓麦Diabetes」分类,涉及关键词:TAP、糖尿病 、人工智能。

Q3: 这篇资讯的发布时间是什么?

本文发布于1772190112,来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。

来源:拓麦Diabetes

TalkMED AI Paper(TAP)由拓麦独家研发,旨在帮助医生读者及时获取最新的医学文献信息,并提供个人分享观点及经验的机会。每周,我们将在TAP中检索关键词,通过其中的AI问答功能,为医生读者提供最新的研究成果和医学进展,希望TAP能成为医生读者们的得力助手。如果您感兴趣,欢迎关注并试用TAP,与我们一同探索医学前沿!

 

01

在1型糖尿病患者中,与代谢功能障碍相关的脂肪肝与血管功能障碍有关1

 

关键信息

■ 本研究检测了1型糖尿病(T1D)血管病变与代谢功能障碍相关脂肪变性肝病(MASLD)的相关性。研究人员对105例无动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)的T1D非吸烟成人进行了横断面血管评估。通过超声和瞬时弹性成像确定MASLD。计算FIB-4指数作为纤维化标志物。使用Steno 1型风险引擎评估ASCVD风险评分。

■ 其中30例患有MASLD。平均年龄为51.7±15.7岁,平均糖尿病病程为29.9±14.3年。50%为男性,平均糖化血红蛋白(HbA1c)为55.1±9.5 mmol/mol(7.2±0.9%)。MASLD与较低的硝酸甘油诱导扩张(NID)相关(15.3±6.3 vs. 20.1±7.5%,P=0.003)。与非MASLD人群相比,MASLD人群中NID和颈动脉-股动脉脉搏波传导速度(cfPWV)受损率较高(分别为28.4% vs. 53.3%,P=0.018;35.1% vs. 56.7%,P=0.043)。在校正的多变量logistic回归中,MASLD与cfPWV增加相关(OR 8.30,95%CI 1.25-55.2,P=0.029),年龄、性别和平均动脉压也是如此。cfPWV(ρ=0.76)、颈动脉-内膜中层厚度(CIMT;ρ=0.81)和FIB-4(ρ=0.74)与5年ASCVD风险密切相关(P<0.001)。CIMT、cfPWV和FIB-4在识别显著的ASCVD风险方面具有最高的受试者操作特征曲线下面积(AUROC)。

■ 该研究表明,cfPWV是T1D患者中与MASLD相关的最稳健的血管标志物,cfPWV、CIMT和FIB-4与5年ASCVD风险密切相关。

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02

近期诊断为2型糖尿病患者的体力活动、情绪健康和健康相关生活质量之间的时间相互作用:交叉滞后面板分析2

 

关键信息

■ 研究人员探索了近期诊断为2型糖尿病的个体中客观测量的中度至剧烈体力活动(MVPA)、健康相关生活质量(HRQoL)和情绪健康(EWB)之间的纵向、双向相关性。

■ 共纳入972例成年个体,使用加速测定法评估MVPA,使用SF-12(身体[PCS]、心理[MCS])评估HRQoL,使用WHO-5评估EWB。

■ 基线PCS可预测24个月时的MVPA(β=0.124,P<0.001),24个月PCS可预测48个月时的MVPA(β=0.146,P<0.001)。基线MCS可预测24个月时的MVPA(β=0.116,P=0.001),但不能预测48个月时的MVPA(β=-0.016,P=0.653)。基线EWB可预测24个月时的MVPA(β=0.080,P=0.023),但不能预测48个月时的MVPA(β=0.068,P=0.058)。基线MVPA不能预测24个月时的PCS(β=0.038,P=0.184),但24个月时的MVPA可预测48个月时的PCS(β=0.065,P=0.024)。MVPA不能预测MCS或EWB。

■ 总体而言,HRQoL和EWB可预测随后的MVPA,而MVPA对后期HRQoL的影响有限且不一致。

点击阅读原文查看完整内容

 

 

 

 

 

03

2型糖尿病患者高密度骨成分与椎体骨折风险的相关性:一项纵向研究3

 

关键信息

 早期识别高危骨折人群在临床上对糖尿病综合管理至关重要。本研究旨在探讨2型糖尿病(T2DM)患者椎骨成分是否与椎骨骨折风险相关。

 该回顾性纵向研究纳入了405例T2DM患者(135例新发椎体骨折患者和270例匹配对照患者)。根据亨氏单位(HU)阈值将基线计算机断层扫描(CT)CT图像上的椎体(T12节段)分割为3个区域:A区(<110 HU,低密度)、B区(110-160 HU,中密度)和C区(>160 HU,高密度)。测量这些区域的面积和平均椎体CT值。进行单因素和多因素Cox回归分析,确定椎体骨折的独立危险因素。采用时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线、C指数、校准和决策曲线分析建立并评价预测模型。

 校正潜在混杂因素后,C区较小(校正风险比[aHR]=0.99/mm2增加;95%置信区间[CI]:0.99-0.99)和椎骨CT值较低(aHR=0.99/HU增加;95%CI:0.99-0.99)均为椎骨骨折的独立预测因素。C区<308.7 mm2的患者骨折风险高4.32倍(95%CI:2.61-7.32),椎体CT值≤100.7 HU的患者风险高1.58倍(95%CI:1.06-2.63)。组合模型(C面积+CT值)显示出良好的预测性能,2年、3年和4年时的曲线下面积(AUC)值分别为0.775、0.796和0.822,优于单独基于任一变量的模型(C指数:组合为0.751,C面积为0.713,CT值为0.659)。较小的高密度骨面积(C区)是T2DM患者椎体骨折的显著独立风险因素。

 该研究表明,结合高密度区域和椎体CT值的模型比单独的传统骨量指标在预测骨折风险方面更加稳健。

点击阅读原文查看完整内容

 

 

参考文献:

1. Mertens J, Stoop T, Dirinck E, Francque S, Heuten H, De Block C. Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease is associated with vascular dysfunction in type 1 diabetes. Cardiovasc Diabetol. Published online February 25, 2026. doi:10.1186/s12933-026-03114-2

2. Kristoffersen SF, Domazet SL, Pouwer F, et al. The temporal interplay between physical activity, emotional well-being, and health-related quality of life in individuals with recently diagnosed type 2 diabetes mellitus: a cross-lagged panel analysis. Diabetes Res Clin Pract. Published online February 23, 2026. doi:10.1016/j.diabres.2026.113185

3. Wang Y, Wei Z, Yu Z, et al. Association between high-density bone composition and vertebral fracture risk in patients with type 2 diabetes: a longitudinal study. Intern Emerg Med. Published online February 26, 2026. doi:10.1007/s11739-026-04306-0

 

内容由TAP提供

供稿:Serine

校对:Jaya

排版:Vanessa

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END

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引用格式:TAP Voice | 26年2月第03期. 发布日期:1772190112. 来源:TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/3487 参考DOI: https://doi.org/10.1186/s12933-026-03114-2, https://doi.org/10.1016/j.diabres.2026.113185, https://doi.org/10.1007/s11739-026-04306-0

2026-02-27

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