使用GH方法：數理醫學預測血糖，控制第二型糖尿病(編號009，2019年2月12日)

使用GH方法：數理醫學預測血糖，控制第二型糖尿病
(編號009，2019年2月12日)
分類：糖尿病
摘要：
傳統的血糖檢測方式通常具有侵入性、不方便且成本較高，導致許多第二型糖尿病（T2D）患者忽略了定期監測血糖的重要性。為了改善糖尿病管理並提供一種簡單且精準的方式，作者花費了8.5年的研究時間，開發出血糖預測工具。本文詳細介紹了作者的血糖預測方法，透過GH方法（數理醫學），能準確、簡便且即時地預測空腹血糖（FPG）和餐後血糖（PPG）水平。
作者最初花了10個月研究空腹血糖（FPG），探討其各種影響因子。他發現空腹血糖與餐後血糖的相關性約為9%，但空腹血糖作為胰島素健康狀態的指標，反映胰臟β細胞的功能，並作為餐後血糖形成的基礎。在2016年3月17日，作者發現空腹血糖與體重之間存在高達84%的相關性。透過分析1,505天內蒐集的26,000筆空腹血糖相關數據，結果顯示空腹血糖曲線與體重曲線波動高度相似。將BMI與空腹血糖進行空間分析後，數據顯示約有67%分布在±10%的範圍內，94%分布在±20%的範圍內，僅有6%受其他次要因素影響。
在989天（2015年6月1日到2018年2月14日）期間，作者蒐集了約60,000筆與餐後血糖相關的數據，涵蓋了2,967餐的記錄。結果顯示，餐後血糖與碳水化合物/糖攝取量呈正相關（每餐平均14.7克，相關性為60%），與餐後步行運動呈負相關（每餐平均4,300步，相關性為64%）。所有次要影響因子約占餐後血糖預測值的19%，其中炎熱天氣佔約10%。
空腹血糖的預測結果非常準確，預測值與實測值的平均誤差僅為0.2%，曲線形狀的相關性高達98.6%（預測值118.42 mg/dL，實測值118.62 mg/dL）。同樣地，餐後血糖的預測準確率也達到99.3%（預測值119.37 mg/dL，實測值120.16 mg/dL），曲線形狀的相關性達71.3%。這些精準的預測為糖尿病患者提供了一套有效且可靠的管理工具。
關鍵訊息：
血糖水平可以被精準預測，透過生活方式的調整，有效控制第二型糖尿病。

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