浅谈糖尿病患者的合理膳食

本文旨在指导糖尿病患者的合理膳食。简浅叙述了糖尿病患者的合理膳食的原则及方法，包括：每日摄人总热量、膳食结构、食物选择、糖尿病食谱设计。糖尿病是如今疾病发病率较高的慢性非特异性疾病，合理膳食是控制糖尿病任何阶段必备的治疗手段，合理膳食有利于血糖的控制，纠正已发生的代谢紊乱。     

糖尿病患者膳食营养分析

目的 :探讨糖尿病患者膳食营养状况 ,提出改善糖尿病患者膳食结构的策略。方法 :对 2 2 5例糖尿病患者连续调查 3天膳食供给情况 ,建立数据库输入计算机 ,用SPSS软件进行分析。结果 :热能摄入量不符合要求者占77 3% ;蛋白质供给量不足者占患者总数的 75 6% ;47 6%的糖尿病患者脂肪摄入量超过标准 ;5 5 1%的糖尿病患者碳水化合物的摄入量不符合要求 ;膳食纤维摄入不足者占患者总数的 94 2 % ;维生素和无机盐中 ,除铁、核黄素和抗坏血酸供给量尚可 ,其余均不足。结论 :糖尿病患者膳食是不合理的 ,必须按照膳食治疗方案调节膳食     

老年糖尿病患者膳食指导

糖尿病是中老年的常见疾病,流行病学调查的结果一致显示年龄40岁以上者糖尿病的患病率呈快速增长。美国资料显示65岁以上人群糖尿病患病率为20%左右,我国上世纪90年代调查资料显示60岁以上人群糖尿病患病率为5.5%～10%,2002年资料为10.6%,随着我国人口老龄化的进程加速,糖尿病的患病率和总人数也将进一步增加,医疗条件的改善使老年糖尿病的诊断率提高,并随着糖尿病治疗的普及和规范,治疗水平的不断提高,老年糖尿病患者的寿命必将进一步延长,老年糖尿病在糖尿病总人数中的比例也将随之提高。     

糖尿病患者膳食调查结果分析

目的了解住院糖尿病患者膳食营养素摄入情况和营养状况。方法对我院68例住院糖尿病患者进行膳食调查、人体测量及部分实验室检查，对热能、营养素摄入情况和食物构成进行分析，并对患者的营养状况进行综合评价。结果每天总热量摄入偏低，钙、锌、硒、视黄醇、硫胺素、核黄素等低于（RNI）供给量标准。营养状况评价约22．1％的患者存在不同程度的热量一蛋白质营养不良。结论对糖尿病患者应采取以下干预措施：①加强营养知识的宣传教育，让患者掌握正确的饮食治疗方法，纠正不良的饮食习惯；②饮食中应增加奶制品及豆制品的摄入量，以补充钙的不足；③每天摄入一定数量粗杂粮和蔬菜，以补充B族维生素及膳食纤维，必要时应用膳食纤维制品（如魔芋精粉、精制麦麸等）；④相应增加乳、蛋、禽及海产品的摄入，提高优质蛋白质的比例。     

糖尿病患者的称重膳食营养治疗

<正>随着生活水平的提高,糖尿病患者的患病率呈持续增长趋势。糖尿病是由于胰岛素分泌绝对或相对不足,引起碳水化合物、蛋白质、脂肪、水和电解质等一系列代谢紊乱综合征,以高血糖为主要特点,典型病例可出现多尿、多饮、多食、消瘦等表现,即"三多一少"症状,其并发症可导致残疾或危急生命。糖尿病治疗上要坚持综合治疗的原则,如教育、运动、药     

糖尿病与膳食治疗

糖尿病是患者由于胰岛素的绝对或相对不足而引起的体内碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素、无机盐等一系列营养素代谢紊乱的全身性疾病。本文旨在通过膳食调配，科学的控制能量、碳水化合物、蛋白质、脂肪的摄入，保持各营养素之间的平衡，减轻胰岛B细胞的负担，防止和延缓各种并发症的发生和发展，减轻患者的痛苦，促进疾病的恢复。     

住院糖尿病患者膳食营养水平分析研究

目的 了解糖尿病患者的膳食营养水平,为有效的干预措施提供依据。方法 称量法结合询问法进 行膳食调查并进行分析评价。结果 能量摄入合格率为15%,蛋白质为25%,脂肪为23%,碳水化合物为23% ;能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物摄入不足率分别为70%、73%、55%、65%;能量、脂肪摄入过量率分别 为15%、22%;钙、锌、铁、视黄醇、硫胺素、核黄素、烟酸、抗坏血酸缺乏率分别为83%、85%、25%、88 %、83%、88%、25%、83%。结论 糖尿病患者膳食营养水平合格率不高,应增加谷类食物摄入量,以粗粮为 好;增加食物种类,如蔬菜、水果、牛奶等;同时,加强营养教育和指导工作,以使患者达到合理营养。     

糖尿病营养膳食护理

目的了解糖尿病患者膳食护理的重要性。方法饮食上要计算每日能量需要,包括各种碳水化合物、脂肪、蛋白质、维生素等。结果在药物治疗的基础上辅以饮食治疗,同时加强饮食疗法的健康宣教,病情更稳定。结论饮食疗法对糖尿病患者有明显的治疗作用,饮食治疗既控制总热量,减轻胰岛负荷,且能纠正代谢紊乱,保持机体营养平衡。     

2型糖尿病患者膳食结构及膳食行为80例调查分析

以问卷方式调查2009年6月至12月住院的80例2型糖尿病患者食物摄入的种类和数量,计算平均每日食物摄入量、营养素摄入量、三大营养素产能比,并根据2型糖尿病的摄入量标准及中国居民膳食指南和膳食宝塔进行分析。结果表明,蛋白质摄入不足27例（占34％）,脂肪摄入过量40例（占50％）,碳水化合物摄入不足39例（占49％）,膳食纤维摄入不足74例（占93％）。每日总能量摄入量与推荐量相比较差异有统计学意义（P〈0．01或〈0．05）。不同体重指数患者的总能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物和膳食纤维摄入量相比较差异无统计学意义（P〉0．05）。     

重视糖尿病患者的膳食营养管理

人们生活水平逐渐提高的同时,由于对膳食营养与人体健康的相关性认识不足或者不认识,我国糖尿病发病人数逐年增加,其并发症也随之增多而严重。糖尿病治疗特点是综合性、终生性以及社区和居家治疗。临床营养治疗是糖尿病管理的一个基本组成部分,它不仅能使血糖控制理想,     

健康医疗大数据应用体系架构及推广建议

阐述湖北省健康医疗大数据应用体系架构,包括数据源、数据存储、数据分析、应用场景4个层次以及数据治理、标准规范与管理、信息安全保障3个体系,探讨健康医疗大数据应用场景,从完善基础建设、加强政策支持、促进有效利用3个方面提出推广建议。     

大数据时代医学信息管理专业人才培养

简要介绍大数据的概念与特征,讨论目前医学信息管理专业人才培养存在的问题,包括专业特色不明显、创新能力不足、课程体系亟待更新等方面,对此提出相应解决策略,即明确专业培养方向、改革课程体系等.     

利用Cloud P2P构建健康医疗大数据平台

分析健康医疗行业集成研究现状和健康医疗大数据平台建设存在的难点,采用Cloud P2P网络构建健康医疗大数据平台,提出包含资源层、感知/接入层、传输层、服务层和应用层5个层次的平台框架。     

省级健康医疗大数据平台设计与应用实践

阐述甘肃省健康医疗大数据平台建设目标、业务需求、数据来源、业务内容、系统架构及部署,介绍平台应用实践,包括跨地区患者流向分析、构建人工智能决策引擎等方面,对进一步完善平台、建立健康医疗大数据模型等进行探讨。     

大数据在生物医学信息学中的应用

大数据在生物医学信息学研究中的作用日益重要,介绍大数据在生物信息学、临床医学信息学、影像信息学和公共卫生信息学4个领域的应用,列举并总结一些最近的工作进展,对未来大数据在生物医疗领域的发展进行展望。     

大数据在医疗卫生中的应用前景

大数据是近年来的一个技术热点,随着卫生信息化建设进程的不断加快,医疗卫生领域也进入了“大数据时代”。本文对最近几年国内外大数据相关的研究成果进行回顾和总结,概述了大数据的定义、研究意义,并介绍了大数据在医疗卫生领域中的应用前景及面临的主要挑战,以期为进一步研究提供参考。     

妊娠期糖代谢异常孕妇产后饮食管理对糖脂代谢的影响

目的探讨妊娠期糖代谢异常孕妇产后强化饮食管理对糖、脂代谢的影响,为预防糖尿病的发生提供依据。方法 160例妊娠期糖代谢异常孕妇随机分为试验组和对照组,每组80例。试验组孕期及产后均在营养门诊随诊并强化饮食管理,对照组孕期仅在产科随诊,产后按普通免糖饮食管理,观察两组孕妇产后第1年和第3年的血糖和血脂情况。结果试验组完成2次随访者63例,随访率为78.75%(63/80),对照组完成2次随访者48例,随访率为60.0%(48/80),差异有统计学意义(χ2=6.6189,P<0.05)。试验组产后第1年和第3年糖代谢异常的发生率分别为25.4%(16/63)和14.3%(9/63),转阴率为68.8%(11/16),新发糖耐量异常(IGT)4例;对照组产后第1年和第3年糖代谢异常的发生率分别为18.8%(9/48)和25.0%(12/48),转阴率为11.1%(1/9),新发IGT 4例,新发2型糖尿病(T2DM)1例,试验组与对照组转阴率比较差异有统计学意义(χ2=5.5314,P<0.05)。试验组产后第3年的餐后2 h血糖及三酰甘油较产后第1年明显降低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论实施强化饮食管理的妊娠期糖代谢异常孕妇产后随访率高,有利于血糖和血脂的改善。     

国际生物医学大数据研究可视化分析

以WOS数据库为数据源,全面采集生物医学大数据相关文献,以CiteSpace和VOSViewer软件绘制科学知识图谱,对当前生物医学大数据研究力量、研究热点及演进趋势进行分析。     

基于大数据技术的临床数据中心与智能分析应用平台构建

为了解决医院临床数据应用问题,引入大数据存储与处理技术,通过整合不同临床系统的数据,建立临床数据中心,探索以临床运营指标、临床质量指标、科研分析指标等为主要方向的临床智能应用,实践表明这种方法有助于提升临床系统服务于临床数据应用的能力。     

医疗大数据应用SWOT分析

介绍大数据的概念及在医疗领域的应用并进行SWOT分析,其优势在于云计算可实现海量医学数据的存储、数据处理能力强大、基于数据分析的疾病预测具有前瞻性和时效性;劣势在于医学数据收集难度大、数据共享差、整合困难、缺乏复合型人才;挑战是患者隐私、数据缺乏及虚假数据等问题,机遇是有国家政策支持、信息及传感技术发展、医学领域的巨大需求等。