Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Modelo computacional es utilizado para descubrir biomarcadores de control glucémico en diabetes tipo 1

Investigadores proponen un marco computacional escalable para descubrir biomarcadores digitales de control glucémico en personas que viven con diabetes tipo 1.

Los biomarcadores digitales, son definidos como datos objetivos, físicamente cuantificables y de comportamiento, que son recopilados y medidos a través de dispositivos digitales portátiles como wearables u otros dispositivos móviles. La investigación médica utiliza los biomarcadores digitales para explicar, buscar relaciones o predecir datos sobre la salud humana. Además, también tienen el papel de ser datos objetivos clínicamente significativos debido a la precisión en su captura.

En este sentido los biomarcadores pueden ser transformadores para el estándar de atención de enfermedades crónicas que dependen de diversas variables para su control. Recientemente, investigadoras del Darmouth College en Estados Unidos, desarrollaron un marco computacional para encontrar biomarcadores digitales de control glucémico.

El buen control glucémico es uno de los objetivos principales de las personas que viven con diabetes. Para mantener en un buen rango los niveles de glucosa en sangre es necesario medir y controlar diversas variables como la alimentación, medicamentos, actividad física, entre otras.

Investigaciones detallan que una persona que vive con diabetes toma en promedio más de 100 decisiones relacionadas con su salud al día, y dedican en 58 minutos diariamente su cuidado personal relacionado con diabetes. De esta forma, el uso de dispositivos y herramientas digitales como monitores continuos de glucosa, bombas de insulina, entre otras, son de gran apoyo para las personas que viven con esta condición. Ambos dispositivos son mínimamente invasivos y cuentan con validaciones clínicas, que permiten control constante de la glucosa en sangre, así como la administración semiautomática de insulina.

Las autoras Abigail Bartolomé y Temiloluwa Prioleau, recopilaron más de 79 mil días de datos digitales para modelar el marco computacional. Los objetivos fueron: definir las características de los datos digitales; modelar los biomarcadores digitales y el control glucémico; calificar el control glucémico con los biomarcadores digitales; y finalmente identificar los biomarcadores de mayor impacto.

Los datos fueron obtenidos de 100 sujetos con bombas de insulina (53,923 días) y 150 sujetos con un dispositivo para el monitoreo constante de la glucosa en sangre (25,886 días). La edad de los participantes fue de 2 a 76 años con 0 a 60 años viviendo con diabetes.  Gracias a los datos obtenidos, las investigadoras lograron definir las características objetivas y su impacto, así como clasificar el control glucémico y lograr identificar los biomarcadores digitales más importantes.

Entre hallazgos más importantes que mostró la investigación fue que el control glucémico varía según el grupo de edad del paciente y que los niños y jóvenes de entre 2 y 14 años obtuvieron los peores resultados de control glucémico, así como características relacionadas con la insulina diaria total. Conoce más sobre esta investigación y sus resultados en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41746-022-00656-z

Noticias destacadas

Noticias por país

Comparte el contenido

Salud Digital en el mundo

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/ actualizaciones CDC
    Ver más
  • — Coronavirus resource center / Johns Hopkins
    Ver más
  • — Rastreo epidemiológico de contactos COVID-19 / Curso Johns Hopkins
    Ver más
  • — Comportamiento infección SARS-CoV-2 / Calculadora FCS
    Ver más
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Artículo The Lancet
    Ver más
  • — Genomic Epidemiology Tracker / GISAID
    Ver más
  • — Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica
    Ver más
Secured By miniOrange