Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Mejora postpradial de un controlador basado en reglas

La Diabetes mellitus es una enfermedad caracterizada por la insuficiente o nula producción de insulina por parte del páncreas o la reducida sensibilidad del organismo a esta hormona, que ayuda a que la glucosa llegue a los tejidos y al sistema nervioso para suministrar energía. La Diabetes tiene una mayor prevalencia en los países desarrollados debido a múltiples factores, entre ellos la obesidad, la vida sedentaria, y disfunciones en el sistema endocrino relacionadas con el páncreas. La Diabetes Tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable, en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, haciéndose necesaria la administración de insulina de forma exógena para controlar los niveles de glucosa en sangre. El paciente debe seguir una terapia con insulina administrada por vía subcutánea, que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas sano. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial” (PEA), que aportaría precisión, eficacia y seguridad en la aplicación de las terapias con insulina y permitiría una mayor independencia de los pacientes frente a su enfermedad, que en la actualidad están sujetos a una constante toma de decisiones. El PEA consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar utilizando los niveles de glucosa del paciente como información principal. Este trabajo presenta una modificación en el método de control en lazo cerrado propuesto en un proyecto previo. El controlador del que se parte está compuesto por un controlador basal booleano y un controlador borroso postprandial basado en reglas borrosas heredadas del controlador basal. El controlador postprandial administra el 50% del bolo manual (calculado a partir de la cantidad de carbohidratos que el paciente va a consumir) en el instante del aviso de la ingesta y reparte el resto en instantes posteriores. El objetivo es conseguir una regulación óptima del nivel de glucosa en el periodo postprandial. Con el objetivo de reducir las hiperglucemias que se producen en el periodo postprandial se realiza un transporte de insulina, que es un adelanto de la insulina basal del periodo postprandial que se suministrará junto con un porcentaje variable del bolo manual. Este porcentaje estará relacionado con el estado metabólico del paciente previo a la ingesta. Además se modificará la base de conocimiento para adecuar el comportamiento del controlador al periodo postprandial. Este proyecto está enfocado en la mejora del controlador borroso postprandial previo, modificando dos aspectos: la inferencia del controlador postprandial y añadiendo una toma de decisiones automática sobre el % del bolo manual y el transporte. Se ha propuesto un controlador borroso con una nueva inferencia, que no hereda las características del controlado basal, y ha sido adaptado al periodo postprandial. Se ha añadido una inferencia borrosa que modifica la cantidad de insulina a administrar en el momento del aviso de ingesta y la cantidad de insulina basal a transportar del periodo postprandial al bolo manual. La validación del algoritmo se ha realizado mediante experimentos en simulación utilizando una población de diez pacientes sintéticos pertenecientes al Simulador de Padua/Virginia, evaluando los resultados con estadísticos para después compararlos con los obtenidos con el método de control anterior. Tras la evaluación de los resultados se puede concluir que el nuevo controlador postprandial, acompañado de la toma de decisiones automática, realiza un mejor control glucémico en el periodo postprandial, disminuyendo los niveles de las hiperglucemias. ABSTRACT. Diabetes mellitus is a disease characterized by the insufficient or null production of insulin from the pancreas or by a reduced sensitivity to this hormone, which helps glucose get to the tissues and the nervous system to provide energy. Diabetes has more prevalence in developed countries due to multiple factors, including obesity, sedentary lifestyle and endocrine dysfunctions related to the pancreas. Type 1 Diabetes is a chronic, incurable disease in which beta cells in the pancreas that produce insulin are destroyed, and exogenous insulin delivery is required to control blood glucose levels. The patient must follow a therapy with insulin administered by the subcutaneous route that should be adjusted to the metabolic needs and lifestyle of the patient. This therapy tries to imitate the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology can adress the development of the so-called “endocrine artificial pancreas” (EAP) that would provide accuracy, efficacy and safety in the application of insulin therapies and will allow patients a higher level of independence from their disease. Patients are currently tied to constant decision making. The EAP consists of a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm that computes the insulin amount that has to be infused using the glucose as the main source of information. This work shows modifications to the control method in closed loop proposed in a previous project. The reference controller is composed by a boolean basal controller and a postprandial rule-based fuzzy controller which inherits the rules from the basal controller. The postprandial controller administrates 50% of the bolus (calculated from the amount of carbohydrates that the patient is going to ingest) in the moment of the intake warning, and distributes the remaining in later instants. The goal is to achieve an optimum regulation of the glucose level in the postprandial period. In order to reduce hyperglycemia in the postprandial period an insulin transport is carried out. It consists on a feedforward of the basal insulin from the postprandial period, which will be administered with a variable percentage of the manual bolus. This percentage would be linked with the metabolic state of the patient in moments previous to the intake. Furthermore, the knowledge base is going to be modified in order to fit the controller performance to the postprandial period. This project is focused on the improvement of the previous controller, modifying two aspects: the postprandial controller inference, and the automatic decision making on the percentage of the manual bolus and the transport. A fuzzy controller with a new inference has been proposed and has been adapted to the postprandial period. A fuzzy inference has been added, which modifies both the amount of manual bolus to administrate at the intake warning and the amount of basal insulin to transport to the prandial bolus. The algorithm assessment has been done through simulation experiments using a synthetic population of 10 patients in the UVA/PADOVA simulator, evaluating the results with statistical parameters for further comparison with those obtained with the previous control method. After comparing results it can be concluded that the new postprandial controller, combined with the automatic decision making, carries out a better glycemic control in the postprandial period, decreasing levels of hyperglycemia.

A technological framework based on automatic messaging for improving adherence of diabetic patients

En todo el mundo se ha observado un crecimiento exponencial en la incidencia de enfermedades crónicas como la hipertensión y enfermedades cardiovasculares y respiratorias, así como la diabetes mellitus, que causa un número de muertes cada vez mayor en todo el mundo (Beaglehole et al., 2008). En concreto, la prevalencia de diabetes mellitus (DM) está aumentando de manera considerable en todas las edades y representa un serio problema de salud mundial. La diabetes fue la responsable directa de 1,5 millones de muertes en 2012 y 89 millones de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) (OMS, 2014). Uno de los principales dilemas que suelen asociarse a la gestión de EC es la adherencia de los pacientes a los tratamientos, que representa un aspecto multifactorial que necesita asistencia en lo relativo a: educación, autogestión, interacción entre los pacientes y cuidadores y compromiso de los pacientes. Medir la adherencia del tratamiento es complicado y, aunque se ha hablado ampliamente de ello, aún no hay soluciones “de oro” (Reviews, 2002). El compromiso de los pacientes, a través de la participación, colaboración, negociación y a veces del compromiso firme, aumentan las oportunidades para una terapia óptima en la que los pacientes se responsabilizan de su parte en la ecuación de adherencia. Comprometer e involucrar a los pacientes diabéticos en las decisiones de su tratamiento, junto con expertos profesionales, puede ayudar a favorecer un enfoque centrado en el paciente hacia la atención a la diabetes (Martin et al., 2005). La motivación y atribución de poder de los pacientes son quizás los dos factores interventores más relevantes que afectan directamente a la autogestión de la atención a la diabetes. Se ha demostrado que estos dos factores desempeñan un papel fundamental en la adherencia a la prescripción, así como en el fomento exitoso de un estilo de vida sana y otros cambios de conducta (Heneghan et al., 2013). Un plan de educación personalizada es indispensable para proporcionarle al paciente las herramientas adecuadas que necesita para la autogestión efectiva de la enfermedad (El-Gayar et al. 2013). La comunicación efectiva es fundamental para proporcionar una atención centrada en el paciente puesto que influye en las conductas y actitudes hacia un problema de salud ((Frampton et al. 2008). En este sentido, la interactividad, la frecuencia, la temporalización y la adaptación de los mensajes de texto pueden promover la adherencia a un régimen de medicación. Como consecuencia, adaptar los mensajes de texto a los pacientes puede resultar ser una manera de hacer que las sugerencias y la información sean más relevantes y efectivas (Nundy et al. 2013). En este contexto, las tecnologías móviles en el ámbito de la salud (mHealth) están desempeñando un papel importante al conectar con pacientes para mejorar la adherencia a medicamentos recetados (Krishna et al., 2009). La adaptación de los mensajes de texto específicos de diabetes sigue siendo un área de oportunidad para mejorar la adherencia a la medicación y ofrecer motivación a adultos con diabetes. Sin embargo, se necesita más investigación para entender totalmente su eficacia. Los consejos de texto personalizados han demostrado causar un impacto positivo en la atribución de poder a los pacientes, su autogestión y su adherencia a la prescripción (Gatwood et al., 2014). mHealth se puede utilizar para ofrecer programas de asistencia de autogestión a los pacientes con diabetes y, al mismo tiempo, superar las dificultades técnicas y financieras que supone el tratamiento de la diabetes (Free at al., 2013). El objetivo principal de este trabajo de investigación es demostrar que un marco tecnológico basado en las teorías de cambios de conducta, aplicado al campo de la mHealth, permite una mejora de la adherencia al tratamiento en pacientes diabéticos. Como método de definición de una solución tecnológica, se han adoptado un conjunto de diferentes técnicas de conducta validadas denominado marco de compromiso de retroacción conductual (EBF, por sus siglas en inglés) para formular los mensajes, guiar el contenido y evaluar los resultados. Los estudios incorporan elementos del modelo transteórico (TTM, por sus siglas en inglés), la teoría de la fijación de objetivos (GST, por sus siglas en inglés) y los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz. Como concepto general, el modelo TTM ayuda a los pacientes a progresar a su próxima fase de conducta a través de mensajes de texto motivados específicos y permite que el médico identifique la fase actual y adapte sus estrategias individualmente. Además, se adoptan las directrices del TTM para fijar objetivos personalizados a un nivel apropiado a la fase de cambio del paciente. La GST encierra normas que van a ponerse en práctica para promover la intervención educativa y objetivos de pérdida de peso. Finalmente, los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz aplicados a la aparición de los mensajes se han puesto en marcha para aumentar la efectividad. El EBF tiene como objetivo ayudar a los pacientes a mejorar su adherencia a la prescripción y encaminarlos a una mejora general en la autogestión de la diabetes mediante mensajes de texto personalizados denominados mensajes de retroacción automáticos (AFM, por sus siglas en inglés). Después de una primera revisión del perfil, consistente en identificar características significativas del paciente basadas en las necesidades de tratamiento, actitudes y conductas de atención sanitaria, el sistema elige los AFM personalizados, los aprueba el médico y al final se transfieren a la interfaz del paciente. Durante el tratamiento, el usuario recopila los datos en dispositivos de monitorización de pacientes (PMD, por sus siglas en inglés) de una serie de dispositivos médicos y registros manuales. Los registros consisten en la toma de medicación, dieta y actividad física y tareas de aprendizaje y control de la medida del metabolismo. El compromiso general del paciente se comprueba al estimar el uso del sistema y la adherencia del tratamiento y el estado de los objetivos del paciente a corto y largo plazo. El módulo de análisis conductual, que consiste en una serie de reglas y ecuaciones, calcula la conducta del paciente. Tras lograr el análisis conductual, el módulo de gestión de AFM actualiza la lista de AFM y la configuración de los envíos. Las actualizaciones incluyen el número, el tipo y la frecuencia de mensajes. Los AFM los revisa periódicamente el médico que también participa en el perfeccionamiento del tratamiento, adaptado a la fase transteórica actual. Los AFM se segmentan en distintas categorías y niveles y los pacientes pueden ajustar la entrega del mensaje de acuerdo con sus necesidades personales. El EBF se ha puesto en marcha integrado dentro del sistema METABO, diseñado para facilitar al paciente diabético que controle sus condiciones relevantes de una manera menos intrusiva. El dispositivo del paciente se vincula en una plataforma móvil, mientras que una interfaz de panel médico permite que los profesionales controlen la evolución del tratamiento. Herramientas específicas posibilitan que los profesionales comprueben la adherencia del paciente y actualicen la gestión de envíos de AFM. El EBF fue probado en un proyecto piloto controlado de manera aleatoria. El principal objetivo era examinar la viabilidad y aceptación del sistema. Los objetivos secundarios eran también la evaluación de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia, el control glucémico y la calidad de vida. Se reclutaron participantes de cuatro centros clínicos distintos en Europa. La evaluación del punto de referencia incluía datos demográficos, estado de la diabetes, información del perfil, conocimiento de la diabetes en general, uso de las plataformas TIC, opinión y experiencia con dispositivos electrónicos y adopción de buenas prácticas con la diabetes. La aceptación y eficacia de los criterios de evaluación se aplicaron para valorar el funcionamiento del marco tecnológico. El principal objetivo era la valoración de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia. En las pruebas participaron 54 pacientes. 26 fueron asignados al grupo de intervención y equipados con tecnología móvil donde estaba instalado el EBF: 14 pacientes tenían T1DM y 12 tenían T2DM. El grupo de control estaba compuesto por 25 pa cientes que fueron tratados con atención estándar, sin el empleo del EBF. La intervención profesional tanto de los grupos de control como de intervención corrió a cargo de 24 cuidadores, entre los que incluían diabetólogos, nutricionistas y enfermeras. Para evaluar la aceptabilidad del sistema y analizar la satisfacción de los usuarios, a través de LimeSurvey, se creó una encuesta multilingüe tanto para los pacientes como para los profesionales. Los resultados también se recopilaron de los archivos de registro generados en los PMD, el panel médico profesional y las entradas de la base de datos. Los mensajes enviados hacia y desde el EBF y los archivos de registro del sistema y los servicios de comunicación se grabaron durante las cinco semanas del estudio. Se entregaron un total de 2795 mensajes, lo que supuso una media de 107,50 mensajes por paciente. Como se muestra, los mensajes disminuyen con el tiempo, indicando una mejora global de la adherencia al plan de tratamiento. Como se esperaba, los pacientes con T1DM recibieron más consejos a corto plazo, en relación a su estado. Del mismo modo, al ser el centro de T2DM en cambios de estilo de vida sostenible a largo plazo, los pacientes con T2DM recibieron más consejos de recomendación, en cuanto a dietas y actividad física. También se ha llevado a cabo una comparación de la adherencia e índices de uso para pacientes con T1DM y T2DM, entre la primera y la segunda mitad de la prueba. Se han observado resultados favorables para el uso. En lo relativo a la adherencia, los resultados denotaron una mejora general en cada dimensión del plan de tratamiento, como la nutrición y las mediciones de inserción de glucosa en la sangre. Se han llevado a cabo más estudios acerca del cambio a nivel educativo antes y después de la prueba, medidos tanto para grupos de control como de intervención. Los resultados indicaron que el grupo de intervención había mejorado su nivel de conocimientos mientras que el grupo de control mostró una leve disminución. El análisis de correlación entre el nivel de adherencia y las AFM ha mostrado una mejora en la adherencia de uso para los pacientes que recibieron los mensajes de tipo alertas, y unos resultados no significativos aunque positivos relacionados con la adherencia tanto al tratamiento que al uso correlacionado con los recordatorios. Por otra parte, los AFM parecían ayudar a los pacientes que no tomaban suficientemente en serio su tratamiento en el principio y que sí estaban dispuestos a responder a los mensajes recibidos. Aun así, los pacientes que recibieron demasiadas advertencias, comenzaron a considerar el envío de mensajes un poco estresante. El trabajo de investigación llevado a cabo al desarrollar este proyecto ofrece respuestas a las cuatro hipótesis de investigación que fueron la motivación para el trabajo. • Hipótesis 1 : es posible definir una serie de criterios para medir la adherencia en pacientes diabéticos. • Hipótesis 2: es posible diseñar un marco tecnológico basado en los criterios y teorías de cambio de conducta mencionados con anterioridad para hacer que los pacientes diabéticos se comprometan a controlar su enfermedad y adherirse a planes de atención. • Hipótesis 3: es posible poner en marcha el marco tecnológico en el sector de la salud móvil. • Hipótesis 4: es posible utilizar el marco tecnológico como solución de salud móvil en un contexto real y tener efectos positivos en lo referente a indicadores de control de diabetes. La verificación de cada hipótesis permite ofrecer respuesta a la hipótesis principal: La hipótesis principal es: es posible mejorar la adherencia diabética a través de un marco tecnológico mHealth basado en teorías de cambio de conducta. El trabajo llevado a cabo para responder estas preguntas se explica en este trabajo de investigación. El marco fue desarrollado y puesto en práctica en el Proyecto METABO. METABO es un Proyecto I+D, cofinanciado por la Comisión Europea (METABO 2008) que integra infraestructura móvil para ayudar al control, gestión y tratamiento de los pacientes con diabetes mellitus de tipo 1 (T1DM) y los que padecen diabetes mellitus de tipo 2 (T2DM). ABSTRACT Worldwide there is an exponential growth in the incidence of Chronic Diseases (CDs), such as: hypertension, cardiovascular and respiratory diseases, as well as diabetes mellitus, leading to rising numbers of deaths worldwide (Beaglehole et al. 2008). In particular, the prevalence of diabetes mellitus (DM) is largely increasing among all ages and constitutes a major worldwide health problem. Diabetes was directly responsible for 1,5 million deaths in 2012 and 89 million Disability-adjusted life year (DALYs) (WHO 2014). One of the key dilemmas often associated to CD management is the patients’ adherence to treatments, representing a multi-factorial aspect that requires support in terms of: education, self-management, interaction between patients and caregivers, and patients’ engagement. Measuring adherence is complex and, even if widely discussed, there are still no “gold” standards ((Giardini et al. 2015), (Costa et al. 2015). Patient’s engagement, through participation, collaboration, negotiation, and sometimes compromise, enhance opportunities for optimal therapy in which patients take responsibility for their part of the adherence equation. Engaging and involving diabetic patients in treatment decisions, along with professional expertise, can help foster a patient-centered approach to diabetes care (Martin et al. 2005). Patients’ motivation and empowerment are perhaps the two most relevant intervening factors that directly affect self-management of diabetes care. It has been demonstrated that these two factors play an essential role in prescription adherence, as well as for the successful encouragement of a healthy life-style and other behavioural changes (Heneghan et al. 2013). A personalised education plan is indispensable in order to provide the patient with the appropriate tools needed for the effective self-management of the disease (El-Gayar et al. 2013). Effective communication is at the core of providing patient-centred care since it influences behaviours and attitudes towards a health problem (Frampton et al. 2008). In this regard, interactivity, frequency, timing, and tailoring of text messages may promote adherence to a medication regimen. As a consequence, tailoring text messages to patients can constitute a way of making suggestions and information more relevant and effective (Nundy et al. 2013). In this context, mobile health technologies (mHealth) are playing significant roles in improving adherence to prescribed medications (Krishna et al. 2009). The tailoring of diabetes-specific text messages remains an area of opportunity to improve medication adherence and provide motivation to adults with diabetes but further research is needed to fully understand their effectiveness. Personalized text advices have proven to produce a positive impact on patients’ empowerment, self-management, and adherence to prescriptions (Gatwood et al. 2014). mHealth can be used for offering self-management support programs to diabetes patients and at the same time surmounting the technical and financial difficulties involved in diabetes treatment (Free et al. 2013). The main objective of this research work is to demonstrate that a technological framework, based on behavioural change theories, applied to mHealth domain, allows improving adherence treatment in diabetic patients. The framework, named Engagement Behavioural Feedback Framework (EBF), is built on top of validated behavioural techniques to frame messages, guide the definition of contents and assess outcomes: elements from the Transtheoretical Model (TTM), the Goal-Setting Theory (GST), Effective Health Communication (EHC) guidelines and Principles of Persuasive Technology (PPT) were incorporated. The TTM helps patients to progress to a next behavioural stage, through specific motivated text messages, and allow clinician’s identifying the current stage and tailor its strategies individually. Moreover, TTM guidelines are adopted to set customised goals at a level appropriate to the patient’s stage of change. The GST was used to build rules to be applied for enhancing educational intervention and weight loss objectives. Finally, the EHC guidelines and the PPT were applied to increase the effectiveness of messages. The EBF aims to support patients on improving their prescription adherence and persuade them towards a general improvement in diabetes self-management, by means of personalised text messages, named Automatic Feedback Messages (AFM). After a first profile screening, consisting in identifying meaningful patient characteristics based on treatment needs, attitudes and health care behaviours, customised AFMs are selected by the system, approved by the professional, and finally transferred into the patient interface. During the treatment, the user collects the data into a Patient Monitoring Device (PMD) from a set of medical devices and from manual inputs. Inputs consist in medication intake, diet and physical activity, metabolic measurement monitoring and learning tasks. Patient general engagement is checked by estimating the usage of the system and the adherence of treatment and patient goals status in the short and the long term period. The Behavioural Analysis Module, consisting in a set of rules and equations, calculates the patient’s behaviour. After behavioural analysis is accomplished, the AFM library and the dispatch setting are updated by the AFM Manager module. Updates include the number, the type and the frequency of messages. The AFMs are periodically supervised by the professional who also participates to the refinement of the treatment, adapted to the current transtheoretical stage. The AFMs are segmented in different categories and levels and patients can adjust message delivery in accordance with their personal needs. The EBF was integrated to the METABO system, designed to facilitate diabetic patients in managing their disease in a less intrusive approach. Patient device corresponds in a mobile platform, while a medical panel interface allows professionals to monitoring the treatment evolution. Specific tools allow professional to check patient adherence and to update the AFMs dispatch management. The EBF was tested in a randomised controlled pilot. The main objective was to examine the feasibility and acceptance of the system. Secondary objectives were also the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement, glycaemic control, and quality of life. Participants were recruited from four different clinical centres in Europe. The baseline assessment included demographics, diabetes status, profile information, knowledge about diabetes in general, usage of ICT platforms, opinion and experience about electronic devices and adoption of good practices with diabetes. Acceptance and the effectiveness evaluation criteria were applied to evaluate the performance of the technological framework. The main objective was the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement. Fifty-four patients participated on the trials. Twenty-six patients were assigned in the intervention group and equipped with mobile where the EBF was installed: 14 patients were T1DM and 12 were T2DM. The control group was composed of 25 patients that were treated through a standard care, without the usage of the EBF. Professional’s intervention for both intervention and control groups was carried out by 24 care providers, including endocrinologists, nutritionists, and nurses. In order to evaluate the system acceptability and analyse the users’ satisfaction, an online multi-language survey, using LimeSurvey, was produced for both patients and professionals. Results were also collected from the log-files generated in the PMDs, the professional medical panel and the entries of the data base. The messages sent to and from the EBF and the log-files of the system and communication services were recorded over 5 weeks of the study. A total of 2795 messages were submitted, representing an average of 107,50 messages per patient. As demonstrated, messages decrease over time indicating an overall improvement of the care plan’s adherence. As expected, T1DM patients were more loaded with short-term advices, in accordance with their condition. Similarly, being the focus of T2DM on long-term sustainable lifestyle changes, T2DM received more reminders advices, as for diet and physical activity. Favourable outcomes were observed for treatment and usage adherences of the intervention group: for both the adherence indices, results denoted a general improvement on each care plan’s dimension, such as on nutrition and blood glucose input measurements. Further studies were conducted on the change on educational level before and after the trial, measured for both control and intervention groups. The outcomes indicated the intervention group has improved its level of knowledge, while the control group denoted a low decrease. The correlation analysis between the level of adherences and the AFMs showed an improvement in usage adherence for patients who received warnings message, while non-significantly yet even positive indicators related to both treatment and usage adherence correlated with the Reminders. Moreover, the AFMs seemed to help those patients who did not take their treatment seriously enough in the beginning and who were willing to respond to the messages they received. Even though, patients who received too many Warnings, started to consider the message dispatch to be a bit stressful. The research work carried out in developing this research work provides responses to the four research hypothesis that were the motivation for the work: •Hypothesis 1: It is possible to define a set of criteria to measure adherence in diabetic patients. •Hypothesis 2: It is possible to design a technological framework, based on the aforementioned criteria and behavioural change theories, to engage diabetic patients in managing their disease and adhere to care plans. •Hypothesis 3: It is possible to implement the technological framework in the mobile health domain. •Hypothesis 4: It is possible to use the technological framework as a mobile health solution in a real context and have positive effects in terms of diabetes management indicators. The verification of each hypothesis allowed us to provide a response to the main hypothesis: The Main Hypothesis is: It is possible to improve diabetic adherence through a mHealth technological framework based on behavioural change theories. The work carried out to answer these questions is explained in this research work. The framework was developed and applied in the METABO project. METABO is an R&D project, co-funded by the European Commission (METABO 2008) that integrates mobile infrastructure for supporting the monitoring, management, and treatment of type 1 diabetes mellitus (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.

Poly(ADP-ribose) polymerase gene disruption conferred mice resistant to streptozotocin-induced diabetes

Streptozotocin (STZ), a glucose analogue known to induce diabetes in experimental animals, causes DNA strand breaks and subsequent activation of poly(ADPribose) polymerase (Parp). Because Parp uses NAD as a substrate, extensive DNA damage will result in reduction of cellular NAD level. In fact, STZ induces NAD depletion and cell death in isolated pancreatic islets in vitro. Activation of Parp therefore is thought to play an important role in STZ-induced diabetes. In the present study, we established Parp-deficient (Parp−/−) mice by disrupting Parp exon 1 by using the homologous recombination technique. These mice were used to examine the possible involvement of Parp in STZ-induced β-cell damage in vivo. The wild-type (Parp+/+) mice showed significant increases in blood glucose concentration from 129 mg/dl to 218, 370, 477, and 452 mg/dl on experimental days 1, 7, 21, and 60, respectively, after a single injection of 180 mg STZ/kg body weight. In contrast, the concentration of blood glucose in Parp−/− mice remained normal up to day 7, slightly increased on day 21, but returned to normal levels on day 60. STZ injection caused extensive necrosis in the islets of Parp+/+ mice on day 1, with subsequent progressive islet atrophy and loss of functional β cells from day 7. In contrast, the extent of islet β-cell death and dysfunction was markedly less in Parp−/− mice. Our findings clearly implicate Parp activation in islet β-cell damage and glucose intolerance induced by STZ in vivo.

Correction of diabetic alterations by glucokinase.

Hyperglycemia is a common feature of diabetes mellitus. It results from a decrease in glucose utilization by the liver and peripheral tissues and an increase in hepatic glucose production. Glucose phosphorylation by glucokinase is an initial event in glucose metabolism by the liver. However, glucokinase gene expression is very low in diabetic animals. Transgenic mice expressing the P-enolpyruvate carboxykinase/glucokinase chimeric gene were generated to study whether the return of the expression of glucokinase in the liver of diabetic mice might prevent metabolic alterations. In contrast to nontransgenic mice treated with streptozotocin, mice with the transgene previously treated with streptozotocin showed high levels of both glucokinase mRNA and its enzyme activity in the liver, which were associated with an increase in intracellular levels of glucose 6-phosphate and glycogen. The liver of these mice also showed an increase in pyruvate kinase activity and lactate production. Furthermore, normalization of both the expression of genes involved in gluconeogenesis and ketogenesis in the liver and the production of glucose and ketone body by hepatocytes in primary culture were observed in streptozotocin-treated transgenic mice. Thus, glycolysis was induced while gluconeogenesis and ketogenesis were blocked in the liver of diabetic mice expressing glucokinase. This was associated with normalization of blood glucose, ketone bodies, triglycerides, and free fatty acids even in the absence of insulin. These results suggest that the expression of glucokinase during diabetes might be a new approach to the normalization of hyperglycemia.

Prevention of diabetic alterations in transgenic mice overexpressing Myc in the liver.

Recent studies have demonstrated that the overexpression of the c-myc gene in the liver of transgenic mice leads to an increase in both utilization and accumulation of glucose in the liver, suggesting that c-Myc transcription factor is involved in the control of liver carbohydrate metabolism in vivo. To determine whether the increase in c-Myc might control glucose homeostasis, an intraperitoneal glucose tolerance test was performed. Transgenic mice showed lower levels of blood glucose than control animals, indicating that the overexpression of c-Myc led to an increase of blood glucose disposal by the liver. Thus, the increase in c-Myc might counteract diabetic hyperglycemia. In contrast to control mice, transgenic mice treated with streptozotocin showed normalization of concentrations of blood glucose, ketone bodies, triacylglycerols and free fatty acids in the absence of insulin. These findings resulted from the normalization of liver metabolism in these animals. While low glucokinase activity was detected in the liver of diabetic control mice, high levels of both glucokinase mRNA and enzyme activity were noted in the liver of streptozotocin-treated transgenic mice, which led to an increase in intracellular levels of glucose 6-phosphate and glycogen. The liver of these mice also showed an increase in pyruvate kinase activity and lactate production. Furthermore, normalization of both the expression of genes involved in the control of gluconeogenesis and ketogenesis and the production of glucose and ketone bodies was observed in streptozotocin-treated transgenic mice. Thus, these results suggested that c-Myc counteracted diabetic alterations through its ability to induce hepatic glucose uptake and utilization and to block the activation of gluconeogenesis and ketogenesis.

Structure determination of murine mitochondrial carbonic anhydrase V at 2.45-A resolution: implications for catalytic proton transfer and inhibitor design.

The three-dimensional structure of murine mitochondrial carbonic anhydrase V has been determined and refined at 2.45-A resolution (crystallographic R factor = 0.187). Significant structural differences unique to the active site of carbonic anhydrase V are responsible for differences in the mechanism of catalytic proton transfer as compared with other carbonic anhydrase isozymes. In the prototypical isozyme, carbonic anhydrase II, catalytic proton transfer occurs via the shuttle group His-64; carbonic anhydrase V has Tyr-64, which is not an efficient proton shuttle due in part to the bulky adjacent side chain of Phe-65. Based on analysis of the structure of carbonic anhydrase V, we speculate that Tyr-131 may participate in proton transfer due to its proximity to zinc-bound solvent, its solvent accessibility, and its electrostatic environment in the protein structure. Finally, the design of isozyme-specific inhibitors is discussed in view of the complex between carbonic anhydrase V and acetazolamide, a transition-state analogue. Such inhibitors may be physiologically important in the regulation of blood glucose levels.

Efeito da adição de amido resistente de milho e enzimas sobre as propriedades da massa de pão e as propriedades físicas do pão de forma.

O amido resistente de milho (ARM) não é digerido em humanos fornecendo benefícios para a saúde tais como redução do colesterol, do índice glicêmico e fermentação no cólon. Porém, a substituição parcial de farinha de trigo (FT) por ARM em massa de pão resulta na diluição do glúten prejudicando a qualidade do produto. Massa de pão foi produzida com 12,5 g/100g de ARM e os efeitos das enzimas glicose-oxidase (Gox), tranglutaminase (TG) e xilanase (HE) na massa foram estudados. Massa produzida sem ARM e sem enzimas foi considerada padrão e massa produzida com ARM e sem enzimas foi considerada controle para comparação. Uma metodologia foi desenvolvida para medir o torque durante o amassamento em grande escala, utilizando um reômetro dinâmico adaptado. As propriedades reológicas foram avaliadas nos testes de medidas descritivas de textura, adesividade Chen-Hoseney, extensão uniaxial Kieffer, extensão biaxial e testes oscilatórios em reômetro. Pão produzido de acordo com as formulações padrão, controle e ótima foi avaliado com relação ao volume específico (VEP), firmeza do miolo, cor e análise sensorial para o atributo preferência. As três enzimas testadas influenciaram positivamente o torque máximo atingido durante o amassamento que variou entre (8,36 e 9,38) N m. Gox e TG apresentaram efeito positivo na altura máxima desenvolvida pela massa medida em reofermentógrafo enquanto que o efeito da HE foi negativo. Uma formulação com ARM e enzimas apresentou desempenho de panificação similar a massa padrão (altura máxima ajustada igual a (45,5 ± 3,9) mm), correspondente a adição de (4, 2,5 e 0,5) mg/100g de TG, Gox e HE respectivamente (ótima). A formulação ótima apresentou adesividade, trabalho de adesão, coesividade, dureza, resiliência, resistência à extensão e extensibilidade similares a massa padrão e diferentes da massa controle. As enzimas aumentaram o índice de strain hardening reduzido pela adição de ARM. Para o pão de forma, o VEP variou entre (3,16 e 3,64) cm3/g (diferença não significativa) e o pão produzido com a formulação ótima foi o mais escolhido como preferido. Durante o armazenamento por até 7 dias, o ARM diminuiu a taxa de envelhecimento do pão enquanto que as enzimas apresentaram efeito oposto. Em geral, a substituição parcial de FT por ARM reduziu a elasticidade da massa diminuindo a qualidade do pão enquanto que as enzimas minimizaram esse efeito.

Herdabilidade da velocidade de onda de pulso e associação do controle glicêmico e perfil lipídico com a rigidez arterial em uma população brasileira: \"Projeto Corações de Baependi\"

INTRODUÇÃO:A rigidez arterial aumentada é um importante determinante do risco cardiovascular e um forte preditor de morbimortalidade. Além disso, estudos demonstram que o enrijecimento vascular pode estar associado a fatores genéticos e metabólicos. Portanto,os objetivos do presente estudo são determinar a herdabilidade da velocidade de onda de pulso (VOP) e avaliar a associação do perfil lipídico e do controle glicêmico com o fenótipo de rigidez arterial em uma população brasileira.MÉTODOS:Foram selecionados 1675 indivíduos (ambos os gêneros com idade entre 18 e 102 anos) distribuídos em 109 famílias residentes no município de Baependi-MG. A VOP carótida-femoral foi avaliada de forma não invasiva através de um dispositivo automático.As variáveis lipídicas e a glicemia de jejum foram determinadas pelo método enzimático colorimétrico. Os níveis de hemoglobina glicada (HbA1c) foram determinados pelo método de cromatografia líquida de alta eficiência. As estimativas da herdabilidade da VOP foram calculadas utilizando-se a metodologia de componentes de variância implementadas no software SOLAR. RESULTADOS: A herdabilidade estimada para a VOP foi de 26%, sendo ajustada para idade, gênero, HbA1c e pressão arterial média. Os níveis de HbA1c foram associados a rigidez arterial, onde a elevação de uma unidade percentual da HbA1c representou um incremento de 54% na chance de risco para rigidez arterial aumentada. As variáveis lipídicas (LDL-c, HDL-c, colesterol não- HDL-c, colesterol total e triglicérides) apresentaram fraca correlação com a VOP. Além disso, uma análise de regressão linear estratificada para idade (ponto de corte >= 45 anos) demonstrou uma relação inversa entre LDL-c e VOP em mulheres com idade >= 45 anos. CONCLUSÃO: Os resultados indicam que a VOP apresenta herdabilidade intermediária (26%); a HbA1c esta fortemente associada a rigidez arterial aumentada; o LDL-c é inversamente relacionado com a VOP em mulheres com idade >= 45 anos, possivelmente devido às alterações metabólicas associadas à falência ovariana

Partial rescue of retinal function in chronically hypoglycemic mice

Purpose. Mice rendered hypoglycemic by a null mutation in the glucagon receptor gene Gcgr display late-onset retinal degeneration and loss of retinal sensitivity. Acute hyperglycemia induced by dextrose ingestion does not restore their retinal function, which is consistent with irreversible loss of vision. The goal of this study was to establish whether long-term administration of high dietary glucose rescues retinal function and circuit connectivity in aged Gcgr−/− mice. Methods. Gcgr−/− mice were administered a carbohydrate-rich diet starting at 12 months of age. After 1 month of treatment, retinal function and structure were evaluated using electroretinographic (ERG) recordings and immunohistochemistry. Results. Treatment with a carbohydrate-rich diet raised blood glucose levels and improved retinal function in Gcgr−/− mice. Blood glucose increased from moderate hypoglycemia to euglycemic levels, whereas ERG b-wave sensitivity improved approximately 10-fold. Because the b-wave reflects the electrical activity of second-order cells, we examined for changes in rod-to-bipolar cell synapses. Gcgr−/− retinas have 20% fewer synaptic pairings than Gcgr+/− retinas. Remarkably, most of the lost synapses were located farthest from the bipolar cell body, near the distal boundary of the outer plexiform layer (OPL), suggesting that apical synapses are most vulnerable to chronic hypoglycemia. Although treatment with the carbohydrate-rich diet restored retinal function, it did not restore these synaptic contacts. Conclusions. Prolonged exposure to diet-induced euglycemia improves retinal function but does not reestablish synaptic contacts lost by chronic hypoglycemia. These results suggest that retinal neurons have a homeostatic mechanism that integrates energetic status over prolonged periods of time and allows them to recover functionality despite synaptic loss.

Cellular responses following retinal injuries and therapeutic approaches for neurodegenerative diseases

Retinal neurodegenerative diseases like age-related macular degeneration, glaucoma, diabetic retinopathy and retinitis pigmentosa each have a different etiology and pathogenesis. However, at the cellular and molecular level, the response to retinal injury is similar in all of them, and results in morphological and functional impairment of retinal cells. This retinal degeneration may be triggered by gene defects, increased intraocular pressure, high levels of blood glucose, other types of stress or aging, but they all frequently induce a set of cell signals that lead to well-established and similar morphological and functional changes, including controlled cell death and retinal remodeling. Interestingly, an inflammatory response, oxidative stress and activation of apoptotic pathways are common features in all these diseases. Furthermore, it is important to note the relevant role of glial cells, including astrocytes, Müller cells and microglia, because their response to injury is decisive for maintaining the health of the retina or its degeneration. Several therapeutic approaches have been developed to preserve retinal function or restore eyesight in pathological conditions. In this context, neuroprotective compounds, gene therapy, cell transplantation or artificial devices should be applied at the appropriate stage of retinal degeneration to obtain successful results. This review provides an overview of the common and distinctive features of retinal neurodegenerative diseases, including the molecular, anatomical and functional changes caused by the cellular response to damage, in order to establish appropriate treatments for these pathologies.

A vitamina D na diabetes mellitus tipo 2 : uma forma terapêutica a explorar

Trabalho Final do Curso de Mestrado Integrado em Medicina, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2014

Déterminer le lien entre l’hyperglycémie et/ou l’hypoinsulinémie et la dégradation clinique observée avant le diagnostic du Diabète Associé à la Fibrose Kystique

La Fibrose kystique (FK) est une maladie génétique qui se traduit par une destruction progressive des poumons et éventuellement, à la mort. La principale complication secondaire est le diabète associé à la FK (DAFK). Une dégradation clinique (perte de poids et de la fonction pulmonaire) accélérée est observée avant le diagnostic. L’objectif principal de mon projet de doctorat est de déterminer, par l’intermédiaire du test d’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO), s’il existe un lien entre l’hyperglycémie et/ou l’hypoinsulinémie et la dégradation clinique observée avant le diagnostic du DAFK. Nous allons ainsi évaluer l’importance des temps intermédiaires de l’HGPO afin de simplifier le diagnostic d’une dysglycémie ainsi que d’établir des nouveaux marqueurs indicateurs de patients à risque d’une détérioration clinique. L’HGPO est la méthode standard utilisée dans la FK pour le diagnostic du DAFK. Nous avons démontré que les valeurs de glycémie obtenues au temps 90-min de l’HGPO seraient suffisantes pour prédire la tolérance au glucose des patients adultes avec la FK, autrement établie à l’aide des valeurs à 2-h de l’HGPO. Nous proposons des glycémies à 90-min de l’HGPO supérieure à 9.3 mmol/L et supérieure à 11.5 mmol/L pour détecter l’intolérance au glucose et le DAFK, respectivement. Une cause importante du DAFK est un défaut de la sécrétion d’insuline. Les femmes atteintes de la FK ont un risque plus élevé de développer le DAFK que les hommes, nous avons donc exploré si leur sécrétion était altérée. Contrairement à notre hypothèse, nous avons observé que les femmes avec la FK avaient une sécrétion d’insuline totale plus élevée que les hommes avec la FK, mais à des niveaux comparables aux femmes en santé. Le groupe de tolérance au glucose récemment proposé et nommé indéterminé (INDET : 60-min HGPO > 11.0 mais 2h-HGPO <7.8mmol/L) est à risque élevé de développer le DAFK. Par contre, les caractéristiques cliniques de ce groupe chez les patients adultes avec la FK n’ont pas été établies. Nous avons observé que le groupe INDET a une fonction pulmonaire réduite et similaire au groupe DAFK de novo et aucun des paramètres glucidiques et insulinémiques expliqueraient cette observation. Dans une population pédiatrique de patients avec la FK, une association a été rapportée entre une glycémie élevée à 60-min de l’HGPO et une fonction pulmonaire diminuée. Dans notre groupe de patients adultes avec la FK, il existe une association négative entre la glycémie à 60-min de l’HGPO et la fonction pulmonaire et une corrélation positive entre l’insulinémie à 60-min de l’HGPO et l’indice de masse corporelle (IMC). De plus, les patients avec une glycémie à 60-min HGPO > 11.0 mmol/L ont une fonction pulmonaire diminuée et une sensibilité à l’insuline basse alors que ceux avec une insulinémie à 60-min HGPO < 43.4 μU/mL ont un IMC ainsi qu’une fonction pulmonaire diminués. En conclusion, nous sommes le premier groupe à démontrer que 1) le test d’HGPO peut être raccourci de 30 min sans compromettre la catégorisation de la tolérance au glucose, 2) les femmes avec la FK démontrent une préservation de leur sécrétion de l’insuline, 3) le groupe INDET présente des anomalies précoces de la fonction pulmonaire comparable au groupe DAFK de novo et 4) la glycémie et l’insuline à la première heure de l’HGPO sont associées aux deux éléments clefs de la dégradation clinique. Il est crucial d’élucider les mécanismes pathophysiologiques importants afin de mieux prévoir la survenue de la dégradation clinique précédant le DAFK.

Role of dietary fibers in the nutritional management of hyperuricemia

Foods rich in adenine and hypoxanthine may contribute to the increase of uricemia. Hyperuricemia is associated with other pathological conditions pertaining to metabolic syndrome. Objective: the assessement of the impact of fiber rich diet on uricemia in patients with metabolic syndrome. Methods: the study involved 46 male patients with metabolic syndrome who claimed to have reduced mobility in fingers, hypertension, obesity, hyperglycemia and hyperuricemia. A validated questionnaire about dietary habits was applied at the beginning of the study and after 6 weeks of fiber-rich diet by eliminating from patients diet preparations of animal food and increased intake of vegetable foods. Blood presure, body mass index, blood glucose and uric acids were measured at the beginning of the study and after 6 weeks of fiber rich diet by daily consumption of 2 servings of added grains - 60g totally and vegetables 200g, fruits 300g respectively. Results: The study shows that at baseline all patients had an inadequate dietary intake of dietary fiber, 28.5 ± 2.2 g/day instead of 38 g per day.The increase in fiber intake of 10 ± 5 g/day was associated with a decrease of serum uric acid by 69.87% from 8.3  0.6 mg/dL to 5.8  0.5 mg/dL, p = 0.008, non-significant decrease of BMI (from 26.8  4.5 to 26.4  4.6 kg/m2, p<0.01), significant decrease of glycemia (from 130  0.8 to 105  4.2mg/dL, p <0.001) and significant decrease in blood pressure (from 150  10.6 to 130  8.4 mmHg, p <0.001). Conclusion: The fiber rich diet decreased blood uric acid, blood glucose levels an arterial pressure in patients with metabolic syndrome.

Contacto pele-a-pele e amamentação na primeira hora de vida

Enquadramento – O contacto pele-a-pele na primeira hora de vida tem benefícios para a mãe e para o recém-nascido, bem como um papel importante no estabelecimento da amamentação. Objetivos – Analisar a evidência científica dos benefícios do contacto pele-a-pele e amamentação na primeira hora de vida; determinar a prevalência do contacto pele-a-pele e da amamentação na primeira hora de vida; verificar quais são os fatores (variáveis sociodemográficas, contextuais da gravidez e do parto, e variáveis relativas ao recémnascido) que interferem nas práticas do contacto pele-a-pele e amamentação na primeira hora de vida. Método – Revisão sistemática da literatura no estudo empírico I. Efetuou-se uma pesquisa na PUBMED, The Cochrane Library, Scielo e Google Académico, estudos publicados entre janeiro de 2011 e dezembro de 2014. Destes foram selecionados 4 estudos, posteriormente analisados, que tiveram em consideração os critérios de inclusão previamente estabelecidos. Dois revisores avaliaram a qualidade dos estudos a incluir utilizando a grelha para avaliação crítica de um estudo descrevendo um ensaio clínico prospetivo, aleatório e controlado de Carneiro (2008). No estudo empírico II seguiu-se um tipo de estudo quantitativo e descritivo simples, de coorte transversal, desenvolvido no serviço de Obstetrícia do Centro Hospitalar Cova da Beira, segundo um processo de amostragem não probabilística por conveniência (n = 382). A recolha de dados efetuou-se através da consulta dos processos clínicos, entre janeiro e dezembro de 2014, das mulheres com idade ≥ 18 anos que tiveram um parto vaginal com feto vivo após as 37 semanas de gestação. Resultados – Evidência de que o contacto precoce pele-a-pele, imediatamente após o parto, é um potencial estímulo sensorial, que abrange o aquecimento do recém-nascido e a estimulação tátil e olfativa, maior estabilização da temperatura, frequência respiratória e nível de glicémia, com diminuição do choro. Está associado à promoção espontânea da amamentação. Na amostra constituída por 382 mulheres, dos 18 aos 46 anos, verificou-se que o contacto pele-a-pele ocorreu em apenas 26,6% da amostra. Cerca de 92,6% da amostragem deu de mamar na primeira hora de vida. No grupo de mulheres em que houve contacto pele-a-pele e amamentação, prevalecem as que têm idade igual ou inferior a 34 anos (66,3%) e predomínio das mulheres que tiveram 5 ou mais consultas (95,9%) de vigilância da gravidez. Conclusão – Face a estes resultados e com base na evidência científica disponível que recomenda o contacto pele-a-pele imediatamente após o parto e promoção da amamentação na primeira hora de vida, assume-se como indispensável que os profissionais invistam na sua formação e assumam um papel importante para a realização deste contacto, estimulando e facilitando esta prática, assim como a realização de mais estudos científicos com contributos para o estabelecimento e manutenção desta prática. Palavras-chave: Contacto pele-a-pele; amamentação; primeira hora de vida.