Nuestro grupo organiza más de 3000 Series de conferencias Eventos cada año en EE. UU., Europa y América. Asia con el apoyo de 1.000 sociedades científicas más y publica más de 700 Acceso abierto Revistas que contienen más de 50.000 personalidades eminentes, científicos de renombre como miembros del consejo editorial.

Revistas de acceso abierto que ganan más lectores y citas
700 revistas y 15 000 000 de lectores Cada revista obtiene más de 25 000 lectores

Abstracto

Una fórmula sencilla basada en la predicción de la glucosa plasmática posprandial utilizando datos de 5640 comidas mediante el método GH: Medicina física y matemática (n.º 301)

Gerald C. Hsu

Este artículo se basa en la continuación del trabajo de investigación del autor, una fórmula de predicción de glucosa plasmática posprandial (PPG) sencilla y práctica, pero muy precisa, para pacientes con diabetes tipo 2 (DT2). Su metodología es el método GH: Medicina física matemática (MPM) desarrollado, que se ha utilizado repetidamente en la última década.

La fórmula de PPG prevista en función del estado de la glucosa plasmática en ayunas (FPG), la cantidad de ingesta de carbohidratos/azúcar y los pasos de caminata después de las comidas son los siguientes:

PPG previsto = 0,97*FPG+(gramos de carbohidratos/azúcar*1,8)-(pasos de caminata después de las comidas en miles*5)

Los resultados concluyentes tienen el orden de valores m1/m2/m3/precisión de predicción%.

Caso A: 1,8/5,0/0,97/99,8%

Caso B: 2,0/5,0/0,945/99,9 %

Caso C: 2,2/5,0/0,92/99,9 %

El ejercicio es importante, ya que contribuye un 3 % más que la comida y se logra fácilmente en comparación con el conocimiento requerido sobre la dieta. Como resultado, el autor dedicó cuatro años a estudiar la nutrición alimentaria. La mayoría de los pacientes con diabetes tipo 2 son personas mayores; por lo tanto, sugiere que caminar es la mejor forma de ejercicio. Sin embargo, la parte más difícil del ejercicio es la psicología del comportamiento relacionada con la cuestión de la "disciplina y la persistencia". Los pacientes con diabetes tipo 2 necesitan caminar entre 2000 y 4000 pasos después de cada comida. El autor camina un promedio de 4300 pasos después de cada comida. Por otro lado, la dieta (cantidad de carbohidratos/azúcares y equilibrio nutricional) requiere un conocimiento mucho mayor y más profundo de la nutrición alimentaria para controlar la diabetes. Por lo tanto, el autor desarrolló una herramienta basada en IA para ayudar a los pacientes con diabetes tipo 2.

Para los pacientes sin conocimientos técnicos, las siguientes pautas sencillas pueden ayudar con la ingesta de comidas:

Alimentos ricos en almidón:

Come una cantidad equivalente a la mitad de tu puño o mano como máximo.

Verduras coloridas:

Comer una cantidad limitada a un puño o mano.

Verduras verdes:

Comer una cantidad limitada a 2,5 puños o manos.

Tenga en cuenta: debe combinar dos tipos de vegetales para obtener el límite de ingesta total.

El autor recomienda encarecidamente a los pacientes que midan su glucosa en ayunas al menos varias veces por trimestre para obtener un valor de glucosa en ayunas promedio trimestral. Los otros tres valores de glucosa en ayunas pueden utilizar el valor de glucosa en ayunas previsto en base a la fórmula para controlar sus condiciones generales de diabetes.

El método descrito anteriormente en relación con la fórmula de PPG prevista junto con el ejercicio de caminar después de las comidas y la cantidad de ingesta de carbohidratos/azúcar puede ayudar a los pacientes a controlar su diabetes sin las dolorosas y molestas mediciones de glucosa en el dedo. El autor ha estado midiendo sus niveles de glucosa durante 8,5 años (3126 días) con pruebas de glucosa en el dedo combinadas con sus 10 años de trabajo de investigación sobre diabetes. Espera que este artículo pueda proporcionar pautas útiles a otros pacientes con diabetes para recuperar sus vidas de esta terrible enfermedad crónica.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.