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Gerald C. Hsu
El autor utiliza el enfoque de la medicina física y matemática para investigar tres conjuntos de correlaciones entre:
(1) Peso vs. Glucosa El peso se mide temprano en la mañana y la glucosa consiste en la glucosa promedio diaria, que incluye tanto la glucosa plasmática en ayunas (FPG) como tres niveles de glucosa plasmática posprandial (PPG).
(2) Peso vs. Presión Arterial (PA): La PA se mide temprano en la mañana.
(3) Glucosa vs. PA.
Utilizó tanto series temporales como análisis espaciales de sus “datos diarios” en comparación con sus “datos anuales”. Su período de estudio seleccionado es de 6,5 años (2394 días) desde el 1/1/2014 hasta el 23/7/2020. La razón por la que eligió este período de tiempo específico se debe a que la recopilación de datos de presión arterial (PA) comenzó el 1/1/2014, mientras que los datos de peso y glucosa se recopilaron desde el 1/1/2012.
Está claro que, a través de métodos estadísticos de series de tiempo y análisis espacial, todos estos tres biomarcadores, peso, glucosa y PA, están correlacionados entre sí.
Sin embargo, los siguientes ordenes de clasificación de los coeficientes de correlación siguen siendo válidos entre los datos diarios y los datos anuales:
M1 y M2>M2 y M3>M1 y M3
Diariamente: 81%> 54%> 50%
Anual: 89%>83%>76%
Al reducir su peso corporal, sus valores de glucosa serán más bajos. Esta fuerte relación es la correlación más obvia. De manera similar, su presión arterial será más baja cuando su valor de glucosa sea bajo. Finalmente, la pérdida de peso también ayuda a reducir su presión arterial.
Los análisis estadísticos del autor se basan en los datos de más de 100.000 biomarcadores personales de los últimos 6,5 años (2.394 días) y han demostrado además una conclusión simple y clara que ya han observado muchos médicos clínicos y profesionales de la salud en sus pacientes.