diseases; medical computing; pattern classification; pattern clustering; unsupervised learning; HOMA-IR index; K-means clustering algorithm; Matsuda index; disease; glucose data; insulin data; insulin resistance assessment; unsupervised subject classification; Clustering algorithms; Diseases; Immune system; Indexes; Insulin; Sugar; Unsupervised learning;
机译:评估葡萄糖耐量正常,葡萄糖耐量正常,葡萄糖耐量受损和新诊断的2型糖尿病患者的胰岛素抵抗(糖尿病前胰岛素抵抗研究)
机译:评估血糖耐受性正常葡萄糖耐量,具有正常血糖耐受性,葡萄糖耐量受损的高胰岛素血症和新诊断的2型糖尿病(Prediapetes胰岛素抵抗研究)
机译:稳态模型评估与葡萄糖钳夹技术在胰岛素敏感性评估中的作用非常相似:针对不同程度的葡萄糖耐量和胰岛素敏感性的受试者进行的研究。
机译:使用胰岛素和葡萄糖数据进行胰岛素抵抗评估的无监督受试者分类
机译:评估1型糖尿病两种基础胰岛素递送方法的低血糖风险:使用来自连续葡萄糖监测器的数据进行TRESIBA胰岛素对连续皮下胰岛素输注的比较
机译:葡萄糖耐量正常葡萄糖耐量正常葡萄糖耐量降低和新诊断的2型糖尿病患者的胰岛素抵抗评估(糖尿病前胰岛素抵抗研究)
机译:稳态抵抗,定量胰岛素敏感性检查指标和口服葡萄糖胰岛素敏感性指数在高正常血压下的宿舍模型评估