Bevezetés: Az egészségügyi dolgozók kiégése jól ismert probléma. Előfordulásával, az okok felderítésével számos tanulmány foglalkozott. A neonatalis intenzív osztályokon dolgozó szakdolgozók mindennapi munkája kiemelten magas fizikai és lelki megterheléssel, stresszhatással jár. Célkitűzés: A kutatás a neonatalis intenzív osztályokon dolgozó egészségügyi szakdolgozók között a kiégési szindróma előfordulási gyakoriságát és intenzitását mérte fel, valamint vizsgálta az intézményi szinttel, munkakörrel és munkatapasztalattal kapcsolatos összefüggéseket. Módszer: Az adatgyűjtés a Maslach és Jackson által összeállított Maslach Burnout Inventory (MBI-) kérdőív felhasználásával történt 2019-ben. Eredmények: A kiégési szindróma vizsgált dimenziói közül a legjellemzőbb az érzelmi kimerülés volt, amely közel 30%-os gyakorisággal és jellemzően magas intenzitással fordult elő a neonatalis intenzív osztályon dolgozó szakdolgozók (n = 278) körében. Emellett egyötödüket a deperszonalizáció magas gyakorisága és intenzitása jellemezte. Ugyanakkor a személyes hatékonyság csökkenését közel egyharmaduk tapasztalta. A munkakör és az egészségügyben eltöltött idő nem mutatott jelentős összefüggést a kiégési szindróma előfordulásával, azonban a kiégési szindróma magasabb gyakorisággal és intenzitással fordult elő III. szintű neonatalis intenzív osztályon dolgozók körében. Következtetés: Magyarországon elsőként készült kiégésre vonatkozó felmérés kora- és újszülött intenzív osztályon dolgozó egészségügyi szakdolgozók körében átfogó jelleggel. A kiégési szindróma következményeinek ismeretében fontos a megelőzés és a tünetek mielőbbi felismerése. Orv Hetil. 2022; 163(32): 1268–1274.

A vércukor-önellenőrzés a cukorbeteg-gondozás sarokköve. Jelenleg azonban a gondozók és betegek sem aknázzák ki megfelelően az önellenőrzési adatokban rejlő információt. Kevesen töltik le az elektronikus vércukormérőkből az adatokat, és még kevesebben vannak azok az orvosok, akik a vizitek alkalmával szisztematikusan elemeznék és értel-meznék a rögzített adatokat. A szerzők bemutatnak egy szisztematikus eljárást, amely alkalmas a 2-4 hónap során gyűjtött vércukor-és terápiás adatok elemzésére, értelmezésére, az esetleges beállítási és monitorozási problémák feltárására és okainak felderítésére. Az eljárás során meghatározzák: 1. a glykaemiás kontroll általános minőségét, 2. a hypo-és hyperglykaemiák gyakoriságát, súlyosságát és időbeli előfordulását, 3. a vércukorértékek variabilitását, 4. az adatokban megjelenő klinikailag releváns mintázatokat és 5. az önellenőrzés minőségét. A feltárt jellemzők segítsé-gével előállítható egy rangsorolt problémalista, ami segítheti az egyes problémák okainak feltárását. Ezek alapján elvégezhetők azok a módosítások a beteg kezelésében és életmódjában, amelyek várhatóan megszüntetik a kimutatott problémákat. Orv. Hetil., 2015, 156(29), 1165-1173. Kulcsszavak: klinikai döntéstámogatás, diabetes mellitus, önellenőrzés, orvosinformatika Intelligent interpretation of home monitoring blood glucose dataSelf monitoring of blood glucose is the cornerstone of diabetes management. However, the data obtained by self monitoring of blood glucose have rarely been used with the highest advantage. Few physicians routinely download data from memory-equipped glucose meters and analyse these data systematically at the time of patient visits. There is a need for improved methods for the display and analysis of blood glucose data along with a modular approach for identifi cation of clinical problems. The authors present a systematic methodology for the analysis and interpretation of self monitoring blood glucose data in order to assist the management of patients with diabetes. This approach utilizes the followings 1) overall quality of glycemic control; 2) severity and timing of hypoglycemia and hyperglycemia; 3) variability of blood glucose readings; 4) various temporal patterns extracted from recorded data and 5) adequacy of self monitoring blood glucose data. Based on reliable measures of the quality of glycaemic control and glucose variability, a prioritized problem list is derived along with the probable causes of the detected problems. Finally, problems and their interpretation are used to guide clinicians to choose therepeutic actions and/or recommend behaviour change in order to solve the problems that have been identifi ed. Különböző multicentrikus vizsgálatok egyértelműen igazolták, hogy a diabetes súlyos késői szövődményei megfelelő beállítással jelentősen késleltethetők és sok esetben elkerülhetők [1]. A gondozás során ezért a betegek vércukorszintjét egy meghatározott céltartomány-

Bevezetés: A különböző szimulációs modellek jelentős segítséget nyújthatnak a cukorbetegekben zajló folyamatok megértéséhez és szabályozásához. Célkitűzés: A szerzők egy átfogó, élettani megalapozottságú szimulációs modell körvonalait mutatják be. Módszer: A modell glükóz-, inzulin-és glükagonrészmodellekből épül fel. Eredmények: A glükózmodell a glükózfelszívódás dinamikáját, a máj glükóztermelését és -felvételét, a perifériás szövetek glükóz-felvételét, a vesén keresztül történő kiválasztást, továbbá az agy és vörösvérsejtek glükózfelhasználását írja le. Az inzulinmodellben az inzulin felszívódására, a béta-sejtek inzulinelválasztására és az inzulin eliminációjára vonatkozó egyenletek kapnak helyet. A glükagonmodellben a hormon szekrécióját és eliminációját megfogalmazó összefüggé-sek szerepelnek. A szénhidrátanyagcsere-modellben algebrai egyenletek írják le, hogy az inzulin-és glükagonszintek miként befolyásolják a glükóztermelést és -felhasználást, továbbá azt, hogy a glükózszintek emelkedése milyen hatást gyakorol az inzulin és glükagon kiválasztására. Következtetések: A paraméterek értékének változtatásával a modell lehetővé teszi tetszőleges virtuális inzulinfüggő és nem inzulinfüggő cukorbetegek szimulálását. Orv. Hetil., 2016, 157(6), 219-223. Kulcsszavak: vércukor, inzulin, diabetes, modell, szimuláció In silico diabetologyIntroduction: Simulation models can contribute substantially to our understanding and ability to control the dynamic processes underlying impaired glucose metabolism in diabetic patients. Aim: The aim of this paper is to outline a new comprehensive, physiologically-based dynamic model of glucose homeostasis incorporating up-to-date quantitative knowledge about glucose metabolism and its control by insulin and glucagon. Method: The model is composed of three submodels for glucose, insulin, and glucagon. Results: The glucose submodel specifies the dynamics of glucose absorption following meals, hepatic glucose production and uptake, peripheral glucose uptake, kidney excretion, and insulin-independent uptake of glucose in the brain and red blood cells. The insulin submodel includes equations for insulin absorption, pancreatic insulin release and insulin clearance. The glucagon model specifies the hormone secretion and elimination kinetics. Algebraic equations are used to specify (i) how the hormones affect glucose production and utilisation in various compartments such as liver, muscle and fat tissues, and (ii) how glucose levels modify insulin and glucagon release from the pancreas. Setting the values of various model parameters is used to generate virtual individual patients. Conclusions: The model allows the simulation of 24-hour blood glucose profiles for both insulin-dependent non-insulin dependent diabetic patients.

No abstract