Precision Medicine in Diabetes (eBook)
XIX, 330 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-98927-9 (ISBN)
Bringing clarity to the emerging model of precision medicine within the diabetes field, and expanding upon how it will lead to the development of specifically tailored treatment for patients and even macro strategies in public health, this unique book explores the realm of biomarkers in the era of big data. Various experts in their respective areas discuss the current practice to illuminate how creating a more discreet profile of patients and even substratum of populations will lead to more refined therapies targeted towards the phenotype and genotype of the patient.
Embracing a multidisciplinary team science approach, this book demonstrates how precision medicine in diabetes can mine a web of data toward diabetes risk stratification and treatment options. The authors skillfully articulate how the construction of various prediction-based models can revolutionize clinical decision-making, and they examine the challenges and pitfalls of integrating disparate sources of information and how the collection of data and cooperation among stakeholders will be key to the future of precision medicine in diabetes treatment. Topics include personalized approaches to the management of both type 1 and type 2 diabetes, various macro and microvascular complications of diabetes, inpatient management of glycemia, nutrition, exercise, advances in diabetes technology and others.
Ideal for clinical endocrinologists and other professionals involved in the management of diabetes and its complications, Precision Medicine in Diabetes is first of its kind to address this paradigm-shifting topic in a comprehensive way.
Rita Basu, MD, Professor of Medicine, Division of Endocrinology, Department of Internal Medicine, Center for Diabetes Technology, University of Virginia School of Medicine, Charlottesville, VA, USA
Erscheint lt. Verlag | 19.5.2022 |
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Zusatzinfo | XIX, 330 p. 37 illus., 33 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Innere Medizin |
Schlagworte | Bioinformatics • Biomarkers • clinical decision-making • genomics • Metabolomics • Model-based Prediction • Neonatal diabetes • Nutrition • Obesity • Personalized medicine • Precision medicine • Proteomics • Type 1 Diabetes • type 2 diabetes • Virtual imaging |
ISBN-10 | 3-030-98927-5 / 3030989275 |
ISBN-13 | 978-3-030-98927-9 / 9783030989279 |
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Größe: 6,0 MB
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