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糖腎來襲,這個模型居然能“高能預(yù)警”

2020-05-29 11:47
來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客
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醫(yī)學界內(nèi)分泌頻道

糖尿病腎?。―KD)是糖尿病的主要微血管并發(fā)癥之一,有著較高的發(fā)病率、死亡率和治療成本。造成這些問題最主要的原因,是缺乏早期診斷及有效的治療手段。

What?用微量白蛋白尿作為DKD的早期診斷依據(jù)?要知道,作為DKD的早期預(yù)測指標,微量白蛋白尿既缺乏靈敏性也沒有特異性,與腎小球濾過率之間的相關(guān)性也不強。不僅如此,一旦微量白蛋白尿出現(xiàn),就表明腎小球已發(fā)生一定程度的結(jié)構(gòu)損傷。

為了探索對早期DKD“高能預(yù)警”的方案,天津醫(yī)科大學朱憲彝紀念醫(yī)院(代謝病醫(yī)院)常寶成教授團隊應(yīng)用薈萃分析及系統(tǒng)評價,在世界范圍內(nèi)大樣本前瞻性研究基礎(chǔ)上,建立了具有高預(yù)警性及廣泛普及性的“糖尿病腎病風險模型”,并在中國回顧性隊列中進行驗證,研究成果以“Establishment and Validation of a Risk Prediction Model for Early Diabetic Kidney Disease Based on a Systematic Review and Meta-Analysis of 20 Cohorts”為題,發(fā)表于2020年4月《Diabetes Care》(影響因子15.27)雜志(圖1)。

圖1 《Diabetes Care》雜志發(fā)表常寶成教授團隊研究成果

先建模再驗證,研究是這樣設(shè)計的

在研究設(shè)計中,常寶成教授團隊采取了先建模再驗證的方法。

建模隊列來源于對14項前瞻性隊列研究及6項回顧性隊列研究的系統(tǒng)評價及meta分析。共41,271名2型糖尿病(T2DM)患者[基線估算腎小球濾過率(eGFR)≥60ml/min/1.73m2且尿白蛋白/尿肌酐(UACR)<30mg/g]被納入建模隊列,這些患者來自歐洲、亞洲(包括中國及中國臺灣)和美洲11個國家及地區(qū),其中80%為白種人,20%為亞洲人群。在應(yīng)用分類評分系統(tǒng)基礎(chǔ)上,建立DKD風險預(yù)測模型,包括危險因素和相應(yīng)評分。

來自天津醫(yī)科大學朱憲彝紀念醫(yī)院的380名T2DM患者被納入驗證隊列。結(jié)局為DKD的發(fā)生,定義為eGFR<60ml/min/1.73m2和/或UACR≥30mg/g,時間超過3個月。該隊列被用來評估模型的普遍適用性,以確定最佳實施策略。

通過計算出不同預(yù)測切點值下模型的敏感性、特異性和ROC曲線下面積,選取出最佳預(yù)測切點值。根據(jù)最佳預(yù)測切點值將T2DM患者進行危險分層,計算DKD實際發(fā)生率、描繪Kaplan-Meier 曲線以驗證模型的預(yù)測效能。

“高能預(yù)警”!DKD風險預(yù)測模型來了

在系統(tǒng)綜述和meta分析中確認的19項危險因素中,10項危險因素與DKD發(fā)病有關(guān)。它們包括年齡、體質(zhì)指數(shù)(BMI)、糖尿病性視網(wǎng)膜病變、吸煙、糖化血紅蛋白(HbA1c)、收縮壓(SBP)、高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)、甘油三酯(TG)、UACR和eGFR。

考慮到eGFR在所涉及研究中定義不同且文獻之間存在巨大的異質(zhì)性,因此eGFR并沒有納入最終的評估模型,而是最終納入其它9大危險因素,根據(jù)RR值及相應(yīng)的95%可信區(qū)間計算其回歸系數(shù)并以此計算相應(yīng)的風險得分,建立了DKD風險預(yù)測模型,總分共36分(表1)。

表1 DKD的風險預(yù)測模型

模型建立后,進一步在回顧性隊列中進行驗證,通過比較不同預(yù)測切點值下模型的預(yù)測效能,最終確定預(yù)測切點值為16.0分,他們又將驗證隊列分為不同的風險分層組:相對低風險組(n=89),中風險組(n=113),高風險組(n=165)和極高風險組(n=13),對應(yīng)的風險得分情況為<12.0, 12.0-15.5,16.0-26.5和27.0-37.0分,并繪制不同組別的Kaplan-Meier曲線(圖2)。

總分≥16.0分的患者屬于糖尿病腎病高危人群,此時評估模型的靈敏度為0.847,特異度為0.677,AUC及95% CI為0.762(0.709-0.815)。

圖2 不同風險組別DKD事件的Kaplan-Meier曲線

全新視角:預(yù)測模型助力DKD一級預(yù)防

常寶成教授團隊在系統(tǒng)評價及meta-分析的基礎(chǔ)上,建立起DKD風險預(yù)測模型。該模型整合了生活方式及臨床指標,包括年齡、BMI、吸煙、糖尿病型視網(wǎng)膜病變等。更重要的是,在中國人群中,選擇了外部隊列對模型進行了進一步驗證,證實了模型對于DKD的早期預(yù)測、診斷及干預(yù)的重要性。

對于DKD來說,必須在早期就給予針對性的防治,才有可能控制和延緩DKD的發(fā)展。上述模型整合了DKD的多個傳統(tǒng)危險因素,均為糖尿病患者常用檢查指標,既可以綜合、實時評判DKD的發(fā)病風險,又便于臨床推廣應(yīng)用,能起到實時預(yù)警提示作用。

對于DKD高?;颊?,通過及時調(diào)整治療方案,可降低DKD的未來發(fā)生風險,從而積極推動了DKD的一級預(yù)防,從這個角度講,該模型提供了全新的視角和手段。

專家簡介

常寶成,醫(yī)學博士,主任醫(yī)師、教授

博士生導師,天津醫(yī)科大學朱憲彝紀念醫(yī)院副院長

主要社會兼職:

中國醫(yī)師協(xié)會內(nèi)分泌代謝科醫(yī)師分會常委

中華預(yù)防醫(yī)學會糖尿病預(yù)防與控制專業(yè)委員會常委

天津中西醫(yī)結(jié)合學會內(nèi)分泌專業(yè)委員會主任委員

2004-2005年留學日本京都大學。中華內(nèi)分泌代謝雜志、中華糖尿病雜志、Diabetes,Obesity and Metabolism,Journal of Endocrinology,等多個雜志編委、審稿人。主持包括國家自然科學基金、天津市慢病重大專項等課題11項。國家自然基金委、科技部慢病重大項目等評審專家。在Diabetes care 等國內(nèi)外期刊發(fā)表論著100余篇,主編參編著作、指南等11部。2次榮獲天津市科技進步二等獎,獲天津市優(yōu)秀科技工作者、天津市津門醫(yī)學英才等稱號。

參考文獻

[1]. Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, et al. IDF Diabetes Atlas: Global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045[J]. Diabetes Res Clin Pract 2018, 138:271-281.

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