为了明确、预测和验证初级保健中新诊断的2型糖尿病患者的不同血糖变化轨迹,作为更有效的以患者为中心护理的第一步。近日,代谢内分泌疾病领域权威杂志Diabetes Obesity & Metabolism上发表了一篇研究文章,研究人员使用两个大型荷兰糖尿病患者登记处初级保健实践中常规收集的个体患者数据对两个队列进行了一项回顾性研究。
参与者包括2006年1月至2014年12月期间新
诊断的2型
糖尿病成年患者(发展队列,n=10528; 验证队列,n=3777)。研究人员采用潜在生长混合物建模(LGMM)确定了不同的血糖5年变化轨迹。研究人员建立了机器学习模型来通过日常
临床实践中容易获得的患者特征预测血糖轨迹。
研究人员确定了三种不同的血糖轨迹:1)稳定型,充分的血糖控制(占76.5%的患者); 2)改善的血糖控制型(占21.3%的患者)和3)恶化的血糖控制(占2.2%的患者)。类似的变化轨迹也可以在验证队列中观察到。BMI、HbA1c和甘油三酯是最重要的血糖变化轨迹预测指标。在发展队列中进行训练的预测模型,在验证队列中具有0.96的受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC),表明其具有优越的准确性。
由此可见,该研究所建立的模型可以有效地解释2型糖尿病患者未来血糖反应的异质性。因此,它可以在
临床实践中作为提供量身定制糖尿病护理的快捷方便的工具。
来源:MedSci原创
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