Чтобы создать модель, данные были проанализированы от 1 973 участников с диабетом 1 типа, сопровождаемым в течение семи лет в Предполагаемом Исследовании Осложнений EURODIAB, и сильные прогностические факторы главных результатов были объединены в компьютерную модель. Результаты считали серьезной состоявшей тяжелой ишемической болезнью сердца, ударом, почечной недостаточностью терминальной стадии, ампутациями, слепотой и смертностью все-причины.
95 пациентов EURODIAB с диабетом 1 типа развивали главные результаты во время продолжения. Прогностическими факторами для главных результатов был возраст, glycated гемоглобин, отношение талии-бедра, отношение альбумина/креатинина и HDL-(хороший) холестерин.Образцовая работа была проверена в трех различных предполагаемых когортах: Питтсбургская Эпидемиология исследования Осложнений Диабета (EDC, США, n=554), финское Диабетическое исследование Нефропатии (FinnDiane, Финляндия, n=2,999) и Отвердение Коронарной артерии в исследовании диабета 1 типа (КАКТУСЫ, США, n=580). После исправления для систематических различий между предсказанным и наблюдаемым риском главных результатов в некоторых когортах модель смогла точно предсказать риск пациентов. «Модель вполне прилично в состоянии отличить пациентов, которые будут развивать главные результаты от пациентов, которые не будут развивать результаты», говорят авторы. «После сбора информации о возрасте пациентов glycated гемоглобин, отношение талии-бедра, отношение креатинина альбумина и специалисты здравоохранения холестерина HDL может ввести эту информацию в предоставленную диаграмму счета, и это автоматически разработает 3, 5 и 7-летние абсолютные риски главных результатов в пациентах с диабетом 1 типа».
Они добавляют: «Абсолютные предсказания риска в отдельных пациентах с диабетом 1 типа важны для своевременного, опознают пациентов в высоком риске главных результатов, чтобы позволить стратегиям предотвратить развитие таких осложнений и уменьшить затраты на здравоохранение. Далее, у предвещающих моделей есть важная роль в информировании пациента и выбрать рискованное население для рандомизированных контролируемых исследований (RCTs)».Авторы подчеркивают, что модель может использоваться, чтобы помочь пациентам в высоком риске, рассматривая все модифицируемые факторы риска. «Предсказание главных результатов разрешает учреждение профиля риска для отдельных пациентов с диабетом 1 типа», говорят они. «Врачи могут рассмотреть активное вмешательство в опознанных пациентов высокого риска.
Такие вмешательства могут включать усиливающийся режим инсулина и сердечно-сосудистое управление рисками после существующих рекомендаций. Более подробно эти результаты помогут определить тех в самом большом риске и таким образом помочь сосредоточить вмешательство. Примеры таких вмешательств – инсулин, устные вещества понижения глюкозы, ПЕРВОКЛАССНЫЕ ингибиторы, блокаторы рецептора ангиотензина, статины, диета и управление образом жизни».Они завершают: «Предвещающая модель теперь доступна, чтобы оценить абсолютный риск главных результатов в пациентах с диабетом 1 типа.
Предвещающая модель может быть полезна для обеспечения отдельных оценок риска главных результатов. Оценки риска могут вести рекомендации наблюдения, сообщить пациентам и позволить эффективный дизайн и анализ клинических испытаний».