Przewidywanie ryzyka cukrzycy – jak to robić?

William H. Herman – Predicting risk for diabetes: choosing (or building) the right model LINK: Ann Intern Med 2009;150:812
Praktyczna przydatność badań skriningowych w kierunku cukrzycy typu 2 u bezobjawowych dorosłych nie została jak dotąd jednoznacznie potwierdzona w badaniach klinicznych. Obecnie trwa badanie ADDITION (Anglo-Danish-Dutch Study of Intensive Treatment in People with Screen Detected Diabetes in Primary Care), które odpowie być może na pytanie o celowość wykonywania badań przesiewowych populacji, w celu wykrycia bezobjawowej cukrzycy i jej wczesnego leczenia.

Skrining prowadzi także do wykrycia osób z nieprawidłową tolerancją glukozy lub nieprawidłową glikemią na czczo. Wczesne interwencje  u tych osób potrafią opóźnić lub nawet zapobiec rozwojowi cukrzycy. Wskazania do tych interwencji terapeutycznych nie muszą jednak wynikać z badań przesiewowych (w skali populacji zawsze kosztownych), ale mogą być wynikiem określenia ryzyka wystąpienia cukrzycy u danego pacjenta.

Istnieją różne modele czy systemy określania ryzyka wystąpienia cukrzycy. Niektóre mają postać prostych ankiet, inne są skomplikowanymi algorytmami, zawierającymi szereg zmiennych. Większość z nich opracowano na podstawie dużych badań klinicznych, które potwierdziły ich przydatność w określaniu ryzyka wystąpienia cukrzycy w ciągu 8-10 lat.

Model, który miałby być zastosowany w powszechnej praktyce musi być prosty i precyzyjny. Mógłby być wtedy wykorzystany przez lekarzy rodzinnych lub nawet zastosowany w komputerowych bazach danych pacjentów do wyodrębnienia grupy osób, u których szczególnie warto wdrożyć działania zmierzające do prozdrowotnej modyfikacji stylu życia lub rozpocząć dodatkową diagnostykę.

Złożoność problemu obrazuje praca Kahna i wsp. w Annals of Internal Medicine, którzy porównali 2 tego typu modele – prosty, klasyczny, nie wymagający badań laboratoryjnych i nieco bardziej skomplikowany, wymagający oznaczenia stężenia glukozy na czczo. Niestety, zarówno czułość, jak i specyficzność zastosowanych algorytmów były niewystarczające.

Jest to niewątpliwie krok do przodu w poszukiwaniu właściwego modelu ryzyka cukrzycy, jednak trudność implementacji w elektronicznych bazach danych (oba modele zawierają parametry, których zwykle tam nie ma), jak i stosunkowo niewielka specyficzność sprawiają, że konieczne są dalsze udoskonalenia. Bardzo możliwe, że w każdej populacji należy wypracować nieco inny model, dostosowany do zróżnicowanych zmiennych demograficznych.

Opracowane na podstawie: Annals of Internal Medicine / 2009-06-02