DMおよびプレDMリスク予測モデルの開発と検証

真性糖尿病 (DM) は、2 番目に多い慢性非感染性疾患 (NCD) であり、主要な公衆衛生上の問題です。 2017 年には、世界中で 4 億 5,100 万人の成人が糖尿病を患っていると推定され、この数は 2045 年までに 6 億 9,300 万人に増加すると予想されています。 経済的負担に関しては、2015 年の DM の世界的なコストは 1.31 兆米ドルであり、これは世界の国内総生産の 1.8% を占めると推定されました。 中国では、DM の有病率は 1980 年の 1% 未満から 2013 年には 10.9% に急速に増加し、現在、約 1 億 960 万人の中国人成人 (世界の全症例の 25.8%) がこの状態で生活しています。 中国の人口の中で、香港は DM の有病率が最も高い地域の 1 つです。 保健省が実施した人口健康調査 (PHS) 2014/2015 では、香港の 15 歳から 84 歳の人の間で 8.4% の DM の有病率が見られ、その半分以上 (4.5%) は以前は不明でした。 人口健康調査 2014/2015 のデータ (未発表) は、さらに 15 歳から 84 歳の 9.5% の人が高血糖 (前糖尿病) を患っていたが、調査前に問題に気づいていなかったことを示した DM が深刻な合併症を引き起こし、障害につながる可能性がある罹患率と早死に。 多くのランダム化比較試験 (RCT) では、ライフスタイル介入 (食事、運動など) と薬理学的治療が DM とその合併症の予防に効果的であることがわかっています。 しかし、2014/2015 年の香港 PHS の調査結果と同様に、世界中で 2 億 2,400 万人の成人 (全症例の 49.7%) がこの病気にかかっていることに気づいていないと報告されています。 DM は、診断前に 9 ～ 12 年間存在する可能性があり、多くの場合、患者が合併症を呈した場合にのみ検出されます。 したがって、合併症の進行を予防および/または遅らせるために適切な介入を提供できるように、DMの早期発見が急務です。 ライフスタイルの変更によって正常血糖に戻る機会がまだある可能性がある前糖尿病 (pre-DM) 段階で個人を特定できれば、さらに効果的です。 DM は、Wilson と Jungner (1968) のスクリーニング基準をすべて満たしていますが、一般集団のスクリーニングは効果的ではなく、現在の推奨事項はリスクの高い個人を対象とした症例発見であることが示されています。 プライマリケア環境における成人の糖尿病ケアのための香港参照フレームワークでは、45 歳以上の人または糖尿病の危険因子を有する人に対して定期的に糖尿病のスクリーニングを行うことを推奨しています。 スクリーニングに推奨される方法には、75 g の経口耐糖能検査 (OGTT)、空腹時血漿ブドウ糖 (FPG) 検査、または HbA1c 検査が含まれます。 実際、費用対効果分析では、糖尿病および糖尿病前症のスクリーニングは、リスクが高いと特定された患者（例えば、ボディマス指数（BMI）> 35 kg/m（2）、収縮期血圧≥ 130mmHg、または> 55 歳) スクリーニングなしと比較した場合。 リスクの高い個人をより正確に特定するために、多変量リスク予測モデルが開発され、多くの西側諸国で DM 予防プログラムに組み込まれています。 このようなモデルには、社会人口学的要因 (年齢、性別など)、臨床的要因 (DM の家族歴、妊娠性 DM など)、またはバイオマーカー (BMI、血圧など) が含まれています。 ただし、これらのモデルの大部分は主に白人集団で開発されたものであり、中国人集団の間ではうまく機能していません。 たとえば、将来の循環器ミュンスター、ケンブリッジ、サンアントニア、およびフラミンガムのモデルは、中国人のコホートで差別が劣っていることがわかりました。 これは、民族の違いだけでなく、ライフスタイルや社会経済的要因が原因である可能性があり、集団固有のリスク予測モデルが必要です。 2009 年以来、多くのリスク予測モデルとスコアリング アルゴリズムが、主に中国本土の中国人向けに特別に開発されてきましたが、香港の中国人で開発および検証されたのはそのうちの 2 つだけです。 1 つ目は、スコアリング アルゴリズムを開発するために、単純な自己報告因子と実験室での測定値を使用しました。 ただし、開発および検証サンプルの被験者の70％がDMの既知の危険因子を持っていたため、プライマリケア患者へのモデルの一般化は制限される場合があります。 香港の中国人に対する 2 番目のリスク予測モデルは、調査チームのメンバーによって、3,357 人の無症候性の非糖尿病のプロのドライバーからのデータを使用して以前に開発されました。 実験室以外の危険因子には、年齢、BMI、糖尿病の家族歴、定期的な身体活動 (PA)、および高血圧が含まれます。 実験室ベースのアルゴリズムにトリグリセリドが追加されました。 サンプルは主に男性 (92.7%) のプロのドライバーであり、精度は控えめだったため、このリスク予測モデルの適用は制限されています。 以前のモデルに含まれていた要因の大部分は修正不可能であることに注意してください (例: DM の家族歴、妊娠 DM、年齢)。予測の妥当性を改善するために、より多くのライフスタイル要因を組み込むための将来の研究が求められています。リスク予測モデルの影響。 DMおよびプレDMに関連する可能性のあるライフスタイル要因には、身体活動（PA）レベル、食事要因（繊維、砂糖または脂肪の摂取など）、アルコール消費、喫煙および睡眠が含まれます. この提案された研究は、伝統的で修正可能なライフスタイル要因を組み込んだ、香港の一般的な中国人集団に固有の新しいDMおよびDM前のリスク予測モデルを開発することを目的としています。 研究者は、機械学習の新しい方法と従来のロジスティック回帰をモデル開発に適用して、予測力を向上させます。 研究者らは、この結果がプライマリケアにおける DM および DM 前の効果的な症例発見の実施を可能にし、香港の人々のこの一般的ではあるが静かな NCD による死亡率と罹患率を防ぐことを望んでいます。