스웨덴 인구에서 기존 당뇨병 위험 모델의 검증
2022년 11월 29일 업데이트: Umeå University
스웨덴 인구에서 제2형 당뇨병 발병 예측을 위한 비침습적 위험 모델 검증
이 관찰 연구의 목표는 스웨덴 인구에서 기존의 비침습적 당뇨병 임상 예측 모델을 검증하는 것입니다.
답변을 목표로 하는 주요 질문은 Västerbotten Intervention 프로그램(VIP) 참가자의 제2형 당뇨병 발병을 예측하는 데 11개의 기존 모델이 얼마나 잘 수행될 것인가 하는 것입니다.
VIP 참가자는 30세(1995년까지), 40세, 50세 및 60세의 종합 건강 검진에 초대된 Västerbotten 거주자입니다.
연구 개요
상태
완전한
정황
상세 설명
여러 제2형 당뇨병 위험 예측 모델이 개발되었지만 스웨덴 인구에서 어떻게 수행될지는 알려지지 않았습니다.
스웨덴에서는 일상적으로 사용되는 당뇨병 위험 예측 모델이 없습니다.
따라서 이 연구의 목적은 11개의 비침습적 모델을 검증하고 스웨덴 인구에서 제2형 당뇨병 발병을 예측하기 위한 성능을 평가하는 것입니다.
1990년부터 2020년까지 Västerbotten 개입 프로그램(VIP)의 인구 기반 코호트가 검증 샘플이 됩니다.
추적관찰 10년 이내에 발생하는 제2형 당뇨병은 경구 포도당 내성 검사 또는 자가 보고를 통해 결정됩니다.
자기 관리 설문지가 작성되고 각 건강 검진 방문에서 인체 측정, 임상 및 생화학적 측정이 이루어집니다.
통계 분석에서 모델의 전체 성능은 Brier 점수를 사용하여 비교됩니다.
게다가.
모든 모델의 식별 및 보정이 평가됩니다.
모델의 재조정이 수행됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
115642
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
26년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
30세(1995년 중단), 40세, 50세 및 60세에 포괄적인 건강 검진을 위한 Västerbotten 개입 프로그램에 참여하도록 초대받은 스웨덴 Västerbotten 지역 주민.
설명
포함 기준:
• Västerbotten 개입 프로그램 내에서 최소 1회 방문
제외 기준:
• 첫 방문 시 공복 모세혈관 포도당 >7mmol/L, ≥12.2mmol/L의 2시간 모세혈관 포도당 또는 자가 보고한 당뇨병 병력으로 정의되는 유행성 당뇨병
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
사고 유형 2 당뇨병
기간: 10 년
|
≥7mmol/L의 공복 모세혈관 포도당 또는 ≥12.2mmol/L의 2시간 모세혈관 포도당에 의해 결정되거나 자가 보고
|
10 년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, Huang Y, da Rocha Fernandes JD, Ohlrogge AW, Malanda B. IDF Diabetes Atlas: Global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract. 2018 Apr;138:271-281. doi: 10.1016/j.diabres.2018.02.023. Epub 2018 Feb 26.
- Lindstrom J, Tuomilehto J. The diabetes risk score: a practical tool to predict type 2 diabetes risk. Diabetes Care. 2003 Mar;26(3):725-31. doi: 10.2337/diacare.26.3.725.
- White IR, Royston P, Wood AM. Multiple imputation using chained equations: Issues and guidance for practice. Stat Med. 2011 Feb 20;30(4):377-99. doi: 10.1002/sim.4067. Epub 2010 Nov 30.
- Saeedi P, Petersohn I, Salpea P, Malanda B, Karuranga S, Unwin N, Colagiuri S, Guariguata L, Motala AA, Ogurtsova K, Shaw JE, Bright D, Williams R; IDF Diabetes Atlas Committee. Global and regional diabetes prevalence estimates for 2019 and projections for 2030 and 2045: Results from the International Diabetes Federation Diabetes Atlas, 9th edition. Diabetes Res Clin Pract. 2019 Nov;157:107843. doi: 10.1016/j.diabres.2019.107843. Epub 2019 Sep 10.
- Li G, Zhang P, Wang J, Gregg EW, Yang W, Gong Q, Li H, Li H, Jiang Y, An Y, Shuai Y, Zhang B, Zhang J, Thompson TJ, Gerzoff RB, Roglic G, Hu Y, Bennett PH. The long-term effect of lifestyle interventions to prevent diabetes in the China Da Qing Diabetes Prevention Study: a 20-year follow-up study. Lancet. 2008 May 24;371(9626):1783-9. doi: 10.1016/S0140-6736(08)60766-7.
- Moons KG, Altman DG, Reitsma JB, Ioannidis JP, Macaskill P, Steyerberg EW, Vickers AJ, Ransohoff DF, Collins GS. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2015 Jan 6;162(1):W1-73. doi: 10.7326/M14-0698.
- Gillies CL, Abrams KR, Lambert PC, Cooper NJ, Sutton AJ, Hsu RT, Khunti K. Pharmacological and lifestyle interventions to prevent or delay type 2 diabetes in people with impaired glucose tolerance: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2007 Feb 10;334(7588):299. Epub 2007 Jan 19. Review.
- Simmons RK, Griffin SJ, Lauritzen T, Sandbaek A. Effect of screening for type 2 diabetes on risk of cardiovascular disease and mortality: a controlled trial among 139,075 individuals diagnosed with diabetes in Denmark between 2001 and 2009. Diabetologia. 2017 Nov;60(11):2192-2199. doi: 10.1007/s00125-017-4299-y. Epub 2017 Aug 23.
- Herman WH, Ye W, Griffin SJ, Simmons RK, Davies MJ, Khunti K, Rutten GE, Sandbaek A, Lauritzen T, Borch-Johnsen K, Brown MB, Wareham NJ. Early Detection and Treatment of Type 2 Diabetes Reduce Cardiovascular Morbidity and Mortality: A Simulation of the Results of the Anglo-Danish-Dutch Study of Intensive Treatment in People With Screen-Detected Diabetes in Primary Care (ADDITION-Europe). Diabetes Care. 2015 Aug;38(8):1449-55. doi: 10.2337/dc14-2459. Epub 2015 May 18.
- Sortsø C, Komkova A, Sandbæk A, Griffin SJ, Emneus M, Lauritzen T, Simmons RK. Effect of screening for type 2 diabetes on healthcare costs: a register-based study among 139,075 individuals diagnosed with diabetes in Denmark between 2001 and 2009. Diabetologia. 2018 Jun;61(6):1306-1314. doi: 10.1007/s00125-018-4594-2. Epub 2018 Mar 16.
- Kengne AP, Beulens JW, Peelen LM, Moons KG, van der Schouw YT, Schulze MB, Spijkerman AM, Griffin SJ, Grobbee DE, Palla L, Tormo MJ, Arriola L, Barengo NC, Barricarte A, Boeing H, Bonet C, Clavel-Chapelon F, Dartois L, Fagherazzi G, Franks PW, Huerta JM, Kaaks R, Key TJ, Khaw KT, Li K, Mühlenbruch K, Nilsson PM, Overvad K, Overvad TF, Palli D, Panico S, Quirós JR, Rolandsson O, Roswall N, Sacerdote C, Sánchez MJ, Slimani N, Tagliabue G, Tjønneland A, Tumino R, van der A DL, Forouhi NG, Sharp SJ, Langenberg C, Riboli E, Wareham NJ. Non-invasive risk scores for prediction of type 2 diabetes (EPIC-InterAct): a validation of existing models. Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Jan;2(1):19-29. doi: 10.1016/S2213-8587(13)70103-7. Epub 2013 Oct 8. Erratum in: Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Apr;2(4):e11. Erratum in: Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Apr;2(4):e11.
- Balkau B, Lange C, Fezeu L, Tichet J, de Lauzon-Guillain B, Czernichow S, Fumeron F, Froguel P, Vaxillaire M, Cauchi S, Ducimetière P, Eschwège E. Predicting diabetes: clinical, biological, and genetic approaches: data from the Epidemiological Study on the Insulin Resistance Syndrome (DESIR). Diabetes Care. 2008 Oct;31(10):2056-61. doi: 10.2337/dc08-0368. Epub 2008 Aug 8.
- Chen L, Magliano DJ, Balkau B, Colagiuri S, Zimmet PZ, Tonkin AM, Mitchell P, Phillips PJ, Shaw JE. AUSDRISK: an Australian Type 2 Diabetes Risk Assessment Tool based on demographic, lifestyle and simple anthropometric measures. Med J Aust. 2010 Feb 15;192(4):197-202. doi: 10.5694/j.1326-5377.2010.tb03507.x. Erratum In: Med J Aust. 2010 Mar 1;192(5):274.
- Griffin SJ, Little PS, Hales CN, Kinmonth AL, Wareham NJ. Diabetes risk score: towards earlier detection of type 2 diabetes in general practice. Diabetes Metab Res Rev. 2000 May-Jun;16(3):164-71.
- Hippisley-Cox J, Coupland C, Robson J, Sheikh A, Brindle P. Predicting risk of type 2 diabetes in England and Wales: prospective derivation and validation of QDScore. BMJ. 2009 Mar 17;338:b880. doi: 10.1136/bmj.b880.
- Rahman M, Simmons RK, Harding AH, Wareham NJ, Griffin SJ. A simple risk score identifies individuals at high risk of developing Type 2 diabetes: a prospective cohort study. Fam Pract. 2008 Jun;25(3):191-6. doi: 10.1093/fampra/cmn024. Epub 2008 May 30.
- Rosella LC, Manuel DG, Burchill C, Stukel TA; PHIAT-DM team. A population-based risk algorithm for the development of diabetes: development and validation of the Diabetes Population Risk Tool (DPoRT). J Epidemiol Community Health. 2011 Jul;65(7):613-20. doi: 10.1136/jech.2009.102244. Epub 2010 Jun 1.
- Schmidt MI, Duncan BB, Bang H, Pankow JS, Ballantyne CM, Golden SH, Folsom AR, Chambless LE; Atherosclerosis Risk in Communities Investigators. Identifying individuals at high risk for diabetes: The Atherosclerosis Risk in Communities study. Diabetes Care. 2005 Aug;28(8):2013-8.
- Schulze MB, Hoffmann K, Boeing H, Linseisen J, Rohrmann S, Möhlig M, Pfeiffer AF, Spranger J, Thamer C, Häring HU, Fritsche A, Joost HG. An accurate risk score based on anthropometric, dietary, and lifestyle factors to predict the development of type 2 diabetes. Diabetes Care. 2007 Mar;30(3):510-5.
- Abbasi A, Peelen LM, Corpeleijn E, van der Schouw YT, Stolk RP, Spijkerman AM, van der A DL, Moons KG, Navis G, Bakker SJ, Beulens JW. Prediction models for risk of developing type 2 diabetes: systematic literature search and independent external validation study. BMJ. 2012 Sep 18;345:e5900. doi: 10.1136/bmj.e5900.
- Wilson PW, Meigs JB, Sullivan L, Fox CS, Nathan DM, D'Agostino RB Sr. Prediction of incident diabetes mellitus in middle-aged adults: the Framingham Offspring Study. Arch Intern Med. 2007 May 28;167(10):1068-74. doi: 10.1001/archinte.167.10.1068.
- Kahn HS, Cheng YJ, Thompson TJ, Imperatore G, Gregg EW. Two risk-scoring systems for predicting incident diabetes mellitus in U.S. adults age 45 to 64 years. Ann Intern Med. 2009 Jun 2;150(11):741-51.
- Collins GS, Mallett S, Omar O, Yu LM. Developing risk prediction models for type 2 diabetes: a systematic review of methodology and reporting. BMC Med. 2011 Sep 8;9:103. doi: 10.1186/1741-7015-9-103. Review.
- Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KG. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD Statement. BMC Med. 2015 Jan 6;13:1. doi: 10.1186/s12916-014-0241-z.
- Norberg M, Wall S, Boman K, Weinehall L. The Vasterbotten Intervention Programme: background, design and implications. Glob Health Action. 2010 Mar 22;3. doi: 10.3402/gha.v3i0.4643.
- Norberg M, Blomstedt Y, Lonnberg G, Nystrom L, Stenlund H, Wall S, Weinehall L. Community participation and sustainability--evidence over 25 years in the Vasterbotten Intervention Programme. Glob Health Action. 2012 Dec 17;5:1-9. doi: 10.3402/gha.v5i0.19166.
- Feldman AL, Griffin SJ, Fhärm E, Norberg M, Wennberg P, Weinehall L, Rolandsson O. Screening for type 2 diabetes: do screen-detected cases fare better? Diabetologia. 2017 Nov;60(11):2200-2209. doi: 10.1007/s00125-017-4402-4. Epub 2017 Aug 23.
- Chen Y, Copeland WK, Vedanthan R, Grant E, Lee JE, Gu D, Gupta PC, Ramadas K, Inoue M, Tsugane S, Tamakoshi A, Gao YT, Yuan JM, Shu XO, Ozasa K, Tsuji I, Kakizaki M, Tanaka H, Nishino Y, Chen CJ, Wang R, Yoo KY, Ahn YO, Ahsan H, Pan WH, Chen CS, Pednekar MS, Sauvaget C, Sasazuki S, Yang G, Koh WP, Xiang YB, Ohishi W, Watanabe T, Sugawara Y, Matsuo K, You SL, Park SK, Kim DH, Parvez F, Chuang SY, Ge W, Rolland B, McLerran D, Sinha R, Thornquist M, Kang D, Feng Z, Boffetta P, Zheng W, He J, Potter JD. Association between body mass index and cardiovascular disease mortality in east Asians and south Asians: pooled analysis of prospective data from the Asia Cohort Consortium. BMJ. 2013 Oct 1;347:f5446. doi: 10.1136/bmj.f5446. Review.
- Lee KJ, Carlin JB. Multiple imputation for missing data: fully conditional specification versus multivariate normal imputation. Am J Epidemiol. 2010 Mar 1;171(5):624-32. doi: 10.1093/aje/kwp425. Epub 2010 Jan 27.
- Steyerberg EW, Vickers AJ, Cook NR, Gerds T, Gonen M, Obuchowski N, Pencina MJ, Kattan MW. Assessing the performance of prediction models: a framework for traditional and novel measures. Epidemiology. 2010 Jan;21(1):128-38. doi: 10.1097/EDE.0b013e3181c30fb2.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
1990년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2020년 12월 1일
연구 완료 (실제)
2020년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 11월 1일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 11월 1일
처음 게시됨 (실제)
2022년 11월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 12월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 11월 29일
마지막으로 확인됨
2022년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- 2022-VIPRisk_Valexist
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니
IPD 계획 설명
개인 정보 보호 및 데이터 공유 제약으로 인해 IPD를 사용할 수 없습니다.
데이터에 액세스하기 위한 신청서는 Umeå University의 Biobank Research Unit에 제출할 수 있습니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .