Валидация существующих моделей риска диабета у населения Швеции
29 ноября 2022 г. обновлено: Umeå University
Валидация неинвазивных моделей риска для прогнозирования возникновения диабета 2 типа у населения Швеции
Целью этого обсервационного исследования является проверка существующих неинвазивных моделей клинического прогнозирования диабета у населения Швеции.
Главный вопрос, на который он призван ответить, заключается в следующем: насколько хорошо 11 существующих моделей будут работать в прогнозировании случаев диабета 2 типа у участников программы Västerbotten Intervention Program (VIP).
Участниками VIP являются жители Вестерботтена, приглашенные на комплексное обследование здоровья в возрасте 30 (до 1995 г.), 40, 50 и 60 лет.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Подробное описание
Было разработано несколько моделей прогнозирования риска диабета 2 типа, но неизвестно, как они будут работать в шведской популяции.
В Швеции обычно не используется модель прогнозирования риска диабета.
Таким образом, целью данного исследования является проверка 11 неинвазивных моделей и оценка их эффективности для прогнозирования возникновения диабета 2 типа у населения Швеции.
Выборкой для проверки будет популяционная когорта из программы Västerbotten Intervention Program (VIP) с 1990 по 2020 год.
Возникновение сахарного диабета 2 типа в течение 10 лет наблюдения будет определяться пероральным тестом на толерантность к глюкозе или с помощью самоотчетов.
Заполняется анкета для самостоятельного заполнения, и антропометрические, клинические и биохимические показатели получают при каждом посещении для проверки состояния здоровья.
При статистическом анализе общая производительность моделей будет сравниваться с использованием показателя Бриера.
Кроме того.
будут оцениваться дискриминация и калибровка всех моделей.
Будет проведена повторная калибровка моделей.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
115642
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
От 26 лет до 60 лет (Взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Жители региона Вестерботтен в Швеции, которые были приглашены для участия в Вестерботтенской программе вмешательства для комплексного обследования здоровья в возрасте 30 лет (прекращено в 1995 г.), 40, 50 и 60 лет.
Описание
Критерии включения:
• Как минимум одно посещение в рамках программы Västerbotten Intervention.
Критерий исключения:
• Распространенный диабет при первом посещении, определяемый уровнем глюкозы в капиллярной плазме натощак > 7 ммоль/л, 2-часовым уровнем глюкозы в капиллярной плазме ≥12,2 ммоль/л или самооценкой диабета в анамнезе.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Перспективный
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Инцидент диабет 2 типа
Временное ограничение: 10 лет
|
Определяется по уровню глюкозы в капиллярной плазме натощак ≥7 ммоль/л или 2-часовому уровню глюкозы в капиллярной плазме ≥12,2 ммоль/л или по самооценке
|
10 лет
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Olov Rolandsson, MD, Umeå University
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 января 1990 г.
Первичное завершение (Действительный)
1 декабря 2020 г.
Завершение исследования (Действительный)
1 декабря 2020 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
1 ноября 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
1 ноября 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
8 ноября 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
2 декабря 2022 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
29 ноября 2022 г.
Последняя проверка
1 ноября 2022 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 2022-VIPRisk_Valexist
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Нет
Описание плана IPD
IPD не будет доступен из-за ограничений защиты конфиденциальности и обмена данными.
Заявки на доступ к данным можно подавать в Исследовательский отдел биобанка Университета Умео.
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .