Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
Что нового: Специалисты создали прогностическую модель, позволяющую врачам подбирать наиболее эффективный сахароснижающий препарат для пациентов с сахарным диабетом 2 типа, опираясь на индивидуальные клинические данные. Это поможет оптимизировать лечение и снизить риски осложнений.
Сахарный диабет 2 типа (СД2) — глобальная проблема, поражающая сотни миллионов людей. Согласно прогнозам Международной диабетической федерации, количество больных продолжит расти, достигнув к 2045 году отметки в 783 миллиона человек. Поиск оптимальных стратегий лечения СД2 — приоритетная задача современной медицины.
В журнале The Lancet опубликованы результаты крупного исследования, демонстрирующего новый подход к выбору сахароснижающей терапии. Разработанная учёными модель прогнозирует эффективность пяти классов препаратов: ингибиторов дипептидилпептидазы 4 (DPP-4), агонистов глюкагоноподобного пептида 1 (GLP-1), глифлозинов (ингибиторов SGLT-2), производных сульфонилмочевины и тиазолидиндионов.
В основе системы лежат 9 клинических параметров пациента: пол, возраст, индекс массы тела, длительность СД2, исходный уровень HbA1c, скорость клубочковой фильтрации (СКФ), общий холестерин, холестерин липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) и аланинаминотрансфераза (АЛТ). Валидация модели проводилась на основе данных Clinical Practice Research Datalink, собранных за 16 лет.
Результаты анализа показали, что в Великобритании лишь 18% пациентов с СД2 получали наиболее подходящий им препарат. Применение новой модели позволит существенно улучшить ситуацию. Так, подбор терапии с её помощью может способствовать снижению HbA1c на 5 ммоль/моль в течение года.
Согласно результатам исследования, применение обсуждаемого инструмента способно существенно снизить риск осложнений, связанных с СД2: гипогликемии — на 38%, диабетической нефропатии — на 29%, сердечно-сосудистых событий — на 15%, микрососудистых осложнений — на 14% и смертности — на 5%.
Ключевое преимущество разработки — доступность необходимых для её работы параметров в большинстве медицинских учреждений. Это открывает перспективы для широкого внедрения инструмента в клиническую практику и персонализированного подбора терапии для пациентов с СД2.
A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study
Комментарии (0)