摘要
一项新的研究报告称，新的机器学习衍生模型可以预测糖尿病患者未来的心力衰竭，准确度很高。研究结果发表在《糖尿病护理》杂志上。
一项新的研究报告称，新的机器学习衍生模型可以预测糖尿病患者未来的心力衰竭，准确度很高。研究结果发表在《糖尿病护理》杂志上。
本月早些时候，最新的试验结果显示，一种名为SGLT2抑制剂的新药物可能对心力衰竭患者有帮助。
这些治疗方法也可用于糖尿病患者，以防止心脏衰竭的发生。然而，准确识别哪些糖尿病患者最容易发生心力衰竭的方法仍然难以找到。
“我们希望这个风险评分可以有助于临床医生在地上,初级保健医生,内分泌学家,肾脏科医师、和心脏病专家——那些照顾糖尿病患者和思考策略可以用来帮助他们,“co-first作者Muthiah Vaduganathan,医学博士,英里,布里格姆的心脏病。
“我们的风险评分提供了一种新的预测工具，可以识别出未来五年面临心力衰竭风险的患者，”该研究的共同第一作者、医学博士、医学硕士、德克萨斯大学西南分校的住院医生马修·西格(Matthew Segar)说。“由于不需要特定的临床心血管生物标志物或先进的成像技术，这种风险评分很容易集成到床边实践或电子健康记录系统中，并可能识别出哪些患者将受益于治疗干预。”
为了开发风险评分——被称为WATCH-DM——研究小组利用了8,756名糖尿病患者的数据，这些患者参加了“控制糖尿病(ACCORD)心血管风险行动”(Action To Control Cardiovascular risk in diabetes, ACCORD)试验。这些数据包括147个变量，包括人口统计学、临床信息、实验室数据等等。研究人员使用能够处理多维数据的机器学习方法来确定心力衰竭的最佳预测因子。
在将近五年的时间里，319名患者(3.6%)出现了心力衰竭。该团队确定了10个最有效的预测心力衰竭的指标，它们构成了“观察-糖尿病风险评分”:体重(BMI)、年龄、高血压、肌酐、HDL-C、糖尿病控制(空腹血糖)、QRS波时限、心肌梗死和冠状动脉旁路移植术。血糖指数最高的患者5年内患心力衰竭的风险接近20%。
这项研究的优势在于样本量大、心力衰竭发生率高，但作者指出，他们的发现可能受到某些限制。ACCORD是在1999年至2009年间进行的，自试验得出结论以来，心力衰竭的预测因子可能已经发生了变化。此外，虽然风险分值在预测一种类型的心力衰竭时是准确的，即射血分数降低时，但在预测另一种类型的心力衰竭时却不够准确，即射血分数保持不变时。未来的研究将需要制定具体的风险评分，以预测一般人群和糖尿病患者的风险。
重要的是，糖尿病危险评分现在可以作为临床医生使用的在线工具。作为下一步，研究小组正在努力将风险评分整合到布里格姆大学和德克萨斯大学西南分校的电子健康记录系统中，以方便其实际应用。
除了该工具对临床医生有用之外，Vaduganathan还从这项研究中发现了一个关键信息，即糖尿病患者担心自己患心力衰竭的风险。
Vaduganathan说:“研究这10个变量并反思它们是很重要的。”“对于个体患者来说，这些是评估个人风险时需要考虑的重要信息。BMI是心力衰竭风险的主要预测因子之一，这进一步证实了长期超重可能会增加未来患心力衰竭的风险。我们希望这项研究能强调通过改变生活方式和使用SGLT2抑制剂来干预延缓甚至完全预防心力衰竭的方法。”
“这一风险工具是朝着正确方向迈出的重要一步，有助于2型糖尿病患者预防心力衰竭。可以方便地使用它作为2型糖尿病患者的临床护理和集成的电子医疗记录告知医生病人心脏衰竭的风险和指导使用有效的预防策略,“Ambarish Pandey说,MD, msc、西南大学预防心脏病和这项研究的资深作者。
来源：Medindia
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