воскресенье, 22 июля 2012 г.

Систематический обзор: Математические модели риска развития сахарного диабета 2 типа

Перевод абстракта статьи - Сошников С.С.
BMJ 2011;343:d7163 doi: 10.1136/bmj.d7163 (Published 28 November 2011) 

"Математические модели риска развития сахарного диабета 2 типа: систематический обзор"

Douglas Noble, Rohini Mathur, Tom Dent, Catherine Meads, Trisha Greenhalgh


Дизайн исследования - систематический обзор с использованием стандартных (количественных) и реалистических (в основном качественных) методов.

Критерии включения в исследование - документы на любом языке, описывающие построение и/или внешнее подтверждение моделей и оценок для прогнозирования риска  развития сахарного диабета 2 типа у взрослых.

Источники данных Medline, PreMedline, Embase и Кокрановская библиотека - базы данных, в которых был проведен поиск. В исследование были включены цитаты отслеживающиеся в Google Scholar для определения цитирования в последующих исследованиях или влияния на них.

Выбор данных - были извлечены статистические описания моделей, детали внутренней и внешней проверки и использованные в исследованиях оценки риска. Количественные данные были сведены в таблицу, чтобы сравнить  компоненты и статистические свойства моделей. Качественные данные были проанализированы, тематически определены механизмы, с помощью которых в моделях проводились оценки риска или возможности улучшения результатов лечения пациентов.

Результаты - всего 8864 названий публикаций были просканированы, из них к рассматрению принято 115 полных текстов статей, 43 работы включены в окончательную выборку. Они описывают перспективные разработки или валидизацию, или то и другое, на основе 145  моделей прогноза риска и оценки, 94 из которых подробно изучены в этом систематическом обзоре. Модели были протестированы на 6,88 миллионах участников исследований в течение 28 лет. Гетерогенность первичных исследований исключает мета-анализ. Некоторые, но не все модели риска или оценки, обладали надежными статистическими характеристиками (например хорошая дискриминация и калибровка) и были независимо валидизированы для разных страт населения. Генетические маркеры ничего не добавляют к моделям сверх клинических и социально-демографических факторов. Большинство авторов оценивали их как "простые" или "легко реализуемые", хотя немногие из них дали предложения о возможных пользователях и обстоятельствах их применения. Десять механизмов были определены как полезные, для измерения риска диабета и улучшения результатов лечения. Последующие исследования, в которых применялась оценка воздействия, как часть вмешательства, направленного на снижение реального риска у людей, встречаются редко.

Заключение. Значительная часть исследований посвящены разработке моделей риска развития диабета, однако большинство из них используется редко, поскольку они требуют тестов, которые не всегда возможны или были разработаны без учета определенного пользователя, возможно с неясными целями. Обнадеживает то, что в последних исследованиях решена проблема удобства использования моделей и оценено влияние  баллов риска развития диабета. Два перспективных направления для дальнейших исследований вмешательств - это проверка риска развития диабета на индивидуальном уровне и использование баллов риска на популяционном уровне, то есть определение "горячих точек" для целевых мероприятий в общественном здоровье и здравоохранении.



Risk models and scores for type 2 diabetes: systematic review | BMJ

Abstract


Objective To evaluate current risk models and scores for type 2 diabetes and inform selection and implementation of these in practice.

Design Systematic review using standard (quantitative) and realist (mainly qualitative) methodology.

Inclusion criteria Papers in any language describing the development or external validation, or both, of models and scores to predict the risk of an adult developing type 2 diabetes.
Data sources Medline, PreMedline, Embase, and Cochrane databases were searched. Included studies were citation tracked in Google Scholar to identify follow-on studies of usability or impact.
Data extraction Data were extracted on statistical properties of models, details of internal or external validation, and use of risk scores beyond the studies that developed them. Quantitative data were tabulated to compare model components and statistical properties. Qualitative data were analysed thematically to identify mechanisms by which use of the risk model or score might improve patient outcomes.
Results 8864 titles were scanned, 115 full text papers considered, and 43 papers included in the final sample. These described the prospective development or validation, or both, of 145 risk prediction models and scores, 94 of which were studied in detail here. They had been tested on 6.88 million participants followed for up to 28 years. Heterogeneity of primary studies precluded meta-analysis. Some but not all risk models or scores had robust statistical properties (for example, good discrimination and calibration) and had been externally validated on a different population. Genetic markers added nothing to models over clinical and sociodemographic factors. Most authors described their score as “simple” or “easily implemented,” although few were specific about the intended users and under what circumstances. Ten mechanisms were identified by which measuring diabetes risk might improve outcomes. Follow-on studies that applied a risk score as part of an intervention aimed at reducing actual risk in people were sparse.
Conclusion Much work has been done to develop diabetes risk models and scores, but most are rarely used because they require tests not routinely available or they were developed without a specific user or clear use in mind. Encouragingly, recent research has begun to tackle usability and the impact of diabetes risk scores. Two promising areas for further research are interventions that prompt lay people to check their own diabetes risk and use of risk scores on population datasets to identify high risk “hotspots” for targeted public health interventions.

Комментариев нет:

Отправить комментарий