Preview

Сахарный диабет

Расширенный поиск

Сравнительная характеристика шкал риска сахарного диабета 2 типа

https://doi.org/10.14341/DM2014317-22

Полный текст:

Аннотация

Распространенность сахарного диабета (СД) в мире в возрастной группе 20?79 лет, по данным 2013 г., составила 8,35%. Предполагается, что к 2035 г. распространенность СД вырастет на 55% и число больных увеличится до 592 млн человек. Для остановки роста распространенности СД необходимы первичная профилактика и диагностика ранних нарушений углеводного обмена. Важным является выявление лиц с высоким риском развития гипергликемии с использованием недорогих и доступных методик. Альтернативой инвазивному определению гликемии являются шкалы риска. По данным литературы, насчитывается около десяти видов шкал и ведутся дальнейшие исследования по их разработке или адаптации к различным популяциям. Использование моделей прогнозирования СД позволяет выявить пациентов с высоким риском и планировать необходимые профилактические мероприятия. Актуальна валидизация существующих шкал для российской популяции. Оценка риска диабета является методом простым, быстрым, недорогим, неинвазивным и надежным.

Для цитирования:


Мустафина С.В., Симонова Г.И., Рымар О.Д. Сравнительная характеристика шкал риска сахарного диабета 2 типа. Сахарный диабет. 2014;17(3):17-22. https://doi.org/10.14341/DM2014317-22

For citation:


Mustafina S.V., Simonova G.I., Rymar O.D. Comparative characteristics of diabetes risk scores. Diabetes mellitus. 2014;17(3):17-22. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM2014317-22

Сахарный диабет 2 типа (СД2) – заболевание, клинические проявления и осложнения которого обусловлены хронической гипергликемией [1]. По данным Международной Диабетической Федерации (МДФ), на 2013 г. распространенность СД в мире, в возрастной группе 20–79 лет, составила 8,35%, в России – 10,9%. Число больных СД насчитывает 382 млн человек, ожидаемый прирост к 2035 г. составит 55% – 592 млн [2].

По результатам, представленным Государственным регистром больных сахарным диабетом за период 2000–2012 гг., общее число взрослых больных СД увеличилось на 1 736 423 человек. Ежегодное увеличение в среднем по России составило 173,64 тыс. человек, ежегодный прирост – 6,23% [3]. По данным эпидемиологического исследования среди населения Московской области в 2011 г. в возрасте 30–70 лет (Домодедовский и Ступинский районы) распространенность СД была – 8,3%. Полученные значения значительно превышают данные диспансерного учета [4]. В Новосибирске по данным эпидемиологических исследований, проведенных сотрудниками ФГБУ НИИ терапии и профилактической медицины СО РАМН, также отмечается рост СД в динамике. В 1998 г. распространенность СД в Новосибирске составила 3–4% (данные получены в рамках проекта МОНИКА – Мониторирование тенденций заболеваемости и смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и определяющих факторов), в 2002–2005 гг. – 11,1% (по результатам проекта НЕРРI – Детерминанты сердечно-сосудистых заболеваний в Восточной Европе: многоцентровое когортное исследование) [5, 6].

Для остановки роста распространенности СД2 необходима диагностика ранних нарушений углеводного обмена и первичная профилактика. Согласно рекомендациям Американской Ассоциации Диабета, тестирование (пероральный тест толерантности к глюкозе – ПТТГ) следует проводить всем взрослым, которые имеют избыточный вес и ожирение (индекс массы тела (ИМТ) ≥25 кг/м2) и один из дополнительных факторов риска:

  • низкая физическая активность;
  • диабет в анамнезе у родственников первой линии [7];
  • этническая принадлежность (афроамериканцы, латиноамериканцы, азиаты, коренные американцы);
  • женщины, родившие ребенка весом >4 кг или имеющие диагностированный гестационный диабет;
  • артериальная гипертензия (АГ) (≥140/90 мм рт.ст. или прием гипотензивных препаратов);
  • липопротеиды высокой плотности (ЛПВП)<35 мг/дл (0,90 ммоль/л) и /или триглицериды (ТГ)>0,250 мг/дл (2,82 ммоль/л);
  • женщины с синдромом поликистозных яичников;
  • показатель гликированного гемоглобина (HbA1c)≥5,7%, нарушенная толерантность к углеводам или нарушение гликемии натощак;
  • любое клиническое состояние, связанное с инсулинорезистентностью, например, тяжелое ожирение, наличие acantosis nigricans;
  • наличие в анамнезе сердечно-сосудистых заболе­ваний.

При отсутствии указанных выше критериев, обследование на выявление диабета должно начинаться в возрасте 45 лет. Если результаты нормальные, скрининг следует повторять каждые 3 года. В зависимости от первоначальных результатов гликемии и наличия факторов риска возможно проведение более частого тестирования (например, лица с предиабетом должны быть тестированы 1 раз в год) [7].

Диагностика нарушений углеводного обмена проводится лабораторными методами обследования, которые являются инвазивными и требуют определенных экономических затрат. Существует необходимость разработки шкал риска на основе самозаполняющегося простого вопросника, который может определить, по крайней мере, 75% людей с диабетом и сократить количество анализов на определение глюкозы крови на 25%.

Шкала риска – это аналитический инструмент, который позволяет оценить состояние здоровья конкретного человека по нескольким ключевым параметрам и на их основе определить для этого человека риск развития того или иного заболевания в течение определенного периода. Работы по разработке простых, быстрых, недорогих, неинвазивных и надежных шкал для оценки риска СД2 ведутся достаточно давно. Одними из пионеров являются финские исследователи. В публикации 2003 г. авторами были представлены основные параметры, определяющие риск развития СД2 в Финской популяции: возраст 45–65 лет, ИМТ, окружность талии (ОТ), прием гипотензивных препаратов, анамнез повышенного уровня глюкозы в крови, физическая активность и ежедневное употребление фруктов, ягод и овощей. Шкала риска составила от 0 до 20 баллов. Набор ≥9 баллов считался значимым для прогноза развития СД2 типа, требующего лечения, чувствительность 0,78 и 0,81, специфичность 0,77 и 0,76 и положительная прогностическая значимость 0,13 и 0,05 для когорт обследованных в 1987 и 1992 гг. соответственно [8]. В 2005 г. была проведена дополнительная валидизация Финской шкалы риска (FINDRISK) (Saaristo, 2005) в рамках 10-летнего проспективного исследования FINDRISK (Finnish Diabetes Risk Score), которая подтвердила высокую предиктивную способность данной модели оценки риска развития СД2, требующего лечения в финской популяции [9]. Продолжается поиск новых биохимических и генетических маркеров риска СД2 у мужчин Финляндии [10].

Датскими учеными в 2003 г. в рамках исследования Inter 99 был разработан вопросник датской шкалы риска диабета (Danish Diabetes Risk Score) для оценки риска развития СД2 в ближайшие 5 лет. Учитывались следующие параметры: возраст 30–60 лет, пол, ИМТ, наличие артериальной гипертонии, физическая активность в свободное время и наследственная отягощенность по диабету. Результаты теста, как и в предыдущем случае, оценивались в баллах. Степень высокого риска развития диабета определялась, если пациент набирал более 31 балла. Данный рискометр показал чувствительность, близкую к 75% [11].

Одним из последних предложенных рискометров СД2 стала австралийская модель оценки риска (AUSDRISK – Australian type 2 diabetes risk assessment tool), разработанная в рамках исследования AUSDRISK. Модель включала следующие переменные: возраст, пол, этническая принадлежность, семейный анамнез СД, повышенный уровень глюкозы крови в анамнезе, прием гипотензивной терапии, курение, недостаточная физическая активность и ОТ. Данная модель была разработана и впервые применена в 1999–2000 гг., для оценки риска развития СД2 в течение ближайших 5 лет. В 2004–2005 гг. проводилось повторное исследование для проверки эффективности данной модели. Окончательная модель оценки риска СД2 была утверждена в 2008 г. и включает следующие показатели: возраст 35–65 лет, пол, этническая принадлежность, СД у родственников, выявленный повышенный уровень глюкозы в анамнезе, антигипертензивная терапия, курение, уровень физической активности и ОТ. Шкала риска варьирует от 0 до 32 баллов. Количество набранных баллов ≥6 свидетельствует о высоком риске СД 2 [12, 13].

В немецком Институте питания человека на основе данных Европейского проспективного исследования рака и питания (EPIC-Potsdam – European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition – Potsdam Study) была разработана шкала риска диабета (DRS – Diabetes Risk Score). Чтобы оценить 5-летнюю вероятность развития СД2, в данной шкале учитывают антропометрические показатели, образ жизни, диету, уровни глюкозы, HbA1c, ТГ, ЛПВП, С-реактивного белка и гамма-глутамилтрансферазы. DRS позволяет выявить лиц с предиабетом с высокой чувствительностью и специфичностью [14]. На основании этой шкалы в 2010 г. было проведено исследование в Китае для оценки риска СД2. DRS имел чувствительность 64,5% и 72,9% соответственно, а специ­фичность – 71,6% и 63,9% соответственно. Сделан вывод, что шкала DRS является эффективной для прогнозирования и скрининга СД в китайской популяции [15]. Проводилось испытание Немецкой, Финской и Датской шкал риска СД среди Оманских арабов, но была показана низкая эффективность этих моделей в исследуемой популяции. Была создана Оманская шкала риска (Omani diabetes risk score), которая может идентифицировать большинство людей с высоким риском СД2 в Омане. Шкала была проверена на двух когортах в 1991 и 2001 гг., чувствительность 78,6 и 62,8% и специфичность 73,4 и 78,2% соответственно. Данная модель включала возраст, ОТ, ИМТ, отягощенный наследственный анамнез по СД2 и гипертонии. Оптимальной точкой для прогнозирования риска СД2 является 10 баллов [16]. Другая шкала риска СД2 была предложена индийскими исследователями в 2005 г. в рамках исследования CURES (Chennai Urban Rural Epidemiology Study). В ходе множественного логистического регрессионного анализа данных 26 тыс. человек была разработана Индийская шкала риска диабета IDRS (Indian Diabetes Risk Score). Эта модель оценки риска включала только 4 переменных: возраст 35–50 лет, абдоминальное ожирение, семейный анамнез диабета и низкая физическая активность. Максимальное количество баллов по данной шкале составило 100 балов, более 60 баллов определяют высокий риск СД2. Такой показатель по шкале IDRS имел чувствительность 72,5% и специфичность 60,1%. Положительная прогностическая значимость составила 17,0%, отрицательная прогностическая способность – 95,1%, точность – 61,3%. В том же году на другой индийской популяции была проведена дополнительная валидизация шкалы IDRS, которая также показала высокую специфичность и чувствительность. В2 индийские ученые пришли к выводу, что IDRS для скрининга СД2 в Индии является более эффективным и менее дорогим методом, чем генотипирование или проведение ПГТТ [17, 18]. 

В Великобритании с целью разработки и утверждения нового алгоритма оценки 10-летнего риска СД2 было проведено исследование по созданию Кембриджской шкалы риска диабета (Cambridge Diabetes Risk Score – QDScore) у этнически и социально-экономически разнообразного населения. В этом состоит уникальность данной модели. Оценка риска может быть получена без лабораторных измерений и, следовательно, подходит для использования как в клинической практике, так и для самооценки [19, 20, 21]. Учитывая актуальность создания шкал риска СД2 проводится крупное эпидемиологическое исследование в Нидерландах. На основе Датской шкалы (DRS) в Исландии проводится оценка риска СД2 [22, 23]. С использованием базы данных исследования NHANES 1999–2010 (National Health and Nutrition Examination Survey) проведена оценка Финской шкалы риска, она показала себя как простой, неинвазивный инструмент скрининга для выявления группы с высоким риском развития СД2 у взрослых в США [24].

Нами проанализировано 10 различных шкал по оценке риска СД2 (табл. 1, 2). В большинстве шкал предсказывается риск развития СД2 в течение 5 или 10 лет. Количество баллов от 0 до 100 в зависимости от используемой шкалы. Модель Кембриджской диабетической шкалы риска (Cambridge Risk Score (QDScore, QDiabetes)) учитывает наибольший возрастной диапазон от 25 до 84 лет (табл. 1).

По полученным данным (табл. 1), в большинстве шкал риска используются наиболее чувствительные и легко определяемые факторы риска СД2, такие как возраст, пол, ИМТ, ОТ, наличие СД2 у родственников, оценка физической нагрузки, наличие АГ или регулярный прием антигипертензивных препаратов и случайное выявление гипергликемии. В Финских, Австралийской и Канадской шкалах риска значимое место имеет потребление овощей и фруктов, в немецкой шкале риска СД2 учитывается потребление красного мяса, кофе, алкоголя и цельнозернового хлеба. В многонациональных популяциях определенную роль играет страна рождения (этническая принадлежность человека). В Фрамингемской шкале оценки риска СД2 учитывается уровень ТГ, ЛПВП и глюкозы крови натощак, что ведет к дополнительным денежным и временным затратам [25].

В российских рекомендациях по профилактике хронических неинфекционных заболеваний (2013 г.) предложен адаптированный вопросник Finnish Diabetes Risk Score [26]. Шкала риска FINDRISC используется в научных исследованиях в России для выявления групп риска и проведения более глубокого обследования для диагностики СД2 [27]. Актуальна валидизация существующих шкал и поиск новых дополнительных факторов риска СД2 для улучшения чувствительности и специфичности Финской шкалы для российской популяции.

Таким образом, оценка риска СД является примером прогностической модели, целью которой является информирование населения о риске болезни. На основании полученных данных можно будет выбрать приоритетные профилактические направления для предупреждения СД и его осложнений.

Информация о конфликте интересов

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Список литературы

1. Buse JB. Progressive use medical therapies in Type 2 diabetes. Diabetes spectrum. 2000; 13(4):211-228.

2. IDF Diabetes Atlas. 6-th edition. 2013. Available from: http://www.idf.org/diabetesatlas

3. Dedov II, Shestakova MV. Federal targeted programme “Prevention and Management of Socially Significant Diseases (2007-2012)”: results of the “Diabetes mellitus” sub-programme. Diabetes mellitus 2013; (2S):1-48. Available from: http://endojournals.ru/index.php/dia/article/view/3879 doi: 10.14341/2072-0351-3879

4. Сунцов ЮИ, Болотская ЛЛ, Рудакова ОГ, Андрианова ЕА, Толкачева АА, Кон ИЛ. Распространенность сахарного диабета 2 типа и его осложнений среди населения Московской области (данные одномоментных эпидемиологических исследований). Сахарный диабет. 2013;(4):6-10. [Suntsov YI, Bolotskaya LL, Rudakova OG, Andrianova EA, Tolkacheva AA, Kon IL. Prevalence of type 2 diabetes mellitus and its complications among the population of Moscow Region – a cross-sectional epidemiological study. Diabetes mellitus. 2013;(4):6-10.] doi: 10.14341/DM201346-10

5. Никитин ЮП, Симонова ГИ, Малахина ЕС, Малютина СК. Распространенность сахарного диабета у населения Сибири и Дальнего Востока. Консилиум. 1999; (6): 6-9. [Nikitin YuP, Simonova GI, Malakhina ES, Malyutina SK. Rasprostranennost' sakharnogo diabeta u naseleniya Sibiri i Dal'nego Vostoka. Konsilium. 1999; (6): 6-9.]

6. Никитин ЮП, Воевода МИ, Симонова ГИ. Сахарный диабет и метаболический синдром в Сибири и на Дальнем Востоке. Вестник Российской Академии Медицинских Наук. 2012; (1):66-74. [Nikitin YP, Voevoda МI, Simonova GI. Diabetes mellitus and metabolic syndrome in Siberia and in the Far East. Vestnik Rossiyskoy Akademii Meditsinskikh Nauk. 2012; (1):66-74.]

7. American Diabetes Association: Standards of Medical Care in Diabetes - 2013. Diabetes Care. 2013;36(Supplement 1): S11-S66. doi: 10.2337/dc13-S011

8. Lindström J, Tuomilehto J. The diabetes risk score: a practical tool to predict type 2 diabetes risk.Diabetes Care. 2003;26(3):725-731. doi: 10.2337/diacare.26.3.725

9. Saaristo T, Peltonen M, Lindström J, Saarikoski L, Sundvall J, Eriksson JG, et al. Cross-sectional evaluation of the Finnish Diabetes Risk Score: a tool to identify undetected type 2 diabetes, abnormal glucose tolerance and metabolic syndrome. Diab Vasc Dis Res. 2005;2(2):67-72. doi: 10.3132/dvdr.2005.011

10. Wang J, Stancáková A, Kuusisto J, Laakso M. Identification of undiagnosed type 2 diabetic individuals by the finnish diabetes risk score and biochemical and genetic markers: a population-based study of 7232 Finnish men. J Clin Endocrinol Metab. 2010;95(8):3858-3862. doi: 10.1210/jc.2010-0012

11. Glümer C, Carstensen B, Sandbaek A, Lauritzen T, Jørgensen T, Borch-Johnsen K. A Danish diabetes risk score for targeted screening: the Inter99 study. Diabetes Care. 2004;27(3):727-733. doi: 10.2337/diacare.27.3.727

12. Wong KC, Brown AM, Li SC. AUSDRISK - application in general practice. Aust Fam Physician. 2011;40(7):524-526.

13. Chen L, Magliano DJ, Balkau B, Colagiuri S, Zimmet PZ, Tonkin AM, et al. AUSDRISK: an Australian Type 2 Diabetes Risk Assessment Tool based on demographic, lifestyle and simple anthropometric measures. Med J Aust. 2010;192(4):197-202.

14. Schulze MB, Boeing H, Häring HU, Fritsche A, Joost HG. Validation of the German Diabetes Risk Score with metabolic risk factors for type 2 diabetes.Dtsch Med Wochenschr. 2008;133(17):878-883. doi: 10.1055/s-2008-1075664

15. Liu M, Pan C, Jin M. A Chinese diabetes risk score for screening of undiagnosed diabetes and abnormal glucose tolerance. Diabetes Technol Ther. 2011;13(5):501-507. doi: 10.1089/dia.2010.0106

16. Al-Lawati JA, Tuomilehto J. Diabetes risk score in Oman: a tool to identify prevalent type 2 diabetes among Arabs of the Middle East. Diabetes Res Clin Pract. 2007;77(3):438-444. doi: 10.1016/j.diabres.2007.01.013

17. Mohan V, Gokulakrishnan K, Ganesan A, Kumar SB. Association of Indian Diabetes Risk Score with arterial stiffness in Asian Indian nondiabetic subjects: the Chennai Urban Rural Epidemiology Study (CURES-84). J Diabetes Sci Technol. 2010;4(2):337-343. doi: 10.1177/193229681000400214

18. Mohan V, Goldhaber-Fiebert JD, Radha V, Gokulakrishnan K. Screening with OGTT alone or in combination with the Indian diabetes risk score or genotyping of TCF7L2 to detect undiagnosed type 2 diabetes in Asian Indians. Indian J Med Res. 2011;133:294-299. PMID: 21441683

19. 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;338:b880. doi: 10.1136/bmj.b880

20. Collins GC,Altman DG. External validation of QDSCORE(®) for predicting the 10-year risk of developing Type 2 diabetes. Diabet Med. 2011;28(5):599-607. doi: 10.1111/j.1464-5491.2011.03237.x

21. Noble D1, Mathur R, Dent T, Meads C, Greenhalgh T. Risk models and scores for type 2 diabetes: systematic review. BMJ. 2011;343:d7163. doi: 10.1136/bmj.d7163

22. van't Riet E, Schram MT, Abbink EJ, Admiraal WM, Dijk-Schaap MW, Holleman F, et al. The Diabetes Pearl: Diabetes biobanking in The Netherlands. BMC Public Health. 2012;12:949. doi: 10.1186/1471-2458-12-949

23. Wojcik K, Gjelsvik A, Goldman D. dentifying populations at high risk for diabetes with the Behavioral Risk Factor Surveillance System, Rhode Island, 2003. Prev Chronic Dis. 2010;7(4):A86.

24. Zhang L, Zhang Z, Zhang Y, Hu G, Chen L. Evaluation of Finnish Diabetes Risk Score in screening undiagnosed diabetes and prediabetes among U.S. adults by gender and race: NHANES 1999-2010. PLoS One. 2014;9(5):e97865. doi: 10.1371/journal.pone.0097865

25. 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;167(10):1068-1074. doi:10.1001/archinte.167.10.1068

26. Рекомендации: Профилактика хронических неинфекционных заболеваний. Москва; 2013. 40с. [Rekomendatsii: Profilaktika khronicheskikh neinfektsionnykh zabolevaniy. Mosсow; 2013. 40p.]

27. Мисникова ИВ, Древаль АВ, Ковалева ЮА, Губкина ВА, Лакеева ТС. Оптимизация скрининга для раннего выявления нарушений углеводного обмена. Сахарный диабет. 2014;(1):8-14. [ Misnikova IV, Dreval AV, Kovaleva YA, Gubkina VA, Lakeeva TS. Optimizing screening procedures for early detection of glycemic disorders. Diabetes mellitus. 2014;(1):8-14.] doi: 10.14341/DM201418-14


Об авторах

Светлана Владимировна Мустафина
ФГБУ Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины
Россия

кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории клинико-популяционных и профилактических исследований терапевтических и эндокринных заболеваний



Галина Ильинична Симонова
ФГБУ Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины
Россия
доктор медицинских наук, заведующая лаборатории лаборатории клинико-популяционных и профилактических исследований терапевтических и эндокринных заболеваний


Оксана Дмитриевна Рымар
ФГБУ Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины
Россия
доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник лаборатории клинико-популяционных и профилактических исследований терапевтических и эндокринных заболеваний


Дополнительные файлы

Для цитирования:


Мустафина С.В., Симонова Г.И., Рымар О.Д. Сравнительная характеристика шкал риска сахарного диабета 2 типа. Сахарный диабет. 2014;17(3):17-22. https://doi.org/10.14341/DM2014317-22

For citation:


Mustafina S.V., Simonova G.I., Rymar O.D. Comparative characteristics of diabetes risk scores. Diabetes mellitus. 2014;17(3):17-22. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM2014317-22

Просмотров: 497


ISSN 2072-0351 (Print)
ISSN 2072-0378 (Online)