Разработка и оценка моделей прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с сахарным диабетом 2 типа

Почему это исследование важно для людей с диабетом

Сердечные заболевания — главная причина смерти среди людей с сахарным диабетом 2 типа, но врачи по-прежнему часто опираются на калькуляторы риска, разработанные для общей популяции. В этом исследовании поставлен простой, но важный вопрос: можем ли мы сделать лучше для людей с диабетом, создав инструмент прогнозирования, ориентированный именно на них, и будет ли этот инструмент работать справедливо для людей разного пола и разных расово-этнических групп?

Сердечные проблемы и диабет идут рука об руку

Взрослые с сахарным диабетом 2 типа имеют значительно более высокий риск инфарктов, инсультов и сердечной недостаточности по сравнению с людьми без диабета. Существующие инструменты прогнозирования, такие как широко используемые Pooled Cohort Equations и более новые оценки риска PREVENT, предсказывают, кто с большой вероятностью разовьет сердечно-сосудистое заболевание в течение следующего десятилетия. Однако эти инструменты не были специально разработаны для людей с диабетом 2 типа, могут не отражать современные методы лечения и образ жизни, а также в основном создавались на данных только белых и чернокожих взрослых. Это оставляет вопрос, насколько точны и справедливы эти модели для разнообразной группы пациентов, которые на самом деле обращаются в клиники.

Новый способ оценки краткосрочного сердечного риска

Чтобы устранить этот пробел, исследователи обратились к программе All of Us Национальных институтов здравоохранения — крупному и необычно разнообразному исследованию здоровья, которое включает обширные электронные записи, лабораторные результаты и ответы на опросы. Они сосредоточились на 23 795 взрослых в возрасте 40 лет и старше с сахарным диабетом 2 типа и наблюдали их в течение нескольких лет, чтобы выяснить, кто развил серьезные сердечные проблемы, включая инфаркты, инсульты или сердечную недостаточность. Используя эти данные, они построили статистическую модель выживания, предназначенную для прогнозирования вероятности того, что у конкретного человека произойдет одно из этих событий в течение следующих трех лет, на основе таких факторов, как возраст, артериальное давление, лабораторные анализы, анамнез, принимаемые лекарства и социальные условия, например стабильность жилищных условий и доход.

Что оказалось наиболее важным

Когда команда проанализировала модель, чтобы выяснить, какие факторы вносят наибольший вклад, выявилась ясная картина. Для всей группы пациентов предшествующая история сердечно-сосудистых заболеваний оказалась самым сильным предиктором повторного события. Среди людей без предыдущих сердечных заболеваний ведущим фактором стал возраст. Показатели, связанные с почками — такие как наличие заболеваний почек и лабораторные тесты (креатинин, кальций) — также вышли в число ключевых факторов, подчеркивая тесную связь между состоянием почек и сердечными проблемами у людей с диабетом. Удивительно, но несколько социальных и экономических характеристик, включая занятость, уровень образования и тип жилья, также оказались весьма значимыми, что свидетельствует о том, как повседневные условия жизни влияют на риски наряду с биологией.

Тестирование новой модели

Затем исследователи проверили, насколько их новая модель, ориентированная на диабет, сопоставима с уравнениями PREVENT. В тестовой группе почти из 4 800 пациентов новая модель точнее ранжировала, кто находится в более высоком или более низком риске, как в полной выборке, так и среди тех, у кого не было ранее сердечных заболеваний. Она также давала оценки риска, которые тесно соответствовали фактическим происшествиям в течение трех лет, в то время как PREVENT склонял к переоценке риска, особенно для пациентов с низкой вероятностью события. Для оценки справедливости команда использовала специальные показатели, учитывающие уход из исследования или конкурирующие состояния. По полу и по расово-этническим группам новая модель, как правило, демонстрировала более высокую точность и равные или меньшие разрывы в производительности по сравнению с PREVENT.

Баланс между точностью и справедливостью

Исследование также изучало, помогает ли или вредит ли справедливости включение расы и этничности в качестве входных переменных. Когда исследователи исключили эти переменные из модели, ее общая точность снизилась, и производительность ухудшилась для большинства подгрупп. Сохранение расы и этничности в модели в сочетании с подробной информацией о социальных и экономических условиях дало как лучшие прогнозы, так и более равномерную производительность между группами в этом наборе данных. Авторы отмечают, что это сложный и зависящий от контекста вопрос, но их результаты позволяют предположить, что по крайней мере в данном случае использование расы и этничности может помочь избежать недооценки риска для некоторых пациентов.

Что это значит для пациентов и клиницистов

Проще говоря, работа показывает, что калькулятор риска, созданный специально для людей с сахарным диабетом 2 типа и основанный на современных и разнообразных данных, может лучше оценивать краткосрочный сердечный риск, чем универсальный инструмент. Учитывая состояние почек и социальные обстоятельства наряду с традиционными факторами риска, новая модель может помочь клиницистам точнее определить, каким пациентам требуется более агрессивная профилактика, а кто может избежать лишнего лечения. Хотя модель требует валидации в других системах здравоохранения, этот подход представляет собой шаг к более точной и более справедливой оценке сердечного риска для миллионов взрослых, живущих с диабетом 2 типа.

Цитирование: Yang, Y., Liu, T., Liao, CY. et al. Development and evaluation of cardiovascular disease risk prediction models for patients with type 2 diabetes. Sci Rep 16, 15574 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45129-5

Ключевые слова: сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет 2 типа, прогнозирование риска, справедливость в здравоохранении, моделирование выживания