Diabetes Care：2型糖尿病和高心血管病患者降糖治疗后死亡风险降低或增加特征！
2017-12-27 xing.T MedSci原创
由此可见，年龄、BMI和HGI可以帮助预测从强化血糖治疗中获益和受害的患者。
筛选出接受2型糖尿病强化血糖治疗可能降低或增加死亡风险的患者仍然是一个重要的临床挑战。近日，糖尿病领域权威杂志Diabetes Care上发表了研究文章，研究人员试图通过使用新的方法来识别2型糖尿病降糖治疗后死亡风险降低或增加的高危心血管病患者的特征，以确定治疗效果影响因素的复杂组合。
梯度森林分析的机器学习方法被用于了解糖尿病心血管风险控制行动（ACCORD）试验（n=10251）中参与者的全因死亡变异，这些参与者为40-79岁的2型糖尿病患者，其糖化血红蛋白（HbA1c）≥7.5%（58mmol/mol），伴有血管疾病（CVD）或多个CVD风险因素，这些参与者被随机分入目标HbA1c＜6%（42 mmol/mol；强化治疗组）或7.0-7.9%（53-63 mmol/mol；标准治疗组）。变量包括人口统计学指标、BMI、HbA1c糖化指数（HGI；观察的减去预期的HbA1c）、其他的生物标志物、病史和药物治疗。
研究人员通过年龄、BMI和HGI确定了四个组以明确强化血糖治疗后死亡风险的不同。最低风险组（HGI＜0.44，BMI＜30 kg/m2，年龄＜61岁）归因于强化治疗绝对死亡风险降低2.3%（95%可信区间为0.2-4.5，P=0.038；需要治疗的人数：43人），而最高风险组（HGI≥0.44）归因于强化治疗的绝对死亡风险增加3.7%（95%可信区间为1.5-6；P＜0.001；受伤害人数：27）。
由此可见，年龄、BMI和HGI可以帮助预测从强化血糖治疗中获益和受害的患者。
原始出处：
Sanjay Basu,et al. Characteristics Associated With Decreased or Increased Mortality Risk From Glycemic Therapy Among Patients With Type 2 Diabetes and High Cardiovascular Risk: Machine Learning Analysis of the ACCORD Trial.Diabetes Care 2017. https://doi.org/10.2337/dc17-2252
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