RU2491925C2 - Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia - Google Patents

Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia Download PDF

Info

Publication number
RU2491925C2
RU2491925C2 RU2011139539/15A RU2011139539A RU2491925C2 RU 2491925 C2 RU2491925 C2 RU 2491925C2 RU 2011139539/15 A RU2011139539/15 A RU 2011139539/15A RU 2011139539 A RU2011139539 A RU 2011139539A RU 2491925 C2 RU2491925 C2 RU 2491925C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
points
dpn
patients
metformin
diabetes
Prior art date
Application number
RU2011139539/15A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2011139539A (en
Inventor
Сергей Владиславович Воробьев
Екатерина Юрьевна Петровская
Original Assignee
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ростовский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РостГМУ Минздрава России)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ростовский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РостГМУ Минздрава России) filed Critical Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ростовский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РостГМУ Минздрава России)
Priority to RU2011139539/15A priority Critical patent/RU2491925C2/en
Publication of RU2011139539A publication Critical patent/RU2011139539A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2491925C2 publication Critical patent/RU2491925C2/en

Links

Landscapes

  • Acyclic And Carbocyclic Compounds In Medicinal Compositions (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention refers to medicine, namely endocrinology, and concerns predicting the clinical effectiveness in diabetic polyneuropathy in the patients suffering type 2 diabetes and dyslipidemia. That is ensured by evaluating the intensity of diabetic polyneuropathy manifestations taking into account neuropathic dysfunctional score, evaluating triglycerides and glycolised blood hemoglobin before the treatment; the derived data are used to specify a therapeutic approach followed by further estimation of a probability of a successful correction of diabetic polyneuropathy by formula P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 Z ) ,
Figure 00000007
wherein e is the basis of hyperbolic logarithm e=2.72; Z is a regression coefficient calculated by formula 7=4.56-0.05*"ДлСД"-0.02*IntDPN-0.05*TG-0.53*HbAlc+0.14TherApp; if the value P is 0.7 or more, the successful correction of DPN is predicted in the patients, and the value P less than 0.7 requires the therapeutic approach to be changed.
EFFECT: method provides the improved clinical effectiveness ensured by the individual therapeutic approach based on the lipid and carbohydrate metabolism of a specific patient.
2 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к эндокринологии и диабетологии и может быть применено для прогнозирования эффективности лечения диабетической полинейропатии по результатам исследования исходных параметров углеводного и липидного обмена, выраженности полинейропатии и применения различных схем сахароснижающих и гиполипидемических препаратов.The invention relates to medicine, namely to endocrinology and diabetology and can be used to predict the effectiveness of treatment of diabetic polyneuropathy according to the results of a study of the initial parameters of carbohydrate and lipid metabolism, the severity of polyneuropathy and the use of various schemes of hypoglycemic and hypolipidemic drugs.

Диабетическая полинейропатия (ДПН) - одно из частых и серьезных осложнений сахарного диабета (СД). При длительности СД 2 типа более 25 лет ДПН выявляется более чем у 50% больных (Кемплер П. Диабетическая нейропатия: клинические проблемы и возможные подходы к лечению. // Осложнения сахарного диабета: патофизиология и варианты патогенетического лечения. Под ред. П.Дж. Торнелли и П.Кемплера. Международная рабочая встреча экспертов. Рим (Италия), 2008 г. - С.36-45). Недавно полученные данные о том, что ДПН встречается в 13% случаев среди больных с нарушением толерантности к глюкозе и в 11,3% - при повышенном уровне глюкозы плазмы натощак (Ziegler D, Rathmann W, et al. Prevalence of Polyneuropathy in Prediabetes and Diabetes is Associated with Abdominal Obesity and Macroangiopathy. The MONICA/KORA Augsburg Surveys S2 and S3 // Diabetes Care. - 2008. - Vol.31. - P.464-469) свидетельствуют о том, что ДПН не только является одним из самых распространенных осложнений СД 2 типа, но и может развиваться гораздо раньше клинической манифестации этого заболевания. В связи с этим, только нарушения углеводного обмена не могут объяснить как развитие, так и прогрессирование ДПН. В 2009 году в исследовании Wiggin T.D. с соавт. была установлена связь повышенного уровня триглицеридов с прогрессированием диабетической полинейропатии (Wiggin T.D., Sullivan K.A, Pop-Busui R., Amato A., Sima A.A., Feldman E.L. Elevated Triglycerides Correlate with Progression of Diabetic Neuropathy. // Diabetes published online. May 1. - 2009. - as db08-1771). По мнению авторов, корреляция между триглицеридами и прогрессированием диабетической невропатии предполагает, что гипергликемия и нарушенный метаболизм глюкозы не являются единственными факторами, вносящими вклад в повреждение нерва, необходимо учитывать и характер нарушений липидного обмена.Diabetic polyneuropathy (DPN) is one of the frequent and serious complications of diabetes mellitus (DM). With type 2 diabetes lasting more than 25 years, DPN is detected in more than 50% of patients (Kempler P. Diabetic neuropathy: clinical problems and possible treatment approaches. // Complications of diabetes mellitus: pathophysiology and options for pathogenetic treatment. Edited by P.J. Tornelli and P. Kemplera, International Workshop of Experts, Rome (Italy), 2008 - P.36-45). Recently obtained evidence that DPN occurs in 13% of cases among patients with impaired glucose tolerance and in 11.3% with elevated fasting plasma glucose (Ziegler D, Rathmann W, et al. Prevalence of Polyneuropathy in Prediabetes and Diabetes is Associated with Abdominal Obesity and Macroangiopathy. The MONICA / KORA Augsburg Surveys S2 and S3 // Diabetes Care. - 2008. - Vol.31. - P.464-469) indicate that DPN is not only one of the most common complications of type 2 diabetes, but can also develop much earlier than the clinical manifestation of this disease. In this regard, only disorders of carbohydrate metabolism cannot explain both the development and progression of DPN. In a 2009 study by Wiggin T.D. et al. an association of elevated triglycerides with the progression of diabetic polyneuropathy (Wiggin TD, Sullivan KA, Pop-Busui R., Amato A., Sima AA, Feldman EL Elevated Triglycerides Correlate with Progression of Diabetic Neuropathy. // Diabetes published online. May 1. - 2009 .-- as db08-1771). According to the authors, the correlation between triglycerides and the progression of diabetic neuropathy suggests that hyperglycemia and impaired glucose metabolism are not the only factors contributing to nerve damage, and the nature of lipid metabolism disorders must be taken into account.

Известен способ лечения диабетической полинейропатии (патент РФ №2191011, опубл. 20.10.2002), заключающийся в том, что после достижения компенсации сахарного диабета с помощью инсулинотерапии и/или сахароснижающих препаратов больным дополнительно назначают тиреоидные гормоны в дозе от 12,5 до 50 мкг. Применение тиреоидных гормонов в способе лечения ДПН приводит к увеличению скорости распространения возбуждения по n. tibialis, n. peroneus, n. suralis, определяемой с помощью электронейромиографии, а отсюда и к улучшению вибрационной, тактильной, температурной чувствительности как у больных сахарным диабетом с заболеваниями щитовидной железы, так и у пациентов с СД без заболеваний щитовидной железы. Предположительно, это достигается активацией антиоксидантной защиты, увеличением доставки кислорода на периферию, что способствует уменьшению тканевой гипоксии и улучшает утилизацию глюкозы, преодолевая инсулинорезистентность. Недостатком известного способа является то, что тиреоидные гормоны являются контринсулярными, проблематичными в использовании при отсутствии патологии щитовидной железы, и указанный положительный эффект могут вызывать за счет снижения массы тела и коррекции атерогенной дислипидемии. В связи с этим, патогенетически более обоснованным является применение гиполипидемических препаратов.A known method for the treatment of diabetic polyneuropathy (RF patent No. 2191011, publ. 20.10.2002), which consists in the fact that after achieving compensation for diabetes mellitus with the help of insulin therapy and / or hypoglycemic drugs, thyroid hormones are additionally prescribed to patients in a dose of 12.5 to 50 μg . The use of thyroid hormones in the method of treating DPN leads to an increase in the rate of propagation of excitation in n. tibialis, n. peroneus, n. suralis, determined by electroneuromyography, and hence the improvement of vibrational, tactile, temperature sensitivity both in patients with diabetes mellitus with thyroid disease and in patients with diabetes without thyroid disease. Presumably, this is achieved by activating antioxidant defense, increasing oxygen delivery to the periphery, which helps reduce tissue hypoxia and improves glucose utilization, overcoming insulin resistance. The disadvantage of this method is that thyroid hormones are contrainsular, problematic to use in the absence of thyroid pathology, and this positive effect can cause due to weight loss and correction of atherogenic dyslipidemia. In this regard, the use of lipid-lowering drugs is pathogenetically more reasonable.

Известен также способ прогнозирования диабетической периферической нейропатии у детей и подростков (патент РФ № 2273028, опубл. 27.03.2006). Способ включает определение в периферической крови серологическим методом мозгового нейротрофического фактора. При величине исследуемого нейротрофина больше 9000 пг/мл диагностируют субклиническую стадию ДПН. Способ позволяет прогнозировать осложнение при сахарном диабете 1 типа у детей и подростков и своевременно начать профилактическое лечение. Однако при реализации способа не учитываются характеристики основного заболевания, степень метаболических изменений у больного, что снижает объективность метода прогнозирования, учитывая многофакторность формирования ДПН.There is also a method for predicting diabetic peripheral neuropathy in children and adolescents (RF patent No. 2273028, publ. 03/27/2006). The method includes determining in peripheral blood a serological method of cerebral neurotrophic factor. When the magnitude of the studied neurotrophin is more than 9000 pg / ml, the subclinical stage of DPN is diagnosed. The method allows to predict the complication of type 1 diabetes in children and adolescents and to start preventive treatment in a timely manner. However, when implementing the method, the characteristics of the underlying disease, the degree of metabolic changes in the patient are not taken into account, which reduces the objectivity of the forecasting method, given the multifactorial nature of the formation of DPN.

Задачей заявляемого изобретения является создание способа прогнозирования эффективности лечения диабетической полинейропатии с помощью различных схем комбинации сахароснижающих и гиподипидемических препаратов с учетом исходных параметров углеводного и липидного обмена, выраженности нейропатии и анамнестических данных.The objective of the invention is to provide a method for predicting the effectiveness of the treatment of diabetic polyneuropathy using various combination schemes of hypoglycemic and hypodipidemic drugs, taking into account the initial parameters of carbohydrate and lipid metabolism, the severity of neuropathy and anamnestic data.

Указанная задача достигается тем, что у больных определяют длительность СД 2 типа (ДлСД) в годах, оценивают выраженность проявлений диабетической полинейропатии (ВырДПН) по баллам опросника нейропатического дисфункционального счета, определяют содержание триглицеридов (ТГ) и гликозилированного гемоглобина (HbAlc) в крови до лечения. Выбирают стратегию лечения (СтрЛ), ранжируя следующим образом: 1 балл - стандартная сахароснижающая терапия: метформин + диабетон MB; 2 балла - сахароснижающая терапия с комбинацией препаратов, снижающих инсулинорезистентность, и инкретиномиметика (метформин + экзенатид); 3 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия (метформин, экзенатид, статины); 4 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия, включая фибраты (метформин, экзенатид, статины, фибраты). Определяют вероятность успешной коррекции ДПН по формуле P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 Z ) ,

Figure 00000001
где е - основание натурального логарифма, е=2,72; Z - коэффициент регрессии, вычисляемый по формуле Z=4,56-0,05·ДлСД-0,02·ВырДПН-0,05·ТГ-0,53·HbAlc+0,14·СтрЛ, при этом если значение Р равно 0,7 или более, то у пациентов прогнозируют успешную коррекцию ДПН, а если значение Р имеет величину менее 0,7, то необходимо поменять стратегию лечения.This task is achieved by the fact that in patients the duration of type 2 diabetes (DLS) is determined in years, the severity of manifestations of diabetic polyneuropathy (VADD) is assessed by the scores of the neuropathic dysfunctional count questionnaire, the content of triglycerides (TG) and glycosylated hemoglobin (HbAlc) in the blood is determined before treatment . Choose a treatment strategy (StL), ranking as follows: 1 point - standard hypoglycemic therapy: metformin + diabeton MB; 2 points - sugar-lowering therapy with a combination of drugs that reduce insulin resistance and incretinomimetics (metformin + exenatide); 3 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy (metformin, exenatide, statins); 4 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy, including fibrates (metformin, exenatide, statins, fibrates). The probability of successful correction of DPN is determined by the formula P = one - one one + e - ( 0 , 9 9 - one , 7 8 Z ) ,
Figure 00000001
where e is the base of the natural logarithm, e = 2.72; Z is the regression coefficient calculated by the formula Z = 4.56-0.05 · DlSD-0.02 · VyrDPN-0.05 · TG-0.53 · HbAlc + 0.14 · StR, while if the P value is 0.7 or more, then patients will predict a successful correction of DPN, and if the P value is less than 0.7, then it is necessary to change the treatment strategy.

Новизна изобретения состоит в том, что одновременная оценка анамнестических данных, параметров углеводного и липидного обмена, баллов по шкале НДС, применение множественного регрессионного анализа, являющегося основным в многомерной статистике, позволяют повысить чувствительность прогностического определения эффективности лечения еще на этапе планирования его использования.The novelty of the invention lies in the fact that the simultaneous assessment of anamnestic data, carbohydrate and lipid metabolism parameters, points on the VAT scale, the use of multiple regression analysis, which is the main one in multivariate statistics, can increase the sensitivity of prognostic determination of treatment effectiveness even at the stage of planning for its use.

Изобретение имеет изобретательский уровень, так как для специалиста-эндокринолога явным образом не следует из уровня медицины в данной области диабетологии.The invention has an inventive step, as for a specialist endocrinologist does not explicitly follow from the level of medicine in this field of diabetology.

В доступных источниках информации России и зарубежных не обнаружено аналогичного предлагаемому способа прогнозирования эффективности лечения ДПН.In the available sources of information in Russia and foreign countries, a method similar to the proposed method for predicting the effectiveness of treatment of DPN was not found.

Заявляемое изобретение является промышленно применимым, так как может быть многократно повторено и использовано при оценке эффективности лечения ДПН и воспроизведено в различных лечебно-профилактических и научных медицинских учреждениях, особенно эндокринологического и терапевтического профиля.The claimed invention is industrially applicable, as it can be repeatedly repeated and used in assessing the effectiveness of treatment of DPN and reproduced in various medical and preventive and scientific medical institutions, especially endocrinological and therapeutic profile.

Способ прогнозирования эффективности лечения диабетической полинейропатии у больных сахарным диабетом 2 типа и дислипидемией, осуществляется следующим образом.A method for predicting the effectiveness of treatment of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia is as follows.

У больного СД 2 типа уточняют, когда ему впервые поставили диагноз и определяют продолжительность заболевания в годах - ДлСД.A patient with type 2 diabetes is specified when he was first diagnosed and the disease duration in years is determined - DLS.

По шкале нейропатического дисфункционального счета (НДС) определяют в баллах выраженность периферической полинейропатиии - ВырДПН (Young M.J., Zhou Y.Q., Rodrigues E. et al. Variable relationship between peripheral somatic and autonomic neuropathy in patients with different syndromes of diabetic polyneuropathy // Diabetes. - 1986. - Vol.35. - P.192-197; Чернышева Т.Е., Гурьева И.В., Алтунбаев Р.А. с соав. Диабетическая нейропатия (патогенез, диагностика, лечение). - М.: ИД МЕДПРАКТИКА - М, 2006. - С.39-40) и ранжируют баллы по шкале НДС следующим способом: 1 балл - начальная ДПН (количество баллов по опроснику НДС начальная ДПН (количество баллов по опроснику НДС 0-4 баллов), 2 балла - умеренная ДПН (количество баллов по опроснику НДС 5-13 баллов), 3 балла - выраженная ДПН (количество баллов по шкале НДС 14 баллов и более).The severity of peripheral polyneuropathy is determined on a scale of neuropathic dysfunctional counts (VAT) - Vyrrrrrrrh (Young MJ, Zhou YQ, Rodrigues E. et al. Variable relationship between peripheral somatic and autonomic neuropathy in patients with different syndromes of diabetic polyneuropathy // Diabetes. - 1986. - Vol.35. - P.192-197; Chernysheva T.E., Guryeva I.V., Altunbaev R.A. et al. Diabetic neuropathy (pathogenesis, diagnosis, treatment) .- M.: MEDICAL PRACTICE - M, 2006. - S.39-40) and rank points on the VAT scale in the following way: 1 point - initial DPN (number of points on the VAT questionnaire initial DPN (number of points for nick VAT 0-4 points) 2 points - moderate cash flow (the number of points on the questionnaire VAT 5-13 points) 3 points - severe cash flow (the number of points on a scale of VAT 14 points or more).

В цельной крови пациента определяют уровень гликозилированного гемоглобина в %, например, при помощи быстрого ионообменного метода с использованием реагентов фирмы «HUMAN», Германия (Остапенко В.А., Фирстова Л.П., Елисеева И.П. с соав. Оптимизация определения стабильной фракции гликозилированного гемоглобина HbAlc методом индексации суммарной фракции гликозилированного гемоглобина HbAl // Фундаментальные исследования. - 2008. - № 6 - С.116-117).In the patient’s whole blood, the level of glycosylated hemoglobin is determined in%, for example, using the fast ion-exchange method using reagents from HUMAN, Germany (Ostapenko V.A., Firstova L.P., Eliseeva I.P. et al. Optimization of determination the stable fraction of glycosylated hemoglobin HbAlc by indexing the total fraction of glycosylated hemoglobin HbAl // Basic research. - 2008. - No. 6 - P.116-117).

В сыворотке крови определяют уровень триглицеридов в ммоль/л, например, с помощью набора реагентов «КлиниТест-Холестерин», производства НПЦ «Эко-Сервис» (Кишкун А.А. Руководство по лабораторным методам диагностики. - М.: ГЭОТАР - Медиа, 2007. - С.204).In blood serum, the level of triglycerides in mmol / l is determined, for example, using the KliniTest-Cholesterol reagent kit manufactured by the Eco-Service Scientific and Production Center (A. Kishkun, Guidelines for laboratory diagnostic methods. - M .: GEOTAR - Media, 2007 .-- P.204).

Анализируя нарушения углеводного и липидного обмена, определяют схему лечения из четырех ниже представленных, ранжируя ее соответствующим баллом: 1 балл - стандартная сахароснижающая терапия: метформин + диабетон MB; 2 балла - сахароснижающая терапия с комбинацией препаратов, снижающих инсулинорезистентность, и инкретиномиметика (метформин + экзенатид); 3 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия (метформин, экзенатид, статины); 4 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия, включая фибраты (метформин, экзенатид, статины, фибраты).Analyzing disorders of carbohydrate and lipid metabolism, a treatment regimen is determined from the four presented below, ranking it with an appropriate score: 1 point — standard sugar-lowering therapy: metformin + diabeton MB; 2 points - sugar-lowering therapy with a combination of drugs that reduce insulin resistance and incretinomimetics (metformin + exenatide); 3 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy (metformin, exenatide, statins); 4 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy, including fibrates (metformin, exenatide, statins, fibrates).

Далее вычисляют коэффициент регрессии Z по формуле:Next, calculate the regression coefficient Z by the formula:

Z=4,56-0,05·ДлСД-0,02·ВырДПН-0,05·ТГ-0,53·HbAlc+0,14·СтрЛ,Z = 4.56-0.05 · DlSD-0.02 · VyrDPN-0.05 · TG-0.53 · HbAlc + 0.14 · StL,

где ДлСД - длительность СД 2 типа, определяемая в годах;where DlSD - the duration of type 2 diabetes, determined in years;

ВырДПН - выраженность ДПН: 1 балл - начальная ДПН (количество баллов по опроснику НДС 0-4 баллов), 2 балла - умеренная ДПН (количество баллов по опроснику НДС 5-13 баллов), 3 балла - выраженная ДПН (количество баллов по шкале НДС 14 баллов и более);VyrDPN - severity of DPN: 1 point - initial DPN (the number of points on the VAT questionnaire 0-4 points), 2 points - moderate DPN (the number of points on the VAT questionnaire 5-13 points), 3 points - expressed DPN (the number of points on the VAT scale 14 points or more);

ТГ - содержание триглицеридов крови до лечения в ммоль/л;TG - the content of blood triglycerides before treatment in mmol / l;

HbAlc - гликозилированный гемоглобин до лечения в%;HbAlc - glycosylated hemoglobin before treatment in%;

СтрЛ - стратегия предполагаемого лечения: 1 балл - стандартная сахароснижающая терапия: метформин + диабетон MB; 2 балла - сахароснижающая терапия с комбинацией препаратов, снижающих инсулинорезистентность, и инкретиномиметика (метформин + экзенатид); 3 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия (метформин, экзенатид, статины); 4 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия, включая фибраты (метформин, экзенатид, статины, фибраты).StrL - the proposed treatment strategy: 1 point - standard hypoglycemic therapy: metformin + diabeton MB; 2 points - sugar-lowering therapy with a combination of drugs that reduce insulin resistance and incretinomimetics (metformin + exenatide); 3 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy (metformin, exenatide, statins); 4 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy, including fibrates (metformin, exenatide, statins, fibrates).

Рассчитанное значение Z подставляют в формулу для определения вероятности успешной коррекции ДПН у больных СД 2 типа и дислипидемией (в долях от единицы), которая имеет следующий вид:The calculated value of Z is substituted into the formula for determining the probability of successful correction of DPN in patients with type 2 diabetes and dyslipidemia (in fractions of one), which has the following form:

P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 Z )

Figure 00000002
P = one - one one + e - ( 0 , 9 9 - one , 7 8 Z )
Figure 00000002

где е - основание натурального логарифма, е=2,72;where e is the base of the natural logarithm, e = 2.72;

Z - коэффициент регрессии.Z is the regression coefficient.

Если значение Р равно 0,7 или более, то у пациентов прогнозируется успешная коррекция ДПН. Если значение Р имеет величину менее 0,7, то необходимо поменять стратегию лечения и вновь рассчитать Р при другом количестве баллов для выбора более успешного метода комбинации лекарственных веществ в индивидуальной ситуации.If the P value is 0.7 or more, then patients will be predicted successful correction of DPN. If the P value has a value less than 0.7, then it is necessary to change the treatment strategy and re-calculate P with a different number of points to choose a more successful method of combining drugs in an individual situation.

Предлагаемый способ исключает наличие субъективизма. Способ позволит врачу оценить возможность успешной коррекции ДПН, прогнозировать ее течение, своевременно назначить адекватную терапию. Это будет способствовать уменьшению риска развития поздних сосудистых осложнений диабета и улучшению состояния здоровья и качества жизни больных.The proposed method excludes the presence of subjectivity. The method will allow the doctor to assess the possibility of successful correction of DPN, to predict its course, to prescribe adequate therapy in a timely manner. This will help reduce the risk of developing late vascular complications of diabetes and improve the health status and quality of life of patients.

Работоспособность изобретения подтверждается следующими примерами.The efficiency of the invention is confirmed by the following examples.

Например, у больной Д., 58 лет, СД 2 типа был диагностирован с 55 лет, длился 3 года, по опроснику НДС количество баллов составило 11, следовательно, выраженность ДПН была умеренной (2 балла), до лечения содержание триглицеридов крови было 2,1 ммоль/л, гликозилированный гемоглобин составлял 7,1%. Пациентке была назначена комбинация сахароснижающей и гиполипидемической терапии - метформин, экзенатид, симвастатин, трайкор (4 балла).For example, in patient D., 58 years old, type 2 diabetes was diagnosed from 55 years old, lasted 3 years, according to the VAT questionnaire, the number of points was 11, therefore, the severity of DPN was moderate (2 points), before treatment, the content of blood triglycerides was 2, 1 mmol / L, glycosylated hemoglobin was 7.1%. The patient was prescribed a combination of hypoglycemic and hypolipidemic therapy - metformin, exenatide, simvastatin, treicor (4 points).

Сначала рассчитаем коэффициент Z=4,56-0,05·3-0,02·2-0,05·2,1-0,53·7,1+0,14·4=1,04,First, we calculate the coefficient Z = 4.56-0.05 · 3-0.02 · 2-0.05 · 2.1-0.53 · 7.1 + 0.14 · 4 = 1.04,

Затем подставим его в формулуThen we substitute it into the formula

P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 1 , 0 4 )

Figure 00000003
P = one - one one + e - ( 0 , 9 9 - one , 7 8 one , 0 four )
Figure 00000003

Р=0,7.P = 0.7.

Следовательно, вероятность успешной коррекции ДПН в этом клиническом случае равна 0,7 или 70%.Therefore, the probability of successful correction of DPN in this clinical case is 0.7 or 70%.

Другой клинический пример. У больной А., 64 лет, стаж диабета составил 12 лет, по опроснику НДС количество баллов соответствовало 15, следовательно ДПН была выраженной (3 балла), исходное содержание триглицеридов крови было 2,6 ммоль/л, гликозилированный гемоглобин составлял 7,4%. Пациентке была назначена только сахароснижающая терапия - метформин и экзенатид (2 балла).Another clinical example. Patient A., 64 years old, had diabetes for 12 years, according to the VAT questionnaire, the number of points corresponded to 15, therefore, DPN was pronounced (3 points), the initial content of blood triglycerides was 2.6 mmol / L, glycosylated hemoglobin was 7.4% . The patient was prescribed only a hypoglycemic therapy - metformin and exenatide (2 points).

Сначала рассчитаем коэффициент Z=4,56-0,05·12-0,02·3-0,05·2,6-0,53·7,4+0,14·2=0,06First, we calculate the coefficient Z = 4.56-0.05 · 12-0.02 · 3-0.05 · 2.6-0.53 · 7.4 + 0.14 · 2 = 0.06

Затем подставим его в формулуThen we substitute it into the formula

P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 0 , 0 6 )

Figure 00000004
P = one - one one + e - ( 0 , 9 9 - one , 7 8 0 , 0 6 )
Figure 00000004

P=0,29.P = 0.29.

Следовательно, вероятность успешной коррекции ДПН у этой больной была низкая - 0,29 или 29% и определяла нецелесообразность использования такого метода лечения.Therefore, the probability of successful correction of DPN in this patient was low - 0.29 or 29% and determined the inappropriateness of using this method of treatment.

Детерминационная значимость совокупности всех изучаемых показателей для прогноза вероятности эффективного лечения ДПН была высокой, поскольку коэффициент детерминации составил R2=0,82. Следовательно, созданная регрессионная модель в 82% объясняла эффективность лечения. Критерий Фишера F составил 27,3 (р<0,001), что указывало на высокую статистическую значимость регрессионной модели. Коэффициент множественной корреляции, отражающий взаимосвязь между исходными показателями и вероятностью хороших результатов лечения, имел величину 0,91, что свидетельствовало об их сильном взаимовлиянии. Коэффициент детерминации остатков (то есть неучтенных величин в модели) был незначительным R2=0,12, что свидетельствовало о том, что риск неконтролируемого течения в основном объяснялся именно учтенными в регрессионной модели показателями и мало зависел от неучтенных факторов.The determination significance of the totality of all studied parameters for predicting the likelihood of effective treatment of DPN was high, since the determination coefficient was R 2 = 0.82. Therefore, the created regression model in 82% explained the effectiveness of the treatment. The Fisher test F was 27.3 (p <0.001), indicating a high statistical significance of the regression model. The multiple correlation coefficient, which reflects the relationship between the baseline and the likelihood of good treatment results, was 0.91, which testified to their strong influence. The coefficient of determination of residuals (i.e., unaccounted values in the model) was insignificant R 2 = 0.12, which indicated that the risk of an uncontrolled flow was mainly explained by indicators taken into account in the regression model and depended little on unaccounted factors.

Для проверки качества исследуемой модели был проведен ROC-анализ с построением кривых чувствительности и специфичности. ROC-кривая отражала зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. Вычисленная площадь под ROC-кривой составила 0,71, что соответствует «хорошему» качеству модели.To verify the quality of the studied model, an ROC analysis was carried out with the construction of sensitivity and specificity curves. The ROC curve reflected the dependence of the number of correctly classified positive examples on the number of incorrectly classified negative examples. The calculated area under the ROC curve was 0.71, which corresponds to the "good" quality of the model.

Технико-экономическая эффективность заявляемого способа заключается в том, что разработанный метод позволяет выбрать эффективный способ лечения ДПН и профилактировать развитие язвенных дефектов стоп, синдрома диабетической стопы, что способствует снижению риска инвалидизации пациента и потери им своего социального и трудового потенциала.The technical and economic effectiveness of the proposed method lies in the fact that the developed method allows you to choose an effective way to treat DPN and prevent the development of foot ulcers, diabetic foot syndrome, which helps to reduce the risk of patient disability and their loss of their social and labor potential.

Claims (1)

Способ прогнозирования эффективности лечения диабетической полинейропатии (ДПН) у больных сахарным диабетом (СД) 2 типа и дислипидемией, заключающийся в том, что у больных сахарным диабетом 2 типа и дислипидемией определяют длительность СД 2 типа (ДлСД) в годах, оценивают выраженность проявлений диабетической полинейропатии (ВырДПН) с учетом баллов нейропатического дисфункционального счета (НДС): 1 балл выраженности ДПН соответствует 0-4 баллам по опроснику НДС, 2 балла выраженности ДПН - 5-13 баллов по опроснику НДС, 3 балла выраженности ДПН - 14 и более баллов по опроснику НДС; определяют содержание триглицеридов (ТГ) и гликозилированного гемоглобина (HbAlc) в крови до лечения и выбирают стратегию лечения (СтрЛ): 1 балл - стандартная сахароснижающая терапия - метформин + диабетон MB; 2 балла - сахароснижающая терапия с комбинацией препаратов, снижающих инсулинорезистентность и инкретиномиметика - метформин + экзенатид; 3 балла - сахароснижающая и гиполипидемическая терапия - метформин + экзенатид + статины; 4 балла -сахароснижающая и гиполипидемическая терапия, включая фибраты - метформин + экзенатид + статины + фибраты; затем определяют вероятность успешной коррекции ДПН в долях единицы по формуле
P = 1 1 1 + e ( 0 , 9 9 1 , 7 8 Z ) ,
Figure 00000005

где е - основание натурального логарифма е=2,72; Z - коэффициент регрессии, вычисляемый по формуле Z=4,56-0,05·ДлСД-0,02·ВырДПН-0,05·ТГ-0,53·HbAlc+0,14СтрЛ, при этом если значение Р равно 0,7 или более, то у пациентов прогнозируют успешную коррекцию ДПН, а если значение Р имеет величину менее 0,7, то необходимо поменять стратегию лечения.
A method for predicting the effectiveness of treatment of diabetic polyneuropathy (DPN) in patients with type 2 diabetes mellitus (DM) and dyslipidemia, namely, in patients with type 2 diabetes and dyslipidemia, the duration of type 2 diabetes (DLS) in years is determined, the severity of manifestations of diabetic polyneuropathy is assessed (VyrDPN) taking into account the points of a neuropathic dysfunctional account (VAT): 1 point of severity of DPN corresponds to 0-4 points of a VAT questionnaire, 2 points of severity of DPN - 5-13 points of a VAT questionnaire, 3 points of severity of DPN - 14 and more points on the VAT questionnaire; determine the content of triglycerides (TG) and glycosylated hemoglobin (HbAlc) in the blood before treatment and choose a treatment strategy (StR): 1 point - standard sugar-lowering therapy - metformin + diabeton MB; 2 points - sugar-lowering therapy with a combination of drugs that reduce insulin resistance and incretinomimetics - metformin + exenatide; 3 points - hypoglycemic and lipid-lowering therapy - metformin + exenatide + statins; 4 points - sugar reducing and lipid-lowering therapy, including fibrates - metformin + exenatide + statins + fibrates; then determine the probability of successful correction of DPN in fractions of a unit according to the formula
P = one - one one + e - ( 0 , 9 9 - one , 7 8 Z ) ,
Figure 00000005

where e is the base of the natural logarithm of e = 2.72; Z is the regression coefficient calculated by the formula Z = 4.56-0.05 · DlSD-0.02 · VyrDPN-0.05 · TG-0.53 · HbAlc + 0.14 StrL, while if the P value is 0, 7 or more, then patients will be predicted for successful correction of DPN, and if the P value is less than 0.7, then it is necessary to change the treatment strategy.
RU2011139539/15A 2011-09-28 2011-09-28 Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia RU2491925C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011139539/15A RU2491925C2 (en) 2011-09-28 2011-09-28 Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011139539/15A RU2491925C2 (en) 2011-09-28 2011-09-28 Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011139539A RU2011139539A (en) 2013-04-10
RU2491925C2 true RU2491925C2 (en) 2013-09-10

Family

ID=49151619

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011139539/15A RU2491925C2 (en) 2011-09-28 2011-09-28 Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2491925C2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2580632C1 (en) * 2014-10-14 2016-04-10 Сергей Вячеславович Чернавский Method for prediction of development of type two diabetes mellitus in patients with metabolic syndrome
RU2593227C1 (en) * 2015-01-16 2016-08-10 Замил Мустафа Кхалил М.Дауд Аль Method of forecasting surface sensitivity when treating diabetic distal polyneuropathy of lower extremities with pain syndrome
RU2599350C1 (en) * 2015-06-04 2016-10-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт фармакологии и регенеративной медицины имени Е.Д. Гольдберга" Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)
RU2602663C1 (en) * 2015-06-23 2016-11-20 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СЗГМУ им. И.И. Мечникова Минздрава России) Method for predicting the effectiveness of therapy using oral hypoglycemic agent metformin in patients with type 2 diabetes
RU2671630C1 (en) * 2018-01-31 2018-11-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method of diagnostics of subclinical stage of diabetic neuropathy
RU2701174C1 (en) * 2018-07-17 2019-09-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for assessing the clinical effectiveness of type 2 diabetes mellitus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2273028C1 (en) * 2004-08-25 2006-03-27 Ростовский НИИ акушерства и педиатрии МЗ РФ Method for predicting diabetic peripheral neuropathy in children and teenagers
RU2320272C1 (en) * 2006-07-11 2008-03-27 Татьяна Прокопьевна Бардымова Method for predicting the flow of type i diabetes
WO2011089146A1 (en) * 2010-01-20 2011-07-28 Universität Zürich Method for assaying diseases characterised by dyslipidemia

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2273028C1 (en) * 2004-08-25 2006-03-27 Ростовский НИИ акушерства и педиатрии МЗ РФ Method for predicting diabetic peripheral neuropathy in children and teenagers
RU2320272C1 (en) * 2006-07-11 2008-03-27 Татьяна Прокопьевна Бардымова Method for predicting the flow of type i diabetes
WO2011089146A1 (en) * 2010-01-20 2011-07-28 Universität Zürich Method for assaying diseases characterised by dyslipidemia

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ГУРЬЕВА И.В. и др. Диабетическая периферическая сенсомоторная нейропатия. Патогенез, клиника и диагностика. Методические рекомендации, Москва, 2004, [найдено 12.10.2001], найдено из Интернета: http://www.voed.ru/sesomotor_neyrop.htm. ABBOTT CA et al. "Multicenter study of the incidence of and predictive risk factors for diabetic neuropatic foot ulceration", Diabetes Vare 1998 Jul; 21(7):1071-5, реферат, [найдено 12.10.2001], найдено из PubMed PMID: 9653597. *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2580632C1 (en) * 2014-10-14 2016-04-10 Сергей Вячеславович Чернавский Method for prediction of development of type two diabetes mellitus in patients with metabolic syndrome
RU2593227C1 (en) * 2015-01-16 2016-08-10 Замил Мустафа Кхалил М.Дауд Аль Method of forecasting surface sensitivity when treating diabetic distal polyneuropathy of lower extremities with pain syndrome
RU2599350C1 (en) * 2015-06-04 2016-10-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт фармакологии и регенеративной медицины имени Е.Д. Гольдберга" Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)
RU2602663C1 (en) * 2015-06-23 2016-11-20 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СЗГМУ им. И.И. Мечникова Минздрава России) Method for predicting the effectiveness of therapy using oral hypoglycemic agent metformin in patients with type 2 diabetes
RU2671630C1 (en) * 2018-01-31 2018-11-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method of diagnostics of subclinical stage of diabetic neuropathy
RU2701174C1 (en) * 2018-07-17 2019-09-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for assessing the clinical effectiveness of type 2 diabetes mellitus

Also Published As

Publication number Publication date
RU2011139539A (en) 2013-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2491925C2 (en) Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia
Weir et al. Is hyperglycaemia an independent predictor of poor outcome after acute stroke? Results of a long term follow up study
Abbatecola et al. Postprandial plasma glucose excursions and cognitive functioning in aged type 2 diabetics
Lopez et al. Plasma amyloid levels and the risk of AD in normal subjects in the Cardiovascular Health Study
Delahanty et al. Initial urinary epinephrine and cortisol levels predict acute PTSD symptoms in child trauma victims
Narita et al. Etiology and prognostic significance of severe uremic pruritus in chronic hemodialysis patients
MacIsaac et al. Markers of and risk factors for the development and progression of diabetic kidney disease
Tu et al. Serum 25-hydroxyvitamin D predicts the short-term outcomes of Chinese patients with acute ischaemic stroke
Akinci et al. Evaluation of postpartum carbohydrate intolerance and cardiovascular risk factors in women with gestational diabetes
Sabanayagam et al. Bidirectional association of retinal vessel diameters and estimated GFR decline: the Beaver Dam CKD Study
Sridhar et al. Pregravid liver enzyme levels and risk of gestational diabetes mellitus during a subsequent pregnancy
Toker et al. Work characteristics as predictors of diabetes incidence among apparently healthy employees.
Hussain et al. Serum levels of TGF-β1 in patients of diabetic peripheral neuropathy and its correlation with nerve conduction velocity in type 2 diabetes mellitus
Macedoni et al. Metabolic control, ApoE genotypes, and dyslipidemia in children, adolescents and young adults with type 1 diabetes
Yu et al. Delayed heart rate recovery after exercise as a risk factor of incident type 2 diabetes mellitus after adjusting for glycometabolic parameters in men
Umegaki et al. Factors associated with lower Mini Mental State Examination scores in elderly Japanese diabetes mellitus patients
Sabbatinelli et al. Prognostic value of soluble ST2, high-sensitivity cardiac troponin, and NT-proBNP in type 2 diabetes: a 15-year retrospective study
Wu et al. Elevated fasting blood glucose is predictive of the severity and poor outcome in nondiabetic patients with cerebral venous thrombosis
Missambou et al. Microvascular complications of type 1 diabetes mellitus screening in children, adolescents and young adults: report from a small center in a limited resource setting, Brazzaville-Congo
Karlamangla et al. Diurnal dynamic range as index of dysregulation of system dynamics. A cortisol examplar using data from the Study of Midlife in the United States
Xu et al. Novel insights into the predictors of obstructive sleep apnea syndrome in patients with chronic coronary syndrome: development of a predicting model
Cowan et al. Auditing paediatric diabetes care and the impact of a specialist nurse trained in paediatric diabetes
RU2741715C1 (en) Method for prediction of formation of microvascular complications of type 2 diabetes mellitus
Willy et al. Blood pressure levels and maternal outcome in women with preeclampsia–a retrospective study from a large tertiary obstetric centre
RU2633931C1 (en) Method for metabolic syndrome prediction in patients with chronic obstructive pulmonary disease

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190929