RU2611900C1 - Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа - Google Patents
Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа Download PDFInfo
- Publication number
- RU2611900C1 RU2611900C1 RU2015145061A RU2015145061A RU2611900C1 RU 2611900 C1 RU2611900 C1 RU 2611900C1 RU 2015145061 A RU2015145061 A RU 2015145061A RU 2015145061 A RU2015145061 A RU 2015145061A RU 2611900 C1 RU2611900 C1 RU 2611900C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- points
- diabetes
- risk
- type
- mmol
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к эндокринологии, и может быть использовано для прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа. Определяют клинико-анамнестические данные: ИМТ, ОТ, АГ, наличие сахарного диабета у близких родственников. Определяют лабораторные данные: ТГ, ХС ЛВП, показания САД и ДАД, уровень сахара в крови. Оценивают в баллах полученные данные и суммируют их. При сумме баллов ниже 8 судят о низкой степени риска развития СД 2 типа в ближайшие 10 лет. При сумме баллов более или равно 8 судят о высокой степени риска развития СД 2 типа. Способ позволяет с большой вероятностью определить риска развития сахарного диабета 2 типа в ближайшие 10 лет за счет оценки наиболее значимых показателей. 2 ил., 6 табл., 4 пр.
Description
Изобретение относится к медицине, преимущественно к эндокринологии, и может быть использовано для скрининг-тестирования пациентов и раннего, индивидуального прогнозирования риска развития сахарного диабета (СД) 2 типа в течение ближайших десяти лет у лиц в возрасте 45-69 лет.
В Российской Федерации, как и во всех странах мира, отмечаются высокие темпы роста заболеваемости СД.
По данным Государственного регистра больных СД, на январь 2015 г., в РФ по обращаемости в лечебные учреждения насчитывается около 4,1 млн. человек: СД 1 типа - 340 тыс. и СД 2 типа - 3,7 млн. Между тем результаты контрольно-эпидемиологических исследований, проведенных ФГБУ Эндокринологический научный центр (ЭНЦ) МЗ РФ в период с 2002 по 2010 г., показали, что истинная численность больных СД в России приблизительно в 3-4 раза больше официально зарегистрированной и достигает 9-10 млн. человек, что составляет около 7% населения.
СД 2 типа - наиболее распространенный тип диабета, этой формой диабета в основном страдают люди в возрасте старше 40 лет, заболевание развивается медленно, часто оно протекает незаметно на протяжении многих лет; СД 2 типа является проблемой для общества, которая становится все острее из-за широкого распространения заболевания.
Работы по разработке простых, быстрых, недорогих, неинвазивных и надежных способов выявления риска развития СД 2 типа ведутся достаточно давно.
Известен «Способ диагностики предрасположенности к сахарному диабету 2 типа», патент №2373835 (A61B 5/00, A61B 5/117), который заключается в сканировании обеих ладоней, обработке полученных данных. По полученным изображениям производят оценку дерматоглифических признаков, характеризующих папиллярные узоры дистальных фаланг пальцев, топографию ладонных узоров, и по результатам оценки делают вывод о степени риска и вероятности заболевания СД 2 типа.
К недостатку данного способа можно отнести то, что необходимо использовать фотооборудование высокой разрешающей способности, наличие пакета специальных прикладных компьютерных программ для обработки полученных данных. Кроме того, данный способ, основанный на анализе дерматоглифической картины, позволяет выявлять обобщенные критерии генетической предрасположенности к развитию СД 2 типа, т.к. узоры на ладони как бы служат маркером многих будущих недугов и отклонений, которые только при «благоприятных» условиях могут развиться в серьезные заболевания, однако во внимание не принимается временной показатель состояния обследуемого.
В настоящее время для прогностического выявления риска развития СД 2 типа пользуются вопросниками, так называемыми «рискометрами» или «шкалой риска», которые позволяют оценить состояние здоровья конкретного человека по нескольким ключевым параметрам, и на их основе определить для этого человека риск развития заболевания в течение определенного периода.
Известна шкала DRS (Diabetes Risk Score), разработанная в немецком Институте питания человека на основе данных Европейского проспективного исследования рака и питания (EPIC-Potsdam) [1]. Чтобы оценить 5-летнюю вероятность развития СД 2 типа, учитывают антропометрические показатели, образ жизни, диету, уровень глюкозы, гликированный гемоглобин (HbA1c), триглецириды (ТГ), липопротеиды высокой плотности (ЛПВП), С-реактивный белок и гамма-глутамилтрансферазы.
Недостатком этого способа является невозможность сделать долгосрочный прогноз риска развития СД 2 типа, сложность исполнения, использование дорогостоящих методов обследования, редко определяемых в каждодневной практике, таких как HbA1c, С-реактивного белка и гамма-глутамилтрансферазы.
Также известен ряд других способов прогностического выявления риска развития СД 2 типа, которые основаны на оценке определенных параметров.
1 Вопросник датской шкалы риска диабета (Danish Diabetes Risk Score), разработанный датскими учеными в 2003 году в рамках исследования «Inter 99» - [2], который включает следующие параметры: возраст 30-60 лет, пол, индекс массы тела (ИМТ), наличие артериальной гипертонии, физическую активность в свободное время и наследственную отягощенность по диабету. Результаты теста оценивались в баллах. Степень высокого риска развития диабета определялась, если пациент набирал более 31 балла.
2. Австралийская модель оценки риска - AUSDRISK [3], которая 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 окружность талии. Шкала риска варьирует от 0 до 32 баллов. Количество набранных баллов ≥6 свидетельствует о высоком риске СД 2 типа.
3. Оманская шкала риска (Omani diabetes risk score) [4], учитывающая возраст, окружность талии (ОТ), индекс массы тела (ИМТ), отягощенный наследственный анамнез по СД 2 типа и гипертонии. Оптимальной точкой для прогнозирования риска СД 2 типа является 10 баллов.
4. Способ определения риска развития СД 2 типа, предложенный индийскими исследователями в 2005 году в рамках исследования CURES (Chennai Urban Rural Epidemiology Study) [5], который включает только 4 переменные: 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 СД 2 типа.
Недостатком всех этих способов прогностического определения развития СД 2 типа является то, что они не учитывают показатели липидного обмена, которые имеют сильную корреляционную связь с развитием сахарного диабета, а также артериальную гипертензию.
Наиболее близким к заявленному изобретению является шкала риска FINDRISC, разработанная в Финляндии [6], включающая возраст 45-65 лет, индекс массы тела, окружность талии, прием гипотензивных препаратов, анамнез повышенного уровня глюкозы в крови, физическую активность и ежедневное употребление фруктов, ягод и овощей. Риск развития СД 2 типа определяется согласно вопроснику, см. таблица №1, результаты ответа на вопросы оцениваются в баллах от 0 до 20. Все баллы суммируются и по результатам определяется группа риска. К 1-й группе (низкий риск) отнесены лица с числом баллов < 7, ко 2-й группе (слегка повышенный риск) - 7-11 баллов, к 3-й (средний риск) - 12-14 баллов, к 4-й (высокий риск) - 15-20 баллов, к 5-й (очень высокий риск) > 20 баллов. При этом количество набранных баллов более 9 считается значимым для прогноза развития СД 2 типа.
Финская шкала риска FINDRISK используется в научных исследованиях в России для выявления групп риска СД 2 типа и проведения более глубокого обследования для диагностики СД 2 типа [7]. Однако к недостаткам этого способа диагностики СД 2 типа можно отнести то, что он также не учитывает показатели липидного обмена и артериальную гипертензию.
Задачей предплагаемого изобретения является разработка прогностического способа для выявления развития СД 2 типа («шкалы риска») в самом начале развития патологии, т.е. до появления клинической симптоматики.
Указанная цель достигается тем, что у пациента определяют клинико-анамнестические данные: ИМТ, ОТ, наличие артериальной гипертензии (АГ); наличие сахарного диабета у близких родственников; лабораторные данные: выявление триглицеридов (ТГ) > 1,7 ммоль/л, холестерина высокой плотности (ХС ЛВП) > 1,0 ммоль/л; показаний САД > 140 и/или ДАД > 90 мм рт. ст.; уровня сахара в крови > 5,6 ммоль/л; оценивают с использованием бальной шкалы: ИМТ < 25 кг/м2 - 0 баллов, 25-30 кг/м2 - 1 балл, > 30 кг/м2 - 2 балла; ОТ у мужчин < 94 см - 0 баллов, 94-102 см - 2 балла, > 102 см - 3 балла; ОТ у женщин < 80 см - 0 баллов, 80-88 см - 2 балла, > 88 см - 3 балла; наличие (АГ) нет - 0 баллов, да - 1 балл; выявление ТГ > 1,7 ммоль/л да - 1 балл, нет - 0 баллов; выявление ХС ЛВП > 1,0 ммоль/л да - 0 баллов, нет - 1 балл; показания САД > 140 и/или ДАД > 90 мм рт. ст. нет - о баллов, да - 1 балл; уровень сахара в крови > 5.6 ммоль/л нет - 0 баллов, да - 3 балла; полученные баллы суммируют и при сумме баллов < 8 баллов судят о низком риске, а при сумме баллов ≥ 8 баллов судят о высоком риске развития СД 2 типа у пациента в течение ближайших 10 лет.
Заявленный способ осуществляется следующим образом.
У обследуемого пациента определяют клинико-анамнестические данные: ИМТ, ОТ, АГ, наличие сахарного диабета у близких родственников, а также лабораторные данные: ТГ, ХС ЛВП, показания САД и ДАД, уровень сахара в крови и согласно вопросника «шкалы риска», приведенной в таблице №2, определяют баллы, суммируют их и по полученному значению судят о риске развития СД 2 типа. При значении баллов ниже 8 судят о низкой степени риска развития СД 2 типа в ближайшие 10 лет, а при значении баллов более 8 судят о высокой степени риска развития СД 2 типа.
Предложенный способ прогнозирования риска развития СД 2 типа разработан на основании исследований, проведенных на базе Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Научно-исследовательского института терапии и профилактической медицины» («НИИТПМ») в течение 10-летнего проспективного наблюдения 8050 пациентов в возрасте 45-69 лет по двум источникам информации: повторный скрининг и городской регистр сахарного диабета.
У всех наблюдаемых пациентов на начальном этапе были определены клинико-анамнестические данные: ИМТ, ОТ, АГ, наличие сахарного диабета у близких родственников и лабораторные данные: ТГ, ХС ЛВП, показания САД и ДАД, уровень сахара в крови. За 10 лет наблюдения СД 2 типа выявлен в 453 случаях.
Анализ вклада факторов риска в развитие СД 2 типа в исследуемой группе пациентов проведен как однофакторным, так и многофакторным регрессионным анализом пропорционального риска Кокса. В модель шкалы риска развития СД 2 типа включены значимые предикторы, выявленные однофакторным регрессионным анализом.
Оценка отдельных факторов риска позволила выявить статистически значимую связь развития СД 2 типа от: пола, наличия АГ в анамнезе, курения, возраста, наличия АД>140/90 мм рт. ст., гипергликемии, гипертриглицеридемии, гипо-ХС ЛВП, наличия метаболического синдрома по критериям NCEP ATP III, 2001, избытка массы тела, показателей ОТ, приема препаратов для лечения АГ, наличие сахарного диабета у ближайших родственников: родителей, сестер, братьев.
Данные однофакторного Кокс регрессионного анализа влияния факторов риска на развитие СД 2 типа приведены в таблице №3.
Созданная мультивариантная модель, включающая категориальные переменные (пол, наличие АГ в анамнезе, курение, возраст, лица с АД > 140/90 мм рт. ст., гипергликемию, гипертриглицеридемию, гипо-ХС ЛВП, наличие МС по критериям NCEP ATP III, 2001, избыток массы тела, абдоминальное ожирение, прием препаратов для лечения АГ, наличие сахарного диабета у ближайших родственников: родителей, сестер, братьев), пошагово сформировала значимую для развития СД модель факторов риска, см. таблицу №4.
По показателям Ехр(В) по каждому фактору риска присвоены баллы, сформирована шкала риска, представленная в таблице №2.
Максимальное суммарное число баллов по созданной шкале риска СД 2 типа составляет 15 баллов. Для оценки информативности и разрешающей способности диагностического теста (шкалы риска) применяли оценку его чувствительности (Se), которая определяется как доля пациентов, действительно имеющих заболевание среди тех, у кого тест был положительным (высокий риск), и специфичности (Sp), которая определяется как доля людей, не имеющих заболевания среди всех, у кого тест оказался отрицательным (низкий риск).
Критерием выбора оптимального порога отсечения, влияющего на соотношение чувствительности и специфичности модели, взято требование максимальной суммарной Se и Sp модели.
Для шкалы риска СД 2 типа определено пороговое значение шкалы с максимальной чувствительностью и специфичностью для распознавания СД 2 типа - 8 баллов. Данный показатель имеет чувствительность (Se) 83,7% и специфичность (Sp) 59,5%, что говорит о хорошем качестве модели, таблица №5. На фиг. 1 приведена ROC кривая для идентификации вновь возникшего СД 2 типа, площадь под кривой (AUC) - 0,78.
В группе, набравшей более 8 баллов (имеющей высокий риск развития СД 2 типа), в 10,9% случаев развился сахарный диабет, а в группе людей, набравших менее 8 баллов СД 2 типа, развился только в 1,7% случаев.
Сущность заявленного способа поясняется следующими примерами.
Пример 1. Обследован мужчина, возраст 54 года.
По истечении 10-летнего наблюдения у мужчины СД 2 типа не был выявлен.
Вывод: Суммарное число баллов менее 8, полученное согласно ответов на вопросы по предложенному способу, позволяет прогнозировать отсутствие риска развития СД 2 типа в течение ближайших 10 лет.
Пример 2. Обследована женщина, возраст 65,3 года.
По истечении 10-летнего наблюдения у женщины не был выявлен СД 2 типа.
Вывод: Суммарное число баллов менее 8, полученное согласно ответов на вопросы по предложенному способу, позволяет прогнозировать отсутствие риска развития СД 2 типа в течение ближайших 10 лет.
Пример 3. Обследован мужчина, возраст 58 лет.
По истечении 10-летнего наблюдения у мужчины был выявлен СД 2 типа.
Вывод: Суммарное число баллов более 8, полученное согласно ответов на вопросы по предложенному способу, позволяет прогнозировать высокий риск развития СД 2 типа в течение ближайших 10 лет.
Пример 4. Обследован мужчина, возраст 54 года.
По истечении 10-летнего наблюдения у мужчины был выявлен СД 2 типа.
Вывод: Суммарное число баллов более 8, полученное согласно ответов на вопросы по предложенному способу, позволяет прогнозировать высокий риск развития СД 2 типа в течение ближайших 10 лет.
На этой же группе обследуемых пациентов нами была проведена валидизация финской шкалы риска, определено пороговое значение шкалы для распознавания СД 2 типа с максимальной чувствительностью и специфичностью. Отвечающее этим требованием пороговое отсечение составило 11 баллов. Данный показатель имел чувствительность (Se) 75,9% и специфичность (Sp) 62,0%, таблица №6. На фиг. 2 приведена ROC кривая для идентификации вновь возникшего сахарного диабета 2 типа шкалы FINDRISC, площадь под кривой (AUC) - 0,87.
По истечении 10-летнего наблюдения в группе обследуемых пациентов, набравшей более 11 баллов, выявлены лица с вновь развившимся СД 2 типа, что составляет 10,5% случаев.
Таким образом, применение предложенного способа прогнозирования риска развития СД 2 типа (шкалы риска) по сравнению с финской шкалой риска показало более высокое значение чувствительности и сопоставимую специфичность, что позволяет с большей вероятностью определять риск развития СД 2 типа в течение ближайших 10 лет у пациентов в возрасте 45-69 лет и заблаговременно начать проведение соответствующих профилактических или лечебных мероприятий до начала развития заболевания.
Литература:
1. Schulze MB, Boeing H, HU. et al. Validation of the German Diabetes Risk Score with metabolic risk factors for type 2 diabetes. Dtsch Wochenschr Med 2008; 133 (17): 878-883.
2. C, Carstensen B, Sandbaek A, Lauritzen T, T, Borch-Johnsen K.A Danish diabetes risk score for targeted screening: the Inter99 study. Diabetes Care. 2004; 27(3): 727-733.
3. Wong КС., Brown AM., Li S.C AUSDRISK - application in general practice. Aust Fam Physician. 2011; 40(7):524-526.; Chen L, Magliano DJ, Balkau B, Colagiuri S, Zimmet PZ, Tonkin AM, Mitchell P, Phillips PJ, Shaw JE. AUSDRISK: an Australian Type 2 Diabetes Risk Assessment Tool based on demographic, lifestyle and simple anthropometric measures. Med Aust. 2010; 192(4): 197-202.
4. 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): 438-44.
5. Mohan V, Gokulakrishnan K, Ganesan A, Kumar SB. Association of Indian Diabetes Risk Score with Arterial Stiffness in Asian Indian Non diabetic Subjects: The Chennai Urban Rural Epidemiology Study (CURES-84). Diabetes Sci. Technol. 2010; 4(2): 337-43. 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 Med Res. 2011; 133: 294-299.
6. J, Tuomilehto J. The diabetes risk score: a practical tool to predict type 2 diabetes risk. Diabetes Care. 2003; 26 (3): 725-31.
7. Мисникова И.В., Древаль A.B., Ковалева Ю.А., Губкина В.А. Лакеева Т.С. Оптимизация скрининга для раннего выявления нарушений углеводного обмена. Сахарный диабет. 2014; №1: стр. 8-14.
Claims (1)
- Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа, включающий определение у пациента клинико-анамнестических данных: индекс массы тела (ИМТ), окружность талии (ОТ), наличие артериальной гипертензии (АГ), наличие сахарного диабета у близких родственников и лабораторных данных: выявление триглицеридов (ТГ) >1,7 ммоль/л, холестерина высокой плотности (ХС ЛВП) >1,0 ммоль/л, показаний САД > 140 и/или ДАД > 90 мм рт. ст., уровня сахара в крови > 5.6 ммоль/л; оценивают с использованием бальной шкалы: ИМТ < 25 кг/м2 - 0 баллов, 25-30 кг/м2 - 1 балл, >30 кг/м2 - 2 балла; ОТ у мужчин <94 см - 0 баллов, 94-102 см - 2 балла, >10 2 см - 3 балла; ОТ у женщин < 80 см - 0 баллов, 80-88 см - 2 балла, > 88 см - 3 балла; наличие АГ: нет - 0 баллов, да - 1 балл; выявление ТГ > 1,7 ммоль/л: да - 1 балл, нет - 0 баллов; выявление ХС ЛВП >1,0 ммоль/л: да - 0 баллов, нет - 1 балл; показания САД >140 и/или ДАД >90 мм.рт.ст.: нет - 0 баллов, да - 1 балл; уровень сахара в крови >5.6 ммоль/л: нет - 0 баллов, да - 3 балла, полученные баллы суммируют и при сумме баллов < 8 баллов судят о низком риске, а при сумме баллов > 8 баллов судят о высоком риске развития СД 2 типа у пациента в течение ближайших 10 лет.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015145061A RU2611900C1 (ru) | 2015-10-20 | 2015-10-20 | Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа |
EA201501035A EA030585B1 (ru) | 2015-10-20 | 2015-11-18 | Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015145061A RU2611900C1 (ru) | 2015-10-20 | 2015-10-20 | Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2611900C1 true RU2611900C1 (ru) | 2017-03-01 |
Family
ID=58459171
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2015145061A RU2611900C1 (ru) | 2015-10-20 | 2015-10-20 | Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
EA (1) | EA030585B1 (ru) |
RU (1) | RU2611900C1 (ru) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2735706C1 (ru) * | 2019-07-24 | 2020-11-06 | Александр Сергеевич Аметов | Способ прогнозирования риска развития сосудистых поражений на ранних стадиях нарушений углеводного обмена |
RU2808925C1 (ru) * | 2023-07-19 | 2023-12-05 | Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Тюменский Государственный Медицинский Университет" Министерства Здравоохранения Российской Федерации | Способ оценки вероятности возникновения нарушений углеводного обмена у лиц с ожирением и десинхронозом |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2264170C2 (ru) * | 2003-12-24 | 2005-11-20 | Уральская государственная медицинская академия дополнительного образования | Способ прогнозирования развития сахарного диабета 2 типа у больных метаболическим синдромом |
UA92113U (ru) * | 2014-04-07 | 2014-07-25 | Харківський Національний Медичний Університет | Способ прогнозирования развития сахарного диабета 2 типа у больных с гипертонической болезнью по активности апелина |
-
2015
- 2015-10-20 RU RU2015145061A patent/RU2611900C1/ru not_active IP Right Cessation
- 2015-11-18 EA EA201501035A patent/EA030585B1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2264170C2 (ru) * | 2003-12-24 | 2005-11-20 | Уральская государственная медицинская академия дополнительного образования | Способ прогнозирования развития сахарного диабета 2 типа у больных метаболическим синдромом |
UA92113U (ru) * | 2014-04-07 | 2014-07-25 | Харківський Національний Медичний Університет | Способ прогнозирования развития сахарного диабета 2 типа у больных с гипертонической болезнью по активности апелина |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
LINDSTROM J. The diabetes risk score: a practical tool to predict type 2 diabetes risk. Diabetes Care. 2003 Mar;26(3):725-31. * |
МУСТАФИНА С.В. Сравнительная характеристика шкал риска сахарного диабета 2 типа. Сахарный диабет. 2014;(3):17-22. SCHULZE M.B. Validation of the German Diabetes Risk Score with metabolic risk factors for type 2 diabetes. Dtsch Med Wochenschr. 2008 Apr;133(17):878-83 - . * |
МУСТАФИНА С.В. Сравнительная характеристика шкал риска сахарного диабета 2 типа. Сахарный диабет. 2014;(3):17-22. SCHULZE M.B. Validation of the German Diabetes Risk Score with metabolic risk factors for type 2 diabetes. Dtsch Med Wochenschr. 2008 Apr;133(17):878-83 - реферат. * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2735706C1 (ru) * | 2019-07-24 | 2020-11-06 | Александр Сергеевич Аметов | Способ прогнозирования риска развития сосудистых поражений на ранних стадиях нарушений углеводного обмена |
RU2808925C1 (ru) * | 2023-07-19 | 2023-12-05 | Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Тюменский Государственный Медицинский Университет" Министерства Здравоохранения Российской Федерации | Способ оценки вероятности возникновения нарушений углеводного обмена у лиц с ожирением и десинхронозом |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EA201501035A1 (ru) | 2017-04-28 |
EA030585B1 (ru) | 2018-08-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
da Silva Fink et al. | Subjective global assessment of nutritional status–a systematic review of the literature | |
Doi et al. | Motoric cognitive risk syndrome: prevalence and risk factors in Japanese seniors | |
Smith et al. | PTSD and obesity in younger and older veterans: results from the mind your heart study | |
Dong et al. | Comparison of the Montreal Cognitive Assessment and the Mini-Mental State Examination in detecting multi-domain mild cognitive impairment in a Chinese sub-sample drawn from a population-based study | |
US10422004B2 (en) | Diagnostic method for distinguishing forms of esophageal eosinophilia | |
Lim et al. | Performance of the Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC) and Modified Asian FINDRISC (ModAsian FINDRISC) for screening of undiagnosed type 2 diabetes mellitus and dysglycaemia in primary care | |
Katibeh et al. | Prevalence and risk factors of diabetes mellitus in a central district in Islamic Republic of Iran: a population-based study on adults aged 40-80 years. | |
Moncayo-Hernández et al. | Sarcopenic dysphagia in institutionalised older adults | |
Zhang et al. | Low calf circumference predicts nutritional risks in hospitalized patients aged more than 80 years | |
Hwang | Prevalence, anthropometric risk factors, and clinical risk factors in sarcopenic women in their 40s | |
Shen et al. | Prevalence and associated metabolic factors of gallstone disease in the elderly agricultural and fishing population of taiwan | |
Hwang et al. | Exploring incidence and potential risk factors of sarcopenic obesity among middle-aged women residing in a community | |
RU2611900C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа | |
Pressler et al. | Evaluation of the Health Utilities Index Mark-3 in heart failure | |
Wimmelmann et al. | Prospective associations of the short form health survey vitality scale and changes in body mass index and obesity status | |
Hwang | Analyzing Proportion and Susceptibility Markers of Sarcopenia In Korean Younger Female | |
Hwang et al. | Comprehensive Cross-sectional Study of Sarcopenia in Young Korean Women: Assessing Body Dimensions, Clinical Indicators, and Behavioral Traits for Hazardous Components and Proportional Analysis | |
Huynh et al. | Physical activity and vascular comorbidity in Black and White persons with multiple sclerosis: A cross-sectional study | |
Wilson | Cardiorespiratory fitness among individuals with psoriasis in the general population | |
Ciardullo et al. | Noninvasive identification of probable fibrotic nonalcoholic steatohepatitis across the spectrum of glucose tolerance in the United States | |
RU2730949C1 (ru) | Способ экспресс-оценки риска наличия сахарного диабета 2 типа или предиабета у лиц российской популяции | |
RU2782796C1 (ru) | Способ оценки риска развития тяжелого течения COVID-19 | |
RU2761138C1 (ru) | Способ оценки риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции у женщин | |
VENKATESAN et al. | IDENTIFICATION AND ASSESSMENT OF PREDIABETES-A RURAL INDIAN STUDY (A CORRELATIVE STUDY BETWEEN QUESTIONNAIRE AND BIOCHEMICAL ANALYSIS) | |
Roşescu et al. | Diabetes Risk Profile for an Argeş County Adult Sample–Findrisc Score Characteristics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171021 |