Diabetes Obes Metab：DM-CURE风险评分预测2型糖尿病患者心衰
由于严重的发病率和死亡率，早期识别和预测突发心衰(HF)尤为重要。近日，代谢内分泌疾病领域权威杂志Diabetes Obesity & Metabolism上发表了一篇研究文章，该研究的目的是预测糖尿病患者的心衰发作情况。
由于严重的发病率和死亡率，早期识别和预测突发心衰(HF)尤为重要。近日，代谢内分泌疾病领域权威杂志Diabetes Obesity & Metabolism上发表了一篇研究文章，该研究的目的是预测糖尿病患者的心衰发作情况。
根据ACCORD临床试验建立了时变Cox模型来预测心衰发生的风险，定义为因心衰住院(HHF)。研究人员对来自和谐结局试验和慢性肾功能不全队列(CRIC)研究的患者水平数据进行了外部验证，并将模型转化为基于整数的评分算法，且进行了10年风险评估。研究人员通过逐步算法从人口统计学特征、体检、实验室结果、病史、药物和医疗保健利用中识别和选择预测因子，以开发一个风险预测模型。该研究的主要结局为偶发HF，定义为HHF，并采用C统计量和Brier评分评价模型性能。
该研究共有9649例糖尿病患者未发生HF，中位随访时间为4年，共有299例HF事件住院。该模型确定了10年HF发病率风险评分“DM-CURE”的几个预测因子：社会-人口(教育程度、T2DM诊断年龄)、代谢(糖化血红蛋白、收缩压、BMI、HDL)、糖尿病相关并发症(心肌梗死、血管重建术、心血管药物、神经病变、高血压持续时间、蛋白尿、UACR、ESKD)和医疗保健利用(全因住院、急诊就诊)进行风险评估。其中，T2DM诊断时的年龄、医疗保健利用和心血管疾病相关变量是影响未来HF的最强因素。该模型对ACCORD数据具有良好的鉴别性(C统计量为0.838，95%CI为0.821-0.855)和校准性(Brier评分:0.006,95%CI为0.006-0.007)，对验证数据具有良好的性能(Harmony:C统计量为0.881，95%CI为0.863-0.899;C统计量为0.813，95%CI为0.794-0.833)。HF发生的10年风险以分级方式增加，五分位数1(评分≤14)≤1%，五分位数2(评分15-23)1-5%，五分位数3(评分24-27)5-10%，五分位数4(评分28-33)10-20%，五分位数5(评分>33)≥20%。
由此可见，DM-CURE模型及评分可用于T2DM患者HHF的危险分层，且易于临床应用。
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