清澤のコメント：糖尿病黄斑浮腫DME のリスクは、DM の持続期間、拡張期血圧、ヘマトクリット、グリコヘモグロビン、尿中アルブミン/クレアチニン比の段階と有意に関連していたというありうべき結論の中国からの論文です。眼科医をスキップしてその危険性を予測しようというところには疑問がなくもありません。
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簡単にアクセスできる全身変数を用いた2型糖尿病患者の糖尿病性黄斑浮腫の早期検出のためのシンプルで実用的なモデルの開発と検証
- 呉冠栄、ほか トランスレーショナルメディシンジャーナル 22巻 , この記事の引用は末尾に記載
抄録
目的：糖尿病黄斑浮腫（DME）は、糖尿病（DM）患者の視力障害の主な原因です。迅速かつ簡便な方法がないため、早期発見の目標はまだ達成されていません。そのため、私たちは、眼科医に依存しないシナリオに適用できる、簡単にアクセスできるシステム変数を使用して、2型糖尿病（T2DM）患者のDMEを識別する予測モデルを開発し、検証することを目指しています。
方法：この4施設の観察研究では、定期的な糖尿病網膜症スクリーニングを受けた合計1994人の2型糖尿病患者が登録され、眼科および全身状態に関する情報を収集しました。DMEの危険因子を特定するために、前向きステップワイズ多変量ロジスティック回帰を実施しました。機械学習とMLR（多変量ロジスティック回帰）の両方を使用して、予測モデルを確立しました。予測モデルは1300人の患者でトレーニングされ、広東省人民病院（GDPH）の104人の患者で前向きに検証されました。珠江病院（ZJH）の患者175人、昆明医科大学第一付属病院（FAHKMU）の患者115人、江門人民病院（PHJM）の患者100人が外部検証セットとして使用されました。受診者動作特性曲線下面積（AUC）、精度（ACC）、感度、特異度を使用して、DME予測のパフォーマンスを評価しました。
結果：DME のリスクは、DM の持続期間、拡張期血圧、ヘマトクリット、グリコヘモグロビン、尿中アルブミン/クレアチニン比の段階と有意に関連していました。これら 5 つのリスク要因を使用した MLR モデルは、すべての変数を使用した機械学習モデルよりもパフォーマンスが優れているため、最終的な予測モデルとして選択されました。内部検証では、AUC、ACC、感度、特異度はそれぞれ 0.80、0.69、0.80、0.67 であり、前向き検証では 0.82、0.54、1.00、0.48 でした。外部検証では、AUC、ACC、感度、特異度は、ZJH ではそれぞれ 0.84、0.68、0.90、0.60、FAHKMU ではそれぞれ 0.89、0.77、1.00、0.72、PHJM ではそれぞれ 0.80、0.67、0.75、0.65 でした。
結論：MLR モデルは、専門的な眼科検査を必要とせずに、2 型糖尿病患者の DME を早期に検出するためのシンプルで迅速かつ信頼性の高いツールです。
導入
糖尿病黄斑浮腫（DME）は、2型糖尿病（T2DM）患者の視力喪失の主な原因です。T2DM患者のDMEの有病率は1.4～12.8％の範囲で、世界中で2,000万人以上の患者が罹患していると推定されています。糖尿病患者の急増に伴い、DMEの疾患負担は飛躍的に増加しています。さらに、タイムリーな治療を受けられないDME患者は、生活の質に深刻な影響を与え、大きな経済的負担を課す不可逆的な視力障害に苦しむ可能性があります。したがって、DMEの早期診断は、合理的なリスク層別化、早期戦略管理、治療効果の最適化、および医療費の削減に不可欠です。
DM患者には早期かつ定期的な眼底検査が推奨されていますが、眼科への紹介や患者の遵守の面で課題があり、地方や遠隔地では利用できないことも多いです。また、多くの国、特に発展途上国では眼科医が不足しています。一方、DMは主に内科医によって管理されているため、部門間の診断と治療はDME管理の大きな課題となっています。そのため、眼科専門医や機器に依存せず、簡単にアクセスできる全身変数に依存したDME の全身リスク因子の評価は疾患状態のモニタリングに有益ですが、これらの因子は依然として不明確であり、さまざまな研究間で一貫性がありません。DM の持続期間、血糖コントロール、高血圧、脂質異常症、肥満、腎症、貧血、睡眠時無呼吸、グリタゾンの使用、妊娠、および遺伝的素因が DME と関連していると報告されています。さらに、いくつかの以前の研究では DME のリスク評価モデルが提案されていますが、そのほとんどはサンプルサイズが小さい、糖尿病のタイプの分類がない、アクセスが難しい複雑な全身変数を使用している、外部検証がないなどの制限があり、特に眼科検査が容易に利用できない地域の病院や遠隔地での臨床診療への適用を妨げています。
そこで本研究では、眼科専門医以外でも容易に入手できる全身変数を用いて、2型糖尿病患者のDMEを迅速にスクリーニングするための簡便なDMEリスク予測ツールを開発することを目指しています。
注：
① Cite this article u, G., Hu, Y., Zhu, Q. et al. Development and validation of a simple and practical model for early detection of diabetic macular edema in patients with type 2 diabetes mellitus using easily accessible systemic variables. J Transl Med 22, 523 (2024). https://doi.org/10.1186/s12967-024-05328-y
②この論文は私たちの２０２３年の論文を引用してくれました。Suzuki Y, Kiyosawa M. Relationship between Diabetic Nephropathy and Development of Diabetic Macular Edema in Addition to Diabetic Retinopathy. Biomedicines 2023;11(5).
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