高齢者の糖尿病リスクを理解する
この記事は、2型糖尿病と心臓の健康の関連性について調べているよ。
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2型糖尿病(T2D)は、世界中の多くの大人に影響を与える一般的な状態だよ。特に高齢の大人にとっては心配で、75-79歳の人の4人に1人がこの状態を持ってるんだ。T2Dは心臓や腎臓の問題を含む深刻な健康問題につながる可能性があるから、高齢者には特に心疾患や腎疾患のような合併症を防ぐことがとても大事なんだ。
この記事では、T2Dの大人のケアに関連する3つの主要な質問について見ていくよ:
- T2DとヘモグロビンA1c(HbA1c)は、高齢者の心臓問題や死亡リスクにどんな関連があるの?
- T2Dを持つ高齢者の心臓問題や死亡リスクを正確に予測するにはどうすればいいの?
- 心臓や腎臓の問題を防ぐための新しい糖尿病薬のベストな選択は何で、年齢によって治療法を変えるべきなの?
T2D、HbA1c、心臓リスク、死亡の関連性
T2Dが高齢者の心臓問題や死亡を予測するのに役立つかどうか、まだ混乱があるんだよね。特に他の健康問題があるときはそう。でも、60歳以上の人たちにはT2Dが心臓問題のリスクを高めるっていう研究もあるけど、年齢が上がるにつれてその関係は弱まるらしいんだ。実際、T2Dの高齢者は心臓病のリスクが必ずしも高いわけじゃないっていう研究もあるし、特に過去に心臓の問題を経験している人に関してはね。
高齢者のT2Dの血糖値コントロールは重要だけど、リスクも伴うんだ。糖尿病の治療を強く行いすぎると、重度の低血糖や最悪の場合死に至ることもあって、かえって高齢者には良くないこともあるから、新しいガイドラインでは、特に高齢者や複数の健康問題がある人の血糖値の目標はあまり厳しく設定しないように提案されてるんだ。
でも、高齢者のT2Dにとって最適な血糖値の目標はまだ明確じゃないから、この関係を明らかにして、よりしっかりした推奨を提供するために、もっと大きな研究が必要なんだ。
T2Dを持つ高齢者の心臓イベントと死亡リスクの予測
現在のガイドラインでは、T2Dを持つ高齢者の中で心臓問題のリスクが高い人を特定するために、リスクスコアを使うことが推奨されてるんだ。でも、ほとんどのリスク評価ツールは高齢者を考慮して作られていないし、最近の研究ではこの年齢層に対してはリスクを正確に予測できてないことがわかってるんだ。だから、高齢者のT2Dに特化した新しいリスク評価ツールが必要なんだよ。このツールがあれば、高リスクの人を特定して適切な医療を受けられるようになるんだ。
心臓と腎臓の保護のための新しい糖尿病薬の比較
SGLT-2阻害薬やGLP-1受容体作動薬などの新しい糖尿病薬は、心臓と腎臓の健康に利益をもたらす可能性がある選択肢として登場してきたんだ。これらの薬は一般的に重度の低血糖を引き起こすリスクが低いんだけど、効果や安全性は年齢や初期の血糖値のような要因によって異なることがあるんだ。
心臓病のリスクレベルに基づいて、使用する薬についての異なる推奨があるんだ。例えば、心臓病の歴史がある患者には、さらなる心臓の問題を減らすために特定の薬を使うことを勧めるガイドラインもあるんだ。
これらの薬の包括的な分析が必要で、特に高齢者と若年層の異なるグループにどの薬が最も有益かを理解することが大事なんだ。
研究の目的
私たちの研究の主な目標は、複数の健康問題を持つ高齢者のT2Dにおける心臓リスクの予測を改善することなんだ。また、新しい糖尿病薬の利益とリスクの比較もしたいと思ってる。私たちの目標は以下の通り:
- T2D、異なる血糖値、心臓リスクの関係を評価すること。
- 高齢者のT2Dにおける心臓問題と死亡リスクを、次の5~10年で正確に予測する新しいモデルを作ること。
- T2Dの新しい薬が、年齢や初期の血糖値の違いに焦点を当ててどれだけ効果的で安全かを評価すること。
方法と分析
患者の関与
患者や一般の人々は、この研究の設計や実施には参加していないよ。
研究デザインと参加者
最初の目標のために、65歳以上の大人が参加した5つの異なる研究のデータを使う予定だよ。T2Dあり・なしの参加者のデータを分析するつもりで、少なくとも20,000人のデータをレビューする見込み。
私たちが調べるのは:
- T2Dがあるかどうか。
- 研究開始時のHbA1c(血糖の指標)のレベル。
- 心臓病の前歴。
私たちの主な目標は、T2Dと血糖レベルが心臓問題や死亡全体のリスクにどう影響するかを見つけ出すことなんだ。
統計分析
このデータを2段階で分析する予定で、まずは各研究を別々に見て、その後結果をまとめて全体像をはっきりさせるつもり。統計モデルを使って、T2D、HbA1c、心臓問題や死亡リスクの関係を探るよ。年齢や性別がこのリスクにどう関わるかも考慮するつもり。
欠損データの扱いにはいろんな方法を使って、研究結果ができるだけ正確になるようにするよ。
サンプルサイズ
研究に必要なサンプルサイズを計算してて、有意な結果を達成するために十分な参加者が確保できる自信があるんだ。
リスク予測モデルの開発
2つ目の目的のために、同じ研究に参加しているT2Dの大人に特化して、新しいリスクモデルを作成するよ。次の5~10年の心臓問題や死亡リスクを予測できるモデルを作るつもり。
モデルのパフォーマンスは、精度と信頼性をチェックして評価する予定で、ヘルスケアプロバイダーが患者リスクを評価するためにオンラインツールとして利用できるようにするつもり。
新しい糖尿病薬の評価
最後に、新しい糖尿病薬の効果と安全性についての研究を系統的にレビューするよ。これらの新薬を古い薬やプラセボと比較した試験を含めるつもり。
私たちの主要な結果指標には、心臓イベントや腎臓の問題、他の深刻な健康問題といった合併症が含まれる予定。薬に関連する副作用も探るよ。
薬のデータ分析
これは利用可能な研究をレビューして、必要な情報を抽出し、異なる薬の効果を比較するための統計分析を行うことを含むよ。分析する研究の信頼性を評価するためにいろんな方法を使うつもり。
結論
この研究は、高齢者のT2D、心臓病、腎臓問題に関する知識のギャップを埋めることを目指してるんだ。これらの要因の関係や新しい薬の効果に焦点を当てることで、ヘルスケア提供者へのより明確なガイダンスを提供し、高齢のT2D患者の健康結果を改善できたらいいなって思ってる。
タイトル: Cardiovascular disease and type 2 diabetes in older adults: a combined protocol for an individual participant data analysis for risk prediction and a network meta-analysis of novel anti-diabetic drugs
概要: IntroductionOlder and multimorbid adults with type 2 diabetes (T2D) are at high risk of cardiovascular disease (CVD) and chronic kidney disease (CKD). Estimating risk and preventing CVD is a challenge in this population notably because it is underrepresented in clinical trials. Our study aims to (1) assess if T2D and haemoglobin A1c (HbA1c) are associated with the risk of CVD events and mortality in older adults, (2) develop a risk score for CVD events and mortality for older adults with T2D, (3) evaluate the comparative efficacy and safety of novel antidiabetics. Methods and analysisFor Aim 1, we will analyse individual participant data on individuals aged [≥]65 years from five cohort studies: the Optimising Therapy to Prevent Avoidable Hospital Admissions in Multimorbid Older People study; the Cohorte Lausannoise study; the Health, Aging and Body Composition study; the Health and Retirement Study; and the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe. We will fit flexible parametric survival models (FPSM) to assess the association of T2D and HbA1c with CVD events and mortality. For Aim 2, we will use data on individuals aged [≥]65 years with T2D from the same cohorts to develop risk prediction models for CVD events and mortality using FPSM. We will assess model performance, perform internal-external cross validation, and derive a point-based risk score. For Aim 3, we will systematically search randomized controlled trials of novel antidiabetics. Network meta-analysis will be used to determine comparative efficacy in terms of CVD, CKD, and retinopathy outcomes, and safety of these drugs. Confidence in results will be judged using the CINeMA tool. Ethics and disseminationAims 1 and 2 were approved by the local ethics committee (Kantonale Ethikkommission Bern); no approval is required for Aim 3. Results will be published in peer-reviewed journals and presented in scientific conferences. STRENGTHS AND LIMITATIONSO_LIWe will analyse individual participant data from multiple cohort studies of older adults who are often not well represented in large clinical trials. C_LIO_LIBy using flexible survival parametric models, we will be able to capture the potentially complex shapes of the baseline hazard functions of cardiovascular disease (CVD) and mortality. C_LIO_LIOur network meta-analysis will include recently published randomised controlled trials on novel anti-diabetic drugs that have not been included in previous network meta-analysis and results will be stratified by age and baseline HbA1c C_LIO_LIAlthough we plan to use several international cohorts, the external validity of our findings and particularly of our prediction model will need to be assessed in independent studies C_LIO_LIOur study will help guide CVD risk estimation and prevention among older adults with type 2 diabetes C_LI
著者: Valerie Aponte Ribero, H. Alwan, O. Efthimiou, N. Abolhassani, D. C. Bauer, S. Henrard, A. Christiaens, G. Waeber, N. Rodondi, B. Gencer, C. Del Giovane
最終更新: 2023-03-13 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.13.23287105
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.13.23287105.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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