Studio prospettico di coorte sull’algoritmo predittivo QDiabetes-2018 per la valutazione del rischio di diabete tipo 2
A cura di Sara Colarusso
27 novembre 2017 (Gruppo ComunicAzione) – Il QDiabetes è nato nel 2009 per la stima del rischio a 10 anni di diabete mellito tipo 2 (DMT2) ed è stato in seguito validato e aggiornato periodicamente dimostrando la superiorità rispetto ad altri modelli predittivi.
Alla luce di nuovi emergenti fattori e condizioni associate al DMT2, non incluse nel QDiabetes con conseguente sottostima del rischio di malattia, Julia Hippisley-Cox (Division of Primary Care, University of Nottingham, UK) e coll. hanno condotto uno studio osservazionale prospettico di coorte, di recente pubblicato sulla rivista BMJ, per elaborare e validare la versione del QDiabetes-2018, che tenesse conto dei nuovi potenziali fattori di rischio, al fine di ottimizzare la valutazione del rischio assoluto di DMT2 nella popolazione generale.
La popolazione dello studio è stata selezionata dai database della medicina di base inglese (QResearch database), di età 25-84 anni, per il periodo 2005- 2016. In 8.186.705 soggetti sono stati elaborati tre tipi di algoritmi del rischio, poi validati in un ulteriore coorte di 2.629.940 persone.
I fattori di rischio già noti e inclusi nel QDiabetes sono: età, etnia, fumo, BMI, familiarità per diabete, malattia cardiovascolare, ipertensione arteriosa in trattamento, regolare uso di corticosteroidi. I nuovi fattori inclusi sono stati: utilizzo di statine e antipsicotici atipici, schizofrenia e disturbi bipolari, disturbi dell’apprendimento, diabete gestazionale, sindrome dell’ovaio policistico, glicemia a digiuno (fasting blood glucose, FPG) ed emoglobina glicata (HbA1c).
Il modello A applicato al primo step ha incluso tutti i fattori già noti del QDiabetes e in aggiunta alcuni dei nuovi sopracitati (statine, antipsicotici, disturbi psichiatrici, diabete gestazionale e ovaio policistico); il modello B ha incluso anche FPG, e il modello C invece ha compreso il dosaggio dell’HbA1c. Il modello A è stato utilizzato per una iniziale e più ampia identificazione dei soggetti ad alto rischio per DMT2, in cui praticare FPG e HbA1c, e ai quali applicare i modelli B e C per una migliore stratificazione del rischio. Per ogni modello sono state stabilite sensibilità, specificità, livello di discriminazione e variazione; i tre modelli sono stati inoltre confrontati con le attuali raccomandazioni NICE e NHS Health Checks, a partire dal QDiabetes-2017, secondo quattro differenti strategie di classificazione. I soggetti sono stati classificati ad alto rischio se con un QDiabetes score (secondo modello A) a 10 anni ≥5,6% e: 1) glicemia a digiuno 5,5-6.9 mmol/l (100-125 mg/dl); 2) HbA1c 42-47 mmol/mol (6,0-6,4%); 3) score fino al 28% utilizzando modello B; 4) score fino al 28% con il modello C.
Il modello B ha mostrato una maggiore sensibilità, identificando più dei due terzi di casi di DMT2, ed entrambi i modelli B e C hanno mostrato una maggiore accuratezza predittiva nella valutazione del rischio di DMT2 nella popolazione rispetto al solo modello A e/o assieme alla valutazione di FPG.
Risultati interessanti sono derivati dalla valutazione dell’utilizzo di antipsicotici, della presenza di disturbi psichiatrici e/o dell’apprendimento che seppur presenti in circa l’1% della coorte studiata hanno aumentato il rischio di DMT2 con un range compreso fra il 30 e il 70%. Anche l’utilizzo di statine, la presenza di diabete gestazionale o di ovaio policistico si sono confermati aumentare significativamente il rischio di DMT2, in linea con quanto già noto dalla letteratura.
Il campione dello studio è ben rappresentativo della popolazione generale inglese tale da consentire la validazione di un algoritmo da poter confrontare a livello internazionale, ampio e ben selezionato, con un sufficiente follow-up; nonostante ciò, ci sono bias dovuti alle fonti di informazione e a una percentuale di dati mancanti: infatti, solo il 16% dei pazienti aveva dati completi su FPG, fumo e BMI.
Gli autori concludono che i modelli di rischio del QDiabetes-2018 rappresentano una valida misura del rischio assoluto di DMT2 nella popolazione generale; in particolare, l’aggiunta di FPG determina una migliore discriminazione e sensibilità migliorando l’approccio di valutazione rispetto ai correnti sistemi di misura del rischio. Saranno necessarie ulteriori valutazioni dei modelli B e C, con una maggiore completezza dei dati glicemici, in modo da poterli poi utilizzare nella pratica clinica.
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