心脏衰竭的风险预测糖尿病患者从机器学习与帮助
心力衰竭是一个重要的潜在并发症的2型糖尿病发生频繁,可能导致死亡或残疾。本月早些时候,最新试验结果显示一个新类的药物称为SGLT2抑制剂可能有利于心力衰竭患者。这些疗法也可以用于糖尿病患者防止心力衰竭发生在第一个地方。然而,一种准确识别哪些糖尿病患者最心脏衰竭的风险仍然是难以捉摸的。领导的一项新的研究调查人员来自布莱根妇女医院和UT西南医学中心推出一个新的机器学习模型,该模型可以预测,具有高精确度、未来心力衰竭患者糖尿病。团队的研究结果发表在美国心脏病学会的年度科学会议在费城和同时发表在糖尿病护理。
“我们希望这个风险评分可以有助于临床医生在地上初级保健医生内分泌学家,肾脏科医师、和心脏病学家照顾糖尿病患者和思考策略可以用来帮助他们,“co-first作者Muthiah Vaduganathan,医学博士,英里每小时,心脏病专家布里格姆。
“我们的风险评分提供了一个新颖的预测工具来识别患者面临心脏衰竭风险在未来五年,“co-first作者马修·Segar说西南大学医学博士,女士,一个主治医师。”,不需要特定的临床心血管生物标记或先进的成像,这种风险评分很容易可积到床边实践或电子健康记录系统和识别患者将受益于治疗干预措施。”
开发风险score-called WATCH-DM-the团队利用数据从8756年糖尿病患者在控制糖尿病心血管风险行动研究(协议)试验。这些数据包括共有147个变量,包括人口统计资料、临床资料、实验室数据等等。研究人员使用机器学习的方法能够处理多维数据来确定表现预测心力衰竭。
在近五年内,319名患者(3.6%)开发的心脏衰竭。团队确定10表现预测心力衰竭,使WATCH-DM风险评分:体重(BMI)、年龄、高血压、肌酐,高密度脂蛋白胆固醇,糖尿病的控制(空腹血浆葡萄糖),QRS持续时间、心肌梗死、冠状动脉旁路移植。WATCH-DM分数最高面临五年患者心力衰竭的风险接近20%。
从大样本研究吸引强度大小和心脏衰竭的高速率,但作者指出,他们的发现可能会受到一定的限制。协议是在1999年和2009年之间进行的,和心脏衰竭的预测可能由于试验的结论。此外,尽管风险评分是准确预测的一种形式与减少射血分数低于心脏失败预测第二种心脏射血分数保留失败。未来的研究将需要开发特定的风险分数预测后者在一般人群和糖尿病患者之一。
重要的是,WATCH-DM风险评分现在可以作为临床医生的在线工具使用。下一步,研究小组正在努力整合风险评分电子健康记录系统在布里格姆和UT西南促进其实际应用。
对临床医生来说,除了工具的实用性Vaduganathan也看到一个关键消息从糖尿病患者的研究是关心他们的心脏衰竭的风险。
“重要的是要看这10个变量和反映,“Vaduganathan说。“对病人个体,这些都是重要的信息考虑当评估个人风险。BMI是最高预测心力衰竭风险,这强化了主意,长期体重未来可能增加心脏衰竭的风险。我们希望这项工作亮点intervene-both通过改变生活方式和方法通过使用SGLT2抑制剂延迟甚至完全防止心脏衰竭。”
“这种风险的工具是一个重要的促进预防的正确方向的一步心失败在2型糖尿病患者。可以方便地使用它作为2型患者的临床护理糖尿病和集成电子医疗记录通知医生的风险心脏衰竭在病人和指导使用有效的预防策略,“Ambarish Pandey说,医学博士,msc、西南大学预防心脏病和这项研究的资深作者。
