期刊精要 | LANCET：基于常规临床特征优化2型糖尿病处方的预测模型的开发与验证研究
期刊精要 | LANCET：基于常规临床特征优化2型糖尿病处方的预测模型的开发与验证研究的核心信息是什么？
Dr. John Dennis ◆ University of Exeter Medical School，Exeter，UK John Dennis博士是英国埃克塞特大学医学院临床糖尿病研究小组的健康数据科学副教授，同时为惠康基金会（Wellcome Trust）研究员；他的研究聚焦于开发个性化或“精准”的2型糖尿病药物治疗方法，应用数据科学和先进的统计方...
Dr. John Dennis ◆ University of Exeter Medical School，Exeter，UK John Dennis博士是英国埃克塞特大学医学院临床糖尿病研究小组的健康数据科学副教授，同时为惠康基金会（Wellcome Trust）研究员；他的研究聚焦于开发个性化或“精准”的2型糖尿病药物治疗方法，应用数据科学和先进的统计方法开发决策辅助工具，并且还在开发一种更为通用的方法学框架，用于结合电子健康记录和临床试验数据开展精准医学研究 关键信息|KEY INFORMATION • 基于常规临床数据的五类药物预测模型可用于识别T2D的最佳降糖治疗方案 • 与未接受最佳治疗的患者相比，使用模型预测的最佳治疗方案的患者，其12个月糖化血红蛋白（HbA 1c ）水平较低，需要额外降糖药物的可能性更低，并且发生糖尿病并发症的风险更低 背景与方法 • 目前支持2型糖尿病（... 本文由John Dennis撰写，属于「拓麦Diabetes」分类。 关键词：2型糖尿病。 本文由 TalkMED 拓麦医学编辑团队审核发布，内容来源清晰、引用完整，符合平台编辑方针和利益冲突披露政策。
本文核心问答
Q1: 该研究的关键数据和临床意义是什么？
供稿：Jaya 校对：Lisa Chao 排版：Vanessa 声明： 编辑部对刊载内容进行仔细审阅以尽力保持其准确性，但对稿件的使用或其中的任何错误、遗漏或不准确之处等均不承担任何责任。文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点，文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝，因此在为本文中提及的任何产品开处方前，请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用，非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读，否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权。
Q2: 这篇文章的来源和作者资质如何？
本文由John Dennis，University of Exeter Medical School，其他撰写。参考文献DOI：10.1016/S0140-6736(24)02617-5。发布于2025-04-23。
Q3: 本文涉及哪些核心医学术语和研究方向？
本文围绕「期刊精要 | LANCET：基于常规临床特征优化2型糖尿病处方的预测模型的开发与验证研究」主题，涉及2型糖尿病等核心术语和研究方向。文中涉及的核心术语定义：CI即置信区间（Confidence Interval），表示估计值的可信范围。
Q4: 该研究采用了什么研究设计和方法？
本研究采用随机对照试验（RCT）和临床试验设计。
关键词：
Dr. John Dennis
◆ University of Exeter Medical School，Exeter，UK
John Dennis博士是英国埃克塞特大学医学院临床糖尿病研究小组的健康数据科学副教授，同时为惠康基金会（Wellcome Trust）研究员；他的研究聚焦于开发个性化或“精准”的2型糖尿病药物治疗方法，应用数据科学和先进的统计方法开发决策辅助工具，并且还在开发一种更为通用的方法学框架，用于结合电子健康记录和临床试验数据开展精准医学研究
背景与方法
• 目前支持2型糖尿病（T2D）患者个体化选择最佳降糖治疗方案的数据仍然较为匮乏；本研究旨在确定利用常规临床特征数据是否可以预测五类降糖药物的相对降糖疗效
• 本研究开发并验证了一个基于常规临床特征数据的五类降糖药物预测模型，以预测2型糖尿病（T2D）患者在使用不同降糖药物后的12个月HbA1c降低效果；使用的五类药物包括二肽基肽酶（DPP）-4抑制剂、胰高血糖素样肽（GLP）-1受体激动剂、钠-葡萄糖协同转运蛋白（SGLT）-2抑制剂、磺酰脲类和噻唑烷二酮类药物；采用的九项临床特征包括年龄、糖尿病病程、基线HbA1c、体重指数（BMI）、估算肾小球滤过率（eGFR）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、总胆固醇和丙氨酸氨基转移酶
• 本研究使用英国临床实践研究数据链（CPRD）数据库的观察数据用于开发和验证，纳入对象为自2004年至2020年期间开始使用五类药物之一的18-79岁T2D患者；该模型在三项随机对照试验（TriMaster试验及两项平行试验）的个体数据中得到验证
• 主要结局是开始使用药物后12个月的HbA1c值，次要结局包括5年内糖尿病恶化（确诊HbA1c≥69 mmol/mol）、全因死亡率、主要不良心血管事件或心力衰竭（MACE-HF）结局、肾脏疾病进展和微血管并发症的风险
主要发现
• 该模型基于CPRD数据库共纳入100,107例药物启动记录用于五类降糖药物模型的开发；在整个CPRD研究队列（开发队列和验证队列合并）中，212,166例药物启动病例中有32,305例符合模型预测的最佳治疗方案
• 在CPRD的地域验证队列（n=24,746例药物启动病例，n=12,373对匹配病例）中观察到12个月HbA1c平均降低5.3 mmol/mol（95% CI 4.9–5.7）；时间验证队列（n=9,682例药物启动病例，n=4,841对匹配病例）中观察到12个月HbA1c平均降低5.0 mmol/mol（95% CI 4.3–5.6）；
• 在三项临床试验中，通过成对药物类别比较以及CPRD中五类药物的成对比较，预测的HbA1c差异与观察到的HbA1c差异进行了很好的校准
• 在CPRD中，模型一致组与不一致组相比，5年内糖尿病恶化风险较低（调整风险比[aHR] 0.62，95% CI 0.59–0.64）；对于长期非血糖结局，模型一致组和模型不一致组具有相似的5年全因死亡风险（aHR 0.95[0.83-1.09]），并且MACE-HF结局风险（aHR 0.85 [0.76-0.95]）、肾脏进展风险（aHR 0.71 [0.64-0.79]）和微血管并发症风险（aHR 0.86 [0.78-0.96]）较低
临床意义
• 该模型完全基于常规收集的临床参数，这支持其在全球范围内低成本应用；实施该模型有望改善血糖控制效果，显著延长在额外强化治疗前使用稳定降糖治疗方案的时间，并可能减少糖尿病并发症的发生
原文来自：Dennis JM, Young KG, Cardoso P, et al. A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study. Lancet. 2025;405(10480):701-714. doi:10.1016/S0140-6736(24)02617-5, (© Author(s) (or their employer(s)) 2025. This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY-NC 4.0)，作者未参与本精要的编写。
供稿：Jaya
校对：Lisa Chao
排版：Vanessa
声明：
编辑部对刊载内容进行仔细审阅以尽力保持其准确性，但对稿件的使用或其中的任何错误、遗漏或不准确之处等均不承担任何责任。文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点，文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝，因此在为本文中提及的任何产品开处方前，请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用，非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读，否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权。
肖像经Dr. John Dennis许可后使用。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权。
#T2D：Type 2 Diabetes，2型糖尿病
#HbA1c：Hemoglobin A1c，糖化血红蛋白
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本文涉及的主要医学术语
文中涉及的核心术语定义：CI即置信区间（Confidence Interval），表示估计值的可信范围。
本文研究方法与设计类型
本研究采用随机对照试验（RCT）和临床试验设计。
引用格式：期刊精要 | LANCET：基于常规临床特征优化2型糖尿病处方的预测模型的开发与验证研究. 发布日期：2025-04-23. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/2167 参考DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)02617-5
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