Влияние на здоровье и экономику пациентов с сахарным диабетом 2-го типа в долгосрочной перспективе: прогнозы для населения Чили

Новости - Sunday, 30 March 2025 06:30

Диабет связан с высоким финансовым и медицинским бременем, объясняющим значительную долю расходов системы здравоохранения в течение одного года. Целью этого исследования была оценка долгосрочных затрат и результатов для здоровья недавно диагностированных пациентов с диабетом 2-го типа в Чили.

Методы

Исследование затрат и последствий, основанное на математической модели дискретного моделирования событий (DES). Мы смоделировали ожидаемые затраты (в долларах США) и годы жизни с поправкой на качество (QALY) от постановки диагноза до смерти (или достижения 95-летнего возраста) в гипотетической когорте из 100 000 человек, смоделированной на основе данных Национального исследования здоровья в Чили за 2018 год. Частота возникновения двенадцати осложнений была рассчитана с использованием функций риска, предоставленных Британским проспективным исследованием диабета. Мы изучаем неоднородность среди пациентов в зависимости от исходных факторов риска и их влияния на затраты и количество лет качественной жизни.

Результаты

Ожидаемые затраты и качество жизни пациента с недавно диагностированным диабетом 2-го типа в Чили составили 8660 долларов США и 12,44 балла по шкале QALY. Затраты и баллы по шкале QALY были независимо определены на основе исходного риска и ожидаемой продолжительности жизни пациента с момента постановки диагноза. Продолжительность жизни с момента постановки диагноза оказала наибольшее влияние на затраты (увеличение на 5,2% за каждый дополнительный год). Инфаркт миокарда был самым распространенным осложнением (47,4%) и самой распространенной причиной смерти.

Заключение

Диабет 2-го типа приводит к значительным расходам на здравоохранение и серьёзным потерям для здоровья. Несмотря на то, что контроль факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний и метаболический контроль заболевания оказывают значительное влияние на расходы и результаты, основное влияние достигается за счёт отсрочки начала заболевания.

Введение

Диабет 2-го типа (СД2) — одна из самых быстрорастущих проблем со здоровьем в мире. По оценкам, в 2000 году число заболевших составляло 2,8%, а в 2030 году оно вырастет до 4,4%, в результате чего число заболевших взрослых увеличится с 171 до 366 миллионов [1]. СД2 также является серьёзным финансовым бременем для систем здравоохранения, в основном из-за его осложнений в долгосрочной перспективе [2]. К ним относятся терминальная стадия почечной недостаточности, сердечно-сосудистые заболевания, неврологические и офтальмологические нарушения. Таким образом, СД2 не только требует значительных ресурсов от системы здравоохранения, но и приводит к значительному ухудшению качества жизни, связанного со здоровьем (HRQoL), из-за вышеупомянутых осложнений.

В Чили распространённость СД2 среди взрослого населения увеличилась с 4,2 до 12,6% в период с 2003 по 2017 год соответственно [3]. Кроме того, бремя СД2 оценивается в 72 230 потерянных лет жизни из-за инвалидности [4], что соответствует примерно 2% от общего бремени болезней в стране. Однако, несмотря на такую высокую распространённость, доля взрослых с СД2, которые должным образом и эффективно контролируют своё заболевание, составляет всего 34% [5]. Кроме того, в Чили в 2017 году распространённость избыточного веса и ожирения достигла рекордных для этой страны показателей — 39% и 22% соответственно. Эти результаты свидетельствуют о том, что в ближайшие годы распространённость СД2 будет продолжать расти по мере старения населения (ожидаемая продолжительность жизни: 81,2 года для женщин и 77,3 года для мужчин) [6], что повлияет либо на состояние здоровья населения, либо на финансовую нагрузку на систему здравоохранения.

Однако, несмотря на многочисленные доказательства целесообразности предотвращения долгосрочных осложнений при диабете 2-го типа, системы здравоохранения часто сталкиваются с бюджетной близорукостью политической системы, то есть власти охотнее выделяют ресурсы на мероприятия, которые приносят пользу в краткосрочной перспективе, а не в долгосрочной [7]. Следовательно, ресурсы выделяются на более серьёзные проблемы, а превентивные меры откладываются, что в конечном итоге может повлиять на устойчивость системы. Действительно, большинство исследований было сосредоточено на оценке затрат, связанных с диабетом, в краткосрочной перспективе [8,9,10]. Например, в недавнем обзоре сообщалось о нехватке исследований, моделирующих долгосрочные экономические и медицинские последствия диабета в странах с низким и средним уровнем дохода [11]. Целью этого исследования была оценка ожидаемых затрат и медицинских последствий в долгосрочной перспективе для недавно диагностированных пациентов с диабетом в Чили. Мы считаем, что характеристика финансовых последствий, а также результатов для здоровья на протяжении всей жизни пациентов является важным элементом анализа политики в области здравоохранения и может служить опорой для принятия решений в политике, связанной с диабетом 2-го типа.

Методы

Модель дискретного моделирования событий (DES) была разработана с нуля для оценки ожидаемого времени, в течение которого у человека, у которого недавно диагностировали СД2, разовьются различные осложнения заболевания в течение его жизни. Модель DES была основана на двух источниках данных для оценки времени до возникновения осложнений: вероятность каждого осложнения в зависимости от индивидуальных исходных характеристик риска; и исходные характеристики риска для чилийского населения, у которого недавно диагностировали СД2. Функции риска, использованные в этой модели, соответствуют модели 2 результатов Британского проспективного исследования диабета (UKPDS) [12]. В упомянутом отчёте представлены функции для 12 осложнений, рассчитанных на основе данных британской когорты, за которой наблюдали в течение 30 лет. Это были самые продолжительные и надёжные общедоступные данные, к которым у нас был доступ для построения нашей модели. С другой стороны, исходные характеристики риска для взрослых с недавно диагностированным СД2 были определены на основе данных, полученных в ходе репрезентативного общенационального исследования здоровья в Чили (CHS) [13]. Таким образом, 41,35% взрослых, у которых исходный уровень глюкозы в крови натощак составлял ≥ 126 мг/дл, не знали о наличии у них диабета или сообщали, что у них его нет. Мы предположили, что эта подгруппа пациентов представляет собой достаточное количество новых случаев СД2.

В CHS для этой подгруппы пациентов было значительное количество пропущенных данных по информативным ковариатам, что могло привести к потере 40% выборки. Мы использовали методы множественного вменения, чтобы решить эту проблему. Мы выполнили 20 итераций с использованием полностью условной спецификации в многомерном вменении с помощью цепного уравнения для гемоглобина A1c (HbA1c), холестерина липопротеинов низкой плотности (ЛПНП), холестерина липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) и гемоглобина.

Чтобы запустить модель DES, мы использовали бутстрэппинг в качестве метода выборки для имитации 100 000 пациентов из вышеупомянутой подвыборки. Концептуально каждый пациент попадал в модель и оставался в ней до тех пор, пока не возникало одно или несколько осложнений. Время и возникновение каждого события зависят от уравнений риска, предоставленных исследованием UKPDS [12]. В ходе моделирования мы записывали либо затраты, понесённые из-за каждого осложнения, либо потери качества жизни, связанные со здоровьем, для каждого смоделированного пациента.

В этом исследовании мы смоделировали ожидаемое время наступления каждого осложнения независимо от исходного профиля риска. Затем для каждого пациента мы упорядочили оценки времени наступления каждого осложнения от самого раннего до самого позднего, что позволило нам оценить развитие осложнений с течением времени. Таким образом, после наступления одного события мы пересчитывали уравнения смертности, представляющие изменение профиля риска каждого пациента в зависимости от наступления события. Если смерть наступала до возникновения какого-либо осложнения, мы переставали учитывать затраты и годы. Временной горизонт для этого исследования для i-го субъекта составлял всю жизнь или возраст 95 лет. Мы определили этот порог, потому что, согласно национальной статистике, оставшееся в живых население составляло менее 0,15%.

Кроме того, мы смоделировали количество случаев умеренной и тяжёлой гипогликемии с помощью модели, разработанной Бальмаседой и др. [14], и данных о профиле риска недавно диагностированных чилийских пациентов с диабетом. С помощью 100 000 симуляций модели гипогликемии была запущена модель с двумя препятствиями для получения уравнений для случаев умеренной и тяжёлой гипогликемии, которые были включены в модель DES.

Для оценки ожидаемых общих затрат в долгосрочной перспективе были учтены расходы, связанные с лечением и осложнениями заболевания. Они включали расходы на базовое лечение СД2 и расходы, связанные с осложнениями, учтенными в модели. Расходы измерялись в чилийских песо (CLP) и конвертировались в доллары США по курсу 1 доллар США = 680 CLP. Модель отражает систему здравоохранения Чили. Для каждого осложнения мы рассчитали ожидаемую стоимость, используя набор услуг, гарантированных чилийским планом всеобщего медицинского страхования [15, 16]. В набор услуг входят медицинские услуги по диагностике, лечению, последующему наблюдению и реабилитации с привлечением определённого набора консультантов, лабораторные анализы, изображения, операции, медикаментозная терапия и многое другое [15, 16]. Все расходы были скорректированы с учётом изменения индекса потребительских цен по состоянию на январь 2020 года. Поскольку модель DES непрерывно развивается во времени [17], затраты (которые рассчитываются на ежегодной основе) будут учитывать долю времени, в течение которого пациент получал (или страдал от) лечение (или осложнения) в течение своей жизни. Например, если у одного человека в возрасте 15 лет и 2 месяцев развивается терминальная стадия почечной недостаточности, расходы накапливаются именно с этого момента. Ставка дисконтирования в размере 3% в год использовалась только для расходов в соответствии с рекомендациями Министерства здравоохранения Чили, чтобы выразить ожидаемые расходы в текущей стоимости [18].

Мы включили HRQoL в экономическую модель, используя показатели качества жизни (часто называемые значениями полезности) для оценки количества лет жизни с поправкой на качество (QALY). Значения неудовлетворённости учитывались для каждого осложнения, с которым сталкивались пациенты в течение своей жизни. Эти значения были получены из литературных источников и представлены в дополнительном файле 2.

Наконец, неоднородность была изучена с помощью анализа подгрупп, чтобы охарактеризовать экономические последствия и влияние на здоровье различных профилей риска. Эти подгруппы были определены с помощью HbA1c, индекса массы тела (ИМТ) и систолического артериального давления (САД) с двумя пороговыми значениями для каждого показателя. Факторы, определяющие ожидаемые затраты и количество лет качественной жизни, были изучены с помощью линейных моделей (обобщённых линейных моделей (ОЛМ) и метода наименьших квадратов). Коэффициенты регрессии затрат следует интерпретировать как полуэластичность, поскольку они были получены с помощью обобщённой линейной модели с функцией гамма-семейства и функцией логарифмической связи. Мы изучили независимое влияние возраста на момент постановки диагноза, времени от постановки диагноза до смерти, ИМТ, САД и HBA1c в качестве непрерывных переменных. Модель была разработана с помощью программного обеспечения TreeAge Pro 2018®, а анализ данных — с помощью STATA 14®.

Результаты

Модель DES позволила смоделировать 100 000 недавно диагностированных пациентов с характеристиками, аналогичными тем, что были указаны в исходном исследовании CHS. Сравнение этих исходных характеристик представлено в дополнительном файле 2. В таблице 1 приведены ограниченные средние показатели выживаемости, медианное время, ожидаемое время до наступления события в подгруппе пациентов, у которых произошло событие, и кумулятивная заболеваемость. Наши результаты показывают, что 98,74% участников исследования умерли в возрасте до 95 лет или в этом возрасте, 64,19% умерли по причинам, не связанным с диабетом, а остальные 34,55% умерли в результате одного из осложнений, связанных с диабетом 2-го типа. Инфаркт миокарда был наиболее распространённой причиной смерти, связанной с диабетом 2-го типа. 19,19% участников исследования умерли в результате первого инфаркта миокарда (ИМ), а 6,90% — в результате второго ИМ. Следующими наиболее распространёнными причинами смерти были первый эпизод инсульта (3,92%) и ишемическая болезнь сердца (ИБС) (2,28%). Как и ожидалось, единственным событием, которое не было связано со смертностью, была слепота.

Таблица 1 Ограниченное среднее время выживания, медиана, условное ожидаемое время и кумулятивная частота осложнений, связанных с диабетом, и смертей

Ограниченное среднее время выживания (ОСВВ), которое представляет собой ожидаемое время, измеряемое с момента постановки диагноза до смерти или до достижения 95-летнего возраста, оценивается в 15,6 лет (таблица 1). При среднем возрасте населения 58 лет это эквивалентно ожидаемой продолжительности жизни на момент постановки диагноза 73,6 года. Подгруппа пациентов, умерших по другим причинам, показала RMST в 20,6 лет, что говорит о том, что смерть от осложнений СД2 наступает в среднем как минимум на 5 лет раньше, чем смерть по другим причинам. Соответственно, наиболее распространённые причины смерти, связанные с диабетом, показали относительно низкий RMST. Например, RMST от инфаркта составил 10,6 лет, а RMST от инсульта — 13,5 лет. Оценки медианного времени, то есть времени, в течение которого вероятность выживания составляет 50%, соответствовали результатам RMST. Наибольшее медианное время до смерти наблюдалось для подгруппы причин смерти, не связанных с диабетом.

В таблице 1 также представлены оценки осложнений СД2. Наиболее частым осложнением, наблюдаемым в течение жизни пациентов, был ИМ. Почти у половины пациентов с СД2 (47,45%) до смерти возникает это осложнение. За этим осложнением следуют сердечная недостаточность (15,34%), инсульт (11,04%) и повторный ИМ (8,9%). Мы также обнаружили, что менее чем у 5% пациентов при проведении диализа (DND) наблюдаются диабетическая нефропатия (4,45%), слепота (4,29%) и ампутация (1,19%).

Для ожидаемого времени наступления события или осложнения мы также приводим условное среднее значение, которое ограничивает анализ теми людьми, которые были живы на момент наступления события. Таким образом, в то время как RMST для инфаркта миокарда составлял 24,6 года, то есть среднее время независимо от того, был пациент жив или мёртв, условное среднее значение составляло всего 6,7 года. Мы утверждаем, что условное среднее значение обеспечивает более простую и полезную интерпретацию. Например, ожидаемое время наступления инфаркта миокарда у тех пациентов, которые дожили до наступления события, составляло 6,7 года. Осложнением с наименьшим условным средним значением был DND, что указывает на то, что в подгруппе пациентов, у которых разовьётся DND, это осложнение возникнет в ближайшее время, а именно через 5,1 года.

В таблице 2 показаны ожидаемые затраты и годы качественной жизни для всей совокупности пациентов и подгрупп, сформированных на основе подмножества переменных, представляющих различные профили риска. Наши результаты показывают, что затраты, которые система здравоохранения ожидает понести в связи с лечением одного недавно диагностированного пациента с сахарным диабетом 2-го типа в течение его жизни, составляют 8660 долларов США. В целом, затраты связаны со временем пребывания пациентов в модели, то есть чем дольше они живут, тем выше затраты. Также можно заметить, что подгруппы с более высоким риском умирают раньше, а значит, их ожидаемые затраты ниже. С другой стороны, ожидаемое количество QALY для всей группы пациентов составляет 12,44 QALY. Подгруппы также демонстрируют некоторые различия с более высокими и более низкими оценками. Например, у пациентов с HbA1c > 8 показатель составляет 13,67 QALY, а у пациентов с ИМТ > 30 — 13,12 QALY. Как и в случае с затратами, это различие, по-видимому, связано с продолжительностью пребывания пациентов в модели.

Таблица 2 Ожидаемые и скорректированные ожидаемые затраты и QALYs. анализ подгрупп

В таблице 2 также показаны ожидаемые ежегодные затраты и QALY. Первые соответствуют средним индивидуальным ежегодным затратам, которые были рассчитаны как общая сумма индивидуальных затрат, делённая на время, проведённое в модели. Вторые были рассчитаны по той же методике и могут быть интерпретированы как ожидаемая полезность, которую один пациент может получить в среднем за один год в течение своей жизни. В большинстве подгрупп ежегодные затраты были выше, чем в среднем по всему населению. Кроме того, во всех подгруппах ежегодные показатели QALY были ниже, чем в среднем по всему населению. Эти результаты согласуются с идеей о том, что более высокий риск объясняет более высокие затраты и меньшее количество QALY.

Помимо изучения исходной неоднородности рисков, мы исследовали неоднородность, основанную на результатах. Мы оценили затраты и результаты для подгрупп, определяемых количеством осложнений, с которыми сталкивается каждый пациент в течение своей жизни. Наши результаты показали 118 различных подгрупп, которые образовались в результате сочетания двух или более осложнений, связанных с диабетом. На рисунке 1 показана взаимосвязь между среднегодовой стоимостью и среднегодовым количеством лет качественной жизни для каждой подгруппы. Мы наблюдали явную отрицательную взаимосвязь между этими двумя показателями. Поскольку в подгруппах с более низким исходным уровнем риска ожидается более высокий показатель QALY, эти результаты согласуются с гипотезой о том, что более высокий исходный уровень риска связан с более высокой стоимостью.

Рис. 1.

Связь между годовой стоимостью и годовым количеством лет качественной жизни в различных подгруппах. *Цветные точки: соответствуют каждой из 118 подгрупп, созданных на основе всех возможных комбинаций последствий. Подробные оценки подгрупп доступны в дополнительном файле 1 Для дальнейшего изучения этих взаимосвязей мы провели многовариантный регрессионный анализ, изучая влияние набора исходных факторов риска (возраст, уровень HbA1c, ИМТ, уровень ЛПНП и систолическое артериальное давление) и времени от постановки диагноза до смерти. Эти результаты представлены в таблице 3. Как и ожидалось, время от постановки диагноза до смерти было существенно связано с затратами и количеством лет качественной жизни. Таким образом, увеличение времени на одну единицу связано с увеличением затрат на 5,2%. Аналогичным образом, все исходные факторы риска были напрямую и существенно связаны с затратами. Возраст также показал существенную, но обратную связь, то есть каждый дополнительный год на момент постановки диагноза был связан с уменьшением затрат на 1,1%. Эти результаты согласуются с утверждением, что затраты частично объясняются временем, в течение которого человек живёт с диабетом, а также — и независимо от этого — базовым риском на момент постановки диагноза. Анализ QALY также показал, что время до смерти значительно связано с большим количеством QALY, что согласуется с тем фактом, что более продолжительная ожидаемая продолжительность жизни связана с большим количеством QALY. Аналогичным образом, возраст показал обратную значимую связь с QALY, что также связано с идеей о том, что более короткая ожидаемая продолжительность жизни связана с меньшим количеством QALY. Интересно, что эти две ковариаты были статистически значимыми, а это значит, что QALY частично определяются возрастом, в котором пациентам ставят диагноз, а также — дополнительно и независимо — временем, в течение которого они остаются в живых. В отличие от этого, ковариаты исходного риска показали значимую отрицательную связь с QALY, а это значит, что чем выше исходный риск, тем ниже QALY. Это согласуется с утверждением, что более высокий исходный риск приводит к осложнениям, которые влияют на качество жизни.

Таблица 3 Многомерный анализ факторов, определяющих затраты и QALYs

Обсуждение

Диабет является серьёзной проблемой общественного здравоохранения, которая влечёт за собой большие экономические издержки и бремя болезней, в основном из-за связанных с ним осложнений. В Чили, как и в других странах мира, статистика за последние несколько лет показывает, что распространённость СД2 и его последствий со временем увеличивается [19,20,21]. Это исследование позволило нам оценить влияние СД2 в долгосрочной перспективе на популяцию недавно диагностированных пациентов с этим заболеванием и охарактеризовать различия между разными людьми в зависимости от их исходных факторов риска. Наши результаты показали, что ожидаемые затраты и годы качественной жизни взрослого человека с СД2 составляют 8660 долларов США и 12,44 года качественной жизни. Мы также обнаружили, что затраты объясняются двумя независимыми факторами: (i) исходным риском, связанным с осложнениями, которые требуют медицинских ресурсов; (ii) продолжительностью жизни с момента постановки диагноза. Первое связано с более высокими расходами на здравоохранение из-за осложнений, а второе — с тем, что чем дольше человек живёт, тем больше ресурсов он потребляет. Что касается QALY, наши результаты показали, что либо исходный риск, либо продолжительность жизни с момента постановки диагноза демонстрируют значимую обратную связь с QALY. В то время как продолжительность жизни напрямую влияет на количество лет жизни, исходный риск влияет как на снижение качества жизни, так и на продолжительность жизни.

Насколько нам известно, это первое исследование с использованием моделирования в странах с низким и средним уровнем дохода, в котором представлены долгосрочные результаты и затраты. Одна из сильных сторон нашего исследования заключается в том, что оно не только описывает неоднородность затрат и результатов и их масштабы, но и количественно оценивает потенциальное влияние контролируемых параметров, таких как HBA1c, систолическое артериальное давление, индекс массы тела и уровень холестерина ЛПНП, на затраты и качество жизни. Например, снижение уровня HbA1c на 1% приводит к снижению затрат на 3,8%. Аналогичным образом, это влияние наблюдается и в показателях качества жизни, которое следует интерпретировать как величину предотвращённого ущерба в результате снижения на одну единицу базовой ковариаты риска. Хотя эти величины информативны, мы понимаем, что нельзя утверждать, что между этими ковариатами существует иерархия. Тот факт, что HBA1c показал самый высокий коэффициент в модели, не означает, что он оказывает наибольшее влияние, поскольку это зависит от эквивалентности единиц измерения каждой ковариаты.

Хотя краткосрочные оценки затрат полезны, поскольку они дают представление о том, сколько денег система здравоохранения должна выделить на лечение в течение года, мы утверждаем, что долгосрочные оценки дополняют информацию для принятия решений в области политики здравоохранения. Эти оценки могут давать прогнозы, которые более наглядно демонстрируют актуальность заболевания с течением времени. Например, если предположить, что уровень заболеваемости составляет 6,9 на 1000 человеко-лет [23], то можно рассчитать, что ежегодная когорта новых пациентов с диабетом 2-го типа в возрасте старше 15 лет (96 880 пациентов) [24] приведёт к долгосрочным расходам в размере 839 миллионов долларов США для чилийской системы здравоохранения. Этот расчёт предполагает, что пациенты будут иметь доступ к тем же услугам, которые предлагаются сегодня, или — если будут предоставляться новые услуги — не понесут дополнительных расходов на здравоохранение. Если рассматривать эту оценку в контексте, то это означает, что новые пациенты с диабетом 2-го типа в течение одного года представляют собой долгосрочные расходы, эквивалентные 6,6% от общих ежегодных расходов на здравоохранение в стране.

Наша модель также предсказала, что среди всех осложнений, связанных с СД2, инфаркт миокарда является наиболее распространённым событием и наиболее распространённой причиной смерти. Это открытие согласуется с предыдущими исследованиями, которые показывают, что сердечно-сосудистые заболевания и, в частности, ишемическая болезнь сердца являются наиболее распространёнными осложнениями [19, 25,26,27,28]. Кроме того, наши результаты согласуются с результатами модели UKPDS [12] и математических моделей, которые использовали данные UKPDS в качестве входных (25). Насколько нам известно, нет исследований, в которых оценивалась бы заболеваемость на протяжении всей жизни пациента. Стоит отметить, что наши оценки зависят от исходных характеристик чилийского населения, что может объяснять некоторые различия с другими исследованиями, в которых исходный уровень риска для населения отличается.

Одним из ограничений нашей модели является то, что более 1% пациентов остаются в живых в возрасте 95 лет, в то время как национальная статистика показывает, что эта доля составляет всего 0,15%. Недостаточная точность нашей модели на данном этапе может быть объяснена общими оценками смертности, приведёнными в таблицах продолжительности жизни, которые предполагают одинаковую вероятность смерти для всех людей старше 85 лет. Кроме того, как описано выше, уравнения рисков, которые мы использовали для создания нашей модели, были получены на основе данных британской когорты, что могло привести к недостаточной точности. Несмотря на это, мы утверждаем, что эта небольшая разница в абсолютных значениях не влияет на наши результаты.

Ещё одним ограничением этих результатов является их применимость в других юрисдикциях. Мы понимаем, что наши оценки основаны на базовом распределении рисков среди чилийских пациентов и прямых затратах чилийской системы здравоохранения, что может ограничить их применение за рубежом. Однако мы утверждаем, что некоторые важные выводы применимы в разных юрисдикциях. Например, независимая взаимосвязь между риском, ожидаемой продолжительностью жизни и затратами, скорее всего, сохранится и за пределами Чили. Хотя более высокий риск связан с более низкой ожидаемой продолжительностью жизни (отрицательная взаимосвязь), оба фактора объясняют более высокие затраты (положительная взаимосвязь). Аналогичным образом, ожидаемая продолжительность жизни и возраст также в значительной степени связаны с затратами, но в противоположном направлении. Хотя положительная связь между ожидаемой продолжительностью жизни и затратами ожидаема, отрицательная связь между возрастом и затратами казалась нелогичной, поскольку не было четких оснований поддерживать идею о том, что между двумя пациентами, у которых время жизни с момента постановки диагноза одинаковое, более молодой связан с меньшими затратами. Чтобы проверить это открытие, мы исследовали взаимосвязь между возрастом и временем жизни. Этот анализ показал статистически значимую оценку (0.002; p-значение < 0,0001) означает, что стоимость увеличивается на 2% за каждую дополнительную единицу (год) этого показателя взаимодействия. Таким образом, увеличение возраста и времени, прошедшего с момента диагностики, приводит к повышению стоимости.

Наконец, мы признаём, что СД2 — это многофакторное заболевание, которое взаимодействует со многими другими состояниями. В будущих исследованиях по моделированию следует связать СД2 с другими преддиабетическими состояниями, такими как резистентность к инсулину или ожирение, чтобы лучше охарактеризовать процесс развития заболевания. Кроме того, точность оценки затрат и результатов можно повысить, связав модель диабета с конкретными моделями для каждого осложнения. Наконец, для более полного представления желательно включить в модель другие осложнения, не рассматриваемые в исследовании UKPDS. Хотя мы могли бы адаптировать независимую модель гипогликемии к нашей модели DES, в будущих моделях следует учитывать и другие осложнения, такие как неалкогольная жировая болезнь печени. В заключение отметим, что СД2 — это широко распространённое заболевание, которое приводит к значительным расходам на систему здравоохранения и существенным потерям здоровья как в количественном, так и в качественном отношении. Хотя контроль факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний и метаболический контроль заболевания оказывают важное влияние на расходы и результаты, основное влияние достигается за счёт отсрочки начала заболевания.

Доступность данных и материалов

Все данные, полученные или проанализированные в ходе этого исследования, включены в опубликованную статью [и дополнительные файлы к ней.

Сокращения
ИМТ: Индекс массы тела
CHS: Обследование состояния здоровья в Чили
CLP: Чилийские песо
DES: Моделирование дискретных событий
DM2: Сахарный диабет 2 типа
не беспокоить: Диабетическая нефропатия при диализе
GLM: Обобщенные Линейные модели
HbA1c: Гемоглобин A1c
ЛПВП: Холестерин липопротеидов высокой плотности
HRQoL: Качество жизни, связанное со здоровьем
IHD: Ишемическая болезнь сердца
ЛПНП: Холестерин липопротеидов низкой плотности
МИ: Инфаркт миокарда
QALY: Годы жизни с поправкой на качество
РМСТ: Ограниченное среднее время выживания
СБП: Систолическое Кровяное давление
UKPDS: Проспективное исследование диабета в Соединенном Королевстве

Ссылка на испаноязычный оригинал: https://dmsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13098-022-00928-4

Поделиться ссылкой: