Интегральная оценка риска формирования сахарного диабета при проведении популяционных исследований: новые подходы
Вы здесь
Аннотация:
В статье представлен алгоритм для оценки и анализа риска возникновения сахарного диабета на популяционном уровне. В качестве основного маркерного показателя негативного воздействия хлоридов в питьевой водой выступает повышение С-пептида превышающий в 3-8,6 раз уровни территории сравнения. Отличительной чертой предложенного метода оценки является использование широкого комплекса распространенных лабораторных показателей. В работе приводится описание апробации методики, показавшее хорошее соответствие расчетных и реальных результатов.
Ключевые слова:
диагностическая задача; сахарный диабет; маркерные показатели
обновлено: 21.10.2017
Комментарии - 2
Добрый день, коллеги!
Очень понравилась иллюстрация возможности использования разработанного метода для сравнения территорий, выявления доли действующих факторов.
Формулы (1)-(3) вызывают вопросы:
1.Чем обусловлен выбор квадратичной зависимости в (1)-(2)?
2. По формуле (1)-(2) любое отклонение от середины нормы приводит к наличию ненулевых нарушений по показателю. А как же быть с индивидуальными особенностями? Ведь как определяют норматив показателя: грубо говоря, такой диапазон, в который попадают 95% здоровых людей. И в силу индивидуальных особенностей у людей будет отклонение от середины нормы и, как следствие, нарушения по формуле, но при этом они полностью здоровы.
3. Вопрос связан с предыдущим. По формуле (3) мы имеем существенное усиление при комплексном влиянии показателей диагностики. Допустим, у индивида все показатели находятся между серединой нормы и крайним значением. Например, в середине отрезка, тогда по каждому показателю нарушения составят 0,25. Используя формулу (3), мы получаем риск близкий к 1. Какое-то противоречие, все показатели в норме, а риск почти 1?
Спасибо за вопрос, Марат Решидович!
1. Квадратичный закон для описания влияния нарушений показателей на риск развития сахарного диабета был выбран для описания нелинейности воздействия.
2. Согласен, на индивидуальном уровне возможны отклонения от существующих границ нормы показателей. Но в статье описывается алгоритм, использующийся для описания заболеваемости на популяционном уровне, и можно пренебречь этими отклонениями.
3. Получаемый результат не является противоречивым. Так как повышение сразу всех показателей от среднего и приближение их значений к верхней границе нормы, как раз и может говорить о высокой вероятности развития заболевания. Если значения достигают границ нормы, то можно уже говорить о реализации вероятности заболевания сахарным диабетом.