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The Lancet
A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study
2型糖尿病における処方を最適化するために、日常的に利用可能な臨床的特徴を用いた5剤クラスモデル：予測モデルの開発と検証試験
2型糖尿病患者への最適な血糖降下療法を支援するデータは限られているため、日常的な臨床データを使用して、5つの糖低下薬クラスの効果を予測するモデルを開発した。モデルは、患者の9つの臨床的特徴を予測因子として用い、CPRDデータを基に開発・検証を行った。
CPRDの検証では、最適治療を受けた患者は、そうでない患者に比べ、12ヵ月後のHbA1cが大幅に低く、5年間の糖尿病合併症のリスクが低いと示された。このモデルは、日常的に利用可能なパラメータを基にしているため、世界中の臨床での導入が容易である。
Lancet. 2025 Mar 1;405(10480):701-714. DOI: 10.1016/S0140-6736(24)02617-5
COMMENT
プライマリケアにおける個別化の2型糖尿病治療
2型糖尿病の有病率は世界的に増加しており、特に低所得国および中所得国の人々に大きな影響を与えている。これらの国では、医療や新しい治療法へのアクセスが限られていることが多いからである。2型糖尿病患者の多くは他の慢性疾患も併発しており、治療管理が複雑化している。これらの患者の多くは、プライマリケアや地域医療の現場で治療を受けているが、そこでは、増加する薬剤の種類の中から適切な治療法を選択するという、臨床医にとって大きな課題に直面している。こうした状況において、John M DennisらがLancet誌に発表した研究は、血糖降下療法の最適化を目的とした予測モデルを導入することで、時宜を得たイノベーションを提示している。
Lancet. 2025 Mar 1;405(10480):672-674. DOI: 10.1016/S0140-6736(24)02844-7
〔この記事はAIを使用して作成しています〕
