Published July 1, 2021
| Version v1
Publication
Open
Development and validation of resource-driven risk prediction models for incident chronic kidney disease in type 2 diabetes
Creators
- 1. University College London
- 2. King's College London
- 3. Imperial College London
- 4. Queen Mary University of London
- 5. Swansea University
- 6. Dr. Mohan's Diabetes Specialities Centre
- 7. Madras Diabetes Research Foundation
- 8. NIHR Moorfields Biomedical Research Centre
Description
Prediction models for population-based screening need, for global usage, to be resource-driven, involving predictors that are affordably resourced. Here, we report the development and validation of three resource-driven risk models to identify people with type 2 diabetes (T2DM) at risk of stage 3 CKD defined by a decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) to below 60 mL/min/1.73m2. The observational study cohort used for model development consisted of data from a primary care dataset of 20,510 multi-ethnic individuals with T2DM from London, UK (2007-2018). Discrimination and calibration of the resulting prediction models developed using cox regression were assessed using the c-statistic and calibration slope, respectively. Models were internally validated using tenfold cross-validation and externally validated on 13,346 primary care individuals from Wales, UK. The simplest model was simplified into a risk score to enable implementation in community-based medicine. The derived full model included demographic, laboratory parameters, medication-use, cardiovascular disease history (CVD) and sight threatening retinopathy status (STDR). Two less resource-intense models were developed by excluding CVD and STDR in the second model and HbA1c and HDL in the third model. All three 5-year risk models had good internal discrimination and calibration (optimism adjusted C-statistics were each 0.85 and calibration slopes 0.999-1.002). In Wales, models achieved excellent discrimination(c-statistics ranged 0.82-0.83). Calibration slopes at 5-years suggested models over-predicted risks, however were successfully updated to accommodate reduced incidence of stage 3 CKD in Wales, which improved their alignment with the observed rates in Wales (E/O ratios near to 1). The risk score demonstrated similar model performance compared to direct evaluation of the cox model. These resource-driven risk prediction models may enable universal screening for Stage 3 CKD to enable targeted early optimisation of risk factors for CKD.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تحتاج نماذج التنبؤ للفحص السكاني، للاستخدام العالمي، إلى أن تكون قائمة على الموارد، وتشمل تنبؤات ذات موارد ميسورة التكلفة. هنا، نبلغ عن تطوير ثلاثة نماذج مخاطر قائمة على الموارد والتحقق من صحتها لتحديد الأشخاص المصابين بداء السكري من النوع 2 (T2DM) المعرضين لخطر الإصابة بالمرحلة 3 من مرض الكلى المزمن المحدد بانخفاض معدل الترشيح الكبيبي المقدر (eGFR) إلى أقل من 60 مل/دقيقة/1.73م 2. تألفت مجموعة الدراسة الرصدية المستخدمة لتطوير النموذج من بيانات من مجموعة بيانات الرعاية الأولية من 20,510 فرد متعدد الأعراق مصابين بمرض السكري من النوع الثاني من لندن، المملكة المتحدة (2007-2018). تم تقييم التمييز والمعايرة لنماذج التنبؤ الناتجة التي تم تطويرها باستخدام انحدار كوكس باستخدام المنحدر الإحصائي والمعايرة، على التوالي. تم التحقق من صحة النماذج داخليًا باستخدام عشرة أضعاف التحقق المتبادل والتحقق من صحتها خارجيًا على 13346 فردًا من أفراد الرعاية الأولية من ويلز، المملكة المتحدة. تم تبسيط أبسط نموذج في درجة المخاطر لتمكين التنفيذ في الطب المجتمعي. تضمن النموذج الكامل المشتق العوامل الديموغرافية والمختبرية واستخدام الأدوية وتاريخ أمراض القلب والأوعية الدموية وحالة اعتلال الشبكية التي تهدد البصر. تم تطوير نموذجين أقل كثافة في استخدام الموارد من خلال استبعاد الأمراض القلبية الوعائية و STDR في النموذج الثاني و HbA1c و HDL في النموذج الثالث. كانت جميع نماذج المخاطر الثلاثة التي مدتها 5 سنوات تتمتع بتمييز ومعايرة داخليين جيدين (كانت إحصائيات C المعدلة حسب التفاؤل 0.85 لكل منها ومنحدرات المعايرة 0.999-1.002). في ويلز، حققت النماذج تمييزًا ممتازًا (تراوحت الإحصائيات c بين 0.82-0.83). منحدرات المعايرة في نماذج 5 سنوات المقترحة الإفراط في التنبؤ بالمخاطر، ومع ذلك تم تحديثها بنجاح لاستيعاب انخفاض حالات المرحلة 3 من مرض الكلى المزمن في ويلز، مما أدى إلى تحسين مواءمتها مع المعدلات المرصودة في ويلز (نسب E/O بالقرب من 1). أظهرت درجة المخاطر أداءً مشابهًا للنموذج مقارنة بالتقييم المباشر لنموذج COX. قد تمكن نماذج التنبؤ بالمخاطر القائمة على الموارد هذه من الفحص الشامل لمرض الكلى المزمن من المرحلة 3 لتمكين التحسين المبكر المستهدف لعوامل الخطر لمرض الكلى المزمن.Translated Description (French)
Les modèles de prédiction pour le dépistage basé sur la population doivent, pour une utilisation mondiale, être axés sur les ressources, impliquant des prédicteurs dotés de ressources abordables. Ici, nous rapportons le développement et la validation de trois modèles de risque axés sur les ressources pour identifier les personnes atteintes de diabète de type 2 (DT2) à risque d'IRC de stade 3 définie par une baisse du débit de filtration glomérulaire estimé (DFGe) à moins de 60 mL/min/1,73m2. La cohorte d'étude observationnelle utilisée pour le développement du modèle comprenait des données provenant d'un ensemble de données de soins primaires de 20 510 personnes multi-ethniques atteintes de DT2 de Londres, au Royaume-Uni (2007-2018). La discrimination et l'étalonnage des modèles de prédiction résultants développés à l'aide de la régression cox ont été évalués à l'aide de la statistique c et de la pente d'étalonnage, respectivement. Les modèles ont été validés en interne à l'aide d'une validation croisée décuplée et validés en externe sur 13 346 personnes en soins primaires du Pays de Galles, au Royaume-Uni. Le modèle le plus simple a été simplifié en un score de risque pour permettre la mise en œuvre dans la médecine communautaire. Le modèle complet dérivé comprenait les paramètres démographiques, de laboratoire, l'utilisation de médicaments, les antécédents de maladies cardiovasculaires (MCV) et le statut de rétinopathie menaçant la vue (STDR). Deux modèles moins gourmands en ressources ont été développés en excluant les MCV et les STDR dans le deuxième modèle et les HbA1c et HDL dans le troisième modèle. Les trois modèles de risque à 5 ans présentaient une bonne discrimination et un bon étalonnage internes (les statistiques C ajustées en fonction de l'optimisme étaient chacune de 0,85 et les pentes d'étalonnage de 0,999 à 1,002). Au Pays de Galles, les modèles ont permis d'obtenir une excellente discrimination(c-statistiques comprises entre 0,82 et 0,83). Les pentes d'étalonnage à 5 ans ont suggéré que les modèles présentaient des risques surestimés, mais ont été mis à jour avec succès pour tenir compte de la réduction de l'incidence de l'IRC de stade 3 au Pays de Galles, ce qui a amélioré leur alignement avec les taux observés au Pays de Galles (ratios E/O proches de 1). Le score de risque a démontré une performance de modèle similaire par rapport à l'évaluation directe du modèle COX. Ces modèles de prédiction des risques axés sur les ressources peuvent permettre un dépistage universel de l'IRC de stade 3 afin de permettre une optimisation précoce ciblée des facteurs de risque de l'IRC.Translated Description (Spanish)
Los modelos de predicción para la detección basada en la población necesitan, para uso global, ser impulsados por los recursos, involucrando predictores que tengan recursos asequibles. Aquí, informamos el desarrollo y la validación de tres modelos de riesgo basados en recursos para identificar a las personas con diabetes tipo 2 (T2DM) en riesgo de ERC en estadio 3 definida por una disminución en la tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) por debajo de 60 ml/min/1,73m2. La cohorte de estudio observacional utilizada para el desarrollo del modelo consistió en datos de un conjunto de datos de atención primaria de 20,510 individuos multiétnicos con DM2 de Londres, Reino Unido (2007-2018). La discriminación y la calibración de los modelos de predicción resultantes desarrollados mediante regresión de Cox se evaluaron utilizando la estadística c y la pendiente de calibración, respectivamente. Los modelos se validaron internamente utilizando una validación cruzada de diez veces y se validaron externamente en 13.346 personas de atención primaria de Gales, Reino Unido. El modelo más simple se simplificó en una puntuación de riesgo para permitir la implementación en la medicina basada en la comunidad. El modelo completo derivado incluyó datos demográficos, parámetros de laboratorio, uso de medicamentos, historial de enfermedades cardiovasculares (ECV) y estado de retinopatía amenazante para la vista (STDR). Se desarrollaron dos modelos menos intensos en recursos al excluir CVD y STDR en el segundo modelo y HbA1c y HDL en el tercer modelo. Los tres modelos de riesgo a 5 años tuvieron una buena discriminación interna y calibración (las estadísticas C ajustadas por optimismo fueron cada una de 0.85 y las pendientes de calibración de 0.999-1.002). En Gales, los modelos lograron una excelente discriminación(las estadísticas c oscilaron entre 0,82 y 0,83). Las pendientes de calibración a los 5 años sugirieron modelos de riesgos sobrepredichos, sin embargo, se actualizaron con éxito para adaptarse a la incidencia reducida de ERC en estadio 3 en Gales, lo que mejoró su alineación con las tasas observadas en Gales (relaciones E/O cercanas a 1). La puntuación de riesgo demostró un rendimiento del modelo similar en comparación con la evaluación directa del modelo de Cox. Estos modelos de predicción de riesgos basados en recursos pueden permitir la detección universal de la ERC en etapa 3 para permitir la optimización temprana dirigida de los factores de riesgo de la ERC.Files
s41598-021-93096-w.pdf.pdf
Files
(1.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a5ed8e75c229c41a45073740837bef8c
|
1.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تطوير والتحقق من صحة نماذج التنبؤ بالمخاطر القائمة على الموارد لأمراض الكلى المزمنة العرضية في مرض السكري من النوع 2
- Translated title (French)
- Développement et validation de modèles de prédiction des risques axés sur les ressources pour l'insuffisance rénale chronique incidente dans le diabète de type 2
- Translated title (Spanish)
- Desarrollo y validación de modelos de predicción de riesgos basados en recursos para la enfermedad renal crónica incidente en la diabetes tipo 2
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3174072282
- DOI
- 10.1038/s41598-021-93096-w
References
- https://openalex.org/W1969735455
- https://openalex.org/W1971343797
- https://openalex.org/W1982245010
- https://openalex.org/W1982967737
- https://openalex.org/W1985299015
- https://openalex.org/W1994682257
- https://openalex.org/W2008706768
- https://openalex.org/W2021988356
- https://openalex.org/W2028048791
- https://openalex.org/W2036621883
- https://openalex.org/W2044702943
- https://openalex.org/W2045030989
- https://openalex.org/W2060363472
- https://openalex.org/W2065902423
- https://openalex.org/W2073742622
- https://openalex.org/W2084139018
- https://openalex.org/W2104039704
- https://openalex.org/W2108510859
- https://openalex.org/W2129925362
- https://openalex.org/W2154286581
- https://openalex.org/W2165817472
- https://openalex.org/W2168630917
- https://openalex.org/W2234357320
- https://openalex.org/W2296761362
- https://openalex.org/W2317666770
- https://openalex.org/W2474667434
- https://openalex.org/W2493199848
- https://openalex.org/W2605975631
- https://openalex.org/W2617805509
- https://openalex.org/W2743505738
- https://openalex.org/W2792433889
- https://openalex.org/W2794971239
- https://openalex.org/W2908529804
- https://openalex.org/W2912654919
- https://openalex.org/W2930804263
- https://openalex.org/W2971192611
- https://openalex.org/W2986999055
- https://openalex.org/W3001665224
- https://openalex.org/W3011317844
- https://openalex.org/W3016145915
- https://openalex.org/W3031009630
- https://openalex.org/W3096486083