修订版QDiabetes2018预测糖尿病发病风险
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QDiabetes2018计算器：https://qdiabetes.org/2018/
英国诺丁汉大学的Hippisley等人开发和验证了量化2型糖尿病绝对风险的模型A、B和C，这是三个更新版本的QDiabetes风险模型。模型A不需要进行血液检查，模型B需要测定空腹血糖值，模型C需要测定糖化血红蛋白（glycated haemoglobin，HbA1c）值。模型B的2型糖尿病10年风险预测，对于需要干预和积极随访的患者特别有效。研究人员表示：在模型B和模型C用于临床之前，需要更完整地收集血糖值的数据集，并进行额外的外部验证。
从英国基层医疗1150万参与者的数据，开发预测模型
为了推算男性和女性的2型糖尿病10年风险，研究小组开发了更新版QDiabetes-2018预测算法（添加了新风险因素），并开展了一项前瞻性队列研究，将QDiabetes-2018与当前所用方法进行了比较。
研究小组利用了Qresearch数据库中登记的1457家基层医疗机构的数据，其中1094家机构的数据用于开发评分，363家的数据用于验证评分。研究小组对1150万例基线时无糖尿病的参与者（24岁～84岁）的数据进行了分析。其中887万例作为开发队列，263万例作为验证队列。
在开发队列中，COX比例风险模型被用于提取男性和女性的风险因素。风险因素包括Qdiabetes已含有的年龄、民族、贫困、BMI、吸烟史、糖尿病家族史、心血管疾病、高血压治疗史、定期使用糖皮质激素等风险因素，以及非典型抗精神病药、他汀类药物、精神分裂症或双相情感障碍、学习障碍、妊娠糖尿病、多囊卵巢综合征等新风险因素。模型A纳入了已有的风险因素和新风险因素。模型B还纳入了空腹血糖值，模型C还纳入了HbA1c值。
主要终点为基础医疗机构记录的2型糖尿病发病。
在三种更新版模型中，纳入空腹血糖值的模型B识别能力最佳
在开发队列中，4272万观察人年中共发生178314例2型糖尿病；在验证队列中，1432万观察人年中共62326例发病。
三个模型在验证队列中均展示了良好的识别能力。女性中，模型B的R2（2型糖尿病诊断前可由模型解释的变异）为63.3%、D统计量为2.69%、C统计量为0.89%；男性分别为58.4%、2.42%、0.8%7。与当前英国国民卫生服务体系（National Health Service）推荐的基于空腹血糖值或HbA1c值的诊疗相比，模型B具有最高的灵敏度。然而，只有16%的患者具有完整的空腹血糖值、吸烟史和BMI数据。
Qdiabetes-2018风险计算器对英国成年人的2型糖尿病10年风险进行了量化，并考虑了通常未考虑的新风险因素。研究人员建议，不需要血液检查的A模型，可以用来识别应该进行验血的患者，而纳入了空腹血糖值的模型B，可以用来识别需要干预和密切随访的患者。Qdiabetes-2018并未在英国以外的地区进行验证。
参考文献：British Medical Journal 2017;359: j5019
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