Ein behandlungsbasierter Algorithmus zur Identifizierung des Diabetes-Typs in der National Health and Nutrition Examination Survey

In epidemiologischen Studien ist die Identifizierung des Diabetes-Typs (Typ 1 vs. Typ 2) bei Studienteilnehmern mit Diabetes wichtig; konventionelle Ansätze zur Identifizierung des Diabetes-Typs, die das Alter bei Diabetesdiagnose als ein erstes Kriterium einbeziehen, führen jedoch zu Verzerrungen. Mit Daten aus der National Health and Nutrition Examination Survey haben wir einen neuartigen Algorithmus entwickelt, der das Alter bei der Diagnose nicht einbezieht, um Teilnehmer mit selbstberichteten diagnostizierten Diabetes als Typ 1 oder Typ 2 zu identifizieren. METHODEN: Insgesamt 5457 Teilnehmer der National Health and Nutrition Examination Survey zwischen den Zyklen 1999-2000 und 2015-2016 berichteten, dass ein Gesundheitsfachmann sie zu einem Zeitpunkt außerhalb der Schwangerschaft als diabetisch diagnostiziert hatte und vollständige Informationen zu diabetesbezogenen Fragen hatten. Nachdem wir einen Algorithmus basierend auf den Behandlungen entwickelt hatten, die sie erhalten hatten, klassifizierten wir diese Teilnehmer als Typ 1 oder Typ 2 Diabetes. ERGEBNISSE: Der behandlungsbasierte Algorithmus ergab eine Aufteilung von 6-94% für Typ 1 und Typ 2 Diabetes, was mit Berichten der Centers for Disease Control und anderen Quellen übereinstimmt. Darüber hinaus waren die demografischen und klinischen Eigenschaften der zugewiesenen Typ 1- und Typ 2-Fälle mit zeitgenössischen epidemiologischen Ergebnissen konsistent. FAZIT: Die Anwendung von Diabetesbehandlungsinformationen aus der National Health and Nutrition Examination Survey, wie in unserem behandlungsbasierten Algorithmus formuliert, könnte die Identifizierung von Typ 1- und Typ 2-Diabetesfällen verbessern und somit die spezifischen Verzerrungen verhindern, die durch konventionelle Ansätze entstehen, bei denen das Alter der Diabetesdiagnose als erstes Kriterium für die Klassifizierung des Diabetes-Typs berücksichtigt wird.