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Comparative performance of diabetes-specific and general population-based cardiovascular risk assessment models in people with diabetes mellitus
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت پزشکی و دندانپزشکی غدد درون ریز، دیابت و متابولیسم
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Comparative performance of diabetes-specific and general population-based cardiovascular risk assessment models in people with diabetes mellitus
چکیده انگلیسی

AimMultivariable models for estimating cardiovascular disease (CVD) risk in people with diabetes comprise general population-based models and those from diabetic cohorts. Whether one set of models should receive preference is unclear. We evaluated the evidence on direct comparisons of the performance of general population vs diabetes-specific CVD risk models in people with diabetes.MethodsMEDLINE and EMBASE databases were searched up to March 2013. Two reviewers independently identified studies that compared the performance of general CVD models vs diabetes-specific ones in the same group of people with diabetes. Independent, dual data extraction on study design, risk models, outcomes; and measures of performance was conducted.ResultsEleven articles reporting on 22 pair wise comparisons of a diabetes-specific model (UKPDS, ADVANCE and DCS risk models) to a general population model (three variants of the Framingham model, Prospective Cardiovascular Münster [PROCAM] score, CardioRisk Manager [CRM], Joint British Societies Coronary Risk Chart [JBSRC], Progetto Cuore algorithm and the CHD-Riskard algorithm) were eligible. Absolute differences in C-statistic of diabetes-specific vs general population-based models varied from −0.13 to 0.09. Comparisons for other performance measures were unusual. Outcomes definitions were congruent with those applied during model development. In 14 comparisons, the UKPDS, ADVANCE or DCS diabetes-specific models were superior to the general population CVD risk models. Authors reported better C-statistic for models they developed.ConclusionThe limited existing evidence suggests a possible discriminatory advantage of diabetes-specific over general population-based models for CVD risk stratification in diabetes. More robust head-to-head comparisons are needed to confirm this trend and strengthen recommendations.

RésuméObjectifLes modèles de risque cardiovasculaire (RCV) chez les diabétiques comprennent les modèles dérivés de la population générale et ceux dérivés des cohortes de diabétiques ; sans preuve certaine de l’avantage d’un groupe de modèles. Nous avons évalué les évidences portant sur la comparaison directe chez les diabétiques, des modèles de RCV généraux et ceux spécifiques des diabétiques.MéthodeLes bases de données MEDLINE et EMBASE ont été consultées jusqu’en mars 2013. Deux évaluateurs ont indépendamment identifié les études éligibles et extrait les données sur le type d’étude, les modèles de risque, les évènements cardiovasculaires et les indicateurs de performance.RésultatsOnze articles portant sur 22 comparaisons de modèles spécifiques du diabète (UKPDS, ADVANCE et DCS) à un modèle général (trois variantes des modèles de Framingham, le Prospective Cardiovascular Münster, CardioRisk Manager, Joint British Societies Coronary Risk Chart, les algorithmes Progretto Cuore, et de coronaropathie Rishard). Les différences de C-statistique modèle spécifique vs modèle général variaient de −0,13 à 0,09. La comparaison des autres critères de performance était rare. La définition des évènements cardiovasculaire était similaire à celle appliquée lors du développement du modèle. Dans 14 comparaisons, les modèles UKPDS, ADVANCE ou DSC étaient supérieurs aux modèles généraux. Les auteurs reportaient des C-statistique meilleurs pour les modèles développés par eux-mêmes.ConclusionsDans la limite des données disponibles, les modèles de risque cardiovasculaire spécifiques des diabétiques ont un avantage potentiel sur les modèles généraux, pour l’estimation du risque chez les diabétique. Les études plus robustes sont nécessaires pour confirmer cette tendance et renforcer les recommandations.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Diabetes & Metabolism - Volume 39, Issue 5, October 2013, Pages 389–396
نویسندگان
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