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Verbesserte Risikostratifizierung nach Schwangerschaftsdiabetes
Verbesserte Risikostratifizierung nach Schwangerschaftsdiabetes
Hintergrund: Frauen nach einem Gestationsdiabetes (GDM) haben ein erhöhtes Risiko an Diabetes Typ 2 (T2D) zu erkranken. Der aktuelle Goldstandard zur Abschätzung des späteren Risikos stellt der oGTT postpartum dar. Dieser zeigt eine schlechte Compliance und eine unzuverlässige Prognose im klinischen Alltag. Ziel dieser Arbeit war die Erstellung eines einfachen Modells aus einer einmaligen Blutabnahme zur Abschätzung des T2D Risikos als Alternative zum postpartalen oGTT bei Frauen nach einem GDM. Herangenommen wurden Parameter aus einer erweiterten Nüchternblutabnahme sowie einer Gelegenheitsblutabnahme. Als zusätzliche Fragestellung wurde untersucht, ob sich die Vorhersagequalität des postpartalen oGTT durch Hinzunahme weiterer Parameter verbessern lässt. Methodik: Um die Fragestellungen zu bearbeiten, wurden Daten einer prospektiven, monozentrischen Kohortenstudie zur Prädiktion, Prävention und Subklassifikation von Diabetes (PPS-Diab Studie) genutzt. Dabei wurden 192 Frauen konsekutiv drei bis 16 Monate nach Schwangerschaft mit einem GDM rekrutiert. Die Frauen wurden bei Baselinevisite in normoglykäm (NGT) und pathologische Glukosetoleranz (PGT) eingeteilt. Es wurde ein 5-Punkt-oGTT durchgeführt. Zusätzlich wurden anamnestische, klinische, anthropometrische und laborchemische Daten erhoben. Basierend auf dem Datensatz wurden per binär logistische Regression mögliche Einflussfaktoren auf eine pathologische Glukosetoleranz (PGT) untersucht. Ergebnisse: Es konnte festgestellt werden, dass ein einfaches Modell aus Alter, Triglyceriden, Kreatinin und Glucagon im nüchternen Zustand einen Prädiabetes oder Diabetes auch ohne oGTT gestörte Glukosetoleranz detektieren kann. Die Sensitivität in diesem Modell lag bei 96%, die Spezifität bei 63%, der positive prädiktive Wert bei 60%, der negative prädiktive Wert bei 96%. Eine Gelegenheitsblutabnahme war dagegen nicht ausreichend, um ein sinnvolles Modell zu erstellen. Bezüglich der zusätzlichen Fragestellung zeigte sich, dass durch Hinzunahme von weiteren Parametern aus einer Nüchternblutabnahme die Vorhersagekraft des oGTT bezüglich des zukünftigen Blutzuckerverlaufs etwas verbessert werden konnte. Ein Modell aus den Parametern Alter, Nüchternglukose und NEFA enthielt die meiste zusätzliche Information. Diskussion: Ein einfaches Modell aus anamnestischen und laborchemischen Daten kann eine Abschätzung zum späteren T2D geben. Zur Verbesserung des Modells sollten weitere Parameter evaluiert werden. Zudem müsste das Modell extern validiert werden. Ein Überdenken des jetzigen Standards ist anzustreben.
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Martin, Kerstin Yü-Shiuan
2021
German
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Martin, Kerstin Yü-Shiuan (2021): Verbesserte Risikostratifizierung nach Schwangerschaftsdiabetes. Dissertation, LMU München: Faculty of Medicine
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Abstract

Hintergrund: Frauen nach einem Gestationsdiabetes (GDM) haben ein erhöhtes Risiko an Diabetes Typ 2 (T2D) zu erkranken. Der aktuelle Goldstandard zur Abschätzung des späteren Risikos stellt der oGTT postpartum dar. Dieser zeigt eine schlechte Compliance und eine unzuverlässige Prognose im klinischen Alltag. Ziel dieser Arbeit war die Erstellung eines einfachen Modells aus einer einmaligen Blutabnahme zur Abschätzung des T2D Risikos als Alternative zum postpartalen oGTT bei Frauen nach einem GDM. Herangenommen wurden Parameter aus einer erweiterten Nüchternblutabnahme sowie einer Gelegenheitsblutabnahme. Als zusätzliche Fragestellung wurde untersucht, ob sich die Vorhersagequalität des postpartalen oGTT durch Hinzunahme weiterer Parameter verbessern lässt. Methodik: Um die Fragestellungen zu bearbeiten, wurden Daten einer prospektiven, monozentrischen Kohortenstudie zur Prädiktion, Prävention und Subklassifikation von Diabetes (PPS-Diab Studie) genutzt. Dabei wurden 192 Frauen konsekutiv drei bis 16 Monate nach Schwangerschaft mit einem GDM rekrutiert. Die Frauen wurden bei Baselinevisite in normoglykäm (NGT) und pathologische Glukosetoleranz (PGT) eingeteilt. Es wurde ein 5-Punkt-oGTT durchgeführt. Zusätzlich wurden anamnestische, klinische, anthropometrische und laborchemische Daten erhoben. Basierend auf dem Datensatz wurden per binär logistische Regression mögliche Einflussfaktoren auf eine pathologische Glukosetoleranz (PGT) untersucht. Ergebnisse: Es konnte festgestellt werden, dass ein einfaches Modell aus Alter, Triglyceriden, Kreatinin und Glucagon im nüchternen Zustand einen Prädiabetes oder Diabetes auch ohne oGTT gestörte Glukosetoleranz detektieren kann. Die Sensitivität in diesem Modell lag bei 96%, die Spezifität bei 63%, der positive prädiktive Wert bei 60%, der negative prädiktive Wert bei 96%. Eine Gelegenheitsblutabnahme war dagegen nicht ausreichend, um ein sinnvolles Modell zu erstellen. Bezüglich der zusätzlichen Fragestellung zeigte sich, dass durch Hinzunahme von weiteren Parametern aus einer Nüchternblutabnahme die Vorhersagekraft des oGTT bezüglich des zukünftigen Blutzuckerverlaufs etwas verbessert werden konnte. Ein Modell aus den Parametern Alter, Nüchternglukose und NEFA enthielt die meiste zusätzliche Information. Diskussion: Ein einfaches Modell aus anamnestischen und laborchemischen Daten kann eine Abschätzung zum späteren T2D geben. Zur Verbesserung des Modells sollten weitere Parameter evaluiert werden. Zudem müsste das Modell extern validiert werden. Ein Überdenken des jetzigen Standards ist anzustreben.