The 107 reference contexts in paper A. Mosikian A., W. Zhao, T. Galankin L., A. Kolbin S., А. Мосикян А., В. Чжао, А. Галанкин С., А. Колбин С. (2017) “Особенности симуляционного моделирования при оценке клинико-экономических исходов сахарного диабета 1-го и 2-го типов // Decision modelling for the evaluation of diabetes outcomes” / spz:neicon:pharmacoeconomics:y:2017:i:3:p:47-58

  1. Start
    5076
    Prefix
    To review the available recommendations, relevant methods and mathematical approaches Введение В настоящее время на территории Российской Федерации врач-эндокринолог работает с 24 международными непатентованными наименованиями (МНН) синтетических гипогликемических средств за исключением инсулинов и с не менее чем 10 формами аналогов инсулина
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Тогда как основное различие инсулинов состоит прежде всего в их фармакокинетических характеристиках, прочие гипогликемические средства имеют различный механизм действия и, как следствие, различные показания и противопоказания в зависимости от класса лекарственного средства (ЛС).
    (check this in PDF content)

  2. Start
    5627
    Prefix
    Кроме того, новые сахароснижающие ЛС, относящиеся к классам инкретиномиметиков и ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа, также обладают доказанными эффектами на сердечно-сосудистую систему и фильтрационную функцию почек при сахарном диабете
    Exact
    [2-4]
    Suffix
    . Особенности течения сахарного диабета (ассоциированная сердечно-сосудистая патология, периферическая и автономная нейропатия, дислипидемия и ее последствия) приводят к необходимости обращения к достаточно сложному моделированию как для расчета ожидаемых суммарных затрат при использовании той или иной лекарственной комбинации, так и для прогнозирования клинической эффективности применения лека
    (check this in PDF content)

  3. Start
    6502
    Prefix
    содержит сведения о предпочтительных подходах к симуляционному моделированию в диабетологии с акцентом на клиническую релевантность моделей, обсуждение ключевых моментов требований Американской диабетологической ассоциации к моделям СД, а также значительное количество отсылок к валидным математическим решениям для прогнозирования изменения показателей конечных точек в горизонте моделирования
    Exact
    [5]
    Suffix
    . Цель исследования – провести обзор современных подходов и математических методов, применяемых при построении симуляционных моделей в диабетологии, на основании международных регуляторных требований и рекомендаций, материалов экспертных сообществ, обзоров литературы и систематических обзоров, а также полнотекстовых оригинальных статей и материалов конференций.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    8418
    Prefix
    методов использовались все найденные обзоры и систематические обзоры на русском и английском языках, а также все релевантные полнотекстовые статьи и материалы конференций вне зависимости от языка, на котором они были написаны. Поиск международных регуляторных требований и рекомендаций осуществлялся на интернет-сайтах Международного общества фармакоэкономических исследований (ISPOR)
    Exact
    [6]
    Suffix
    и Американской диабетологической ассоциации (ADA) [7] и в руководстве «ISPOR» по проведению симуляционного моделирования [8]. Результаты Основные подходы к построению симуляционных моделей (СМ) в диабетологии Симуляционные модели, используемые для экономической оценки изучаемого вмешательства, в большинстве случаев базируются на данных «среднего пациента» и реализуются посредством моделирова
    (check this in PDF content)

  5. Start
    8472
    Prefix
    Поиск международных регуляторных требований и рекомендаций осуществлялся на интернет-сайтах Международного общества фармакоэкономических исследований (ISPOR) [6] и Американской диабетологической ассоциации (ADA)
    Exact
    [7]
    Suffix
    и в руководстве «ISPOR» по проведению симуляционного моделирования [8]. Результаты Основные подходы к построению симуляционных моделей (СМ) в диабетологии Симуляционные модели, используемые для экономической оценки изучаемого вмешательства, в большинстве случаев базируются на данных «среднего пациента» и реализуются посредством моделирования когорты пациентов – группы пациентов, чьи to decis
    (check this in PDF content)

  6. Start
    8543
    Prefix
    Поиск международных регуляторных требований и рекомендаций осуществлялся на интернет-сайтах Международного общества фармакоэкономических исследований (ISPOR) [6] и Американской диабетологической ассоциации (ADA) [7] и в руководстве «ISPOR» по проведению симуляционного моделирования
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Результаты Основные подходы к построению симуляционных моделей (СМ) в диабетологии Симуляционные модели, используемые для экономической оценки изучаемого вмешательства, в большинстве случаев базируются на данных «среднего пациента» и реализуются посредством моделирования когорты пациентов – группы пациентов, чьи to decision modelling in DM.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    11625
    Prefix
    Когортное моделирование обычно применяют в том случае, когда важна только вероятность наступления исхода, а изменениями характеристик пациентов с течением времени можно пренебречь, так как они не повлияют на исход
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Подобная ситуация возможна, например, при моделировании двух медицинских технологий [9], прямое сопоставление которых было ранее проведено в рандомизированных клинических испытаниях (РКИ). Когортное моделирование в диабетологии основано на марковском моделировании, которое представляет весь процесс в виде вероятностей переходов из одного дискретного состояния в другое в течение регламентирова
    (check this in PDF content)

  8. Start
    11715
    Prefix
    Когортное моделирование обычно применяют в том случае, когда важна только вероятность наступления исхода, а изменениями характеристик пациентов с течением времени можно пренебречь, так как они не повлияют на исход [8]. Подобная ситуация возможна, например, при моделировании двух медицинских технологий
    Exact
    [9]
    Suffix
    , прямое сопоставление которых было ранее проведено в рандомизированных клинических испытаниях (РКИ). Когортное моделирование в диабетологии основано на марковском моделировании, которое представляет весь процесс в виде вероятностей переходов из одного дискретного состояния в другое в течение регламентированного временного интервала (марковского цикла) [10].
    (check this in PDF content)

  9. Start
    12077
    Prefix
    Когортное моделирование в диабетологии основано на марковском моделировании, которое представляет весь процесс в виде вероятностей переходов из одного дискретного состояния в другое в течение регламентированного временного интервала (марковского цикла)
    Exact
    [10]
    Suffix
    . При марковском моделировании состояние системы в каждой последующей временной точке зависит только от ее состояния в предыдущей временной точке. Долговременная память в марковской цепи отсутствует, что не позволяет учитывать длительные эффекты прошедших событий.
    (check this in PDF content)

  10. Start
    12597
    Prefix
    Данный недостаток может быть искусственно исправлен с помощью включения в модель дополнительных состояний, а также за счет изменения переходных вероятностей в зависимости от количества марковских циклов
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Когортное моделирование становится невозможным в том случае, если риск наступления исследуемого исхода зависит от базовых индивидуальных характеристик пациента. Для преодоления этого ограничения используют микросимуляционный подход, в котором каждый пациент моделируется индивидуально.
    (check this in PDF content)

  11. Start
    13230
    Prefix
    Основным преимуществом данного подхода является возможность учесть изменения характеристик моделируемых пациентов во времени, а ключевым отличием от когортного моделирования – ярко выраженный акцент непосредственно на развитии заболевания, тогда как прогнозирование доли пациентов с наступившим исходом в данном случае остается вторичным
    Exact
    [8,11]
    Suffix
    . Все это позволяет использовать микросимуляционные модели не только для фармакоэкономической оценки медицинского вмешательства, но и для решения целого ряда вопросов, касающихся клинического прогноза для пациента с сахарным диабетом (СД).
    (check this in PDF content)

  12. Start
    13605
    Prefix
    Все это позволяет использовать микросимуляционные модели не только для фармакоэкономической оценки медицинского вмешательства, но и для решения целого ряда вопросов, касающихся клинического прогноза для пациента с сахарным диабетом (СД). Микросимуляционное моделирование также, как и когортное, может быть основано на использовании марковских циклов (модели «ECHO»
    Exact
    [12]
    Suffix
    и «CORE» [13,14]), но может опираться и на другие математические подходы. Наиболее широко используемым из них является дискретное моделирование – вид имитационного нециклического моделирования, основанного на использовании равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2» [15], «JADE» [16] и «EAGLE» [17]) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное,
    (check this in PDF content)

  13. Start
    13619
    Prefix
    Все это позволяет использовать микросимуляционные модели не только для фармакоэкономической оценки медицинского вмешательства, но и для решения целого ряда вопросов, касающихся клинического прогноза для пациента с сахарным диабетом (СД). Микросимуляционное моделирование также, как и когортное, может быть основано на использовании марковских циклов (модели «ECHO» [12] и «CORE»
    Exact
    [13,14]
    Suffix
    ), но может опираться и на другие математические подходы. Наиболее широко используемым из них является дискретное моделирование – вид имитационного нециклического моделирования, основанного на использовании равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2» [15], «JADE» [16] и «EAGLE» [17]) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное, крайне редко при
    (check this in PDF content)

  14. Start
    13903
    Prefix
    Наиболее широко используемым из них является дискретное моделирование – вид имитационного нециклического моделирования, основанного на использовании равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2»
    Exact
    [15]
    Suffix
    , «JADE» [16] и «EAGLE» [17]) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное, крайне редко применяемое при моделировании СД). Дискретное микросимуляционное моделирование позволяет учесть влияние ранее произошедших событий на изменяющиеся во времени риски наступления интересующих исходов [18].
    (check this in PDF content)

  15. Start
    13916
    Prefix
    Наиболее широко используемым из них является дискретное моделирование – вид имитационного нециклического моделирования, основанного на использовании равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2» [15], «JADE»
    Exact
    [16]
    Suffix
    и «EAGLE» [17]) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное, крайне редко применяемое при моделировании СД). Дискретное микросимуляционное моделирование позволяет учесть влияние ранее произошедших событий на изменяющиеся во времени риски наступления интересующих исходов [18].
    (check this in PDF content)

  16. Start
    13931
    Prefix
    Наиболее широко используемым из них является дискретное моделирование – вид имитационного нециклического моделирования, основанного на использовании равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2» [15], «JADE» [16] и «EAGLE»
    Exact
    [17]
    Suffix
    ) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное, крайне редко применяемое при моделировании СД). Дискретное микросимуляционное моделирование позволяет учесть влияние ранее произошедших событий на изменяющиеся во времени риски наступления интересующих исходов [18].
    (check this in PDF content)

  17. Start
    14221
    Prefix
    равных временных интервалов (дискретно-временное, модели «UKPDS OM2» [15], «JADE» [16] и «EAGLE» [17]) или хронологической последовательности событий (дискретно-событийное, крайне редко применяемое при моделировании СД). Дискретное микросимуляционное моделирование позволяет учесть влияние ранее произошедших событий на изменяющиеся во времени риски наступления интересующих исходов
    Exact
    [18]
    Suffix
    . Первая дискретная модель СД, прошедшая процедуру валидации для популяции российских пациентов, была представлена в 2013 г. [19]. Другой подход к микросимуляционному моделированию – моделирование с использованием дифференциальных уравнений по переменной времени [20], примером которого в диабетологии является модель «Archimedes» [21].
    (check this in PDF content)

  18. Start
    14351
    Prefix
    Дискретное микросимуляционное моделирование позволяет учесть влияние ранее произошедших событий на изменяющиеся во времени риски наступления интересующих исходов [18]. Первая дискретная модель СД, прошедшая процедуру валидации для популяции российских пациентов, была представлена в 2013 г.
    Exact
    [19]
    Suffix
    . Другой подход к микросимуляционному моделированию – моделирование с использованием дифференциальных уравнений по переменной времени [20], примером которого в диабетологии является модель «Archimedes» [21].
    (check this in PDF content)

  19. Start
    14490
    Prefix
    Первая дискретная модель СД, прошедшая процедуру валидации для популяции российских пациентов, была представлена в 2013 г. [19]. Другой подход к микросимуляционному моделированию – моделирование с использованием дифференциальных уравнений по переменной времени
    Exact
    [20]
    Suffix
    , примером которого в диабетологии является модель «Archimedes» [21]. Этот подход позволяет учесть взаимовлияние сопутствующих заболеваний и непрерывность воздействия факторов риска, но в то же время его считают наиболее математически сложным, и, вероятно, избыточным для фармакоэкономических исследований, вследствие чего используют преимущественно для клинического, но не для экономического модел
    (check this in PDF content)

  20. Start
    14559
    Prefix
    Другой подход к микросимуляционному моделированию – моделирование с использованием дифференциальных уравнений по переменной времени [20], примером которого в диабетологии является модель «Archimedes»
    Exact
    [21]
    Suffix
    . Этот подход позволяет учесть взаимовлияние сопутствующих заболеваний и непрерывность воздействия факторов риска, но в то же время его считают наиболее математически сложным, и, вероятно, избыточным для фармакоэкономических исследований, вследствие чего используют преимущественно для клинического, но не для экономического моделирования [18].
    (check this in PDF content)

  21. Start
    14906
    Prefix
    Этот подход позволяет учесть взаимовлияние сопутствующих заболеваний и непрерывность воздействия факторов риска, но в то же время его считают наиболее математически сложным, и, вероятно, избыточным для фармакоэкономических исследований, вследствие чего используют преимущественно для клинического, но не для экономического моделирования
    Exact
    [18]
    Suffix
    . Тем не менее, микросимуляционный подход имеет ряд недостатков и ограничений, основным из которых является потребность в значительном количестве исходных данных [8,11]. Так, например, у пациентов с СД риск наступления сердечно-сосудистых осложнений зависит от возраста, в котором был установлен диагноз, а также от этнической принадлежности пациента, его пола, индекса массы тела, уровня гликиров
    (check this in PDF content)

  22. Start
    15073
    Prefix
    риска, но в то же время его считают наиболее математически сложным, и, вероятно, избыточным для фармакоэкономических исследований, вследствие чего используют преимущественно для клинического, но не для экономического моделирования [18]. Тем не менее, микросимуляционный подход имеет ряд недостатков и ограничений, основным из которых является потребность в значительном количестве исходных данных
    Exact
    [8,11]
    Suffix
    . Так, например, у пациентов с СД риск наступления сердечно-сосудистых осложнений зависит от возраста, в котором был установлен диагноз, а также от этнической принадлежности пациента, его пола, индекса массы тела, уровня гликированного гемоглобина (HbA1c) и артериального давления, концентрации общего холестерина и липопротеидов высокой плотности, курения и анамнеза фибрилляции предсердий, забо
    (check this in PDF content)

  23. Start
    15580
    Prefix
    в котором был установлен диагноз, а также от этнической принадлежности пациента, его пола, индекса массы тела, уровня гликированного гемоглобина (HbA1c) и артериального давления, концентрации общего холестерина и липопротеидов высокой плотности, курения и анамнеза фибрилляции предсердий, заболеваний периферических сосудов на момент постановки диагноза и анамнеза осложнений сахарного диабета
    Exact
    [15,22]
    Suffix
    . Уже существующие модели СД учитывают многие из этих факторов и могут быть взяты за основу в неизменном виде для проведения сравнительного анализа «затраты-эффективность» тех лекарств, которые не оказывают статистически значимого влияния на риск сердечно-сосудистых осложнений.
    (check this in PDF content)

  24. Start
    15917
    Prefix
    Уже существующие модели СД учитывают многие из этих факторов и могут быть взяты за основу в неизменном виде для проведения сравнительного анализа «затраты-эффективность» тех лекарств, которые не оказывают статистически значимого влияния на риск сердечно-сосудистых осложнений. Однако, для новых сахароснижающих ЛС (лираглутид
    Exact
    [23]
    Suffix
    , семаглутид [24], эмпаглифлозин [25]) может потребоваться создание новых моделей, основанных на анализе значительного количества индивидуальных данных, которыми большинство исследователей не располагает.
    (check this in PDF content)

  25. Start
    15934
    Prefix
    Уже существующие модели СД учитывают многие из этих факторов и могут быть взяты за основу в неизменном виде для проведения сравнительного анализа «затраты-эффективность» тех лекарств, которые не оказывают статистически значимого влияния на риск сердечно-сосудистых осложнений. Однако, для новых сахароснижающих ЛС (лираглутид [23], семаглутид
    Exact
    [24]
    Suffix
    , эмпаглифлозин [25]) может потребоваться создание новых моделей, основанных на анализе значительного количества индивидуальных данных, которыми большинство исследователей не располагает. Другим ограничением микросимуляционного моделирования является потребность в значительных вычислительных мощностях, с которой сталкивается исследователь при завершении построения модели.
    (check this in PDF content)

  26. Start
    15955
    Prefix
    Уже существующие модели СД учитывают многие из этих факторов и могут быть взяты за основу в неизменном виде для проведения сравнительного анализа «затраты-эффективность» тех лекарств, которые не оказывают статистически значимого влияния на риск сердечно-сосудистых осложнений. Однако, для новых сахароснижающих ЛС (лираглутид [23], семаглутид [24], эмпаглифлозин
    Exact
    [25]
    Suffix
    ) может потребоваться создание новых моделей, основанных на анализе значительного количества индивидуальных данных, которыми большинство исследователей не располагает. Другим ограничением микросимуляционного моделирования является потребность в значительных вычислительных мощностях, с которой сталкивается исследователь при завершении построения модели.
    (check this in PDF content)

  27. Start
    16590
    Prefix
    Эта потребность связана с необходимостью проведения двухэтапного вероятностного анализа чувствительности для большого количества моделируемых пациентов (от 1 000 до 10 000 микросимуляций в модели), без которого не обходится ни одна микросимуляционная модель заболевания
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Требования к симуляционным моделям СД и сложности при их выполнении В 2004 г. Американской диабетологической ассоциацией был разработан перечень особых требований к симуляционным моделям СД, который до настоящего момента не пересматривали и не изменяли.
    (check this in PDF content)

  28. Start
    16883
    Prefix
    Американской диабетологической ассоциацией был разработан перечень особых требований к симуляционным моделям СД, который до настоящего момента не пересматривали и не изменяли. В этот перечень вошли семь условий
    Exact
    [26]
    Suffix
    : 1. Горизонт моделирования, достаточный для развития осложнений и летальных исходов. Результаты систематического обзора существующих моделей СД 1-го типа формируют рекомендацию о не менее, чем тридцатилетнем горизонте моделирования [11], однако многие гипогликемические ЛС, широко представленные в клинической практике в настоящее время, еще не имеют данных по результатам долгосрочного примен
    (check this in PDF content)

  29. Start
    17121
    Prefix
    Горизонт моделирования, достаточный для развития осложнений и летальных исходов. Результаты систематического обзора существующих моделей СД 1-го типа формируют рекомендацию о не менее, чем тридцатилетнем горизонте моделирования
    Exact
    [11]
    Suffix
    , однако многие гипогликемические ЛС, широко представленные в клинической практике в настоящее время, еще не имеют данных по результатам долгосрочного применения в силу своей относительной новизны.
    (check this in PDF content)

  30. Start
    17667
    Prefix
    В то же время, при меньшем горизонте моделирования исследователь в большинстве случаев не может ожидать значимых различий в частоте наступления сердечно-сосудистых осложнений или летальных исходов и будет вынужден обращаться к суррогатным конечным точкам оценки эффективности медицинского вмешательства (уровень гликированного гемоглобина)
    Exact
    [27]
    Suffix
    и игнорировать показатель ожидаемой продолжительности жизни, что противоречит одному из условий, выдвинутых Американской диабетологической ассоциацией [26]. ФГБУ «ЦЭККМП» Минздрава России уточняет лишь то, что для ЛС, применяющихся пожизненно, временной горизонт моделирования может быть ограничен конкретным временным периодом [28], предоставляя исследователю право самостоятельного решения дан
    (check this in PDF content)

  31. Start
    17824
    Prefix
    значимых различий в частоте наступления сердечно-сосудистых осложнений или летальных исходов и будет вынужден обращаться к суррогатным конечным точкам оценки эффективности медицинского вмешательства (уровень гликированного гемоглобина) [27] и игнорировать показатель ожидаемой продолжительности жизни, что противоречит одному из условий, выдвинутых Американской диабетологической ассоциацией
    Exact
    [26]
    Suffix
    . ФГБУ «ЦЭККМП» Минздрава России уточняет лишь то, что для ЛС, применяющихся пожизненно, временной горизонт моделирования может быть ограничен конкретным временным периодом [28], предоставляя исследователю право самостоятельного решения данного вопроса при условии достаточного обоснования выбранной длительности горизонта моделирования.
    (check this in PDF content)

  32. Start
    18002
    Prefix
    вмешательства (уровень гликированного гемоглобина) [27] и игнорировать показатель ожидаемой продолжительности жизни, что противоречит одному из условий, выдвинутых Американской диабетологической ассоциацией [26]. ФГБУ «ЦЭККМП» Минздрава России уточняет лишь то, что для ЛС, применяющихся пожизненно, временной горизонт моделирования может быть ограничен конкретным временным периодом
    Exact
    [28]
    Suffix
    , предоставляя исследователю право самостоятельного решения данного вопроса при условии достаточного обоснования выбранной длительности горизонта моделирования. Другими ограничениями использования длительного горизонта моделирования являются повышение уровня HbA1c у пациентов с течением времени [29] и, как следствие, необходимость интенсификации (изменения) гипогликемической терапии через относит
    (check this in PDF content)

  33. Start
    18306
    Prefix
    пожизненно, временной горизонт моделирования может быть ограничен конкретным временным периодом [28], предоставляя исследователю право самостоятельного решения данного вопроса при условии достаточного обоснования выбранной длительности горизонта моделирования. Другими ограничениями использования длительного горизонта моделирования являются повышение уровня HbA1c у пациентов с течением времени
    Exact
    [29]
    Suffix
    и, как следствие, необходимость интенсификации (изменения) гипогликемической терапии через относительно небольшой промежуток времени (в пределах нескольких лет) в рутинной клинической практике. Практикующие врачи, использующие симуляционные модели в качестве одного из инструментов обоснования выбора стратегии терапии, также не имеют потребности в длительном горизонте моделирования, чаще обращ
    (check this in PDF content)

  34. Start
    20668
    Prefix
    Должно учитываться влияние назначаемых лекарственных средств, в т. ч. и назначаемых для лечения сопутствующих заболеваний (например, ингибиторы ангиотензин-превращающего фермента), на моделируемые исходы. 4. Ожидаемая продолжительность жизни и качество жизни (например, QALYs – количество лет жизни с поправкой на ее качество
    Exact
    [30]
    Suffix
    ) должны быть среди моделируемых исходов. 5. Спектр моделируемых затрат (прямые и косвенные (непрямые)) должен быть определен и описан до начала построения симуляционной модели. Некоторые осложнения СД, например, слепота вследствие диабетической ретинопатии, требуют минимальных прямых медицинских затрат, но влекут за собой значительные непрямые затраты, тогда как потребность в гемодиализе вслед
    (check this in PDF content)

  35. Start
    21655
    Prefix
    По данным проведенного в Российской Федерации исследования NATION, 54% пациентов с СД 2-го типа не знали, что у них имеется гипергликемия до тех пор, пока не были скринированы в рамках исследования
    Exact
    [31]
    Suffix
    , а среди пациентов с ранее диагностированной сердечно-сосудистой патологией без документально подтвержденного сахарного диабета 14% имели СД по результатам проведенного перорального глюкозо-толерантного теста [32].
    (check this in PDF content)

  36. Start
    21871
    Prefix
    в Российской Федерации исследования NATION, 54% пациентов с СД 2-го типа не знали, что у них имеется гипергликемия до тех пор, пока не были скринированы в рамках исследования [31], а среди пациентов с ранее диагностированной сердечно-сосудистой патологией без документально подтвержденного сахарного диабета 14% имели СД по результатам проведенного перорального глюкозо-толерантного теста
    Exact
    [32]
    Suffix
    . Данный фактор имеет важное значение при моделировании исходов СД в связи с известным феноменом метаболической (гипергликемической) памяти: длительно сохраняющаяся гипергликемия, по поводу которой пациенты с недиагностированным диабетом не получают лечения, приводит к необратимому образованию конечных продуктов избыточного гликозилирования (поврежденных белков и нуклеиновых кислот), которые иг
    (check this in PDF content)

  37. Start
    22386
    Prefix
    (гипергликемической) памяти: длительно сохраняющаяся гипергликемия, по поводу которой пациенты с недиагностированным диабетом не получают лечения, приводит к необратимому образованию конечных продуктов избыточного гликозилирования (поврежденных белков и нуклеиновых кислот), которые играют ключевую роль в развитии осложнений СД и в их прогрессировании, независимо от текущего уровня гликемии
    Exact
    [33]
    Suffix
    . Тем не менее, фармакоэкономические исследования в большинстве случаев не нуждаются в подобной детализации и могут быть выполнены с использованием симуляционных моделей, начальной точкой которых является постановка диагноза или время назначения исследуемого медицинского вмешательства, а уже существующие осложнения СД вносятся в модель как входные параметры с вероятностью их наличия, равной их
    (check this in PDF content)

  38. Start
    24177
    Prefix
    Данный показатель позволяет произвести скрининг качества контроля гликемии и его, наряду с частотой гипогликемических эпизодов, относят к ключевым при принятии решения о назначении, изменении или отмене гипогликемической терапии
    Exact
    [34]
    Suffix
    . При этом уровень HbA1c при начале лечения считают значимым прогностическим фактором стоимости болезни, положительно коррелируя с суммарными затратами на терапию СД и его осложнений в течение жизни пациента [34].
    (check this in PDF content)

  39. Start
    24392
    Prefix
    При этом уровень HbA1c при начале лечения считают значимым прогностическим фактором стоимости болезни, положительно коррелируя с суммарными затратами на терапию СД и его осложнений в течение жизни пациента
    Exact
    [34]
    Suffix
    . Выраженность снижения уровня HbA1c является еще одним высоко значимым фактором для прогнозирования развития сердечно-сосудистых осложнений. Этот показатель положительно коррелирует со снижением риска наступления событий, включенных в стандартизированную комбинированную первичную конечную точку (сердечно-сосудистая смерть, инфаркт миокарда, острое нарушение мозгового кровообращения и, в некото
    (check this in PDF content)

  40. Start
    24867
    Prefix
    Этот показатель положительно коррелирует со снижением риска наступления событий, включенных в стандартизированную комбинированную первичную конечную точку (сердечно-сосудистая смерть, инфаркт миокарда, острое нарушение мозгового кровообращения и, в некоторых исследованиях, госпитализация по поводу сердечной недостаточности)
    Exact
    [4]
    Suffix
    . При анализе ранее опубликованных регрессионных уравнений для прогнозирования сердечно-сосудистого риска при сахарном диабете 2-го типа McEwan и соавт. определили, что снижение уровня гликированного гемоглобина на 10% от исходного уровня в среднем уменьшает риск достижения пациентом первичной конечной точки на 6,4% [35].
    (check this in PDF content)

  41. Start
    25190
    Prefix
    При анализе ранее опубликованных регрессионных уравнений для прогнозирования сердечно-сосудистого риска при сахарном диабете 2-го типа McEwan и соавт. определили, что снижение уровня гликированного гемоглобина на 10% от исходного уровня в среднем уменьшает риск достижения пациентом первичной конечной точки на 6,4%
    Exact
    [35]
    Suffix
    . Широко используемая валидированная модель IMS Core Diabetes Model (CDM) [36] дополняет понимание гипогликемического эффекта получаемой пациентами терапии и в среднем прогнозирует снижение относительного риска развития сердечно-сосудистых осложнений на 7,5% при абсолютном снижении уровня HbA1c на 0,5% и снижение относительного риска на 9,0 и 10,6% при снижении уровня HbA1c на 1,0 и 1,5% соотв
    (check this in PDF content)

  42. Start
    25269
    Prefix
    При анализе ранее опубликованных регрессионных уравнений для прогнозирования сердечно-сосудистого риска при сахарном диабете 2-го типа McEwan и соавт. определили, что снижение уровня гликированного гемоглобина на 10% от исходного уровня в среднем уменьшает риск достижения пациентом первичной конечной точки на 6,4% [35]. Широко используемая валидированная модель IMS Core Diabetes Model (CDM)
    Exact
    [36]
    Suffix
    дополняет понимание гипогликемического эффекта получаемой пациентами терапии и в среднем прогнозирует снижение относительного риска развития сердечно-сосудистых осложнений на 7,5% при абсолютном снижении уровня HbA1c на 0,5% и снижение относительного риска на 9,0 и 10,6% при снижении уровня HbA1c на 1,0 и 1,5% соответственно [37].
    (check this in PDF content)

  43. Start
    25603
    Prefix
    валидированная модель IMS Core Diabetes Model (CDM) [36] дополняет понимание гипогликемического эффекта получаемой пациентами терапии и в среднем прогнозирует снижение относительного риска развития сердечно-сосудистых осложнений на 7,5% при абсолютном снижении уровня HbA1c на 0,5% и снижение относительного риска на 9,0 и 10,6% при снижении уровня HbA1c на 1,0 и 1,5% соответственно
    Exact
    [37]
    Suffix
    . При моделировании изменения уровня гликированного гемоглобина при СД 2-го типа чаще всего используются уравнения, полученные при анализе данных когорты исследования UKPDS (UK Prospective Diabetes Study) [38].
    (check this in PDF content)

  44. Start
    25814
    Prefix
    При моделировании изменения уровня гликированного гемоглобина при СД 2-го типа чаще всего используются уравнения, полученные при анализе данных когорты исследования UKPDS (UK Prospective Diabetes Study)
    Exact
    [38]
    Suffix
    . Пациенты, принимавшие участие в этом исследовании, имели впервые установленный диагноз СД 2-го типа и удовлетворительный контроль заболевания (средний уровень HbA1c на старте лечения составил 7,1%), что значительно ограничивает использование данных, полученных при наблюдении за этой когортой [29].
    (check this in PDF content)

  45. Start
    26113
    Prefix
    Пациенты, принимавшие участие в этом исследовании, имели впервые установленный диагноз СД 2-го типа и удовлетворительный контроль заболевания (средний уровень HbA1c на старте лечения составил 7,1%), что значительно ограничивает использование данных, полученных при наблюдении за этой когортой
    Exact
    [29]
    Suffix
    . Поскольку СД – это непрерывно прогрессирующее заболевание, при длительном неизменном лечении уровень гликированного гемоглобина будет неизбежно повышаться с течением времени [39]. Несмотря на рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии при достижении уровня HbA1c значения в 7,5% [40,41], в рутинной клинической практике интенсификация происходит значительно позже [42], что проявл
    (check this in PDF content)

  46. Start
    26295
    Prefix
    диагноз СД 2-го типа и удовлетворительный контроль заболевания (средний уровень HbA1c на старте лечения составил 7,1%), что значительно ограничивает использование данных, полученных при наблюдении за этой когортой [29]. Поскольку СД – это непрерывно прогрессирующее заболевание, при длительном неизменном лечении уровень гликированного гемоглобина будет неизбежно повышаться с течением времени
    Exact
    [39]
    Suffix
    . Несмотря на рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии при достижении уровня HbA1c значения в 7,5% [40,41], в рутинной клинической практике интенсификация происходит значительно позже [42], что проявляется длительно сохраняющейся хронической гипер гликемией и, как следствие, более ФАРМАКОЭКОНОМИКА.
    (check this in PDF content)

  47. Start
    26414
    Prefix
    Поскольку СД – это непрерывно прогрессирующее заболевание, при длительном неизменном лечении уровень гликированного гемоглобина будет неизбежно повышаться с течением времени [39]. Несмотря на рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии при достижении уровня HbA1c значения в 7,5%
    Exact
    [40,41]
    Suffix
    , в рутинной клинической практике интенсификация происходит значительно позже [42], что проявляется длительно сохраняющейся хронической гипер гликемией и, как следствие, более ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017; Том 10, No 3 www.pharmacoeconomics.ru высоким уровнем HbA1c по сравнению с уровнем, прогнозируемым по данным когорты UKPDS [43].
    (check this in PDF content)

  48. Start
    26499
    Prefix
    Несмотря на рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии при достижении уровня HbA1c значения в 7,5% [40,41], в рутинной клинической практике интенсификация происходит значительно позже
    Exact
    [42]
    Suffix
    , что проявляется длительно сохраняющейся хронической гипер гликемией и, как следствие, более ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017; Том 10, No 3 www.pharmacoeconomics.ru высоким уровнем HbA1c по сравнению с уровнем, прогнозируемым по данным когорты UKPDS [43].
    (check this in PDF content)

  49. Start
    27096
    Prefix
    в 7,5% [40,41], в рутинной клинической практике интенсификация происходит значительно позже [42], что проявляется длительно сохраняющейся хронической гипер гликемией и, как следствие, более ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017; Том 10, No 3 www.pharmacoeconomics.ru высоким уровнем HbA1c по сравнению с уровнем, прогнозируемым по данным когорты UKPDS
    Exact
    [43]
    Suffix
    . McEwan и соавт. проанализировали данные 68 работ по изучению течения СД 2-го типа, опубликованных с 2005 по 2015 г., в которых содержалась информация об уровне HbA1c на старте гипогликемической терапии и/или о его изменениях на протяжении исследования [29].
    (check this in PDF content)

  50. Start
    27357
    Prefix
    McEwan и соавт. проанализировали данные 68 работ по изучению течения СД 2-го типа, опубликованных с 2005 по 2015 г., в которых содержалась информация об уровне HbA1c на старте гипогликемической терапии и/или о его изменениях на протяжении исследования
    Exact
    [29]
    Suffix
    . По результатам анализа было предложено математическое решение дифференциального уравнения для прогнозирования уровня гликированного гемоглобина в различные моменты времени с учетом интенсификации (смены) гипогликемической терапии при повышении уровня HbA1c до критического значения (h∞): ℎ()=ℎ+(ℎ∞−ℎ−ℎ∞−ℎ+ℎ0−ℎ−2×)) 2 √(√√, где h0 – значение HbA1c на старте терапии; h(t) – значение HbA1c в момен
    (check this in PDF content)

  51. Start
    28312
    Prefix
    Параметры h0, h1 и h∞ могут изменяться исследователем при использовании данной модели. Графическое отображение результатов моделирования в соответствии с полученными уравнениями по сравнению с прогнозом модели UKPDS приведено на рисунке 1 (h0 = 8,27 %, h1 = 0,62 % и h∞ = 9,30 %)
    Exact
    [29]
    Suffix
    . Калькулятор, созданный McEwan и соавт. на базе MS Excel, доступен в виде сопровождающего файла [44]. Обращение к вышеприведенным уравнениям при прогнозировании изменения уровня гликированного гемоглобина позволяет значительно приблизиться к ситуации, наблюдаемой в рутинной клинической практике, и учесть рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии (монотерапия, комбинированная тера
    (check this in PDF content)

  52. Start
    28415
    Prefix
    Графическое отображение результатов моделирования в соответствии с полученными уравнениями по сравнению с прогнозом модели UKPDS приведено на рисунке 1 (h0 = 8,27 %, h1 = 0,62 % и h∞ = 9,30 %) [29]. Калькулятор, созданный McEwan и соавт. на базе MS Excel, доступен в виде сопровождающего файла
    Exact
    [44]
    Suffix
    . Обращение к вышеприведенным уравнениям при прогнозировании изменения уровня гликированного гемоглобина позволяет значительно приблизиться к ситуации, наблюдаемой в рутинной клинической практике, и учесть рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии (монотерапия, комбинированная терапия двумя сахароснижающими ЛС, начало инсулинотерапии) [41,45].
    (check this in PDF content)

  53. Start
    28774
    Prefix
    Обращение к вышеприведенным уравнениям при прогнозировании изменения уровня гликированного гемоглобина позволяет значительно приблизиться к ситуации, наблюдаемой в рутинной клинической практике, и учесть рекомендации по интенсификации гипогликемической терапии (монотерапия, комбинированная терапия двумя сахароснижающими ЛС, начало инсулинотерапии)
    Exact
    [41,45]
    Suffix
    . Особенности проведения симуляционного моделирования для клинико-экономической оценки исходов инсулинотерапии Отдельный подход к симуляционному моделированию СД необходим в том случае, если моделируемая стратегия лечения является базис-болюсным режимом инсулинотерапии.
    (check this in PDF content)

  54. Start
    29313
    Prefix
    Основная сложность при работе с данной стратегией заключается в том, что до настоящего времени не получены какие-либо математические уравнения, прогнозирующие изменения уровня гликированного гемоглобина и массы тела в зависимости от параметров инсулинотерапии
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Причиной этому, вероятнее всего, являются особенности лечения: в рутинной клинической практике пациенты получают терапию «до цели», вследствие чего суммарная доза инсулина не является неизменной: ее и титруют до достижения пациентом его индивидуального целевого уровня HbA1c при минимально возможной частоте развития гипогликемических состояний, тогда как концентрация глюкозы крови может значите
    (check this in PDF content)

  55. Start
    29904
    Prefix
    неизменной: ее и титруют до достижения пациентом его индивидуального целевого уровня HbA1c при минимально возможной частоте развития гипогликемических состояний, тогда как концентрация глюкозы крови может значительно варьировать как в течение суток, так и между периодами наблюдения. Тем не менее, существуют различные формулы расчета потребности в инсулине в зависимости от параметров пациента
    Exact
    [47,48]
    Suffix
    и, будучи описанными в ограничениях модели, эти расчетные дозы могут использоваться для проведения клинико-экономического анализа. Эти формулы представляют собой произведение массы тела (или идеальной массы тела) и коэффициента (от 0,2 до 0,9 у пациентов старше 18 лет, в зависимости от того, учитывается ли реальная или идеальная масса тела, а также – у различных авторов – в зависимости от в
    (check this in PDF content)

  56. Start
    30876
    Prefix
    Американская ассоциация клинических эндокринологов (AACE) рекомендует начинать терапию с 0,1-0,2 Ед/кг базального инсулина при уровне HbA1c менее 8% и с 0,2-0,3 Ед/кг – при уровне более 8%. Суммарная суточная доза на старте при этом должна составлять 0,3-0,5 Ед/кг, из которых половина будет приходиться на базальный, и половина – на болюсный инсулин
    Exact
    [49]
    Suffix
    . Однако следует понимать, что эта расчетная доза является ориентировочной для старта инсулинотерапии и в дальнейшем изменяется эндокринологом на основании данных о суточном колебании глюкозы крови и об уровне гликированного гемоглобина.
    (check this in PDF content)

  57. Start
    31311
    Prefix
    эта расчетная доза является ориентировочной для старта инсулинотерапии и в дальнейшем изменяется эндокринологом на основании данных о суточном колебании глюкозы крови и об уровне гликированного гемоглобина. При этом возможность титрования дозы инсулина не учитывают в большинстве симуляционных моделей, несмотря на то что выраженность набора массы тела при инсулинотерапии является дозозависимой
    Exact
    [46]
    Suffix
    , и доза инсулина является фактором, определяющим частоту гипогликемий у пациентов с СД 1-го типа [50]. Инсулинотерапия у пациентов с СД 2-го типа Willis и соавт. провели линейный регрессионный мета-анализ 69 интервенционных и 22 обсервационных исследований и определили факторы, которые вносят наибольший вклад в изменение уровня HbA1c и массы тела пациентов с СД 2-го типа при инициации или прод
    (check this in PDF content)

  58. Start
    31414
    Prefix
    При этом возможность титрования дозы инсулина не учитывают в большинстве симуляционных моделей, несмотря на то что выраженность набора массы тела при инсулинотерапии является дозозависимой [46], и доза инсулина является фактором, определяющим частоту гипогликемий у пациентов с СД 1-го типа
    Exact
    [50]
    Suffix
    . Инсулинотерапия у пациентов с СД 2-го типа Willis и соавт. провели линейный регрессионный мета-анализ 69 интервенционных и 22 обсервационных исследований и определили факторы, которые вносят наибольший вклад в изменение уровня HbA1c и массы тела пациентов с СД 2-го типа при инициации или продолжении инсулинотерапии [46].
    (check this in PDF content)

  59. Start
    31736
    Prefix
    Инсулинотерапия у пациентов с СД 2-го типа Willis и соавт. провели линейный регрессионный мета-анализ 69 интервенционных и 22 обсервационных исследований и определили факторы, которые вносят наибольший вклад в изменение уровня HbA1c и массы тела пациентов с СД 2-го типа при инициации или продолжении инсулинотерапии
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Авторами эмпирическим путем было предложено два набора факторов для включения в анализ: основной и дополнительный. К основным факторам были отнесены клинически важные показатели, причинно-следственная связь которых с моделируемыми переменными не вызывала сомнений: уровень гликированного гемоглобина в начале лечения (%), доза инсулина (Ед/кг массы тела), тип инсулина (базальный, болюсный, гото
    (check this in PDF content)

  60. Start
    32600
    Prefix
    К дополнительным факторам отнесли: прием пациентом перорального сахароснижающего средства (препаратов сульфонилмочевины, метформина, метформина в сочетании с препаратами сульфонилмочевины и тиазолидиндионами), массу тела пациента, длительность СД, возраст пациента и долю мужчин в когорте
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Включение в регрессионный мета-анализ основных факторов показало, что снижение уровня гликированного гемоглобина прямо пропорционально его исходному уровню [51-53] и суммарной дозе инсулина на килограмм массы тела пациента, а также обратно пропорционально длительности наблюдения.
    (check this in PDF content)

  61. Start
    32763
    Prefix
    сахароснижающего средства (препаратов сульфонилмочевины, метформина, метформина в сочетании с препаратами сульфонилмочевины и тиазолидиндионами), массу тела пациента, длительность СД, возраст пациента и долю мужчин в когорте [46]. Включение в регрессионный мета-анализ основных факторов показало, что снижение уровня гликированного гемоглобина прямо пропорционально его исходному уровню
    Exact
    [51-53]
    Suffix
    и суммарной дозе инсулина на килограмм массы тела пациента, а также обратно пропорционально длительности наблюдения. По мнению автоРисунок 1. Прогноз изменения уровня гликированного гемоглобина у пациента с СД 2-го типа [29].
    (check this in PDF content)

  62. Start
    32993
    Prefix
    Включение в регрессионный мета-анализ основных факторов показало, что снижение уровня гликированного гемоглобина прямо пропорционально его исходному уровню [51-53] и суммарной дозе инсулина на килограмм массы тела пациента, а также обратно пропорционально длительности наблюдения. По мнению автоРисунок 1. Прогноз изменения уровня гликированного гемоглобина у пациента с СД 2-го типа
    Exact
    [29]
    Suffix
    . Figure 1. Prediction of changes in the level of glycated hemoglobin in a patient with type 2 diabetes [29]. 0,02,5 Опубликованные данные Время, годы Результаты расчетов Прогноз UKPDS 5,07,510,0 10 9 8 7 ров, коэффициенты основных факторов не подвергались критическому изменению при включении в анализ дополнительных ковариат [46].
    (check this in PDF content)

  63. Start
    33100
    Prefix
    По мнению автоРисунок 1. Прогноз изменения уровня гликированного гемоглобина у пациента с СД 2-го типа [29]. Figure 1. Prediction of changes in the level of glycated hemoglobin in a patient with type 2 diabetes
    Exact
    [29]
    Suffix
    . 0,02,5 Опубликованные данные Время, годы Результаты расчетов Прогноз UKPDS 5,07,510,0 10 9 8 7 ров, коэффициенты основных факторов не подвергались критическому изменению при включении в анализ дополнительных ковариат [46].
    (check this in PDF content)

  64. Start
    33622
    Prefix
    Prediction of changes in the level of glycated hemoglobin in a patient with type 2 diabetes [29]. 0,02,5 Опубликованные данные Время, годы Результаты расчетов Прогноз UKPDS 5,07,510,0 10 9 8 7 ров, коэффициенты основных факторов не подвергались критическому изменению при включении в анализ дополнительных ковариат
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Однако нельзя не отметить, что коэффициенты некоторых основных факторов менялись более чем на 50% при включении ковариат, что говорит о значительном объеме неучтенных конфаундеров. В таблице 1 приведены коэффициенты для основной модели.
    (check this in PDF content)

  65. Start
    34286
    Prefix
    Показано, что увеличение массы тела пациентов было прямо пропорционально суммарной дозе инсулина как у пациентов, ранее не получавших инсулинотерапию, так у тех, кто ранее получал лечение аналогами инсулина. Набор массы тела у ранее не получавших инсулин пациентов также положительно коррелировал с длительностью наблюдения
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Используя аналогичный мета-аналитический подход для частоты развития гипогликемических состояний (нетяжелых – не требующих посторонней помощи, тяжелых, ночных) у пациентов c СД 2-го типа, получающих инсулинотерапию, Willis и соавт. указали на невозможность использования полученных ими результатов для симуляционного моделирования в связи с высокой вариабельностью коэффициентов регрессионного
    (check this in PDF content)

  66. Start
    34749
    Prefix
    развития гипогликемических состояний (нетяжелых – не требующих посторонней помощи, тяжелых, ночных) у пациентов c СД 2-го типа, получающих инсулинотерапию, Willis и соавт. указали на невозможность использования полученных ими результатов для симуляционного моделирования в связи с высокой вариабельностью коэффициентов регрессионного мета-анализа при включении в модель дополнительных факторов
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Таким образом, в настоящее время при прогнозировании частоты развития гипогликемических состояний, по-видимому, следует опираться прежде всего на данные мета-анализов о частоте эпизодов в течение фиксированных временных промежутков для каждого ЛС, а не прибегать к симуляционному моделированию.
    (check this in PDF content)

  67. Start
    35288
    Prefix
    Тем не менее, существуют уравнения регрессионных моделей, полученные McEwan и соавт. для прогнозирования частоты наступления нетяжелых и тяжелых гипогликемических эпизодов, которые можно использовать при работе с симуляционной моделью
    Exact
    [54]
    Suffix
    . Willis и соавт. указывают на основное ограничение своего мета-аналитического подхода, заключающееся в невозможности использования индивидуальных данных. Возможность получить доступ к исходным базам данных включенных в мета-анализ работ позволила бы значительно повысить статистическую мощность и с большей вероятностью подтвердить выдвинутую гипотезу о факторах, влияющих на частоту гипогликемич
    (check this in PDF content)

  68. Start
    35706
    Prefix
    Возможность получить доступ к исходным базам данных включенных в мета-анализ работ позволила бы значительно повысить статистическую мощность и с большей вероятностью подтвердить выдвинутую гипотезу о факторах, влияющих на частоту гипогликемических эпизодов
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Анализ на уровне индивидуальных данных был проведен при обработке результатов Исследования по контролю диабета и его осложнений (Diabetes Control and Complications Trial, DCCT); при этом была выявлена отрицательная корреляция частоты гипогликемических эпизодов с исходным уровнем HbA1c и положительная – с выраженностью снижения уровня HbA1c и с суммарной дозой инсулина на кг массы тела [50],
    (check this in PDF content)

  69. Start
    36102
    Prefix
    Анализ на уровне индивидуальных данных был проведен при обработке результатов Исследования по контролю диабета и его осложнений (Diabetes Control and Complications Trial, DCCT); при этом была выявлена отрицательная корреляция частоты гипогликемических эпизодов с исходным уровнем HbA1c и положительная – с выраженностью снижения уровня HbA1c и с суммарной дозой инсулина на кг массы тела
    Exact
    [50]
    Suffix
    , что предполагалось, но не было подтверждено Willis и соавт. для пациентов с СД 2-го типа [46]. Эти же факторы были внесены в выше приведенные регрессионные уравнения для прогнозирования частоты гипогликемических эпизодов McEwan и соавт. [54] и, за исключением влияния типа инсулина на конечный результат, направление корреляционФактор Пациенты, ранее не получавшие инсулинотерапию Пациенты, ран
    (check this in PDF content)

  70. Start
    36197
    Prefix
    по контролю диабета и его осложнений (Diabetes Control and Complications Trial, DCCT); при этом была выявлена отрицательная корреляция частоты гипогликемических эпизодов с исходным уровнем HbA1c и положительная – с выраженностью снижения уровня HbA1c и с суммарной дозой инсулина на кг массы тела [50], что предполагалось, но не было подтверждено Willis и соавт. для пациентов с СД 2-го типа
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Эти же факторы были внесены в выше приведенные регрессионные уравнения для прогнозирования частоты гипогликемических эпизодов McEwan и соавт. [54] и, за исключением влияния типа инсулина на конечный результат, направление корреляционФактор Пациенты, ранее не получавшие инсулинотерапию Пациенты, ранее получавшие лечение аналогами инсулина r (SE)pr (SE)p Интерсепт3,371 (0,659)<0,0012,104 (0,842
    (check this in PDF content)

  71. Start
    36347
    Prefix
    эпизодов с исходным уровнем HbA1c и положительная – с выраженностью снижения уровня HbA1c и с суммарной дозой инсулина на кг массы тела [50], что предполагалось, но не было подтверждено Willis и соавт. для пациентов с СД 2-го типа [46]. Эти же факторы были внесены в выше приведенные регрессионные уравнения для прогнозирования частоты гипогликемических эпизодов McEwan и соавт.
    Exact
    [54]
    Suffix
    и, за исключением влияния типа инсулина на конечный результат, направление корреляционФактор Пациенты, ранее не получавшие инсулинотерапию Пациенты, ранее получавшие лечение аналогами инсулина r (SE)pr (SE)p Интерсепт3,371 (0,659)<0,0012,104 (0,842)0,016 Исходный уровень ГГ (%)–0,515 (0,079)<0,001–0,343 (0,103)0,002 Суммарная доза инсулина (Ед/кг)–0,993 (0,252)<0,001–1,218 (0,365)0,002 Суммарн
    (check this in PDF content)

  72. Start
    37217
    Prefix
    – нет)–0,212 (0,171)0,22–0,120 (0,127)0,35 Использование премикс-инсулина (референс – нет)–0,038 (0,092)0,68–0,285 (0,136)0,041 Базисный + болюсный инсулины–––0,714 (0,183)<0,001 Длительность наблюдения (недель)0,004 (0,001)0,0030,010 (0,004)0,014 Таблица 1. Коэффициенты линейного регрессионного мета-анализа для изменения уровня гликированного гемоглобина при включении основных факторов
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Примечание: ГГ – гликированный гемоглобин; r – коэффициент линейной регрессии; SE – стандартная ошибка коэффициента линейной регрессии; Интерсепт – точка, в которой модель линейной регрессии пересекает ось ординат (у).
    (check this in PDF content)

  73. Start
    37582
    Prefix
    Примечание: ГГ – гликированный гемоглобин; r – коэффициент линейной регрессии; SE – стандартная ошибка коэффициента линейной регрессии; Интерсепт – точка, в которой модель линейной регрессии пересекает ось ординат (у). Table 1. Linear regression coefficients for the meta-analysis data on the changing values of glycated hemoglobin (major factors are included)
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Note: ГГ is glycated hemoglobin; r – coefficient of linear regression; SE is the standard error of the linear regression coefficient; the Intersept is the point where the linear regression line crosses the y-axis.
    (check this in PDF content)

  74. Start
    38478
    Prefix
    болюсного инсулина (референс – нет)0,812 (0,639)0,210,151 (0,456)0,74 Использование премикс-инсулина (референс – нет)0,216 (0,331)0,520,727 (0,442)0,72 Базисный + болюсный инсулины––0,961 (0,554)0,96 Длительность наблюдения (недель)0,010 (0,005)0,0490,009 (0,013)0,52 Таблица 2. Коэффициенты линейного регрессионного мета-анализа для изменения массы тела при включении основных факторов
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Примечание: r – коэффициент линейной регрессии; SE – стандартная ошибка коэффициента линейной регрессии; Интерсепт – точка, в которой модель линейной регрессии пересекает ось ординат (у). Table 2. Linear regression coefficients for the meta-analysis data on the changing values of body weight (major factors are included) [46].
    (check this in PDF content)

  75. Start
    38804
    Prefix
    Примечание: r – коэффициент линейной регрессии; SE – стандартная ошибка коэффициента линейной регрессии; Интерсепт – точка, в которой модель линейной регрессии пересекает ось ординат (у). Table 2. Linear regression coefficients for the meta-analysis data on the changing values of body weight (major factors are included)
    Exact
    [46]
    Suffix
    . Note: r – coefficient of linear regression; SE is the standard error of the linear regression coefficient; the Intersept is the point where the linear regression line crosses the y-axis. ФАРМАКОЭКОНОМИКА.
    (check this in PDF content)

  76. Start
    39891
    Prefix
    Инсулинотерапия при СД 1-го типа При том, что модели прогнозирования сердечно-сосудистых осложнений при СД 2-го типа являются достаточно многочисленными, подобных моделей для СД 1-го типа достаточно мало, и нередко при проведении симуляционного моделирования СД 1-го типа исследователи экстраполируют данные, полученные для СД 2-го типа
    Exact
    [55]
    Suffix
    . Тем не менее, следует понимать, что несмотря на внешнюю схожесть подхода к лечению и к контролю осложнений, а также практически полную идентичность перечня возможных осложнений, СД 1-го типа и 2-го типа имеют различную патофизиологию, охватывают различные популяции и по-разному влияют на динамику сердечно-сосудистых рисков [56].
    (check this in PDF content)

  77. Start
    40225
    Prefix
    Тем не менее, следует понимать, что несмотря на внешнюю схожесть подхода к лечению и к контролю осложнений, а также практически полную идентичность перечня возможных осложнений, СД 1-го типа и 2-го типа имеют различную патофизиологию, охватывают различные популяции и по-разному влияют на динамику сердечно-сосудистых рисков
    Exact
    [56]
    Suffix
    . McEwan и соавт. произвели сравнение прогнозов сердечно-сосудистых рисков, полученных в моделях, основанных на данных UKPDS 68 [38] – модели, основанной на данных популяции с СД 2-го типа, нередко экстраполируемой на СД 1-го типа [57], на данных EDIC – Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study [58] и на данных PEDC – Pittsburg Epidemiology of Diabetes Complications Study
    (check this in PDF content)

  78. Start
    40358
    Prefix
    подхода к лечению и к контролю осложнений, а также практически полную идентичность перечня возможных осложнений, СД 1-го типа и 2-го типа имеют различную патофизиологию, охватывают различные популяции и по-разному влияют на динамику сердечно-сосудистых рисков [56]. McEwan и соавт. произвели сравнение прогнозов сердечно-сосудистых рисков, полученных в моделях, основанных на данных UKPDS 68
    Exact
    [38]
    Suffix
    – модели, основанной на данных популяции с СД 2-го типа, нередко экстраполируемой на СД 1-го типа [57], на данных EDIC – Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study [58] и на данных PEDC – Pittsburg Epidemiology of Diabetes Complications Study [59] – двух моделей, основанных на результатах 30-летнего наблюдения за пациентами с СД 1-го типа.
    (check this in PDF content)

  79. Start
    40462
    Prefix
    McEwan и соавт. произвели сравнение прогнозов сердечно-сосудистых рисков, полученных в моделях, основанных на данных UKPDS 68 [38] – модели, основанной на данных популяции с СД 2-го типа, нередко экстраполируемой на СД 1-го типа
    Exact
    [57]
    Suffix
    , на данных EDIC – Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study [58] и на данных PEDC – Pittsburg Epidemiology of Diabetes Complications Study [59] – двух моделей, основанных на результатах 30-летнего наблюдения за пациентами с СД 1-го типа.
    (check this in PDF content)

  80. Start
    40548
    Prefix
    McEwan и соавт. произвели сравнение прогнозов сердечно-сосудистых рисков, полученных в моделях, основанных на данных UKPDS 68 [38] – модели, основанной на данных популяции с СД 2-го типа, нередко экстраполируемой на СД 1-го типа [57], на данных EDIC – Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study
    Exact
    [58]
    Suffix
    и на данных PEDC – Pittsburg Epidemiology of Diabetes Complications Study [59] – двух моделей, основанных на результатах 30-летнего наблюдения за пациентами с СД 1-го типа. Спрогнозированные риски в тридцатилетнем горизонте моделирования приведены в таблице 3.
    (check this in PDF content)

  81. Start
    40627
    Prefix
    McEwan и соавт. произвели сравнение прогнозов сердечно-сосудистых рисков, полученных в моделях, основанных на данных UKPDS 68 [38] – модели, основанной на данных популяции с СД 2-го типа, нередко экстраполируемой на СД 1-го типа [57], на данных EDIC – Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study [58] и на данных PEDC – Pittsburg Epidemiology of Diabetes Complications Study
    Exact
    [59]
    Suffix
    – двух моделей, основанных на результатах 30-летнего наблюдения за пациентами с СД 1-го типа. Спрогнозированные риски в тридцатилетнем горизонте моделирования приведены в таблице 3. Как видно, модель UKPDS-68, основанная на данных пациентов с СД 2-го типа, занижает показатели по всем моделируемым параметрам [57].
    (check this in PDF content)

  82. Start
    40944
    Prefix
    Спрогнозированные риски в тридцатилетнем горизонте моделирования приведены в таблице 3. Как видно, модель UKPDS-68, основанная на данных пациентов с СД 2-го типа, занижает показатели по всем моделируемым параметрам
    Exact
    [57]
    Suffix
    . В настоящее время при проведении симуляционного моделирования СД 1-го типа все чаще обращаются к IMS Core Diabetes Model (CDM) [36], которая доступна на официальном сайте в версии 9.0, однако уже дополнена результатами 5-летнего наблюдения за сердечно-сосудистыми рисками, по данным Шведского Национального Регистра СД (версия 9.5) [60].
    (check this in PDF content)

  83. Start
    41077
    Prefix
    Как видно, модель UKPDS-68, основанная на данных пациентов с СД 2-го типа, занижает показатели по всем моделируемым параметрам [57]. В настоящее время при проведении симуляционного моделирования СД 1-го типа все чаще обращаются к IMS Core Diabetes Model (CDM)
    Exact
    [36]
    Suffix
    , которая доступна на официальном сайте в версии 9.0, однако уже дополнена результатами 5-летнего наблюдения за сердечно-сосудистыми рисками, по данным Шведского Национального Регистра СД (версия 9.5) [60].
    (check this in PDF content)

  84. Start
    41284
    Prefix
    В настоящее время при проведении симуляционного моделирования СД 1-го типа все чаще обращаются к IMS Core Diabetes Model (CDM) [36], которая доступна на официальном сайте в версии 9.0, однако уже дополнена результатами 5-летнего наблюдения за сердечно-сосудистыми рисками, по данным Шведского Национального Регистра СД (версия 9.5)
    Exact
    [60]
    Suffix
    . Ожидаемая продолжительность жизни с поправкой на качество жизни Качество жизни является еще одним показателем, который, согласно рекомендациям Американской диабетологической ассоциации, необходимо учитывать при моделировании [26].
    (check this in PDF content)

  85. Start
    41515
    Prefix
    Ожидаемая продолжительность жизни с поправкой на качество жизни Качество жизни является еще одним показателем, который, согласно рекомендациям Американской диабетологической ассоциации, необходимо учитывать при моделировании
    Exact
    [26]
    Suffix
    . Объективным интегральным показателем, учитывающим одновременно и качество жизни, и ее ожидаемую продолжительность, считают ожидаемую продолжительность жизни с поправкой на качество жизни (Quality-Adjusted Life Expectancy, QALE) [61].
    (check this in PDF content)

  86. Start
    41750
    Prefix
    Объективным интегральным показателем, учитывающим одновременно и качество жизни, и ее ожидаемую продолжительность, считают ожидаемую продолжительность жизни с поправкой на качество жизни (Quality-Adjusted Life Expectancy, QALE)
    Exact
    [61]
    Suffix
    . При использовании IMS Core Diabetes Model (CDM) [36] для симуляционного моделирования популяции с СД 2-го типа было получено увеличение числа QALE на 0,059 при снижении уровня гликированного гемоглобина на 0,5%, увеличение числа QALE еще на 0,060 при дополнительном снижении индекса массы тела на 1 кг/м2 и еще на 0,122 при дополнительном уменьшении числа эпизодов нетяжелой гипогликемии на два
    (check this in PDF content)

  87. Start
    41804
    Prefix
    Объективным интегральным показателем, учитывающим одновременно и качество жизни, и ее ожидаемую продолжительность, считают ожидаемую продолжительность жизни с поправкой на качество жизни (Quality-Adjusted Life Expectancy, QALE) [61]. При использовании IMS Core Diabetes Model (CDM)
    Exact
    [36]
    Suffix
    для симуляционного моделирования популяции с СД 2-го типа было получено увеличение числа QALE на 0,059 при снижении уровня гликированного гемоглобина на 0,5%, увеличение числа QALE еще на 0,060 при дополнительном снижении индекса массы тела на 1 кг/м2 и еще на 0,122 при дополнительном уменьшении числа эпизодов нетяжелой гипогликемии на два события в год [62].
    (check this in PDF content)

  88. Start
    42168
    Prefix
    IMS Core Diabetes Model (CDM) [36] для симуляционного моделирования популяции с СД 2-го типа было получено увеличение числа QALE на 0,059 при снижении уровня гликированного гемоглобина на 0,5%, увеличение числа QALE еще на 0,060 при дополнительном снижении индекса массы тела на 1 кг/м2 и еще на 0,122 при дополнительном уменьшении числа эпизодов нетяжелой гипогликемии на два события в год
    Exact
    [62]
    Suffix
    . Дальнейший анализ результатов позволил определить коэффициенты регрессионного уравнения для факторов, оказывающих влияние на QALE при СД 2-го типа. QALE = 26,237 – 0,203 × (возраст, лет) – 0,064 × (ИМТ, кг/м2) – 0,015 × (число эпизодов нетяжелой гипогликемии за 1 год) – 0,510 × (число эпизодов тяжелой гипогликемии за 1 год) – 0,680 × (HbA1c, %) + 0,003 × (возраст, лет) × (HbA1c, %) [34].
    (check this in PDF content)

  89. Start
    42559
    Prefix
    QALE = 26,237 – 0,203 × (возраст, лет) – 0,064 × (ИМТ, кг/м2) – 0,015 × (число эпизодов нетяжелой гипогликемии за 1 год) – 0,510 × (число эпизодов тяжелой гипогликемии за 1 год) – 0,680 × (HbA1c, %) + 0,003 × (возраст, лет) × (HbA1c, %)
    Exact
    [34]
    Suffix
    . При СД 1-го типа было показано, что снижение HbA1c на 1% приводит к увеличению количества лет качественной жизни (QALYs) на 0,54 года для одного пациента, а снижение массы тела на 3 кг в сочетании с 30% снижением числа эпизодов симптоматической гипогликемии – еще на 0,38 года для одного пациента [63].
    (check this in PDF content)

  90. Start
    42862
    Prefix
    При СД 1-го типа было показано, что снижение HbA1c на 1% приводит к увеличению количества лет качественной жизни (QALYs) на 0,54 года для одного пациента, а снижение массы тела на 3 кг в сочетании с 30% снижением числа эпизодов симптоматической гипогликемии – еще на 0,38 года для одного пациента
    Exact
    [63]
    Suffix
    . Эти данные могут быть использованы в отсутствие информации, полученной при применении сопоставляемых ЛС. Ограничения в использовании данных рандомизированных клинических испытаний (РКИ) для математического моделирования эффектов лечения Несмотря на то, что РКИ высокого методологического качества являются ценным источником информации, необходимо провести черту между действенностью (efficacy)
    (check this in PDF content)

  91. Start
    44035
    Prefix
    » (trial effect), состоящий из множества компонентов: – эффекта лечения (дисбаланса в динамике состояния между группами); – эффекта протокола (строгого соблюдения протокола лечения, что не всегда происходит на практике); – эффекта ухода (повышенного внимания медицинского персонала к испытуемым); – хоторнского эффекта (повышенного интереса к ходу лечения); – а также эффекта плацебо
    Exact
    [9]
    Suffix
    . В данном контексте действенность, оцененную по результатам РКИ, правомерно воспринимать как максимально возможный эффект приема лекарственного средства [64]. Эффективность ЛС при этом определяют в обстоятельствах рутинной клинической практики, в условиях несовершенного обеспечения пациентов данным лекарственным средством, а также на гетерогенной по возрасту и гендерным особенностям популяци
    (check this in PDF content)

  92. Start
    44192
    Prefix
    соблюдения протокола лечения, что не всегда происходит на практике); – эффекта ухода (повышенного внимания медицинского персонала к испытуемым); – хоторнского эффекта (повышенного интереса к ходу лечения); – а также эффекта плацебо [9]. В данном контексте действенность, оцененную по результатам РКИ, правомерно воспринимать как максимально возможный эффект приема лекарственного средства
    Exact
    [64]
    Suffix
    . Эффективность ЛС при этом определяют в обстоятельствах рутинной клинической практики, в условиях несовершенного обеспечения пациентов данным лекарственным средством, а также на гетерогенной по возрасту и гендерным особенностям популяции пациентов.
    (check this in PDF content)

  93. Start
    44725
    Prefix
    Кроме того, в рутинной клинической практике пациенты принимают лекарственные средства различных торговых наименований одного МНН, что потенциально может приводить к незначительным различиям фармакокинетических и фармакодинамических параметров принимаемых лекарственных средств
    Exact
    [9]
    Suffix
    . Кроме того, популяция в РКИ нередко ограничена достаточно строгими критериями включения и невключения, тогда как пациенты в рутинной клинической практике нередко имеют большое количество сопутствующих заболеваний и выходят за пределы популяции в РКИ по своим клиническим, лабораторным и антропометрическим показателям [65].
    (check this in PDF content)

  94. Start
    45051
    Prefix
    Кроме того, популяция в РКИ нередко ограничена достаточно строгими критериями включения и невключения, тогда как пациенты в рутинной клинической практике нередко имеют большое количество сопутствующих заболеваний и выходят за пределы популяции в РКИ по своим клиническим, лабораторным и антропометрическим показателям
    Exact
    [65]
    Suffix
    . ПоказательUKPDS-68, % [38]EDIC, % [58]PEDC, % [59] Инфаркт миокарда2,66 4,10 5,27 Острое нарушение мозгового кровообращения0,27 0,66 1,01 Ишемическая болезнь сердца3,88 3,36 3,44 Сердечная недостаточность0,72 0,58 1,18 Общий риск7,53 8,70 10,90 Таблица 3.
    (check this in PDF content)

  95. Start
    45079
    Prefix
    Кроме того, популяция в РКИ нередко ограничена достаточно строгими критериями включения и невключения, тогда как пациенты в рутинной клинической практике нередко имеют большое количество сопутствующих заболеваний и выходят за пределы популяции в РКИ по своим клиническим, лабораторным и антропометрическим показателям [65]. ПоказательUKPDS-68, %
    Exact
    [38]
    Suffix
    EDIC, % [58]PEDC, % [59] Инфаркт миокарда2,66 4,10 5,27 Острое нарушение мозгового кровообращения0,27 0,66 1,01 Ишемическая болезнь сердца3,88 3,36 3,44 Сердечная недостаточность0,72 0,58 1,18 Общий риск7,53 8,70 10,90 Таблица 3.
    (check this in PDF content)

  96. Start
    45091
    Prefix
    Кроме того, популяция в РКИ нередко ограничена достаточно строгими критериями включения и невключения, тогда как пациенты в рутинной клинической практике нередко имеют большое количество сопутствующих заболеваний и выходят за пределы популяции в РКИ по своим клиническим, лабораторным и антропометрическим показателям [65]. ПоказательUKPDS-68, % [38]EDIC, %
    Exact
    [58]
    Suffix
    PEDC, % [59] Инфаркт миокарда2,66 4,10 5,27 Острое нарушение мозгового кровообращения0,27 0,66 1,01 Ишемическая болезнь сердца3,88 3,36 3,44 Сердечная недостаточность0,72 0,58 1,18 Общий риск7,53 8,70 10,90 Таблица 3.
    (check this in PDF content)

  97. Start
    45103
    Prefix
    Кроме того, популяция в РКИ нередко ограничена достаточно строгими критериями включения и невключения, тогда как пациенты в рутинной клинической практике нередко имеют большое количество сопутствующих заболеваний и выходят за пределы популяции в РКИ по своим клиническим, лабораторным и антропометрическим показателям [65]. ПоказательUKPDS-68, % [38]EDIC, % [58]PEDC, %
    Exact
    [59]
    Suffix
    Инфаркт миокарда2,66 4,10 5,27 Острое нарушение мозгового кровообращения0,27 0,66 1,01 Ишемическая болезнь сердца3,88 3,36 3,44 Сердечная недостаточность0,72 0,58 1,18 Общий риск7,53 8,70 10,90 Таблица 3.
    (check this in PDF content)

  98. Start
    45444
    Prefix
    ПоказательUKPDS-68, % [38]EDIC, % [58]PEDC, % [59] Инфаркт миокарда2,66 4,10 5,27 Острое нарушение мозгового кровообращения0,27 0,66 1,01 Ишемическая болезнь сердца3,88 3,36 3,44 Сердечная недостаточность0,72 0,58 1,18 Общий риск7,53 8,70 10,90 Таблица 3. Кумулятивный риск наступления крупных сердечно-сосудистых осложнений у пациентов с СД 1-го типа в 30-летнем горизонте моделирования
    Exact
    [57]
    Suffix
    . Table 3. Cumulative risk of major cardiovascular complications in patients with type 1 diabetes with a 30-year modeling horizon [57]. Заключение Сахарный диабет – мультифакторное заболевание, понимание которого требует комплексного подхода.
    (check this in PDF content)

  99. Start
    45577
    Prefix
    Кумулятивный риск наступления крупных сердечно-сосудистых осложнений у пациентов с СД 1-го типа в 30-летнем горизонте моделирования [57]. Table 3. Cumulative risk of major cardiovascular complications in patients with type 1 diabetes with a 30-year modeling horizon
    Exact
    [57]
    Suffix
    . Заключение Сахарный диабет – мультифакторное заболевание, понимание которого требует комплексного подхода. Лечение СД не ограничивается гипогликемической терапией. Для качественного контроля сахарного диабета и предотвращения сердечно-сосудистых осложнений также требуется модификация образа жизни (правильное питание, физическая активность, исключение курения), а также – антигипертензивная, г
    (check this in PDF content)

  100. Start
    46322
    Prefix
    Для качественного контроля сахарного диабета и предотвращения сердечно-сосудистых осложнений также требуется модификация образа жизни (правильное питание, физическая активность, исключение курения), а также – антигипертензивная, гиполипидемическая и нефропротективная терапия
    Exact
    [66]
    Suffix
    . В настоящем обзоре приведены лишь основные аспекты моделирования СД, к которым наиболее часто обращаются при проведении фармакоэкономических исследований. Построение модифицируемой симуляционной модели заболевания, пригодной для решения широкого спектра задач, требует обращения к факторам коморбидности, поскольку в то время как относительное снижение уровня гликированного гемоглобина на 10%
    (check this in PDF content)

  101. Start
    46882
    Prefix
    Построение модифицируемой симуляционной модели заболевания, пригодной для решения широкого спектра задач, требует обращения к факторам коморбидности, поскольку в то время как относительное снижение уровня гликированного гемоглобина на 10% приводит к 6,4% снижению сердечно-сосудистого риска, 10% снижение среднего систолического артериального давления уменьшает сердечно-сосудистый риск на 9,8%
    Exact
    [35]
    Suffix
    . Это становится особенно актуальным с появлением на рынке ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа, которые обладают не только гипогликемическим эффектом, но и значительно влияют на массу тела и уровень артериального давления пациентов по причине своего натрийуретического действия [67-69].
    (check this in PDF content)

  102. Start
    47190
    Prefix
    Это становится особенно актуальным с появлением на рынке ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа, которые обладают не только гипогликемическим эффектом, но и значительно влияют на массу тела и уровень артериального давления пациентов по причине своего натрийуретического действия
    Exact
    [67-69]
    Suffix
    . Нельзя также не принимать во внимание и развитие диабетической нефропатии. Повышение концентрации сывороточного креатинина на каждые 5 мкмоль/л приводит к относительному повышению риска сердечно-сосудистой смертности на 11%, а снижение скорости клубочковой фильтрации на 5 мл/мин/1,73 м2 – к относительному повышению этого риска на 26% [70].
    (check this in PDF content)

  103. Start
    47539
    Prefix
    Повышение концентрации сывороточного креатинина на каждые 5 мкмоль/л приводит к относительному повышению риска сердечно-сосудистой смертности на 11%, а снижение скорости клубочковой фильтрации на 5 мл/мин/1,73 м2 – к относительному повышению этого риска на 26%
    Exact
    [70]
    Suffix
    . Скорость ухудшения почечной функции при этом практически в два раза выше у пациентов с крупными сердечно-сосудистыми осложнениями [71], и значимую роль при симуляционном моделировании будет играть факт приема пациентом ингибиторов ангиотензин-превращающего фермента, обладающих нефропротективными и гипотензивными свойствами.
    (check this in PDF content)

  104. Start
    47676
    Prefix
    концентрации сывороточного креатинина на каждые 5 мкмоль/л приводит к относительному повышению риска сердечно-сосудистой смертности на 11%, а снижение скорости клубочковой фильтрации на 5 мл/мин/1,73 м2 – к относительному повышению этого риска на 26% [70]. Скорость ухудшения почечной функции при этом практически в два раза выше у пациентов с крупными сердечно-сосудистыми осложнениями
    Exact
    [71]
    Suffix
    , и значимую роль при симуляционном моделировании будет играть факт приема пациентом ингибиторов ангиотензин-превращающего фермента, обладающих нефропротективными и гипотензивными свойствами. Несмотря на значительные успехи в области симуляционного моделирования СД и все нарастающую детализацию предлагаемых математических моделей, в настоящее время по-прежнему остается немало нерешенных вопрос
    (check this in PDF content)

  105. Start
    48269
    Prefix
    Несмотря на значительные успехи в области симуляционного моделирования СД и все нарастающую детализацию предлагаемых математических моделей, в настоящее время по-прежнему остается немало нерешенных вопросов. В первую очередь, это – обращение к экстраполяции данных, полученных при изучении СД 2-го типа, на популяцию пациентов с СД 1-го типа в связи с недостатком данных для целевой популяции
    Exact
    [51]
    Suffix
    . Кроме того, в настоящее время не известны (а только предполагаются) механизмы кардиопротективного действия новых аналогов глюкагоноподобного пептида и ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа [72,73], что требует создания и осмысления новых подходов к симуляционному моделированию использования этих гипогликемических ЛС.
    (check this in PDF content)

  106. Start
    48488
    Prefix
    Кроме того, в настоящее время не известны (а только предполагаются) механизмы кардиопротективного действия новых аналогов глюкагоноподобного пептида и ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа
    Exact
    [72,73]
    Suffix
    , что требует создания и осмысления новых подходов к симуляционному моделированию использования этих гипогликемических ЛС. В большинстве фармакоэкономических исследований также не учитываются ожидаемые финансовые потери в связи с низкой приверженностью пациентов к лечению [74,75].
    (check this in PDF content)

  107. Start
    48769
    Prefix
    действия новых аналогов глюкагоноподобного пептида и ингибиторов натрийзависимого переносчика глюкозы 2-го типа [72,73], что требует создания и осмысления новых подходов к симуляционному моделированию использования этих гипогликемических ЛС. В большинстве фармакоэкономических исследований также не учитываются ожидаемые финансовые потери в связи с низкой приверженностью пациентов к лечению
    Exact
    [74,75]
    Suffix
    . Тем не менее, на данный момент представлен широкий спектр валидированных симуляционных моделей, которые исследователь может использовать в неизменном виде или, при необходимости, модифицировать под работу с уникальной задачей.
    (check this in PDF content)