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Pharmacy:基于药物消耗数据估计2型糖尿病患病率的模型
2026-3-10 15:51
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观察性、横断面流行病学研究成本高昂且耗时。开发用于获得更快、更便宜且更稳健结果的患病率间接估计方法,将为多项医疗保健应用带来优势。来自波尔图大学的Rita Oliveira教授,Matilde Monteiro-Soares教授,以及来自葡萄牙全国药房协会的José Pedro Guerreiro博士,Rúben Pereira博士和António Teixeira-Rodrigues教授共同在 Pharmacy 期刊发表了一篇文章,旨在利用社区药房的药物调配数据来估计葡萄牙人口中2型糖尿病 (T2DM) 的患病率。结果显示降糖药物使用量有所增加,其中固定剂量复方降糖药和新型降糖药在2021年尤为重要。本研究建立了一个基于药物使用量估算T2DM患病率的模型,该模型采用一种简单、快速且稳健的方法,并与现有证据相符。然而,随着新型降糖药适应症的不断扩大,如何将更多数据纳入该模型需要进一步研究。

  

  • 材料和方法

本研究旨在通过药物配发数据估算葡萄牙人群中2型糖尿病 (T2DM) 的患病率,采用描述性研究方法对2018年及2021年两个年度进行全国性评估,以检验模型的稳健性。数据来源于葡萄牙Health Market Research药房销售信息系统,该系统覆盖全国约2400家社区药房 (占全国药房总数的82%以上),记录按ATC分类、剂型、单位数量及剂量划分的药品销售信息。研究提取了ATC分类为A10A (胰岛素及其类似物) 与A10B (降血糖药物,不含胰岛素) 的门诊降糖药物在2018年及2021年的配发数据。研究人群依据葡萄牙国家统计局公布的2018年与2021年常住人口数据进行界定。药物消耗量采用世界卫生组织推荐的每日限定剂量 (DDD) 进行标准化,并以每千人每日DDD (DID) 作为衡量单位,用以反映每日接受特定药物标准治疗的人口比例。研究中假定人口对降糖药物的暴露程度与其药物消耗量相对应,并通过DID进行量化,以此为基础推估T2DM的患病率。

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图1. 葡萄牙每个地区的人口。

  

  • 研究结果

对葡萄牙全国降糖药物消耗数据的分析显示,2018年至2021年间,所有地区非胰岛素类降糖药 (NAD) 的消耗量均呈上升趋势。其中,胰岛素消耗量微增,而非胰岛素类降糖药增幅更为显著。药物结构发生明显变化:胰岛素占总消耗比例由17.0%降至15.3%,而NAD比例则从82.9%升至84.8%。在NAD中,传统磺脲类药物使用下降,口服固定剂量复方制剂、DPP-4抑制剂、GLP-1类似物及SGLT2抑制剂等新型药物的使用显著增加。

  

基于药物消耗模型估算的2型糖尿病患病率显示,接受药物治疗的患者患病率从2018年的7.8%上升至2021年的9.1%。若纳入未确诊患者进行校正,2018年与2021年的总体患病率估计分别为13.9%与14.2%,整体呈平稳态势。区域分析表明,尽管全国接受治疗的患者人数增加,但部分地区 (如贝雅、埃武拉等) 的总体患病率反而出现下降。研究同时通过敏感性分析验证了不同参数设定下患病率估算结果的稳定性。

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图2. 2018年和2021年各地区抗糖尿病药物消耗量 (以每千人每日限定剂量表示)。

  

  • 讨论与结论

本研究估算的总体患病率结果与葡萄牙既往多项全国性调查数据基本吻合,且高于欧洲平均水平,这可能与葡萄牙人口老龄化程度较高有关。模型的关键参数设定参考了现有文献,包括将治疗依从率设为60%,并采用基于葡萄牙人群研究的药物联用调整因子。敏感性分析指出,药物依从率和未确诊患者比例是对患病率估算影响最大的参数。

  

该方法的优势在于数据覆盖全国82%的药房,代表性较强,并可实现定期更新与区域分层分析。主要局限性在于其仅能估算已诊断且接受治疗的患者,无法进行人口学分层,且模型中关于依从性、处方模式等关键参数缺乏葡萄牙本地的最新数据支持。未来需通过开展相关本土研究来更新和优化这些参数。

  

本研究所构建的基于药房网络的方法,为患病率估算提供了一种可定期重复、能进行区域比较的补充手段。尽管其方法学复杂度较低,精度可能不及经典研究,但其能够为卫生政策、临床指南或药物经济学研究的快速更新提供支持,对药物流行病学及药物利用研究的发展具有积极意义。

   

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/2226-4787/12/1/18

  

  • Pharmacy 期刊介绍

主编:Prof. Dr. David J. Wright, University of Leicester, UK  

期刊主题涵盖药学服务及临床药学实践、药学教育与培训、药物信息学、分析学及相关技术、药物经济学、法律法规等药物及医疗卫生领域多个方面。目前期刊已被ESCI (Web of Science)、PubMed、PMC、Embase等多个数据库收录。    

2024 Impact Factor:1.8

Time to First Decision:22.9 Days

Acceptance to Publication:4.6 Days

期刊主页:https://www.mdpi.com/journal/pharmacy

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