Mathematical modeling of the chronic kidney disease progression rate in patients with type 2 diabetes mellitus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to develop and provide clinical substantiation of experimental mathematical models for the chronic kidney disease (CKD) progression rate in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) using the glomerular filtration rate reduction index (RI_GFR) as original diagnostic parameter.

Material and methods. A cross-sectional observational study of clinical status indices was performed in a sample of patients with type 2 diabetes. The significant predictors of a high rate of CKD progression were identified by regression analysis, three variants of experimental mathematical models were developed with different combinations of arguments with an emphasis on modifiable factors.

Results. The method of one-dimensional logistic regression analysis revealed the indices of clinical status having a significant impact on the rate of CKD progression on the scale of changes in RI_GFR by 1 ml/min/1.73 m2 and on the binary classification of outcomes in the groups of "slow" and "fast" decrease in kidneys filtration function with a threshold value of RI_GFR of 4.21 ml/min/1.73 m2 per year. These indices were age, body mass index (BMI), glycemia and duration of diabetes at the time of visit, history of insulin therapy, acute myocardial infarction in the anamnesis, pulse on the popliteal artery, concomitant retinopathy, hypertension risk group, treatment with sulfonylureas and calcium antagonists. Using multidimensional logistic regression, three types of experimental mathematical models were developed, including various combinations of predictors that demonstrated high values of diagnostic significance.

Conclusion. The mathematical modeling of CKD progression in patients with T2DM with the RI_GFR diagnostic index allows for better understanding of the pathology's development patterns. An experimental mathematical model using modifiable drug factors that a doctor can manage during the treatment (administration of sulfonylureas and calcium channel blockers) demonstrated 55.6% sensitivity, 85.3% specificity, AUC 0.76 (0.65; 0.86), which ensured high quality prediction with an accuracy of 77.5%.

About the authors

Nikolai A. Pervyshin

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: n.a.pervyshin@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9609-2725

PhD, assistant of the Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

References

  1. Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Epidemiological characteristics of diabetes mellitus in the Russian Federation: clinical and statistical analysis according to the Federal diabetes register data of 01.01.2021. Diabetes Mellitus. 2021;24(3):204-221. (In Russ.). [Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Эпидемиологические характеристики сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным регистра сахарного диабета на 01.01.2021. Сахарный диабет. 2021;24(3):204-221]. https://doi.org/10.14341/DM12759
  2. Smirnov AV, Shilov EM, Dobronravov VA, et al. National guidelines. Chronic kidney disease: basic principles of screening, diagnosis, prevention and treatment approaches. Nephrology. 2012;16(1):89-115. (In Russ.). [Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А., и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. Нефрология. 2012;16(1):89-115] https://doi.org/10.24884/1561-6274-2012-16-1-89-115
  3. Demidova TYu, Zenina SG. New accents in type 2 diabetes melitus management: early prevention of cardiorenal complications. Therapy. 2020;6(8):55-63. (In Russ.). [Демидова Т.Ю., Зенина С.Г. Новые акценты в управлении сахарным диабетом 2 типа: ранняя профилактика кардиоренальных осложнений. Терапия. 2020;6(8):55-63]. https://doi.org/10.18565/therapy.2020.8.55-63
  4. Tomilina AM, Andrusev NG, Peregudova NG, et al. Renal replacement therapy for end stage renal disease in Russian Federation, 2010-2015. Nephrology and dialysis. 2017;19(4):1-95. (In Russ.). [Томилина Н.А., Андрусев А.М., Перегудова Н.Г., Шинкарев М.Б. Заместительная терапия терминальной хронической почечной недостаточности в Российской Федерации в 2010-2015 гг. Отчет по данным Общероссийского Регистра заместительной почечной терапии Российского диализного общества. Нефрология и диализ. 2017;19(4):1-95]. https://doi.org/10.28996/1680-4422-2017-4suppl-1-95
  5. Markova AV, Korsunova EN, Aristarin MA. Cardiovascular risk in patients with arterial hypertension in combination with type 2 diabetes mellitus and chronic kidney disease. Modern problems of science and education. 2015;2. (In Russ.). [Маркова А.В., Корсунова Е.Н., Аристарин М.А. Сердечно-сосудистый риск у пациентов с артериальной гипертензией в сочетании с сахарным диабетом 2 типа и хронической болезнью почек. Современные проблемы науки и образования. 2015;2]. https://science-education.ru/ru/article/view?id=17375
  6. Pervyshin NA. A diagnostic criterion for the dynamics of chronic kidney disease in patients with diabetes. Aspirantskiy Vestnik Povolzhiya. 2023;23(1):65-72. (In Russ.). [Первышин Н.А. Диагностический критерий динамики прогрессирования хронической болезни почек при сахарном диабете. Аспирантский вестник Поволжья. 2023;23(1):65-72]. https://doi.org/10.55531/2072-2354.2023.23.1.65-72
  7. Pervyshin NA, Lebedeva IV, Lebedeva EA. Outpatient care formalization and informatization for patients with diabetes mellitus. Preventive medicine. 2021;24(3):14-21. (In Russ.). [Первышин Н.А., Лебедева И.В., Лебедева Е.А. Формализация и информатизация амбулаторного приема пациентов с сахарным диабетом. Профилактическая медицина. 2021;24(3):14-21]. https://doi.org/10.17116/profmed20212403114
  8. Pervyshin NA, Galkin RA. Formalized protocol of outpatient admission of patients with diabetes mellitus by an endocrinologist. Preventive medicine. 2018;6(21):87-92. (In Russ.). [Первышин Н.А., Галкин Р.А. Формализованный протокол амбулаторного приема пациентов с сахарным диабетом врачом-эндокринологом. Профилактическая медицина. 2018;6(21):87-92]. https://doi.org/10.17116/profmed20182106187
  9. Pervyshin NA, Lebedeva EA, Galkin RA, et al. Analysis of clinical features of patients with type 2 diabetes mellitus with different levels of glomerular filtration rate. Aspirantskiy Vestnik Povolzhiya. 2022;22(1):55-63. (In Russ.). [Первышин Н.А., Лебедева Е.А., Галкин Р.А., и др. Анализ клинических признаков пациентов с сахарным диабетом 2 типа в группах с различным уровнем скорости клубочковой фильтрации. Аспирантский вестник Поволжья. 2022;22(1):55-63]. https://doi.org/10.55531/2072-2354.2022.22.1.55-63
  10. Varaksin AN. Statistical models of regression type in ecology and medicine. Ekaterinburg, 2006. (In Russ.). [Вараксин А.Н. Статистические модели регрессионного типа в экологии и медицине. Екатеринбург, 2006].
  11. Nelson R, Grams M, Ballew S, et al. Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA. 2019;322(21):2104-14. https://doi.org/10.1001/jama.2019.17379
  12. Vikulova OK. Chronic kidney disease in patients with diabetes mellitus: epidemiological and clinical aspects of the use of genomic and proteomic markers in preclinical diagnosis and treatment. [Dissertation]. M., 2021. (In Russ.). [Викулова О.К. Хроническая болезнь почек у пациентов с сахарным диабетом: эпидемиологические и клинические аспекты применения геномных и протеомных маркеров в доклинической диагностике и лечении. Диссертация на соискание ученой степени д-ра мед. наук. М., 2021]. https://www.endocrincentr.ru/sites/default/files/specialists/science/dissertation/avtoreferat_vikulova_ok_itog_okonch.pdf
  13. Garganeeva AA, Kuzheleva EA, Borel KN, et al. Diabetes mellitus type 2 and acute myocardial infarction: prognostic options for interaction in patients of different age groups. Diabetes mellitus. 2018;21(2):105-112. (In Russ.). [Гарганеева А.А., Кужелева Е.А., Борель К.Н., и др. Сахарный диабет 2 типа и острый инфаркт миокарда: прогностические варианты взаимодействия у пациентов разных возрастных групп. Сахарный диабет. 2018;21(2):105-112]. https://doi.org/10.14341/DM8828

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. The ROC curve of CKD progression model in type 2 diabetes No.1 (arguments: duration of insulin therapy, history of acute myocardial infarction, absence of pulse in the popliteal artery, calcium channel blockers intake).

Download (196KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. The ROC curve of CKD progression model in type 2 diabetes mellitus No.2 (arguments: duration of insulin therapy, absence of pulse in the popliteal artery, calcium channel blockers intake).

Download (235KB)
Indexing metadata
4. Figure 3. The ROC curve of CKD progression model in type 2 diabetes No.3 (arguments: calcium channel blockers and sulfonylureas intake).

Download (244KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Pervyshin N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».