目的:描述居住在新西兰太平洋人口最多的地区——马努考县卫生委员会(CMDHB)的太平洋人中糖尿病(DM)和糖尿病视网膜病变(DR)的患病率。
材料与方法:对两个常规收集的数据库:虚拟糖尿病登记册(一个国家糖尿病监测工具)和CMDHB的DR筛查数据库进行二次分析。数据集以概率关联的方式确定患有糖尿病的太平洋地区人群(年龄≥15岁)。研究的变量包括社会人口特征、健康状况和糖尿病管理。采用R软件包进行统计分析。用双尾卡方检验来确定比例之间的显著性,用t检验来确定均数差异。
结果:在居住在CMDHB地区的74,040名太平洋人(15岁及以上)中,16,784人(23%)被确诊为糖尿病。在被转诊进行视网膜筛查和前往CMDHB眼科诊所的人中,65%患有DR。DR的患病率在太平洋男性(66%)和斐济人(74%)族裔中最高。在确诊DM≤5年的人群中,DR患病率相对较高(58%)。大多数太平洋地区DR患者还患有黄斑病变(82%)、血脂异常(66%)和高血压(64%)。
结论:新西兰太平洋地区人民患DM和DR的负担在很大程度上被低估了。本研究发现,在CMDHB区域的太平洋人民中糖尿病发病率相对较高(23%),在DR发病率较高(65%)的人群中,有必要审查糖尿病预防活动的现行最佳实践指南,包括特别强调视网膜筛查。需要进行进一步的流行病学研究,以确定居住在新西兰广大地区的太平洋人民中DR的流行情况。
糖尿病,糖尿病视网膜病变,新西兰,海洋祖先群体,太平洋人,患病率
缩写:
MTFHR: Methylene-tetrahydro-folate-reductase;糖蛋白IIb / iii a: Gp2b3a;因素二:凝血酶原
在全球范围内,糖尿病的发病率正在达到流行病的比例,2014年估计有4.22亿人患有糖尿病。在新西兰,马霍里人、南亚人和太平洋人的糖尿病患病率特别高[2]。2014/ 2015年新西兰健康调查确定,太平洋人患2型糖尿病(T2D)的可能性几乎是非太平洋人的四倍。
大多数研究认为,新西兰太平洋社区糖尿病发病率较高与饮食和生活方式相关的肥胖有关,而不是遗传因素[3]。与全国平均水平(31%)相比,太平洋成年人的肥胖率要高得多(66%)[3,4]。造成这种情况的原因可能包括移民的影响,这导致太平洋移民可获得的西方食物的变化[5]。太平洋地区人民面临着社会经济劣势,收入低于全国中等收入水平,对家庭规模的文化期望以及向家庭和教会赠送礼物的义务加剧了这种压力。压力不仅会增加不健康的饮食行为,还会促进与体重增加有关的皮质醇释放,以及与糖尿病[6]相关的炎症过程。Simmons等人的一项研究调查了南奥克兰人对糖尿病的了解,发现与其他族裔相比,太平洋人对糖尿病[7]的健康知识更有可能相对较差。
糖尿病视网膜病变(DR)是视网膜的眼病,由视网膜微血管系统[8]的变化引起。在DR的非增殖阶段,细胞(特别是周细胞)的损失导致视网膜毛细血管破裂,视网膜毛细血管会漏出液体,导致视力[8]扭曲。血管也会膨胀、堵塞和阻塞,阻止视网膜的某些区域获得血液供应。在增生较多的阶段,会形成不正常的新血管,这些血管很脆弱,因此更容易出血。视网膜脱离可发生在更严重的阶段,导致永久性视力丧失[8]。根据世界卫生组织(世卫组织)的数据,75%患有20年或更长时间糖尿病的人将发展成某种形式的[9]型DR。DR被认为是太平洋岛屿国家视力损害的主要原因之一,据报道,在斐济、瓦努阿图和瑙鲁,DM患者的患病率分别高达52.6%、52.9%和69%[10-12]。
新西兰是除太平洋群岛地区外太平洋人最集中的国家,有7.4%(295941人)的人口是太平洋人。大约66%(194,958人)的太平洋人口居住在奥克兰(新西兰最大的城市)[14]。尽管高危人群数量如此之多,但人们对新西兰太平洋地区人民的DR负担知之甚少。以前的研究样本量小,因此不太可能代表疾病的真实负担[14,15]。目前关于新西兰DR患病率的现有文献表明,不同人群的DR患病率存在显著差异,从怀卡托≥18岁的DM患者的2%,到坎特伯雷30-82岁的T2D患者的60%[16,17]。DR的一个关键预防策略是定期进行视网膜筛查,根据新西兰的指南,建议糖尿病患者每两年进行一次视网膜筛查。然而,最近对马努考县卫生委员会(CMDHB)全科初级保健管理系统的一项审计(未发表)发现,31%的糖尿病病例之前没有视网膜筛查记录,27%的糖尿病太平洋人和印度人从未进行过筛查。
本研究的目的是估计DM和DR的患病率,并探索居住在新西兰太平洋人口38%的CMDHB地区的太平洋人的DR筛查率。具体目标是:
- 描述居住在该地区的患有糖尿病和糖尿病的太平洋人的概况
- 评估本地区日常收集的DM和DR数据的完整性和准确性。
为了本研究的目的,“太平洋人民”一词被用来描述来自波利尼西亚、密克罗尼西亚和美拉尼西亚地区的太平洋岛屿的个人,包括在新西兰出生的太平洋岛屿种族的个人,以及具有跨国国籍的太平洋人口[20]。该研究涉及对两个常规收集的数据集进行描述性分析;虚拟糖尿病登记(VDR)和VIP.net数据库。
数据源
VDR由卫生部维护,包括来自各种各样的国家数据源的信息,包括处方、住院、视网膜筛查、化验室处方和门诊就诊,用于估计全国的糖尿病负担和糖尿病护理质量[21]。为了被VDR记录,一个人需要进行四次糖化血红蛋白测量,进行视网膜筛查,参加糖尿病门诊,或被开出两种或两种以上口服降糖药[21]。捕获的水平取决于编码的程度和准确性、数据的可用性、地理变化和已确定的标准[21]的确定性。VDR中包含的信息显示在附录中。
VIP.net是CMDHB使用的DR临床管理系统。它包括在初级卫生组织(PHO)登记的患者的数据,这些患者在当地医疗保健从业人员那里注册,并被转诊到DHB的社区眼科诊所进行糖尿病视网膜筛查[18]。除了VDR获取的一般患者信息外,VIP.net还包括:糖尿病类型、DR诊断和分级、HbA1c水平和共病(附录)。目前VIP.net数据没有贡献给VDR。
本研究的研究对象是2010年1月至2014年12月居住在CMDHB地区的15岁及以上的糖尿病患者。选择这四年的时间段是基于这样的假设:如果遵守新西兰视网膜筛查标准,即两年一次的筛查,那么生活在CMDHB地区的所有糖尿病患者都应该由VIP.net捕获。VDR与VIP.net不同,它是对个人糖尿病相关信息的累积记录,因此将这些信息限制在特定的时间段是不可行的。为此,我们从VDR中提取了截至2014年12月居住在CMDHB地区的所有太平洋地区糖尿病患者的数据。没有加入初级卫生组织(PHO)的个人被纳入研究,而那些被标记为死亡或迁移的人则被从两个数据库中删除。
联系过程
这些数据库使用患者唯一的国家健康指数(NHI)编号进行概率连接。包含“合格案例”的三组记录使用过滤、交叉检查和链接过程制定:“VIP”(VIP数据库中的记录)、“VDR”(VDR中的记录)和“Linked”(链接后两个数据库的唯一记录的组合)。
变量检查
在每个数据库中检查的变量,包括与DM和DR相关的信息,如表1所示。来自VIP.net数据库的信息仅限于最近的访问记录(除非另有说明)。
表1。马努考县卫生委员会区域太平洋地区糖尿病患者的特征:VIP、VDR和关联数据库。
人口特征 |
VIP数据库 |
VDR数据库 |
P |
关联数据集 |
总计 |
11997年 |
14707年 |
|
16784年 |
性别 |
男性 |
5688例(47.2%) |
6663例(45.3%) |
0.001 |
7806例(46.5%) |
|
女 |
6325例(52.7%) |
8044例(54.7%) |
|
8926例(53.2%) |
年龄意味着(年) |
|
57.8 |
56.9 |
|
57.6 |
年龄(年) |
15-19 |
25 (0.2%) |
61例(0.4%) |
< 0.0001 |
60 (0.4%) |
|
为20 - 29 |
223例(1.9%) |
365例(2.5%) |
|
375例(2.2%) |
|
- 39 |
771例(6.4%) |
1075例(7.3%) |
|
1173例(7.0%) |
|
40至49 |
2065例(17.2%) |
2719例(18.5%) |
|
2932例(17.5%) |
|
50-59 |
3413例(28.4%) |
4125例(28.1%) |
|
4624例(27.6%) |
|
60 - 69 |
3204例(26.7%) |
3716例(25.3%) |
|
4304例(25.6%) |
|
70岁及以上 |
2296例(19.1%) |
2046例(18.0%) |
|
3316例(19.7%) |
种族 |
萨摩亚 |
4840例(40.3%) |
6231例(42.4%) |
< 0.0001 |
6749例(40.2%) |
|
汤加 |
2229例(18.6%) |
2914例(19.8%) |
|
3159例(18.8%) |
|
库克岛Mā并用 |
1852例(15.4%) |
2221例(15.1%) |
|
2494例(14.9%) |
|
斐济人和斐济印度人** |
2328例(19.4%) |
2172例(14.8%) |
|
3185例(18.9%) |
|
Niuean |
650例(5.4%) |
782例(5.3%) |
|
870例(5.2%) |
|
其他π |
98例(0.8%) |
387例(2.6%) |
|
327例(1.9%) |
新西兰剥夺指数五分位数(Q) |
Q1(贫困) |
N/A |
300例(2.0%) |
|
394例(2.3%) |
第二季 |
N/A |
279例(1.9%) |
|
372例(2.2%) |
第三季 |
N/A |
613例(4.2%) |
|
744例(4.3%) |
第四季度 |
N/A |
1071例(7.3%) |
|
1478例(8.6%) |
Q5(贫困) |
N/A |
12468例(84.6%) |
|
14139例(82.0%) |
平均持续DM年(范围) |
9.5 (0 - 64) |
6.4 (1 - 16) |
|
8.8 (0 - 64) |
有DM的持续时间(年) |
5,下 |
4028例(40.0%) |
6499例(51.6%) |
< 0.00001 |
6641例(39.6%) |
6 - 10 |
2523例(25.0%) |
4004例(31.8%) |
|
4509例(26.9%) |
11 - 15号 |
1755例(17.4%) |
1918例(15.2%) |
|
3245例(19.3%) |
16、更 |
1766例(17.5%) |
171例(1.4%) |
|
2389例(14.2%) |
药物管理 |
胰岛素 |
2340例(41.1%) |
2831例(19.2%) |
< 0.00001 |
N/A |
|
平板电脑 |
9916例(93.7%) |
10529例(71.6%) |
|
N/A |
糖化血红蛋白的水平了 |
|
9988例(92.4%) |
8106例(55.1%) |
<措施 |
N/A |
* 4份记录中没有记录性别
**为本表目的,斐济和斐济印度人口已合并
数据分析
采用描述性分析来描述太平洋地区糖尿病和dr患者的资料。采用双尾卡方关联检验来确定比例之间的显著性,采用t检验来确定均数差异。患病率估计是基于“关联”数据库中DM患者的比例,并与2014年居住在CMDHB区域的太平洋人[22]的人口估计进行比较。按性别划分的糖尿病流行率分母数据基于2013年人口普查[19]。太平洋亚群人口按扩大的族裔类别(即第2级族裔编码)和按社会经济地位划分的分母数据无法公开获得CMDHB区域的数据,因此无法计算这些亚群的糖尿病患病率。采用R x64 3.2.2 a统计软件包进行数据分析。
伦理批准
该研究于2015年8月5日获得奥克兰大学伦理委员会(编号:015265)的伦理批准,并于2015年8月27日获得CMDHB研究委员会(编号:2126)的机构批准。
数据链接结果确认了居住在CMDHB地区的太平洋成年人(≥15岁)中糖尿病的16,784个独特记录,其中不到四分之三(n= 11997,71.5%)的病例在VIP数据库中被确认,14,707例(87.6%)在VDR数据库中被确认。在每个源数据集和链接数据集中包含的糖尿病患者的特征在附录中给出。
糖尿病
相关数据集显示,在CMDHB地区太平洋人群(年龄≥15岁)中糖尿病的患病率估计为23%(居住在CMDHB地区的太平洋成年人估计为16,784/74,040人)。糖尿病在VDR和VIP.net数据库中的患病率分别为20%和16% (p<0.0001)。值得注意的是,在VDR数据库中被分类为未加入初级卫生组织(PHO)的人中,23.4% (n= 349)出现在VIP数据库中,后者要求人们在初级卫生组织注册,以便能够获得其服务。
糖尿病患者的社会人口学特征:基于联合链接数据集,男性糖尿病患病率最高(29% cf. 22%;p < 0.0001)。糖尿病的平均诊断年龄为58岁,大多数糖尿病患者(53%)年龄在50至69岁之间,萨摩亚裔(40%的病例)。关于地区剥夺程度的信息(2013年新西兰副省)只能从VDR数据库中获得。根据这些数据,大多数(85%)患有糖尿病的太平洋人民居住在高度贫困地区(9和10级)。
健康状况:VDR数据显示,19%的糖尿病患者被开出胰岛素,72%的糖尿病患者口服药物(表1)。这明显低于VIP.net数据显示的数据(分别为41%和72%,p <.001)。饮食管理只被VIP.net捕捉到,并显示11%的糖尿病患者仅通过饮食进行管理,5%的患者报告不遵守药物治疗。
与VDR数据库中记录的人相比,VIP.net数据库中记录的太平洋人进行了HbA1c检测的人数明显更多(92% cf. 55%, p <.001)。在被推荐进行视网膜筛查的糖尿病患者中,39%的HbA1c水平中等(7.0-8.9),30%的HbA1c水平较差(>=9.0)。在患有糖尿病的太平洋地区人群中,共病很常见,67%记录为黄斑病变,65%血脂异常,64%高血压。肾病仅占15%。
糖尿病性视网膜病变
糖尿病视网膜病变(DR)筛查在VIP.net数据库中捕获(即诊断、分级);VDR记录只捕获最近两年的DR屏幕[21]。根据合并的相关数据,居住在CMDHB地区的太平洋地区糖尿病患者中,65%已按照卫生部的建议在过去两年完成视网膜筛查。
在CMDHB眼科门诊就诊的DM患者中,近三分之二(n=7748, 65%)筛查出DR阳性。值得注意的是,其中3059人(39%)在VIP.net中没有记录DR等级。在4689例记录有DR级别的DR病例中,3381例(72%)为轻度-最低DR(1-2级),977例(21%)为中度-重度DR(3-4级),330例(6%)为增殖-高级DR(5-6级)。DR的患病率在太平洋男性(66%)和斐济男性(74%)中最高。在那些被诊断为糖尿病16年或更长时间的人中,DR患病率为80%。大多数太平洋地区DR患者还患有黄斑病变(82%)、血脂异常(66%)和高血压(64%)。
我们的数据显示,565(7%)的DR患者被记录为完成了DR的全部治疗。在增殖晚期DR患者中,215(65%)完成了DR的全部治疗,而162(17%)中-重度DR患者完成了DR的全部治疗。
据我们所知,这是新西兰首次发表的评估生活在CMDHB地区的太平洋人民中DM和DR患病率的研究,CMDHB地区是生活在太平洋岛屿地区以外的太平洋人民最集中的地区。研究发现居住在CMDHB地区的23%的太平洋人(年龄≥15岁)被诊断为糖尿病。三分之二被转诊到视网膜筛查并参加CMDHB眼科诊所的糖尿病太平洋人被发现有DR(65%),大多数人有轻微到轻微的DR(72%)。DR的总体患病率在太平洋地区的男性中较高,特别是50至69岁的男性,以及斐济、斐济印度、萨摩亚和汤加族裔的男性。太平洋地区罹患糖尿病5年或更短时间者的DR患病率为58%;糖尿病患者生活16年或更长时间的比例增加到80%。
这项研究的发现应该考虑到几个局限性。DR患病率是基于来自CMDHB地区的DM病例,这些病例被转诊进行视网膜筛查并到CMDHB眼科诊所就诊。因此,它可能不能代表dr的所有病例。一些数据的完整性和可靠性存在问题,这限制了我们得出有意义的结论的能力。例如,3059个DR记录中缺少一个筛查等级,这可能导致低估了这一人群的疾病严重程度。此外,所审查的数据来源中斐济裔印度人的记录方式缺乏一致性,这可能导致该群体的DR患病率被高估。
经审查的数据来源显示,在太平洋地区的糖尿病患者中,65%的DR患病率远远高于卫生部2008年转诊指南[23]中所述的30%的估计数。此前报道的新西兰流行率估计有很大的差异(2%到60%),通过检查患有糖尿病10年或更长时间的老年人群(>=30岁)证实了更高的估计[16,17]。在这项研究中,太平洋人民的DR患病率高于此前一项研究中报告的16%,该研究涉及南奥克兰家庭调查[14]中随机选择的参与者的生物医学评估,也高于北国糖尿病视网膜病变筛查项目[24]中患者的回顾性研究的29%。总体而言,本研究中在患有糖尿病的太平洋民族中发现的DR比率与美拉尼西亚内西太平洋国家如斐济[10]和瓦努阿图[11](分别为52.6%和52.9%)以及密克罗尼西亚如瑙鲁(69%)[12]的比率相似。生活在研究的CMDHB地区的糖尿病患者中,DR的高患病率(75%)高于斐济报告的53%[10]。这种情况的原因需要进一步调查,但可能包括由于在获得保健服务方面的障碍而延迟发现糖尿病。
本研究的目的不是调查可能影响生活在CMDHB地区的太平洋人民中糖尿病和多病患病率的因素。例如,最近来自太平洋的移民可能没有资格享受许多公共资助的糖尿病和视网膜筛查服务,尽管他们可能处于糖尿病[25]的高风险。在本研究中,斐济人、斐济印度人、萨摩亚人和汤加人的DR患病率最高。与其他太平洋民族相比,这些群体更有可能是最近移民到新西兰或在海外出生的。
与2015年居住在CMDHB第9和第10十分位数(最贫困地区)的居民总比例(36%)[27]相比,本研究确定居住在同一地区的太平洋地区糖尿病患者的比例(85%)要高得多。糖尿病和剥夺之间的关联与国际上的研究结果一致,后者将T2D与区域剥夺[28]联系起来。众所周知,社会经济劣势会增加压力,从而导致体重增加和糖尿病[6]的发展。
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尽管新西兰的“与糖尿病好好的生活”计划设定了具体目标,以降低截肢和肾衰竭率,这两种糖尿病的潜在并发症(例如,到2019年将每1000名糖尿病患者的肾脏替换率降低20%),但没有关于[29]型糖尿病的具体目标。国家行动计划鼓励使用全科医生评估工具,以支持人口层面的糖尿病风险管理。鉴于CMDHB地区目前的糖尿病和DR负担,应更加优先考虑视网膜筛查和治疗。
研究结果支持在太平洋地区人民中早期发现糖尿病,尤其需要关注妇女;40岁至69岁;萨摩亚、汤加或库克岛毛利民族的人;生活在高度贫困地区的人以及患有高血压或血脂异常的人。本研究的结果还支持对当前最佳实践指南进行审查,以促进可能无法获得主流卫生服务的高危人群获得视网膜筛查。
SK是该项目的首席研究员,参与了研究设计,与当地利益相关者联系,协调数据收集,进行统计分析,准备了论文的初稿,并参与了后续的修订。BK和JM共同监督了这项研究的研究和撰写。VN是该研究的太平洋顾问,SE是该研究的临床顾问,两人都对研究的各个方面做出了贡献,包括研究设计、研究结果的解释和本手稿的准备。
作者们要感谢并感谢卫生部的Kendra Telfer,他帮助研究小组访问了卫生部的数据,并感谢奥克兰大学的Jinfeng Zhao博士对统计分析的支持。
第一作者(SK)得到了来自新西兰弗雷德·霍洛斯基金会的奖学金资助。
SK、BK、VN、JM等4家公司表示,没有利害关系。SE受雇于CMDHB,然而,它不预期组织将获得或损失从这手稿的出版财务。
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