Q糖尿病

一般情報

このプロジェクトは、2 型糖尿病の発症リスクを計算するための R パッケージです。このパッケージは、ClinRisk が C++ プログラミング言語を使用して最初に派生した QDiabetes アルゴリズムの R 実装を使用します。 QDiabetes パッケージは QDiabetes-2013 と QDiabetes-2018 で構成されていますが、QDiabetes の古い (最終的にはより新しい) バージョンが将来のリリースに含まれる可能性があります。

免責事項

ClinRisk は、このコードをサポートまたは推奨していません。エンドユーザーは、オリジナルの C++ ソースを「ゴールドスタンダード」のオープンソース実装として参照する必要があります。 QDiabetes R パッケージは科学目的のみの研究ツールとして作成されたものであることに注意してください。 QDiabetes R パッケージは、医療機器として医薬品・医療製品規制庁 (MHRA) の承認を取得していないため、個別のリスク評価の一部として使用しないでください。

歴史

最初の QDiabetes アルゴリズム (当時は「QDScore」と呼ばれていた) は 2009 年に公開されました¹ 。 2011 年に 2 つの大幅な変更が加えられ、アルゴリズムで許容される年齢範囲が 25 ～ 79 歳から 25 ～ 84 歳に拡大され、喫煙状況変数が 2 レベル (現在の喫煙者と非喫煙者) から 5 レベルに拡大されました。非喫煙者、元喫煙者、軽喫煙者 (1 日あたり 1 ～ 9 回)、中程度の喫煙者 (1 日あたり 10 ～ 19 回)、およびヘビースモーカー (1 日あたり 20 回以上)]。 2012 年に QDiabetes-2013 がリリースされ、2013 年から 2016 年にかけて、より拡張的な QDiabetes-2018 アルゴリズムが公開された²⁰¹⁷年まで、アルゴリズム係数が定期的に更新されました。途中のある時点で、QDiabetes は 2001 年から 2011 年の英国国勢調査までのタウンゼントの剥奪データの提供を切り替えましたが、これがいつ行われたかは明らかではありません。今のところ確かに言えるのは、オリジナルの 2009 年の QDScore アルゴリズムでは 2001 年の英国国勢調査のタウンゼントデータが使用されていたのに対し、QDiabetes-2018 では 2011 年の英国国勢調査のタウンゼントデータが使用されているということだけです。 QDiabetes-2013 および QDiabetes-2018 で使用される変数の詳細については、次のセクションで説明します。

Q糖尿病-2013

QDiabetes-2013 アルゴリズムは 2 つの個別のリスク予測モデル (性別ごとに 1 つ) で構成されており、リスクの計算には次の 11 の変数が使用されます。

性別[ sex ]

女性 — "Female"
男性 — "Male"

年齢[ age ]、年単位
BMI [ bmi ]、kg/m ²単位
民族[ ethn ]、9 つのカテゴリ:

白または明記されていない — "WhiteNA"
インディアン — "Indian"
パキスタン人 — "Pakistani"
バングラデシュ語 — "Bangladeshi"
ブラック・カリビアン — "BlackCaribbean"
黒人アフリカ人 — "BlackAfrican"
中国語 — "Chinese"
その他のアジア人 — "OtherAsian"
その他の民族グループ — "Other"

喫煙状態[ smoke ]、5段階：

非喫煙者 — "Non"
元喫煙者 — "Ex"
軽度の喫煙者 (1 ～ 9/日) — "Light"
中程度の喫煙者 (1 日あたり 10 ～ 19 人) — "Moderate"
ヘビースモーカー (1 日あたり 20 回以上) — "Heavy"

剥奪[ tds ]、タウンゼントスコアで測定。値が高いほど剥奪レベルが高いことを示す
一親等親戚の糖尿病の家族歴[ fhdm ]
高血圧の治療歴[ htn ]、高血圧と診断され、少なくとも 1 種類の高血圧薬による治療を受けている
心血管疾患 [ cvd ]の病歴。虚血性心疾患、脳卒中、または一過性虚血発作として定義されます。
英国国立医薬品集第6.3.2章に記載されている副腎皮質ステロイド[ ster ]の使用歴（全身性の経口または注射を含む：プレドニゾロン、ベタメタゾン、コルチゾン、デポメドロン、デキサメタゾン、デフラザコート、エフコルテソル、ヒドロコルチゾン、メチルプレドニゾロン、またはトリアムシノロン）
生存時間[ surv ] は、2 型糖尿病の発症リスクが計算される期間です。

QDiabetes-2013 アルゴリズムは、 QDiabetesパッケージのQDR2013()関数内に実装されています。

Q糖尿病-2018

QDiabetes-2018 アルゴリズムは、実際には 6 つの個別のリスク予測モデル (性別ごとに細分化された 3 つのサブモデル) です。

モデルA

基本 (コア) モデルである「モデル A」は、QDiabetes-2013 と同じリスク予測因子を使用しますが、生存時間変数が省略され (固定の 10 年の生存期間を支持)、次の 6 つが追加されています。変数:

妊娠糖尿病の病歴[ gdm ] (女性のみ)
多嚢胞性卵巣症候群 [ pcos ]の病歴(女性のみ)
学習障害の歴史[ learn ]
統合失調症または双極性感情障害の病歴[ psy ]
スタチンの使用歴[ stat ]
第2世代「非定型」抗精神病薬[ apsy ]の使用歴：アミスルプリド、アリピプラゾール、クロザピン、ルラシドン、オランザピン、パリペリドン、クエチアピン、リスペリドン、セルチンドール、ゾテピンを含む

QDiabetes-2018 アルゴリズムのモデル A は、 QDiabetesパッケージのQDR2018A()関数内に実装されています。

モデルB

「モデル B」は、モデル A と同じ変数を使用しますが、次のものが追加されています。

空腹時血漿グルコースレベル[ fpg ]、単位 mmol/L

QDiabetes-2018 アルゴリズムのモデル B は、 QDiabetesパッケージのQDR2018B()関数内に実装されています。

モデルC

「モデル C」は、モデル A と同じ変数を使用しますが、次のものが追加されています。

糖化ヘモグロビン A _1c値[ hba1c ]、単位: mmol/mol

QDiabetes-2018 アルゴリズムのモデル C は、 QDiabetesパッケージのQDR2018C()関数内に実装されています。

インストール

CRAN からQDiabetesのリリースバージョンをインストールするには、次のコマンドを使用します。

 install.packages("Q糖尿病")

あるいは、次のようにして開発バージョンを GitHub からインストールすることもできます。

 if (!{"remotes" %in% selected.packages()}) install.packages("remotes")remotes::install_github("Feakster/qdiabetes")

パッケージの理念

このパッケージを構築するにあたり、私たちは、記述が簡単で保守が簡単 (KISS 原則)、パフォーマンスが高く、最新および古いバージョンの R と互換性のあるものを作りたいと考えました。これを念頭に置いて、このパッケージは次のように作成しました。 R のコア言語に可能な限り忠実であり、依存関係は最小限に抑えられています。したがって、ここではRcpp は見つかりません。代わりに、すべての関数は完全にベースR で記述されています。唯一の例外はgetTDS()関数で、この関数は統計パッケージのmedian()関数を使用します (ただし、これはいつか書き直す可能性があります)。 DESCRIPTION ファイルの「提案」の下にリストされている他のすべてのパッケージは、例やビネット、またはパッケージのテストにおけるQDiabetesの使用を説明するためにのみ使用されます。 R の古いバージョンとのパッケージの互換性を制限する主な要因は、CRAN がgetTDS()関数のデータフレームバックエンドに使用することを要求するデータストレージメソッドです。このオブジェクトのメモリフットプリント (約 200MB) のため、XZ 圧縮を利用してパッケージ全体のサイズをできるだけ小さくする必要があります。 XZ 圧縮は、R バージョン 2.10 で初めて実装されました。

注記

このパッケージのリスク予測関数で使用されるデフォルト値の多くは、英国の人口を代表するように選択されています。これらの値は、リスク予測関数を探索的に使用する場合に必要な入力の量を最小限に抑えることのみを目的としています。これらは研究現場では役に立たない可能性が高く、正確なリスク予測を行うには、すべての関数パラメーターに割り当てる正確な値を知る必要があります。したがって、 QDR2013()およびQDR2018A()関数では、 sex 、 age 、およびbmiのみを指定することでリスク予測を取得できますが、白人または欠落している民族性、非喫煙ステータス、タウンゼント剥奪スコア 0 を仮定することになります。、および関連する病歴/病状および併用薬物療法がまったくないこと。 QDR2013()の場合、10 年のリスクウィンドウが望ましいと想定することになります。

例

以下は、 QDiabetesパッケージを使用した非常に簡単な例です。便宜上、このパッケージのリスク予測関数では、BMI [ bmi ] または身長 [ ht ] と体重 [ wt ] のいずれかを指定できることに注意してください。

作業を少し楽にするために、 getTDS()ヘルパー関数がパッケージに追加されました。この関数は、ルックアップテーブルを使用して英国の郵便番号全体または一部からタウンゼント剥奪スコアを取得します。

 ### パッケージ名前空間のロード ###library(QDiabetes)### 簡単な使用法 ###QDR2013(性別 = "女性", 年齢 = 35, bmi = 25)# [1] 0.6324508QDR2018A(性別 = "男性",年齢 = 45、bmi = 35)# [1] 9.88593QDR2018B(性別 = "女性"、年齢 = 65、bmi = 30、fpg = 6)# [1] 18.43691QDR2018C(性別 = "男性"、年齢 = 25、bmi = 40、hba1c = 42)# [1] 8.226301### getTDS の利用() ヘルパー関数 ###getTDS("OX2 6GG")# [1] 2.022583QDR2013(性別 = "女性"、年齢 = 41、ht = 1.65、体重 = 60、tds = getTDS("OX3 9DU"))# [1] 0.5004499QDR2018A(性別 = "男性"、年齢 = 33、bmi = 26、tds = getTDS("OX3 7LF"))# [1] 0.6472644### ベクトル化の利用 ###getTDS(c("OX3 7LF", "OX2 6NW", "OX2 6GG", "OX1 4AR"))# OX37LF OX26NW OX26GG OX14AR# -1.032394 1.640422 2.022583 2.309777QDR2013(性別 = "女性"、年齢 = 35、bmi = seq(20, 40, 5))# 20 25 30 35 40# 0.1801226 0.6324508 1.7885233 3.8983187 6.2964702QDR2018A(性別 = "女性"、年齢 = seq(25, 75, 10)、bmi = 35)# 25 35 45 55 65 75# 1.085179 2.921454 5.893499 9.082108 10.713717 9.567516QDR2018B(性別 = "男性"、年齢 = 65、bmi = 35、fpg = 2:6)# 2 3 4 5 6# 0.9123063 0.5911511 1.8416081 7.8554831 30.8096968QDR2018C(性別 = 「女性」、年齢 = 80、bmi = 28、hba1c = seq(15, 45, 5))# 15 20 25 30 35 40 45# 0.008084487 0.033019655 0.121238952 0.412396004 1.320727239 4.005759509 11.409509026### データ フレームの使用法 ###data(dat_qdr) # 合成サンプル データ## ベース R の使用 ##dat_qdr[["risk"]] <- with(dat_qdr, QDR2013(性別 = 性別、年齢 = 年齢) 、ht = ht、wt = 重量、ethn = ethn、smoke = 煙、tds = tds、htn = htn、cvd = cvd、ster = ster))## dplyr の使用 ##library(dplyr)df_qdr <- as_tibble(dat_qdr)df_qdr <- df_qdr %>%
  mutate(risk = QDR2013(sex = sex,age = age,ht = ht,wt = wt,ethn = ethn,smoke =スモーク,tds = tds,htn = htn,cvd = cvd,ster = ster))## を使用しますdata.table ##library(data.table)dt_qdr <- as.data.table(dat_qdr)dt_qdr[, リスク := QDR2013(性別 = 性別、年齢 = 年齢、ht = ht、wt = wt、ethn = ethn、煙 = 煙、tds = tds、htn = htn、cvd = Cvd、スター = スター)]