An economic value of the glycated hemoglobin test in diabetes mellitus type 2 diagnosis

Cover Page
  • Authors: Shestakova M.V.1,2, Kolbin A.S.3,4, Karpov O.I.5, Galstyan G.R.1, Mayorov A.Y.1, Arepeva M.A.4, Kurylev A.A.3, Proskurin M.A.6
  • Affiliations:
    1. Endocrinology Research Centre
    2. I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
    3. Pavlov First Saint Petersburg State Medical University
    4.  Saint Petersburg State University
    5. Sanofi Russia JSC
    6. Saint Petersburg State University
  • Issue: Vol 22, No 6 (2019)
  • Pages: 504-514
  • Section: Original Studies
  • URL: https://dia-endojournals.ru/dia/article/view/12205
  • DOI: https://doi.org/10.14341/DM12205
  • Cite item

Abstract


BACKGROUND: Diagnostic of diabetes mellitus type 2 (DM2T) in time is very actual for treatment and prevention of potential complications of illness. Fasting blood glucose test (FBG) is a widely used method of primary DM2T diagnose. Glycated hemoglobin (HbA1c) test is an alternative and used more rarely due to expensive.

AIM: Modelling of comparative expenditures for DM2T control in cases of primary diagnostic by HbA1c test or FBG test usage in 20-years horizon.

METHODS: Retrospective analysis of aggregated epidemiological Russian NATION study data in 810 patients with prediabetes and DM2T with both analysis performed, with sensitivity and specificity of each is detected. The simulation model of DM2T outcomes has been used for Health Technology assessment (direct and indirect costs of Diabetes control during 20 years). Three algorithms of the DM2T treatment were investigated for understanding of expenditures in case on diagnostic on-time and case of late verification with metformin, gliflozines, gliptins, Glucagon-like peptide-1 receptor agonists, basal insulin analogs and their combinations.

RESULTS: FBG test has more negative results for DM2T diagnostics in compare with HbA1c analysis (77,4% and 36,5% accordingly). Amount of false negative results in FBG test in 3 times more often occurred in comparison with HbA1c. HbA1c test in 3 times more precisely than FBG test for carbon metabolism abnormalities detection. Diagnostic in time with HbA1c test in compare with late process of illness detection by FBG can cut common expenditures on 26,3-27,7% depending on treatment option due to macrovasular complications decreasing. Disability rate is expected decrease on 21% to 20-th year in case of diagnostic with HbA1c performing instead FBG test.

CONCLUSION: HbA1c test has diagnostic advantages in compare with FBG test for primary investigation (dispanserization). Direct and indirect expenditures in average for one patient with DM2T on 20-years horizon including cost of drugs, analysis, complications, disabilities are less in case of diagnostic in time with HbA1c test in comparison with late diagnostics in case of FBG test execution.


В настоящее время оценка уровня гликированного гемоглобина (HbA1c) широко используется для контроля эффективности терапии сахарного диабета 2 типа (СД2). Тем не менее вопрос применения теста HbA1c для диагностики СД2 остается не до конца решенным, несмотря на то, что его оценка имеет ряд очевидных клинических преимуществ (не требует забора крови строго натощак и специальной подготовки к исследованию, обладает большой стабильностью получаемых результатов даже в периоды стрессов или интеркуррентных заболеваний, широко доступна в большинстве современных лабораторий) [1, 2]. Международный экспертный комитет заключил, что показатель HbA1c≥6,5% может быть использован в качестве порогового для скрининга на СД2. В отчете этого комитета также определены группы пациентов, для которых HbA1c может быть не показателен: пациенты с гемоглобинопатиями, дети и подростки, беременные [3]. Тем не менее в ряде исследований оценка HbA1c продемонстрировала свою эффективность в качестве метода диагностики СД2 с оптимальным уровнем чувствительности и специфичности [4, 5].

Немаловажным фактором, поддерживающим выбор теста на HbA1c в качестве метода диагностики СД2, является его связь с оценкой сердечно-сосудистых рисков. В сравнении с оценкой глюкозы плазмы натощак (ГНТ) HbA1c продемонстрировал эффективность не только в диагностике СД2, но и в определении риска сердечно-сосудистых заболеваний, общей смертности [6]. Также было показано, что именно оценка HbA1c приоритетна в клинической практике как метод выявления большего числа пациентов с высоким риском развития СД2 и сердечно-сосудистых заболеваний [7]. При этом подчеркивается значение глюкозотолерантного теста (ГТТ) как своего рода «третейского судьи» для верификации диагноза предиабета и СД2 [8]. Этот тест должен проводиться после повторного измерения HbA1c, который повторит результаты отклонений от нормы, для того чтобы избежать ложноположительных реакций [9].

Несмотря на то что в еще в 2011 г. ВОЗ одобрила возможность использования теста на HbA1c для диагностики СД2, а также очевидные преимущества данного метода, в рутинной практике обследование (в том числе диспансеризация и профилактические осмотры) взрослого населения все же проводится на основании определения уровня ГНТ. Одним из расхожих объяснений этой ситуации является большая стоимость теста на HbA1c, которая в некоторых лабораториях превышает в 3–4 раза таковую для анализа глюкозы.

ЦЕЛЬ

Моделирование затрат на лечение СД2 во временной перспективе при использовании для диагностики теста на HbA1c в сравнении с анализом ГНТ.

МЕТОДЫ

Ретроспективный анализ агрегированных (без персонификации пациентов) частей базы данных эпидемиологического российского исследования NATION [10] по 810 респондентам (впервые выявленным больным СД2), у которых есть результаты трех анализов: HbA1c, ГНТ и ГТТ как верификатора нарушений углеводного обмена. Диагностические критерии представлены в табл. 1.

 

Таблица 1. Референсные значения для определения нормы, предиабета и сахарного диабета 2 типа

Тест

Норма

Предиабет

Сахарный диабет 2 типа

ГТТ, ммоль/л

<7,8

≥7,8 и <11,0

≥11,1

Гликированный гемоглобин, %

<5,7

≥5,7 и <6,5

≥6,5

Глюкоза натощак (венозная кровь), ммоль/л

<6,1

≥6,1 и <7,0

≥7,0

Примечания: ГТТ – глюкозотолерантный тест

 

Определяли чувствительность, специфичность, PPV (positive predictive value, прогностическую ценность положительного результата, вероятность наличия заболевания при положительном (патологическом) результате теста; определяется как соотношение истинно положительных результатов, т.е. случаев, когда тест дает положительный прогноз при положительном результате по факту, к сумме истинно положительных и ложноположительных результатов, т.е. случаев, когда тест дает положительный прогноз при отрицательном результате по факту) [11] и NPV (negative predictive value, прогностическую ценность отрицательного результата, вероятность отсутствия заболевания при отрицательном (нормальном) результате теста; определяется как соотношение истинно отрицательных результатов, т.е. случаев, когда тест дает отрицательный прогноз при отрицательном результате по факту, к сумме истинно отрицательных и ложноотрицательных результатов, т.е. случаев, когда тест дает отрицательный прогноз при положительном результате по факту) тестов на HbA1c и ГНТ. Сравнивалось число ложноположительных и ложноотрицательных результатов по тестам диагностики HbA1c и ГНТ.

Для клинико-экономической оценки диагностики нарушений углеводного обмена с помощью рассматриваемых тестов использовали разработанную ранее симуляционную модель исходов СД2 с дискретным ходом событий в горизонте 20 лет [12]. Используемая в расчетах модель для каждого из 810 пациентов исходной выборки NATION на основании значений HbA1c, уровней артериального давления (АД), массы тела, а также показателей липидограммы осуществляет расчет рисков развития во времени осложнений СД2. Данная модель позволяет с высокой долей вероятности прогнозировать развитие осложнений заболевания в зависимости от эффективности/неэффективности его контроля. При этом учитываются как эффект от проводимой сахароснижающей терапии, так и другие индикаторы, например, показатели липидограммы [13]. При клинико-экономической оценке вероятность развития осложнений СД2, полученных на основании прогноза модели, умножается на стоимость их терапии. Модель также учитывает непрямые затраты. Затраты на каждого пациента суммируются с последующим расчетом средних показателей.

Для каждой из групп пациентов, сформированных в зависимости от результатов определения HbA1c, ГНТ и ГТТ, были сформулированы целевые значения HbA1c для контроля СД2, а также предложены три алгоритма терапии с горизонтом моделирования до 20 лет. Были рассмотрены три алгоритма лечения после диагностирования с точки зрения затрат.

1 алгоритм: 1 этап Метформин → 2 этап Метформин + ингибиторы дипептидилпептидазы-4 (ИДПП4) → 3 этап Метформин + ИДПП4 + глифлозины → 4 этап Метформин + ИДПП4 + глифлозины + аналог базального инсулина;

2 алгоритм: 1 этап Метформин → 2 этап Метформин + глифлозины → 3 этап Метформин + глифлозины + агонисты рецепторов к глюкагоноподобному пептиду (аГПП-1) → 4 этап Метформин + глифлозины + аГПП-1 + аналог базального инсулина;

3 алгоритм: 1 этап Метформин → 2 этап Метформин + аГПП-1 → 3 этап – Метформин + фиксированная комбинация аналога базального инсулина (инсулин гларгин 100 ЕД/мл) + а ГПП-1 (ликсисенатид).

В модели были использованы показатели эффективности сахароснижающих средств и аналогов инсулина по контролю СД2, взятые из исследований [14–28].

Расчет стоимости средней суточной дозы, определенной по так называемой средней установленной суточной дозе (DDD, Defined Daily Dose) [29], представлен в табл. 2. При этом в случае наличия нескольких препаратов по одному международному непатентованному наименованию (МНН) рассчитывалась средняя предельная отпускная цена. Для препаратов, входящих в Перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов (ЖНВЛП), принимались во внимание зарегистрированные цены (основаны на государственном реестре лекарственных средств (ГРЛС)) [30]. Для препаратов, не входящих в ГРЛС, использовались оптовые цены Российского фармацевтического портала «ФармИндекс» [31], для комбинации инсулина гларгин 100 ЕД/мл и ликсисенатида использована стоимость, предоставленная производителем. Суточная стоимость рассчитана с учетом НДС и средней оптовой надбавки, которая, в свою очередь, высчитана на основании данных мониторинга за оптовыми ценами [32]. Для препаратов одной фармакологической группы высчитана средняя стоимость лечения в день.

 

Таблица 2. Суточная стоимость терапии сахароснижающими препаратами

МНН

Упаковка

Стоимость упаковки без НДС (руб.)

DDD

Средняя суточная стоимость терапии (руб.)

Метформин*

1000 мг №30

120,2

2000 мг

9,36

Ингибиторы ДПП-4

 

-

-

56,17

Ситаглиптин*

100 мг №28

1305,03

100 мг

56,39

Вилдаглиптин*

50 мг №56

1294,90

100 мг

55,95

Глифлозины

 

-

-

137,88

Дапаглифлозин*

10 мг №30

2040,00

10 мг

82,28

Эмпаглифлозин*

10 мг №30

2378,70

17,5 мг

167,89

Канаглифлозин

100 мг №30

2026,45

200 мг

163,47

аГПП-1

 

-

-

201,74

Ликсисенатид*

0,1 мг/мл (20 мкг/доза), 3 мл №2

3933,00

0,02 мг

158,63

Эксенатид

0,25 мг/мл, 2,4 мл

4830,58

0,015 мг

146,12

Лираглутид

6 мг/мл, 3 мл, №2

7450,00

1,2 мг

300,48

Инсулин гларгин + ликсисенатид**

   

163,05

Инсулин гларгин + ликсисенатид

100 ЕД/мл + 33 мкг/мл, 3 мл №3

2916,00

40 ЕД по инсулину гларгин

129,60

Инсулин гларгин + ликсисенатид

100 ЕД/мл + 50 мкг/мл, 3мл №3

3654,00

40 ЕД по инсулину гларгин

196,50

Базальные аналоги инсулина

   

89,35

Инсулин гларгин*

100 ЕД/мл, 3 мл, №5

300 ЕД/мл, 1,5 мл, №3

2686,16

2588,33

40 ЕД

73,48

Инсулин детемир*

100 ЕД/мл, 3 мл, №5

2263,68

40 ЕД

73,08

Инсулин деглудек*

100 ЕД/мл, 3 мл, №5

3762,43

40 ЕД

121,48

Примечания: * препараты, включенные в Перечень ЖНВЛП; ** включен в ЖНВЛП с 2020 г., представлена стоимость, которую производитель собирается зарегистрировать. МНН – международное непатентованное наименование; ДПП-4 – дипептидилпептидаза-4; аГПП-1 – агонисты глюкагоноподобного пептида 1; DDD – Defined Daily Dose (средняя установленная суточная доза); НДС – налог на добавленную стоимость.

 

Усредненная стоимость ГТТ – 700 руб., стоимость исследования ГНТ – 270 руб., определение HbA1c – 650 руб. [33–35].

Стоимость терапии осложнений и непрямых затрат, связанных с их развитием, приведена в табл. 3. При расчете непрямых затрат исходили из значений недополученного валового внутреннего продукта (ВВП) в день, рассчитанного на основании средней заработной платы в РФ в 2018 г., равной 43 724 руб./мес, или 1457,47 руб./день.

При расчетах непрямых затрат учитывали:

  • недополученный ВВП вследствие стойкой утраты трудоспособности из-за наступления инвалидности в трудоспособном возрасте;
  • недополученный ВВП ввиду временной и стойкой утраты трудоспособности.

Расчет непрямых потерь ВВП проводили исходя из значения ВВП РФ на душу населения (1), а также среднего дневного заработка (2) (табл. 4).

 

Таблица 3. Стоимость гипогликемии и терапии осложнений сахарного диабета 2 типа* и непрямые затраты, связанные с их развитием

Осложнение

Тариф

Код тарифа по КСГ

Количество дней временной нетрудоспособности

Непрямые затраты в связи с ВУТ

Гипогликемия**

59,55

-

0

0

Тяжелая гипогликемия**

15 180,00

231 190

12

17 489,64

Синдром диабетической стопы

94 626,00

321 640

60

87 448,2

Острый инфаркт миокарда (в т. ч. включая реабилитацию)

313 740,90

вСХ001-2 и 511 551

23+25

69 958,56

ИБС, стенокардия напряжения

37 816,80

421 170

14

20 404,58

Сердечная недостаточность

47 844,70

291 110

16

23 319,52

Острое нарушение мозгового кровообращения (по ишемическому типу) (в т. ч. включая реабилитацию)

145 987,80

261 331 и 511 600

18 + 30

69 958,56

Примечания: ВУТ – временная утрата трудоспособности; КСГ – клинико-статистические группы; * – тарифы рассчитаны в соответствии с Генеральным тарифным соглашением (ГТС) с учетом длительности лечения по КСГ, указанной в ГТС [36]; ** – нетяжелая гипогликемия, не требует вызова скорой помощи или госпитализации пациента и купируется употреблением в пищу продуктов с высоким содержанием глюкозы. Предполагается, что пациент использует в среднем 3 тест-полоски, стоимостью 19,85 руб./штука на каждый эпизод гипогликемии. Стоимость стационарного лечения гипогликемического синдрома, согласно Приложению №4 к ГТС, составляет 15 180,00 руб. (Генеральное тарифное соглашение ОМС, 2019 год [36]).

 

Таблица 4. Данные для расчетов непрямых затрат

Параметр

Значение

Расчет по ВВП РФ

ВВП РФ в 2018 г.

1570 млрд руб.

Население РФ в 2018 г.

146 880 432

ВВП на душу населения 2018 год, руб./чел./год

707 113,68 руб.

ВВП в день на душу населения 2018 год, руб./чел./день

1937,30 руб.

Расчет по средней дневной заработной плате

Средняя заработная плата в 2017 г.

37 400,00 руб.

Средняя заработная плата в 2018 г.

42 100,00 руб.

Средняя заработная плата в день

1325,00 руб.

Возраст выхода на пенсию (мужчины)

65 лет*

Возраст выхода на пенсию (женщины)

60 лет*

Примечания: * перспективные параметры. ВВП – внутренний валовый продукт; РФ – Российская Федерация.

 

Ниже представлены формулы расчета непрямых затрат:

ВВП (руб./чел./день) =

ВВП РФ (руб.)

/365 дней (1)

Численность населения РФ (чел.)

ВВП (руб./чел./день)= (средняя зарплата 2017 г. + средняя зарплата 2018 г.) /2 /30 дней (2)

Для осуществления расчетов использовался Microsoft Excel.

РЕЗУЛЬТАТЫ

У 810 больных СД2 из базы данных NATION было проведено сопоставление диагностической значимости двух тестов – теста на HbA1c и ГНТ, «третейским судьей» в верификации диагноза выступал ГТТ. При одной и той же глюкозной нагрузке при выполнении ГТТ разница между минимальным и максимальным значениями уровня ГНТ составила 37%, в то время как по тесту на HbA1c – только 19% (рис. 1). При стандартизации данных выявлено, что при анализе ГНТ общее число отрицательных ответов было существенно больше, чем при анализе на HbA1c (77,4% и 36,5% соответственно). При этом число ложноотрицательных результатов при анализе ГНТ было в 3 раза выше, чем в случае анализа на HbA1c (табл. 5). Тест на HbA1c в 3 раза более точно определял нарушение углеводного обмена, чем тест ГНТ. Также отмечается, что частота и ложноположительных ответов по тесту на HbA1c была несколько выше. Отсюда можно сделать вывод о том, что тест ГНТ лучше определяет норму, но значительно хуже диагностирует нарушение углеводного обмена в сравнении с тестом на HbA1c, что также подтверждают различные значения чувствительности этих тестов. Поэтому можно считать, что тест на HbA1c в большей степени отвечает требованию своевременной диагностики нарушений углеводного обмена, несмотря на его более высокую стоимость в сравнении с тестом ГНТ. Что касается большей частоты ложноположительных результатов, то, как мы покажем далее, затраты на них с лихвой перекрываются предупреждением различных макрососудистых осложнений у своевременно выявленных с помощью этого теста больных и ранним началом лечения СД2. Ложноотрицательный результат теста ГНТ в большом проценте случаев может приводить к тому, что заболевание не диагностируется в дебюте, пациента отпускают домой, когда он попадет в поле зрения врачей снова, неизвестно, возможно, через несколько лет. К этому времени у больного уже формируются осложнения, приводящие не только к ухудшению качества жизни, но и влекущие за собой расходы как здравоохранения и общества в целом, так и персональные. Было установлено, по данным исследования NATION, что половина выявленных больных не знали о наличии у них СД2, а результаты другого отечественного исследования показали, что только 25% больных в группе пациентов с СД2 в возрасте 40–59 лет не имели осложнений, что как раз и является одним из последствий несвоевременного выявления заболевания [10].

 

Рис. 1. Разброс значений глюкозы натощак (А) и гликированного гемоглобина (Б) при одинаковых уровнях глюкозной нагрузки.

 

Таблица 5. Результаты сравнения анализов глюкозы крови натощак и гликированного гемоглобина для диагностики нарушений углеводного обмена (n=810)

Показатель

Нарушение углеводного обмена (ПД + СД)

Глюкоза крови натощак

Гликированный гемоглобин

Истинно положительные, n (%)

43 (5,3)

131 (16,2)

Ложноположительные, n (%)

140 (17,3)

383 (47,3)

Истинно отрицательные, n (%)

504 (62,2)

261 (32,2)

Ложноотрицательные, n (%)

123 (15,2)

35 (4,3)

Чувствительность, %

26

79

Специфичность, %

78

41

PPV, %

23

25

NPV, %

80

88

Примечания: ПД – предиабет; СД – сахарный диабет; PPV – positive predictive value (положительная предсказательная значимость, доля всех верных положительных прогнозов по отношению ко всем сделанным положительным прогнозам); NPV – negative predictive value (отрицательная предсказательная значимость, доля всех верных отрицательных прогнозов по отношению ко всем сделанным отрицательным прогнозам).

 

Если бы мы основывались только на утилитарной стороне дела (себестоимость выполнения тестов), то пришли бы к выводу, что на 100 обследованных в случае анализа ГНТ было бы потрачено 27 000 тыс. руб., при этом эффективность вложений, выраженная через коэффициент (отношение стоимости выявленных нарушений к ложным результатам), составила бы 18 225 руб. / 8775 руб. = 2,08, а для теста на HbA1c такой же показатель был бы равен 33 800 / 36 200 = 0,93. При таком подходе можно сделать вывод о том, что рациональнее было бы с экономической точки зрения применять для диагностики тест на ГНТ вместо теста HbA1c. Но такой вывод должен быть подтвержден клинико-экономическими результатами последствий диагностики, которая в одном случае – в случае диагностики с помощью HbA1c – намного более, а в другом – ГНТ – менее точная.

При клинико-экономическом моделировании осуществляли прогнозирование вероятности осложнений СД2 во временном горизонте 20 лет, а также расчет затрат на их терапию условного пациента с характеристиками из базы данных NATION (табл. 6).

 

Таблица 6. Усредненные моделированные затраты на одного пациента на период 20 лет (руб.)

 

Прямые медицинские затраты

Непрямые затраты

 

Анализ

ТТГ и анализ

Затраты на лекарственную терапию

Затраты на купирование осложнений

Затраты ФСС на выплату пособий по временной нетрудоспособности

Затраты на пособие по инвалидности

Недополученный ВВП

Итого

Алгоритм лечения №1

ГНТ

970

1 334 967

2 055 039

1 147 391

842 918

6 361 782

11 743 067

Тест HbA1c

1350

1 337 961

1 535 999

699 437

677 697

4 236 760

8 489 205

(-27,7%)

Алгоритм лечения №2

ГНТ

970

2 024 048

2 043 527

1 144 341

836 873

6 340 588

12 390 346

Тест HbA1c

1350

2 030 298

1 517 362

697 022

668 476

4 211 201

9 125 709

(-26,3%)

Алгоритм лечения №3

ГНТ

970

1 874 122

2 043 942

1 141 274

837 721

6 326 581

12 224 609

Тест HbA1c

1350

1 884 696

1 516 309

687 023

669 439

4 162 164

8 920 981

(-27,0%)

Примечания: ФСС – фонд социального страхования; ГНТ – глюкоза крови натощак; ТТГ – тест толерантности к глюкозе; ВВП – валовый внутренний продукт; HbA1c – гликированный гемоглобин.

 

При моделировании осуществлялся расчет вероятности развития осложнений СД, ряд из которых являются жизнеугрожающими. Были выбраны для включения в модель следующие осложнения, наиболее часто приводящие к инвалидизации пациента:

  • ишемическая болезнь сердца, стенокардия напряжения;
  • острый инфаркт миокарда;
  • острое нарушение мозгового кровообращения;
  • сердечная недостаточность;
  • синдром диабетической стопы.

На рис. 2 представлена динамика вероятности развития инвалидности, которая представляет собой сумму вероятностей развития вышеуказанных осложнений СД (иными словами, на графике отражена вероятность наступления любого или нескольких осложнений, приводящих к инвалидизации), изображенная нарастающим итогом отдельно для двух сравниваемых тестов. Как видно из данных, представленных на рис. 2, прирост вероятности наступления инвалидности при применении для диагностики СД2 теста ГНТ выше, чем при использовании HbA1c, что объясняется меньшей чувствительностью этого теста для ранней диагностики СД2 и большим числом пациентов с недиагностированным диабетом.

 

Рис. 2. Расчетная динамика количества пациентов с инвалидностью за 20-летний период (моделирование на основе базы NATION). Глюкоза натощак – диагностика СД2 с помощью теста ГНТ; гликированный гемоглобин – диагностика с помощью определения HbA1c.

 

Расчеты показывают, что при всех предложенных алгоритмах ведения больного со своевременно, с помощью теста на HbA1c, выявленным заболеванием, расходы меньше, чем в случае задержки с диагностикой при применении теста ГНТ. Так, средние затраты на одного пациента при диагностике с помощью ГНТ-теста оказались по прогнозу выше по сравнению с диагностикой с определением HbA1c на 22,5–24,9% в зависимости от рассмотренных алгоритмов. Наибольшая разница определяется за счет затрат на лечение осложнений (3 317 908 руб./пациент для теста ГНТ и 2 206 003 руб./пациент соответственно). Обращает внимание, что затраты на купирование осложнений при любом алгоритме в группе диагностики с помощью HbA1c ниже таковых в группе диагностики с помощью ГНТ.

Непрямые расходы в группе диагностирования СД2 с помощью теста на глюкозу составили 67,2–71,0% числа всех затрат, в то время как в группе, диагностированной по HbA1c, непрямые затраты занимали от 61,1% до 66,1%. При этом наибольший процент от общих затрат отмечался по алгоритму 1, что может свидетельствовать о более эффективном вкладе лечения фиксированной комбинации «аГПП1 + базальный инсулин» в профилактику осложнений.

ОБСУЖДЕНИЕ

В настоящее время в большинстве стран мира, в том числе в России, при проведении скрининга для выявления нарушений углеводного обмена используются рекомендации ВОЗ, принятые в 1999 г. [37]. В Российской Федерации определение гликемии натощак (ГН) для диспансеризации, профилактических осмотров распространено в качестве скринингового теста. Однако результаты исследований по выявлению распространенности СД2 и других нарушений углеводного обмена в зависимости от критериев диагностики и метода постановки диагноза (гликемия натощак или оральный ГТТ (ОГТТ)) показали, что отказ от проведения ОГТТ ведет к снижению выявляемости ранних нарушений углеводного обмена. Это было продемонстрировано в ходе популяционных исследований, проведенных в Московской области [38]. Учитывая международный опыт в области диагностики СД, который исходит из позиции о высокой степени корреляции показателей HbA1c с показателями ГН и через 2 ч после нагрузки, а также тот факт, что HbA1c отражает состояние хронической гипергликемии и, соответственно, лучше прогнозирует риск развития сосудистых осложнений диабета, включение исследования уровня HbA1c для скрининга СД и других нарушений углеводного обмена могло бы значительно улучшить ситуацию со своевременным выявлением пациентов в Российской Федерации, особенно в группах повышенного риска по развитию заболевания (наследственный фактор, возраст, избыточная масса тела и др.).

Наши данные, полученные на отечественном эпидемиологическом материале (результаты широкомасштабного популяционного исследования NATION), совпадают с данными, полученными в других странах, где также показана большая диагностическая значимость теста на HbA1c в сравнении с тестом ГНТ. Так, в частности, при использовании теста на HbA1c распространенность предиабета и СД2 во Вьетнаме (проводилось с помощью квалифицированных экспертов на выборке 3523 человека) была 34,6% и 9,7% соответственно, а с помощью теста ГНТ – меньше – только 12,1% и 6,3% соответственно [39].

Экономическое моделирование динамики развития СД2 и его осложнений при своевременной (с помощью теста на HbA1c) диагностике заболевания и сравнение его с диагностированием с помощью теста ГНТ с большим числом ложноотрицательных результатов, а следовательно, запоздалым началом лечения, проведено впервые. Теперь, кажется, ссылки на большую стоимость теста на HbA1c, как показывает проведенное исследование, в условиях отечественного здравоохранения могут стать несостоятельными вследствие компенсации расходов на диагностику меньшими затратами на вовремя предупреждаемые осложнения заболевания в будущем. Особенно важно учитывать и снижение непрямых расходов вследствие эффективного контроля СД2. Тем не менее следует учитывать, что СД2 является неуклонно прогрессирующим заболеванием, поэтому даже высокоэффективные методы его контроля гипогликемизирующими средствами не могут предупредить его осложнения. Для более эффективной профилактики необходимы также липидснижающая терапия, нефропротективные, антигипертензивные и другие патогенетические средства.

Ограничения исследования

Анализ проведен на основании моделирования с использованием усредненных стоимостей лекарственных препаратов по фармакологическим группам и предложенных алгоритмов, число которых не ограничивается представленными в материале. При прогнозе осложнений и их стоимостей не учитывалось действие гиполипидемических, антигипертензивных, нефропротективных препаратов, назначение которых должно осуществляться в комплексе контроля СД2. Экономические расчеты сделаны с учетом тарифного соглашения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

  1. Определение HbA1c в сравнении с тестом ГНТ для первичной диагностики нарушений углеводного обмена (предиабет и СД2) характеризуется большей чувствительностью и меньшим числом ложноотрицательных результатов в отечественной популяции пациентов. Вследствие этого тест на HbA1c имеет диагностические преимущества перед анализом ГНТ при первичном обследовании (диспансеризации). Необходимо дальнейшее изучение этого вопроса, направленного на повышение диагностической значимости теста на HbA1c, при сужении круга потенциальных больных, например, в группе (-ах) риска по нарушению углеводного обмена.
  2. Средние затраты на одного пациента, включающие как стоимость рассмотренных анализов, так и стоимость осложнений СД2, ниже при применении для первичной диагностики теста на HbA1c в сравнении с определением ГНТ при рассмотрении различных стратегий (алгоритмов) своевременной терапии до 27% расходов в связи с предупреждением осложнений СД2 вовремя начатым лечением.
  3. Моделирование с высокой долей вероятности показывает, что прирост наступления инвалидности при применении для диагностики теста ГНТ (с 27% на 10-м году до 73% к 20-му году) выше вследствие несвоевременной диагностики и наличия осложнений к моменту постановки диагноза, чем при использовании для этих же целей HbA1c (с 23% на 10-м году до 52% к 20-му году).
  4. Прогнозируется, что непрямые расходы для всех рассмотренных в работе современных алгоритмов терапии были меньше у больных, у которых диагностирование осуществлено с помощью теста на HbA1c, при этом в общей структуре расходов эти затраты доминируют.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Исследование и подготовка публикации осуществлены на личные средства авторского коллектива.

Конфликт интересов. Профессор О.И. Карпов – сотрудник АО «Санофи Россия». Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Участие авторов. Шестакова М.В. – разработка концепции, редактирование рукописи; Колбин А.С. – разработка концепции, план анализа, написание статьи; Карпов О.И. – разработка концепции, анализ данных, написание статьи; Галстян Г.Р. – редактирование статьи, Майоров А.Ю. – редактирование статьи; научное консультирование, Арепьева М.А. – математическое моделирование; Курылев А.А. – анализ полученных данных, написание статьи; Проскурин М.А. – обработка полученных данных, математическое моделирование.

Marina V. Shestakova

Endocrinology Research Centre; I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Author for correspondence.
Email: nephro@endocrincentr.ru
ORCID iD: 0000-0002-5057-127X
SPIN-code: 7584-7015

Russian Federation, 11 Dm.Ulyanova street, Moscow, 117036; 8-2, Trubetskaya street, Moscow, 119992

MD, PhD, Professor

Alexey S. Kolbin

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University; Saint Petersburg State University

Email: alex.kolbin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1919-2909
SPIN-code: 7966-0845

Russian Federation, 6/9, Lva Tolstogo street, St. Petersburg, 197089; 7/9, Universitetskaya nab., St.Petersburg, 199034

MD, PhD, Professor

Oleg I. Karpov

Sanofi Russia JSC

Email: oikar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9370-5020

Russian Federation, 125009, Moscow, Tverskaya str., 22

MD, PhD, Professor, Head of Eurasia HEOR 

Gagik R. Galstyan

Endocrinology Research Centre

Email: galstyangagik964@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6581-4521
SPIN-code: 9815-7509

Russian Federation, 11, Dm. Ulyanova street, Moscow, 117036

MD, PhD, Professor

Alexander Y. Mayorov

Endocrinology Research Centre

Email: education@endocrincentr.ru
ORCID iD: 0000-0001-5825-3287
SPIN-code: 4275-7779

Russian Federation, 11, Dm. Ulyanova street, Moscow, 117036

MD, PhD

Maria A. Arepeva

 Saint Petersburg State University

Email: arepeva.maria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7923-1167

Russian Federation,  7/9, Universitetskaya nab., St.Petersburg, 199034

assistant, Dept of mathematics

Aleksey A. Kurylev

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: alexey-kurilev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3031-4572
SPIN-code: 4470-7845

Russian Federation, 6/9, Lva Tolstogo street, St. Petersburg, 197089

MD

Maxim A. Proskurin

Saint Petersburg State University

Email: proskurin.m@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9468-0953
SPIN-code: 7406-2352

Russian Federation,  7/9, Universitetskaya nab., St.Petersburg, 199034

assistant, Dept of mathematics

  1. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. «Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом» Под редакцией И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова 9-й выпуск // Сахарный диабет. - 2019. - Т. 22. - №1S1. - C. 1-144. [Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AY, et al. Standards of specialized diabetes care. Edited by Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AY. 9th edition. Diabetes mellitus. 2019;22(1S1):1-144. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.14341/DM221S1
  2. American Diabetes Association. Classification and diagnosis of diabetes: standards of medical care in diabetes – 2019. Diabetes Care. 2019;42(Suppl 1):13−28. doi: https://doi.org/10.2337/dc19-S002
  3. Nathan DM, Balkau B, Bonora E, et al. International expert committee report on the role of the A1c assay in the diagnosis of diabetes. Diabetes Care. 2009;32(7):1327−1334. doi: https://doi.org/10.2337/dc09-9033
  4. Kumar PR, Bhansali A, Ravikiran M, et al. Utility of glycated hemoglobin in diagnosing type 2 diabetes mellitus: a community-based study. J Clin Endocrinol Metab. 2010;95(6):2832–2835. doi: https://doi.org/10.1210/jc.2009-2433
  5. Diabetes Prevention Program Research Group. HbA1c as a predictor of diabetes and as an outcome in the Diabetes Prevention Program: a randomized clinical trial. Diabetes Care. 2015;38(1):51–58. doi: https://doi.org/10.2337/dc14-0886
  6. Selvin E, Steffes MW, Zhu H, et al. Glycated hemoglobin, diabetes, and cardiovascular risk in nondiabetic adults. N Engl J Med. 2010;362(9):800–811. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMoa0908359
  7. Ackermann RT, Cheng YJ, Williamson DF, Gregg EW. Identifying adults at high risk for diabetes and cardiovascular disease using hemoglobin A1c National Health and Nutrition Examination Survey 2005−2006. Am J Prev Med. 2011;40(1):11–17 doi: https://doi.org/10.1016/j.amepre.2010.09.022
  8. Gonzalez A, Deng Y, Lane A, et al. Impact of mismatches in HbA1c vs glucose values on the diagnostic classification of diabetes and prediabetes. Diabet Med. 2019. doi: https://doi.org/10.1111/dme.14181
  9. Bachmann MO, Lewis G, John WG, et al. Determinants of diagnostic discordance for non-diabetic hyperglycaemia and Type 2 diabetes using paired glycated haemoglobin measurements in a large English primary care population: cross-sectional study. Diabet Med. 2019;36(11):1478−1486. doi: https://doi.org/10.1111/dme.14111
  10. Дедов И.И., Шестакова М.В., Галстян Г.Р. Распространенность сахарного диабета 2 типа у взрослого населения России (исследование NATION) // Сахарный диабет. − 2016. – Т. 19. − №2. – С. 104−112. [Dedov II, Shestakova MV, Galstyan GR. The prevalence of type 2 diabetes mellitus in the adult population of Russia (NATION study). Diabetes mellitus. 2016;19(2):104−112. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.14341/DM2004116-17
  11. Altman DG, Bland JM. Diagnostic tests 2: predictive values. BMJ. 1994;309(6947):102. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.309.6947.102
  12. Колбин А.С., Хмельницкий О.К., Курылев А.А., и др. Первый в России опыт построения симуляционной модели исходов сахарного диабета 2 типа с дискретным моделированием событий. Клинико-экономическая экспертиза // Фармакоэкономика. — 2013. — Т. 6. — №2. — С. 24−31. [Kolbin AS, Khmelnitskiy OK, Kurylev AA, et al. First Russian type 2 diabetes mellitus simulation model with discreet events modeling. Health-economic analysis. Pharmacoeconomics. 2013;6(2):24−31. (In Russ.)]
  13. Хмельницкий О.К., Колбин А.С., Курылев А.А. Моделирование медицинских и экономических исходов сахарного диабета // Заместитель главного врача. — 2013. — №8. — С. 94−105. [Khmel’nitskiy OK, Kolbin AS, Kurylev AA. Modelirovaniye meditsinskikh i ekonomicheskikh iskhodov sakharnogo diabeta. Zamestitel’ glavnogo vracha. 2013;(8):94−105. (In Russ.)]
  14. Domecq JP. Clinical review: drugs commonly associated with weight change: a systematic review and meta-analysis. J Clin Endocrinol Metab. 2015;100(2):363−370. doi: https://doi.org/10.1210/jc.2014-3421
  15. Ma J, Liu LY, Wu PH, et al. Comparison of metformin and repaglinide monotherapy in the treatment of new onset type 2 diabetes mellitus in China. J Diabetes Res. 2014;2014:1−6. doi: https://doi.org/10.1155/2014/294017
  16. Richter B, Bandeira-Echtler E, Bergerhoff K, Lerch CL. Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors for type 2 diabetes mellitus. Cochrane Database Syst Rev. 2008;(2):CD006739. doi: https://doi.org/10.1002/14651858.CD006739.pub2
  17. Foley JE, Jordan J. Weight neutrality with the DPP-4 inhibitor, vildagliptin: mechanistic basis and clinical experience. Vasc Health Risk Manag. 2010;6:541−548. doi: https://doi.org/10.2147/vhrm.s10952
  18. Lambers Heerspink HJ, de Zeeuw D, Wie L, et al. Dapagliflozin a glucose-regulating drug with diuretic properties in subjects with type 2 diabetes. Diabetes Obes Metab. 2013;15(9):853−862. doi: https://doi.org/10.1111/dom.12127
  19. Roden M, Weng J, Eilbracht J, et al. Empagliflozin monotherapy with sitagliptin as an active comparator in patients with type 2 diabetes: a randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial. Lancet Diab Endocrinol. 2013;1(3):208−219. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(13)70084-6
  20. Bode B, Stenlöf K, Harris S, et al. Long-term efficacy and safety of canagliflozin over 104 weeks in patients aged 55−80 years with type 2 diabetes. Diabetes Obes Metab. 2015;17(3):294−303. doi: https://doi.org/10.1111/dom.12428
  21. Robinson LE, Holt TA, Rees K, et al. Effects of exenatide and liraglutide on heart rate, blood pressure and body weight: systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2013;3(1):e001986. doi: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2012-001986
  22. Rosenstock J, Davies M, Home PD, et al. A randomised, 52-week, treat-to-target trial comparing insulin detemir with insulin glargine when administered as add-on to glucose-lowering drugs in insulin-naive people with type 2 diabetes. Diabetologia. 2008;51(3):408−416. doi: https://doi.org/10.1007/s00125-007-0911-x
  23. Колбин А.С. Фармакоэкономика базально-болюсной инсулинотерапии сахарного диабета 2 типа // Клиническая фармакология и терапия. — 2011. — Т. 20. — №1. — С. 92−96. [Kolbin AS. Pharmacoeconomic of basal-bolus insulin therapy in patients with type 2 diabetes. Klinicheskaya farmakologiya i terapiya. 2011;20(1):92−96. (In Russ.)]
  24. Колбин А.С., Мосикян А.А., Курылев А.А., и др. Клинико-экономический анализ ликсисенатида при сахарном диабете 2 типа // Качественная клиническая практика. — 2015. — №4. — С. 53−63. [Kolbin AS, Mosikyan AA, Kurylev AA, et al. Economic analysis of lixisenatide in diabetes mellitus type 2. Kachestvennaya klinicheskaya praktika. 2015;(4):53−63. (In Russ.)]
  25. Rosenstock J, Aronson R, Grunberger G, et al. Benefits of lixilan, a titratable fixed-ratio combination of insulin glargine plus lixisenatide, versus insulin glargine and lixisenatide monocomponents in type 2 diabetes inadequately controlled on oral agents: The lixilan-O randomized trial. Diabetes Care. 2016;39(11):2026−2035. doi: https://doi.org/10.2337/dc16-0917
  26. Rosenstock J, Cheng A, Ritzel R, et al. More similarities than differences testing insulin glargine 300 Units/mL versus insulin degludec 100 Units/mL in insulin-naive type 2 diabetes: the randomized head-to-head BRIGHT trial. Diabetes Care. 2018;41(10):2147−2154. doi: https://doi.org/10.2337/dc18-0559
  27. Недогода С.В., Саласюк А.С., Барыкина И.Н., и др. Фармакоэкономическая оценка фиксированной комбинации инсулина гларгин и ликсисенатида при сахарном диабете 2 типа // Качественная клиническая практика. — 2019. — №3. — С. 13−22. [Nedogoda SV, Salasyuk AS, Barikina IN, et al. Economic evaluation of the fixed combination of insulin glargine and lixisenatide in diabetes mellitus type 2. Kachestvennaya klinicheskaya praktika. 2019;(3):13−22. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.24411/2588-0519-2019-10079
  28. Зырянов С.К., Дьяков И.Н. Экономические перспективы эффективного контроля сахарного диабета 2-го типа фиксированной комбинацией аналога базального инсулина и агониста рецепторов к глюкагоноподобному пептиду // Качественная клиническая практика. — 2019. — №2. — С. 4−14. [Zyryanov SK, Dyakov IN. Economic perspectives for effective control of diabetes mellitus type 2 with fixed combination of basal insulin analog and GLP-1 agonist. Kachestvennaya klinicheskaya praktika. 2019;(2):4−14. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.24411/2588-0519-2019-10068
  29. WHO Collaborating Centre for Drug Statistics Methodology. ATC/DDD Index 2019. Available from: http://www.whocc.no/atc_ddd_index/
  30. Государственный реестр лекарственных средств [интернет]. Безопасность лекарственных препаратов. [Gosudarstvennyy reyestr lekarstvennykh sredstv [Internet]. Bezopasnost’ lekarstvennykh preparatov. (In Russ.)]. Доступно по: http://grls.rosminzdrav.ru. Ссылка активна на 10.10.2019.
  31. ФармИндекс [интернет]. Оптовые цены для препаратов, не входящих в ГРЛС. [FarmIndeks [Internet]. Optovyye tseny dlya preparatov, ne vkhodyashchikh v GRLS. (In Russ.)]. Доступно по: http://pharmindex.ru. Ссылка активна на 10.10.2019.
  32. Приказ ФАС России от 31.07.2019 № 1049/19 «О внесении изменений в сводный план проведения плановых проверок федеральных органов государственной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, органов местного самоуправления Федеральной антимонопольной службы на 2019 год». [Order № 1049/19 Federal Antimonopoly service of Russia «O vnesenii izmeneniy v svodnyy plan provedeniya planovykh proverok federal’nykh organov gosudarstvennoy vlasti, organov gosudarstvennoy vlasti sub”yektov Rossiyskoy Federatsii, organov mestnogo samoupravleniya Federal’noy antimonopol’noy sluzhby na 2019 god»; dated 2019 July 31. (In Russ.)]. Доступно по: https://fas.gov.ru/documents/685845. Ссылка активна на 10.10.2019.
  33. Лабораторная служба Helix [интернет]. Прайс-лист. [Laboratornaya sluzhba Helix [Internet]. Price list. (In Russ.)]. Доступно по: http://www.helix.ru. Ссылка активна на 10.10.2019.
  34. ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России [интернет]. Прайс-лист. [FGBU «NMITS endokrinologii» Minzdrava Rossii [Internet]. Price list. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.endocrincentr.ru/. Ссылка активна на 10.10.2019.
  35. Лабораторная служба Invitro [интернет]. Прайс-лист. [Laboratornaya sluzhba Invitro [Internet]. Price list. (In Russ.)]. Доступно по: http://www.invitro.ru. Ссылка активна на 10.10.2019.
  36. Официальный сайт Территориального фонда ОМС Санкт-Петербурга [интернет]. Генеральное тарифное соглашение ОМС, 2019 год. [Ofitsial’nyy sayt Territorial’nogo fonda OMS Sankt-Peterburga [Internet]. General’noye tarifnoye soglasheniye OMS, 2019 god. (In Russ.)]. Доступно по: http://www.spboms.ru. Ссылка активна на 10.10.2019.
  37. World Health Organization. Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications: report of a WHO consultation. Part 1. Diagnosis and classification of diabetes mellitus. WHO, Geneva; 1999. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/66040
  38. Древаль А.В., Мисникова И.В., Барсуков И.А., и др. Распространенность сахарного диабета 2 типа и других нарушений углеводного обмена в зависимости от критериев диагностики // Сахарный диабет. — 2010. — Т. 13. – №1. — С. 116–121. [Dreval’ AV, Misnikova IV, Barsukov IA, et al. Prevalence of type 2 diabetes mellitus and other abnormalities of carbohydrate metabolism depending on diagnostic criteria. Diabetes mellitus. 2010;13(1):116−121. (In Russ.)]
  39. Ho-Pham LT, Nguyen UD, Tran TX, Nguyen TV. Discordance in the diagnosis of diabetes: Comparison between HbA1c and fasting plasma glucose. PLoS One. 2017;12(8):e0182192. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0182192

Supplementary files

Supplementary Files Action
1. Fig. 1. The spread of fasting glucose (A) and glycated hemoglobin (B) at the same glucose load levels. View (343KB) Indexing metadata
2. Fig. 1. The spread of fasting glucose (A) and glycated hemoglobin (B) at the same glucose load levels. View (313KB) Indexing metadata
3. Fig. 2. The estimated dynamics of the number of patients with disabilities over a 20-year period (modeling based on the NATION base). Fasting glucose - diagnosis of T2DM using a GNT test; glycated hemoglobin - diagnosis using the determination of HbA1c. View (193KB) Indexing metadata

Views

Abstract - 330

PDF (Russian) - 127

Cited-By


PlumX

Dimensions


Copyright (c) 2020 Shestakova M.V., Kolbin A.S., Karpov O.I., Galstyan G.R., Mayorov A.Y., Arepeva M.A., Kurylev A.A., Proskurin M.A.

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

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies