モーニングレクチャー
コホート(観察)研究
2023年08月31日(木) 担当:中神 朋子(教授)
Reference:
Title:
Hypertriglyceridemia contributes significantly to high prevalence of small dense LDL-cholesterol in patients with type 2 diabetes, even when LDL-C targets are achieved
Author:
Tsutomu Hirano
DATA:
Diabetol Int . 2023 May 15;14(3):288-293.
Abstract:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37397906/
Discussion:
高TG血症では、LDL-Cが糖尿病一次予防の目標範囲内であっても、高sdLDL-C血症の有病率が高い。したがって、高TG血症を改善することは糖尿病患者のASCVDを予防するために重要である。 

2023年08月10日(木) 担当:花井 豪(講師)
Reference:
Title:
A nationwide cohort study comparing the effectiveness of diuretics and calcium channel blockers on top of renin-angiotensin system inhibitors on chronic kidney disease progression and mortality
Author:
Anne-Laure Faucon
DATA:
Kidney Int . 2023 Jun 16;S0085-2538(23)00418-0.
Abstract:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37330214/
Discussion:
大規模リアルワールドデータを用いた観察研究である本研究により,RASiを使用しているCKD G3-5の患者において,CCBと比較し,利尿薬はCKDのさらなる進行を抑制する可能性が示唆された.

2023年07月27日(木) 担当:大谷津 光(後期臨床研修医)
Reference:
Title:
Ultra-Processed Food Consumption and Risk of Type 2 Diabetes: Three Large Prospective U.S. Cohort Studies
Author:
Zhangling Chen
DATA:
Diabetes Care . 2023 Jul 1;46(7):1335-1344.
Abstract:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36854188/
Discussion:
米国の3つのコホートにおいてUPFの総摂取量は2型糖尿病発症リスクの上昇と関連していた。サブグループ解析では、精製パン、ソース、スプレッド、調味料、人工甘味料、砂糖入り飲料、動物性食品、調理済みミックス料理の摂取が特に関連していた。超加工シリアル、黒パン、全粒粉パン、果物ベースの製品、ヨーグルトなどはリスク低下と関連していた。
2023年07月20日(木) 担当:井倉 和紀(助教)
Reference:
Title:
Site-Specific Fracture Incidence Rates Among Patients With Type 1 Diabetes, Type 2 Diabetes, or Without Diabetes in Denmark (1997-2017)
Author:
Annika Vestergaard Kvist
DATA:
Diabetes Care . 2023 Mar 1;46(3):633-642.
Abstract:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36696428/
Discussion:
・1型、2型糖尿病群は糖尿病なし群と比較して、椎骨、股関節部、上腕骨、前腕、足関節の骨折発生率が高かったが、椎骨骨折以外は、減少傾向であった。
・年齢調整した骨折発生率の比では、全ての骨折部位で、糖尿病なし群と比較し、1型糖尿病群は有意に高かったが、2型糖尿病群は2010年以降で有意差はなくなった。
・2型糖尿病群における足の骨折発生率は糖尿病なし群より低かった。
・1型糖尿病患者に対しては、骨折予防の研究や予防策の実施など、さらなる注意が必要である。

2023年06月29日(木) 担当:小坂 佳子(初期研修医 2 年)
Reference:
Title:
Development and Validation of a Diabetic Retinopathy Risk Stratification Algorithm
Author:
Dariusz Tarasewicz
DATA:
Diabetes Care . 2023 May 1;46(5):1068-1075.
Abstract:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36930723/
Discussion:
9つの臨床変数(インスリン使用、HbA1c, 年齢、収縮期血圧、BMI、糖尿病性神経障害、LDL、尿中ACR、血清Cr)を用いたロジスティク回帰モデルを用いて、 糖尿病性眼疾患の発症に関する患者の順位付けを行うことができ、 それにより、リスクのある患者に対するスクリーニングの優先順位をより効率的に設定することが可能である。
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