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The Prediction Model of Disease Progression of Micro and Macro-complication in Diabetes Mellitus
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 전, 기홍 | - |
dc.contributor.author | 이, 수진 | - |
dc.date.accessioned | 2013-12-12T06:36:05Z | - |
dc.date.available | 2013-12-12T06:36:05Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.ajou.ac.kr/handle/201003/8586 | - |
dc.description.abstract | INTRODUCTION: This study purposed to develop a comprehensive computer simulation model of type 2 diabetes mellitus (T2DM) for analyzing prevention strategies for T2DM and its complications, comorbidities, and disability adjusted life year.
METHODS: A Markov type model with Monte Carlo techniques was used. Age and gender of cohort was based on Korean data. Diabetes complication model is as follows : First, diabetic retinopathy model was defined as no retinopathy, nonprofilerative retinopathy, profilerative retinopathy, macular edema, and blindness. Second, diabetic nephropathy model was defined as microalbuminuria, clinical nephropathy, end-stage renal disease (ESRD), and ESRD with transplant. Third, diabetic neuropathy model was defined as peripheral neuropathy and lower-extremity amputation. Forth, diabetic cardiovascular disease model was defined as unrecognized myocardial infarction, history of angina, and history of cardiac arrest or myocardial infarction. Fifth, diabetic stroke model was defined as history of stroke. Sixth, death model was defined by ESRD, lower-extremity amputation, CVD, stroke, and other cause. Incidence rates of complications were also based on community and population studies. RESULTS: The prevalence of nonprofilerative retinopathy, profilerative retinopathy, macular edema, and blindness were predicted 25.5%, 16.6%, 3.8%, and 9.5%, respectively, of people with T2DM 10 years. The prevalence of microalbuminuria, clinical nephropathy, and end-stage renal disease were predicted to be 19.3%, 5.0%, and 0.1%, respectively, at 10 years. The prevalences of peripheral neuropathy and lower-extremity amputation were predicted to be 28.1% and 4.0%, respectively, at 10 years. The prevalence of unrecognized myocardial infarction, history of angina, and history of cardiac arrest or myocardial infarction were predicted to be 44.4%, 5.2%, and 7.3% at 10 years. The prevalence of history of stroke was predicted to be 0.3% at 10 years. Over 10 years, year of life lost due to death was estimated to be 41,161 person-year, and year lived with disability was estimated to be 209,278 person-year. the disability adjusted life year was estimated to be 250,439 person-year at 10 years. CONCLUSIONS: This computer simulation model predicted survival and the diabetic retinopathy, diabetic neuropathy, diabetic nephropathy, diabetic cardiovascular, and diabetic stroke complication observed in the Korean cohort with T2DM. The model could be used to evaluate the effects of preventive interventions on the natural history of T2DM. | - |
dc.description.abstract | 서론: 당뇨병은 전 세계적으로 주요한 사망 원인으로, 당뇨병 환자가 혈당을 철저히 관리하지 않으면 미세혈관합병증과 대혈관합병증의 발생을 증가시키고, 결국 삶의 질에 나쁜 영향을 미친다. 국가 차원에서도 국민 건강수준을 낮출 뿐만 아니라 국민 생산성의 감소를 초래한다. 따라서 결과적으로 제2형 당뇨병 환자의 합병증 진행을 예방해야 하며, 이와 관련하여 한국인에 적합한 합병증 진행 모형 개발이 필요하다. 그러므로 이 연구는 우리나라 당뇨병 환자의 합병증 중 당뇨병성 망막병증의 병기별 진행 모형을 개발하고자 한다.
연구방법: 연구대상 인구는 2010년 우리나라 인구를 기준으로 하였다. 성별 (남자/여자), 연령 (30-79세, 5세 단위)별로 구분하였고, 국민건강영양조사에 의한 당뇨병 신규 진단율에 의해 2010년 기준 당뇨병을 처음 진단받은 환자의 가상 코호트를 구축하였다. 당뇨병 관련 합병증 모형은 6가지이고, 각 모형별 합병증 단계 구분은 다음과 같다. 당뇨병성 망막병증 모형은 정상 (No retinopathy), 비증식성 망막병증(Nonprofilerative retinopathy), 증식성 망막병증 (Profilerative retinopathy), 황반변성 (Macular edema), 실명 (Blindness)으로 구분하였다. 당뇨병성 신증 모형은 미세알부민뇨증 (Microalbuminuria), 임상적 신증 (Clinical nephropathy), 말기신부전 (End-stage renal disease), 신장이식 (ESRD with transplant)으로 구분하였다. 당뇨병성 신경병증 모형은 말초신경병증 (Peripheral neuropathy), 하지절단(Lower- extremity amputation)으로 구분하였고, 당뇨병성 심혈관질환 모형은 무증상 심근허혈 (Unrecognized myocardial infarction), 협심증 과거력 (History of Angina), 심정지/심근경색 과거력 (History of cardiac arrest or myocardial infarction)으로 구분하였다. 당뇨병성 뇌졸중 모형은 뇌졸중 과거력 (History of stroke)으로 구분하였으며, 마지막이 사망 모형이다. 당뇨병 진단받은 시점에서의 합병증 초기 분포는 국내외 코호트 연구자료에 근거하여 가정하였다. 건강상태 간 이동은 합병증 병기 단계별로만 이동하는 것으로 정의하였다. 질병 상태 간 전이가 일어나는 시간 간격은 1년 단위로 전이확률을 산출하였고, 1년 주기로 반복적으로 마르코프 과정 모형을 적용하였으며, 당뇨병 발생 이후 50년간 시뮬레이션 하였다. 만약 시뮬레이션을 수행하는 중 당뇨병 환자가 사망한 경우 마르코프 과정 모형에서 사망 상태로 나오도록 설정하였다. 연구결과: 마르코프 모형을 활용한 코호트 시뮬레이션 결과, 당뇨병 망막병증의 10년 유병률은 비증식성망막병증 25.5%, 증식성 망막병증 16.6%, 황반변성 3.8%, 실명9.5%였으며, 당뇨병성 신증의 10년 유병률은 미세알부민뇨증 19.3%, 단백뇨증 5.0%, 신장투석 0.1%였다. 당뇨병성 신경병증으로 인한 10년 유병률은 말초신경병증 28.1%, 하지절단 4.0%였으며, 당뇨병성 심혈관질환은 무증상 심근허혈44.4%, 협심증 5.2%, 심정지/심근경식 7.3%였고, 당뇨병성 뇌졸중의 10년 누적발생률은 0.3%였다. 당뇨병 미세혈관질환, 대혈관합병증으로 인한 10년 누적사망률은 10.0%였다. 당뇨병 시뮬레이션 결과를 적용한 결과, 당뇨병 진단 10년 후 조기 사망에 의한 수명손실년수는 41,161인 년이었으며, 장애유발손실년수는 209,278인 년이었고, 장애보정손실년수는 250,439인 년이었다. 결론: 당뇨병 환자에서 당뇨병의 합병증인 망막병증, 신증, 신경병증, 심혈관질환, 뇌졸중으로 인해 개인적으로는 삶의 질 저하와 국가적으로는 사회적인 부담을 초래한다. 이에 당뇨병성 합병증을 철저히 관리해야 하며, 노력에 따라 예방이 가능하므로, 개인적으로는 철저한 혈압, 혈당 관리가 필요하고 국가적으로는 당뇨병 합병증 예방을 위한 정책적 개입이 요구된다. | - |
dc.description.tableofcontents | 국문요약 ⅰ
차례 ⅳ 그림 차례 ⅶ 표 차례 ⅹ I. 서 론 1 A. 연구배경 및 필요성 1 B. 연구목적 4 C. 이론적 배경 5 1. 마르코프 과정 코호트 시뮬레이션 5 2. 당뇨병 합병증 진행 모형 8 3. 우리나라 당뇨병 코호트 연구 20 4. 당뇨병 및 당뇨병 합병증 22 5. 질병부담 45 Ⅱ. 연구대상 및 방법 51 A. 연구모형 51 1. 연구모형 51 2. 당뇨병 합병증 모형 51 3. 분석 흐름도 58 B. 연구대상 60 1. 연구대상 집단 60 2. 연구대상자의 특성 분포 62 C. 분석의 틀 및 방법 66 1. 마르코프 과정 코호트 시뮬레이션 가정 67 2. 모형 투입요소 값 68 3. 효과의 추정 117 D. 비용효과 분석 절차 및 분석 가정 123 1. 분석 절차 123 2. 분석 가정 124 Ⅲ. 결 과 125 A. 당뇨병 합병증별 누적유병률 125 1. 당뇨병성 망막병증 125 2. 당뇨병성 신증 127 3. 당뇨병성 신경병증 129 4. 당뇨병성 심혈관질환 132 5. 당뇨병성 뇌졸중 134 B. 당뇨병으로 인한 사망 136 C. 당뇨병 질병부담 측정 결과 137 1. 조기사망에 의한 수명손실년수 137 2. 연간 환자 발생건수 및 질병이환에 의한 장애유발손실년수 139 3. 장애보정손실년수 140 Ⅳ. 고 찰 143 A. 합병증 발생 및 병기별 진행 예측 모형 143 1. 연구대상자에 대한 가정 144 2 당뇨병성 망막병증 모형 가정 및 시뮬레이션 145 3. 당뇨병성 신증 모형 가정 및 시뮬레이션 145 4. 당뇨병성 신경병증 모형 가정 및 시뮬레이션 146 5. 당뇨병성 심혈관질환 모형 가정 및 시뮬레이션 147 6. 당뇨병성 뇌졸중 모형 가정 및 시뮬레이션 148 7. 사망 모형 가정 및 시뮬레이션 149 B. 질병부담 150 C. 연구의 제한점 및 의의 151 1. 연구의 제한점 151 2. 연구의 의의 152 Ⅴ. 결 론 155 참고문헌 159 ABSTRACT 181 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.title | The Prediction Model of Disease Progression of Micro and Macro-complication in Diabetes Mellitus | - |
dc.title.alternative | 우리나라 제2형 당뇨병 환자의 합병증 발생 및 병기별 진행 예측 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000013533 | - |
dc.subject.keyword | 당뇨병 합병증 | - |
dc.subject.keyword | 마르코프 과정 | - |
dc.subject.keyword | 몬테카를로 시뮬레이션 | - |
dc.subject.keyword | 전이확률 | - |
dc.subject.keyword | diabetes complication | - |
dc.subject.keyword | markov process | - |
dc.subject.keyword | monte carlo simulation | - |
dc.subject.keyword | transition probability | - |
dc.description.degree | Doctor | - |
dc.contributor.department | 대학원 의생명과학과 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이, 수진 | - |
dc.date.awarded | 2013 | - |
dc.type.local | Theses | - |
dc.citation.date | 2013 | - |
dc.embargo.liftdate | 9999-12-31 | - |
dc.embargo.terms | 9999-12-31 | - |
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