Prescribing frequency and adherence to statins in outpatients with type 2 diabetes mellitus and comorbid cardiovascular diseases

BACKGROUND: Due to the high rate of growth in the incidence and burden of cardiovascular complications, type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a significant medical problem in the world. Even in the absence of cardiovascular disease (CVD), patients with T2DM are classified as high and very high risk. In addition to glycemic control, an extremely important aspect of managing this group of patients is prevention of cardiovascular complications. T2DM and hyperlipidemia determines the target group for statins. At the same time, little is known about the frequency of administration of this class of drugs among people with T2DM.AIM: To study prescribing frequency and adherence to statins in outpatients with T2DM and comorbid cardiovascular diseases.METHODS: 156 patients with type 2 diabetes (87.2% — women, average age — 65.2 years) were examined as part of an outpatient appointment with an endocrinologist at the city polyclinic ofTomsk. We used a standard questionnaire compiled on the basis of adapted international methods, including information on cardiac pathology, medications, income level, and Morisky-Green test. Anthropometric parameters, fasting plasma glucose, glycated hemoglobin, lipid spectrum parameters were measured. Methods of parametric and nonparametric statistics were used for comparisons.RESULTS: Statins were prescribed to 45.0% of the surveyed, and 47.0% of them were constantly taking statins. In 41 and 39% of cases, statins were prescribed by an endocrinologist and a cardiologist, respectively. Those taking statins were characterized by a more severe functional class of angina pectoris (p=0.03), a higher prior myocardial infarction rate (p=0.01). For other concomitant diseases, and also indicators of carbohydrate metabolism, differences between the groups were not revealed. One third of patients were adherent (3–4 points), 2/3 were not adherent to treatment (0–2 points), respectively. Patients with incomes between 1 and 2 cost of living took statins more often than the rest (p=0.021).CONCLUSION: An insufficient frequency of prescription and adherence to statin therapy in patients with T2DM was revealed. In most cases, statins were prescribed by an endocrinologist or cardiologist. Functional class of angina pectoris, prior myocardial infarction and moderate income were associated with more frequent use of statins. To increase the coverage of patients with T2DM with statin treatment, more attention needs to be paid to the issues of CVD prevention from both medical professionals and patients

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СФЕРЕ ПЕРВИЧНОЙ ПРОФИЛАКТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

HighlightsThe review analyzes the studies devoted to the possibility of using machine learning methods to predict the occurrence of atrial fibrillation, cardiovascular risk factors, carotid atherosclerosis, and total cardiovascular risk. The combinations of machine learning methods with mobile, cloud and telemedicine technologies have significant prospects. In the near future, such technologies are expected to be used for atrial fibrillation screening and risk stratification using cardiac imaging data. Based on machine learning methods, mobile preventive technologies are being developed, particularly for nutritional behavior management. AbstractThe article reviews the main directions of machine learning (ML) application in the primary prevention of cardiovascular diseases (CVD) and highlights examples of scientific and practical problems solved with its help. Currently, the possibility of using ML to predict cardiovascular risk, occurrence of atrial fibrillation (AF), cardiovascular risk factors, carotid atherosclerosis, etc. has been studied. The data of questionnaires, medical examination, laboratory indices, electrocardiography, cardio visualization, medications, genomics and proteomics are used in ML models. The most common classifiers are Random Forest, Support Vector, Neural Networks. As compared to traditional risk calculators many ML algorithms show improvement in prediction accuracy, but no evident leader has been defined yet. Deep ML technologies are at the very early stages of development. Mobile, cloud and telemedicine technologies open new possibilities for collection, storage and the use of medical data and can improve CVD prevention. In the near future, such technologies are expected to be used for atrial fibrillation screening as well as cardiovascular risk stratification using cardiac imaging data. Moreover, the addition of them to traditional risk factors provides the most stable risk estimates. There are examples of mobile ML technologies use to manage risk factors, particularly eating behavior. Attention is paid to such problems, as need to avoid overestimating the role of artificial intelligence in healthcare, algorithms’ bias, cybersecurity, ethical issues of medical data collection and use. Practical applicability of ML models and their impact on endpoints are currently understudied. A significant obstacle to implementation of ML technologies in healthcare is the lack of experience and regulation.Основные положенияВ обзоре проанализированы исследования, посвященные возможности использования методов машинного обучения для прогнозирования возникновения фибрилляции предсердий, кардиоваскулярных факторов риска, каротидного атеросклероза, суммарного сердечно-сосудистого риска. Значительные перспективы имеет сочетание методов машинного обучения с мобильными, облачными и телемедицинскими технологиями. В ближайшем будущем ожидается использование таких технологий для скрининга фибрилляции предсердий, а также стратификации риска с использованием данных кардиовизуализации. На основе методов машинного обучения развиваются мобильные профилактические технологии, направленные в частности на управление пищевым поведением. РезюмеВ статье рассмотрены основные направления применения технологий машинного обучения (МО) в сфере первичной профилактики сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), показаны примеры решения с их помощью научных и практических задач. В настоящее время изучается возможность использования МО для прогнозирования суммарного сердечно-сосудистого риска, риска возникновения фибрилляции предсердий, факторов риска (ФР) ССЗ, каротидного атеросклероза и др. Кроме традиционных ФР в моделях МО применяются данные опросников, врачебного осмотра, лабораторных показателей, электрокардиографии, кардиовизуализации, сведения о принимаемом лечении, геномные и протеомные признаки. Обращает внимание разнообразие методов, применяемых при МО. Наиболее часто прибегают к таким классификаторам, как Random Forest, метод опорных векторов, искусственные нейронные сети. Многие алгоритмы МО демонстрируют прирост точности прогноза по отношению к действующим шкалам риска, но на текущий момент ни одна из методик однозначно не признана. На ранних стадиях развития находятся технологии глубокого МО. Мобильные, облачные и телемедицинские технологи открывают новые возможности для сбора, хранения и полезного применения медицинских данных и могут вывести профилактику ССЗ на новый уровень. В ближайшем будущем ожидается использование таких технологий для скрининга фибрилляции предсердий, а также стратификации сердечно-сосудистого риска с использованием данных кардиовизуализации, добавление которых к традиционным ФР позволяет получить наиболее стабильные оценки риска. Есть примеры использования мобильных технологий МО для управления ФР, в частности пищевым поведением. Авторы обращают внимание на такие аспекты, как недопустимость переоценки роли искусственного интеллекта в технологиях здравоохранения, предвзятость алгоритмов, кибербезопасность, этические вопросы сбора и использования медицинских данных. Практическая применимость моделей МО и их влияние на конечные точки на текущий момент изучены недостаточно. Значительным препятствием к внедрению технологий МО в сфере здравоохранения являются недостаточный опыт и отсутствие законодательной базы