治疗选择的个体化需要对可能的反应进行预测。2014年3月，在线发表在《Diabetes Care》的一项研究应用一项起始胰岛素类似物治疗的大型观察性研究（A1chieve研究）中的数据对HbA1c改变的预测和解释因子进行了研究。结果表明，许多因素能指导医生对胰岛素类似物起始治疗的反应进行预测，但是许多因素是相互依赖的，因此具有较差的利用率。

目的：个体化治疗选择需要对可能的反应进行预测。研究者应用一项起始胰岛素类似物治疗的大型观察性研究（A1chieve研究）中的数据对HbA1c改变的预测和解释因子进行了研究。

研究设计和方法：在A1chieve研究中，研究者对未使用过胰岛素的患者和之前胰岛素使用者进行了单变量分析。统计学显著因子转为基线因子——仅在多变量分析中（“预测”分析），并且分别应用所有显著性因子（“解释”分析）。按照解释的方差考虑效能。

结果：在单变量分析中，地理位置、基线HbA1c水平、血脂水平、基线胰岛素剂量是HbA1c改变的最有力的预测因子（平均改变-2.1%（-23mmol/mol））（r2＞0.010，P＜0.001）。但是，虽然预测和解释多变量模型解释了62%~82%的HbA1c改变中的方差，但是这主要与基线HbA1c（r2=0.544~0.701）和地域（r2=0.014~0.037）有关。其他因素具有统计学显著意义，但是具有较低的预测效能（r2＜0.010）；在解释分析中，包含研究末期低血糖（胰岛素正常组），胰岛素剂量，健康相关的生活质量（r2＜0.001~0.006，P≤0.007）。

结论：许多因素能指导医生对胰岛素类似物起始治疗的反应进行预测，但是许多因素是相互依赖的，因此具有较差的利用率。解释HbA1c改变中的方差的主要因素为基线HbA1c水平，每增加1.0%个单位（11mmol/mol）能够降低0.7%~0.8%个单位（8~9mmol/mol）。其他因素不能解释多数剩下的差异，甚至在包括所有试验末期测量结局的时候。

（选题审校：陈忻 编辑：吴刚）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

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