Биология ва тиббиёт муаммолари 2026, №4 (170)

Subject of the article

«ПАРАДОКС ОХВАТА» В МАССОВОМ СКРИНИНГЕ САХАРНОГО ДИАБЕТА 2 ТИПА: МЕЖ-РЕГИОНАЛЬНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ПРЕДИКТОРОВ ВЫЯВЛЯЕМОСТИ В УЗБЕКИСТАНЕ (2024) (278-287)

Authors

Хамракулов Азизбек Хайрулло угли, Фахрутдинова Севара Сражитдиновна, Алиева Анна Валерьевна

Institution

1 - Отдел специализированной медицинской помощи, министерства здравоохранения Республики Узбе-кистан, г. Ташкент; 2 - Республиканский специализированный научно-практический медицинский центр эндокринологии имени академика Ё.Х.Туракулова МЗ РУз, Ташкент

Abstract

Актуальность. Успешность популяционных про-грамм скрининга сахарного диабета 2 типа (СД2) традиционно оценивается через показатель охвата целевой популяции. Однако взаимосвязь между охватом и результативностью выявления заболева-ния нелинейна: расширение охвата без предвари-тельной риск-стратификации контингента может парадоксальным образом снижать, а не повышать эффективность выявления - данный феномен обо-значается в работе как «парадокс охвата». Цель. Провести регрессионный анализ региональных пре-дикторов выявляемости СД2 и показателя NNS (number needed to screen - числа лиц, которых необ-ходимо обследовать для выявления одного случая заболевания) на данных 14 регионов Республики Уз-бекистан за 2024 год и статистически верифици-ровать гипотезу «парадокса охвата» применитель-но к действующей национальной программе скри-нинга ПП-102. Материал и методы. Выполнено эко-логическое поперечное исследование на уровне всех 14 административных регионов страны с использо-ванием официальных сводных данных Министерства здравоохранения Республики Узбекистан по скри-нингу СД2 за 2024 год. Зависимые переменные: выяв-ляемость СД2 (%) и NNS. Независимые переменные: охват скринингом (%), лабораторное покрытие (%), доля предиабета среди обследованных (%). Приме-нены корреляционный анализ (коэффициент Пирсо-на), множественная линейная регрессия с HC3-коррекцией стандартных ошибок на гетеро-скедастичность, отбор модели по критерию AIC, проверка устойчивости коэффициентов методом leave-one-out (LOO) и кластерный анализ методом k-средних для типологии региональной динамики показателей. Результаты. Охват скринингом ста-тистически значимо отрицательно коррелирует с выявляемостью СД2 (r=–0,83; p<0,001) и положи-тельно, но статистически незначимо - с показате-лем NNS (r=+0,49; p=0,075). Доля предиабета по-ложительно коррелирует с выявляемостью (r=+0,54; p=0,046). Парсимоничная регрессионная модель для выявляемости СД2 объясняет суще-ственную долю межрегиональной вариации (R²=0,765; скорректированный R²=0,722; AIC=34,58); оба включённых предиктора (охват и доля предиабета) устойчивы в 100% LOO-итераций. Кластерный анализ выделил три типа региональной динамики за 2023–2024 гг.: системное улучшение (7 регионов), смешанная динамика (4 региона) и си-стемное снижение результативности (3 региона). Заключение. В условиях реализации программы ПП-102 максимальный охват скринингом не обеспечива-ет максимальной выявляемости СД2 - напротив, установлена значимая обратная зависимость. Клю-чевым предиктором результативности скрининга выступает доля предиабета как косвенный маркёр качества риск-стратификации контингента. Пере-ход к риск-ориентированной модели отбора на ла-бораторный этап скрининга представляется мето-дологически обоснованным и реализуемым в рамках существующей инфраструктуры первичного звена; количественная оценка его экономической эффек-тивности требует отдельного фармакоэкономиче-ского исследования.

Key words

скрининг сахарного диабета 2 типа, парадокс охвата, число нуждающихся в обследовании, регрессионный анализ, риск-стратификация, первичная медико-санитарная помощь, Узбекистан.

Literature

1. Adriaanse M.C., Dekker J.M., Spijkerman A.M.W., et al. Predicting the presence of undiag-nosed type 2 diabetes: the Hoorn Screening Study. Diabet Med. 2010;27:659–666. 2. Akaike H. A new look at the statistical model identification. IEEE Trans Autom Control. 1974;19:716–723. 3. Alieva A., Alimov A., Khaidarova F., Ismailov S., Rakhimova G., Nazhmutdinova D., Shagazatova B., Tsareva V. Assessing the effectiveness of type 2 diabetes screening in the Republic of Uzbekistan. Int J Endocrinol Metab. 2022;20(4):e124036. doi:10.5812/ijem-124036. 4. Alimov A.V., Khaidarova F.A., Ismailov S.I., et al. Cost-effective screening model for type 2 diabetes in the Republic of Uzbekistan. The Bulletin of Emergency Medicine (TBEM). 2021;14(3):2. doi:10.54185/TBEM/vol14_iss3/a2. 5. American Diabetes Association. Standards of Care in Diabetes—2024. Diabetes Care. 2024;47(Suppl 1):S1–S321. 6. Australian Government Department of Health. AUSDRISK: The Australian Type 2 Diabetes Risk Assessment Tool. Canberra; 2010. 7. Bayes T. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. Philos Trans R Soc Lond. 1763;53:370–418. 8. Bracco P.A., Schmidt M.I., Vigo A., Mill J.G., Vidigal P.G., Barreto S.M., Sander M.F., da Fonseca M.J.M., Duncan B.B. Optimizing strategies to iden-tify high risk of developing type 2 diabetes. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1166147. doi:10.3389/fendo.2023.1166147. 9. Davidson K.W., Barry M.J., Mangione C.M., et al.; US Preventive Services Task Force. Screening for prediabetes and type 2 diabetes: US Preventive Ser-vices Task Force recommendation statement. JAMA. 2021;326(8):736–743. doi:10.1001/jama.2021.12531. 10. MacKinnon J.G., White H. Some heteroskedas-ticity-consistent covariance matrix estimators with improved finite sample properties. J Econometrics. 1985;29:305–325. 11. National Institute for Health and Care Excel-lence. Type 2 diabetes: prevention in people at high risk (PH38). London: NICE; 2012. 12. Public Health Agency of Canada. CANRISK Tool. Ottawa: PHAC; 2011. 13. Robson J., Dostal I., Sheikh A., et al. The NHS Health Check in England: an evaluation of the first 4 years. BMJ Open. 2016;6(1):e008840. 14. Rodacki M., Zajdenverg L., Silva Junior W.S., et al. Brazilian guideline for screening and diagnosis of type 2 diabetes: a position statement from the Bra-zilian Diabetes Society. Diabetol Metab Syndr. 2025;17:78. doi:10.1186/s13098-024-01572-w. 15. Simmons R.K., Echouffo-Tcheugui J.B., Sharp S.J., Sargeant L.A., Williams K.M., Prevost A.T., Kinmonth A.L., Wareham N.J., Griffin S.J. Screen-ing for type 2 diabetes and population mortality over 10 years (ADDITION-Cambridge): a cluster-randomised controlled trial. Lancet. 2012;380(9855):1741–1748. doi:10.1016/S0140-6736(12)61422-6. 16. Waugh N., Scotland G., McNamee P., et al. Screening for type 2 diabetes: literature review and economic modelling. Health Technol Assess. 2007;11(17):1–125. 17. Wilson J.M.G., Jungner G. Principles and prac-tice of screening for disease. Geneva: World Health Organization; 1968. 163 p.