《Scandinavian Journal of Public Health》：Classification of type 1 diabetes and type 2 diabetes based on administrative registry data: a nationwide study from Norway
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背景：1型糖尿病（T1D）和2型糖尿病（T2D）在医疗保健需求上存在差异。按类型进行精确的患病率估算对医疗保健规划至关重要。数据与方法：这项验证研究利用挪威卫生登记数据，以挪威成人糖尿病登记处（NDR-A）作为参考标准，开发了一种T1D/T2D分类方法。研究人
背景：1型糖尿病（T1D）和2型糖尿病（T2D）在医疗保健需求上存在差异。按类型进行精确的患病率估算对医疗保健规划至关重要。数据与方法：这项验证研究利用挪威卫生登记数据，以挪威成人糖尿病登记处（NDR-A）作为参考标准，开发了一种T1D/T2D分类方法。研究人群包括2022年居住在挪威的所有18岁及以上个体（N?=?4,315,563）。研究人员采用Cohen's kappa评估分类方法与NDR-A之间的一致性。结果：所建立的分类方法包含三个关键步骤：（a）基于胰岛素使用和专科医疗T1D诊断判定T1D；（b）基于专科和基层医疗T2D诊断判定T2D；（c）基于基层医疗T1D诊断和胰岛素使用且无T2D记录判定T1D。与NDR-A诊断的总体一致性在T1D为95.2%，在T2D为97.6%。对于T1D，18–39岁和40–59岁年龄组的一致性为97%或更高，60–79岁为87.6%，80岁以上为69.4%。对于T2D，40岁及以上年龄组的一致性为97%或更高，18–39岁为92.1%。将该分类方法应用于全人群数据表明，2022年在挪威4,315,563名18岁及以上个体中，31,264人患有T1D（0.72%），239,120人患有T2D（5.5%）。结论：研究人员的基于登记数据的分类方法与NDR-A高度一致，表明行政卫生登记数据适用于T1D和T2D的流行病学及卫生服务研究。
**论文解读：基于挪威全国行政登记数据的1型与2型糖尿病分类方法研究**
**一、研究背景与现存问题**
糖尿病主要分为两大类型：1型糖尿病（T1D）和2型糖尿病（T2D）。两者在病理生理机制、危险因素、预后、管理模式及医疗保健需求方面存在显著差异。T2D占所有糖尿病病例的85%以上，而T1D约占5%–10%。精确区分糖尿病类型对于公共卫生监测、医疗资源配置和临床管理至关重要。然而，在登记数据研究中，糖尿病类型通常依靠诊断编码和/或降糖药物使用信息来定义，这些方法的准确性往往未知。临床实践中，即使有完整的临床资料，糖尿病的精确分类也可能具有挑战性，初始分类可能在评估胰岛自身抗体和C肽等生物标志物或观察治疗反应后被修正。在登记数据中，编码不一致进一步增加了T1D与T2D区分的难度。此外，重叠的治疗策略也使分类复杂化：T1D需要胰岛素治疗，但部分T2D患者也使用胰岛素；同时，并非所有T2D患者都使用降糖药物。部分研究采用诊断年龄作为区分标准，但这种方法可能导致偏倚，因为约半数T1D患者在成年后才被诊断，且挪威10%的T2D病例在40岁前确诊。挪威国家糖尿病指南规定，T1D患者在专科医疗服务中接受多学科随访，而大多数T2D患者在初级卫生保健中诊治。单一登记数据库因仅包含处方、初级或专科医疗信息，难以实现精确分类。
**二、研究目的与数据来源**
本研究的主要目标是基于全国性的行政卫生登记数据，开发T1D和T2D的分类策略，并以挪威成人糖尿病登记处（NDR-A）作为参考标准（金标准）。研究人员随后将该分类方法应用于估算2022年挪威成人中已确诊T1D和T2D的患病率。研究数据来源于挪威人口登记处（识别2022年所有18岁及以上居民，N?=?4,315,563）、挪威患者登记处（NPR，含ICD-10编码E10/E11）、挪威初级卫生保健登记处（NRPHC，含ICPC-2编码T89/T90）、挪威处方药登记处（NorPD，含ATC编码A10A胰岛素及类似物、A10B非胰岛素降糖药物），以及NDR-A（提供糖尿病类型的临床分类作为金标准）。
**三、主要技术方法**
研究人员采用以下关键技术方法：（1）基于NDR-A登记的糖尿病类型作为参考标准，通过与三大行政登记数据库（NPR、NRPHC、NorPD）的个体水平链接，提取2019–2022年所有相关诊断编码和处方记录；（2）构建纳入标准：至少两条糖尿病诊断编码，或一条诊断编码合并一次相关药物处方记录；（3）采用三步分类算法，结合专科医疗诊断、基层医疗诊断和胰岛素使用信息进行T1D/T2D区分；（4）使用Cohen's kappa统计量和总体一致性百分比评估分类方法相对于NDR-A的可靠性；（5）将最终分类方法应用于全人群，估算2022年挪威成人T1D和T2D患病率，并进行了稳健性分析（反转分类步骤和延长回顾期）。
**四、研究结果**
**（一）NDR-A登记个体的行政登记数据特征**
在NDR-A参考标准中被归类为T1D的个体中，98.2%在专科医疗中至少有一条T1D诊断编码，75.9%在基层医疗中至少有一条T1D诊断；97.6%在NorPD中登记有胰岛素使用记录。在NDR-A中被归类为T2D的个体中，86.6%在专科医疗中至少有一条T2D诊断编码，96.4%在基层医疗中有T2D记录；32.9%在研究期间至少使用过一次胰岛素，87.7%使用过非胰岛素类降糖药物。
**（二）三步分类方法的建立**
步骤A（T1D定义）：有专科医疗T1D诊断（ICD-10编码E10）且使用胰岛素（ATC编码A10A），且满足以下任一条件：从未有专科医疗T2D诊断（E11）、从未使用非胰岛素降糖药物（无A10B记录）、或专科医疗中T1D诊断登记次数至少为T2D的两倍。
步骤B（T2D定义）：在剩余个体中，有专科医疗（E11）或基层医疗（ICPC-2编码T90）T2D诊断者归类为T2D。
步骤C（T1D定义）：在剩余个体中，有基层医疗T1D诊断（T89）且使用胰岛素者归类为T1D。这些个体从未有专科或基层医疗的T2D诊断记录。
应用该三步分类后，仅125名个体无法分类（有T1D诊断但无胰岛素使用且无T2D诊断）。
**（三）分类方法与NDR-A的一致性验证**
分类方法与NDR-A之间的一致性在T1D为95.2%，T2D为97.6%。总体Cohen's kappa为0.93，属于“几乎完全一致”水平。按年龄分层：T1D在18–39岁和40–59岁的一致性为97%及以上，60–79岁降至87.6%，80岁以上降至69.4%；T2D在40岁及以上各年龄组一致性为97%及以上，18–39岁为92.1%。性别间差异较小。kappa值在最高年龄组（80岁以上）最低（0.75），在40–49岁最高（0.94）。
**（四）2022年挪威全人群T1D和T2D患病率**
在4,315,563名18岁及以上挪威居民中，271,067人符合糖尿病患病标准（占6.3%）。应用分类方法后：239,120人被归类为T2D（占全部糖尿病病例的88.2%，全人群患病率5.5%），31,264人被归类为T1D（占11.5%，全人群患病率0.72%）。在被归类为T1D的个体中，98.3%有专科医疗T1D诊断记录，94.0%使用速效胰岛素。在被归类为T2D的个体中，69.8%有专科医疗T2D诊断，80.0%使用过任何降糖药物，78.1%使用非胰岛素降糖药物，18.2%使用过胰岛素。
**（五）稳健性分析结果**
反转分类步骤（先识别T2D再识别T1D）后，与NDR-A的一致性结果相似；延长数据回顾期至各登记处最长可用期限后，分类表现同样稳定。
**五、讨论与结论**
研究人员将基于行政登记数据的分类方法与NDR-A这一医疗质量登记处进行对比后发现，该分类方法与参考标准在各年龄组和两性中均具有高度一致性。在2022年挪威成人中，T1D患病率为0.7%（31,264人），T2D患病率为5.5%（239,120人）。该方法与Isaksen等人基于丹麦登记数据的研究结果具有可比性。本研究的优势在于全国性覆盖、结合初级和专科医疗诊断编码与药物处方信息，且挪威拥有少数国家才具备的全国初级卫生保健登记系统。局限性包括：NDR-A本身并非完美的金标准（T1D覆盖率88%、T2D覆盖率仅32%）；NDR-A中的T2D人群胰岛素使用比例（33%）高于行政登记数据人群（18%），且NDR-A中非药物治疗比例（8.5%）低于登记数据人群（20%），提示NDR-A的T2D人群代表性有限；胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂和钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT2）抑制剂用于肥胖、肾脏疾病和心力衰竭等情况可能影响分类准确性；患病率估算未包含未确诊个体（据HUNT4调查估计约占全部糖尿病病例的11%）。研究人员观察到T1D分类准确性随年龄增长而下降、T2D在低龄组准确性相对较低，这符合传统上对T1D发病年龄较轻、T2D多发生于年长成人的认知。本研究表明，该分类方法可推广至具有类似数据可获得性的环境中，对T1D和T2D的流行病学监测具有重要意义，但未来治疗模式的改变（尤其是新药引入）可能影响方法的长期有效性。研究结论：结合全国范围的初级和专科医疗保健信息以及处方药物数据的分类方法，能够对超过90%的T1D和T2D病例正确识别其糖尿病类型。
