Sistematski pregled / meta-analiza 2020
Dijabetes i metabolizam

Identifikacija podtipova dijabetes melitusa primjenom tehnika klasterske analize: sistematski pregled.

International journal of environmental research and public health

Bosanski prijevod

Sažetak istraživanja

Dijabetes melitus je hronična i doživotna bolest koja predstavlja ogroman teret za zdravstvene sisteme. Njegova prevalencija je u porastu širom svijeta. Dijabetes je složeniji nego što to može sugerirati klasifikacija tipa 1 i 2.

Svrha ovog sistematskog pregleda bila je da se identifikuju istraživačke studije koje su pokušale da pronađu nove podgrupe pacijenata sa dijabetesom koristeći metode učenja bez nadzora. Pretragu su izvršila dva nezavisna istraživača na bazama podataka Pubmed i Medline. Odabrane su i analizirane sve vremenske publikacije o klaster analizi pacijenata sa dijabetesom. Među četrnaest studija koje su uključene u konačni pregled, pet studija je pronašlo pet identičnih klastera: Teški autoimuni dijabetes; Teški dijabetes sa nedostatkom insulina; Teški dijabetes otporan na inzulin; Blagi dijabetes povezan sa gojaznošću; i dijabetes blage dobi. Osim toga, dvije studije su otkrile iste klastere, osim klastera teškog autoimunog dijabetesa.

Rezultati drugih studija su se razlikovali od jedne do druge i bili su manje konzistentni. Klaster analiza je omogućila pronalaženje neklasične heterogenosti kod dijabetesa, ali još uvijek postoji potreba da se istraže i validiraju mogućnosti klaster analize u raznovrsnijim i širim populacijama.

Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom

The Identification of Diabetes Mellitus Subtypes Applying Cluster Analysis Techniques: A Systematic Review.

Diabetes Mellitus is a chronic and lifelong disease that incurs a huge burden to healthcare systems. Its prevalence is on the rise worldwide. Diabetes is more complex than the classification of Type 1 and 2 may suggest. The purpose of this systematic review was to identify the research studies that tried to find new sub-groups of diabetes patients by using unsupervised learning methods. The search was conducted on Pubmed and Medline databases by two independent researchers. All time publications on cluster analysis of diabetes patients were selected and analysed. Among fourteen studies that were included in the final review, five studies found five identical clusters: Severe Autoimmune Diabetes; Severe Insulin-Deficient Diabetes; Severe Insulin-Resistant Diabetes; Mild Obesity-Related Diabetes; and Mild Age-Related Diabetes. In addition, two studies found the same clusters, except Severe Autoimmune Diabetes cluster.

Results of other studies differed from one to another and were less consistent. Cluster analysis enabled finding non-classic heterogeneity in diabetes, but there is still a necessity to explore and validate the capabilities of cluster analysis in more diverse and wider populations.

Autorstvo i publikacija

Autori

Sarría-Santamera A, Orazumbekova B, Maulenkul T, Gaipov A, Atageldiyeva K.

Časopis
International journal of environmental research and public health
Vrste publikacije
Istraživačka podrška vlade izvan SAD-a, Sistematski pregled, Pregledni članak, Članak u časopisu
Licenca
CC BY
Citiranja u Europe PMC
32
Provjerljivi identifikatori

Izvorni podaci

DOI
10.3390/ijerph17249523
PMID
33353219
PMCID
PMC7766625
Provjereno
2026-07-26
Otvori cijeli rad u Europe PMC
Napomena o bosanskom prijevodu

Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.

Pregledaj originalni članak na engleskom
Istraživački zapis služi za informiranje i istraživanje. Ne zamjenjuje medicinski savjet, dijagnozu ili preporuku liječenja.