Wir haben tabellarische, Bild- und multimodale DLS entwickelt und validiert, die zukünftige emergente referenzfähige DR, Maculopathie oder beides innerhalb von 1, 2 oder 3 Jahren vorhersagen, basierend auf Daten aus zwei großen, geografisch getrennten britischen DESPs. Prognostische Bild- und multimodale DLS zeigten eine gute Leistung und Verallgemeinerung in den internen und externen Testpopulationen für alle Vorhersageintervalle und referenzfähige Krankheitsergebnisse. Die Bild- und multimodalen DLS übertrafen die risikofaktorbasierten tabellarischen DLS in allen Vorhersageintervallen signifikant. Die multimodalen DLS, die Risikofaktormerkmale und CFPs integrierten, zeigten mäßige Verbesserungen in der Leistung in internen und externen Testdatensätzen im Vergleich zu den Bild-DLS, insbesondere für die Vorhersage von referenzfähiger Maculopathie. Unser Studie ist einzigartig in der Entwicklung von DLS, die im Vergleich zu den meisten vorherigen Ansätzen Krankheiten vorhersagen, anstatt DR zu einem gegebenen Zeitpunkt zu erkennen.
Die Studie ist die erste, die tabellarische, Bild- und multimodale DLS entwickelt und validiert hat, die emergente referenzfähige DR und Maculopathie unabhängig über 1, 2 und 3 Jahre vorhersagen. Es ist herausfordernd, die Leistung der DLS zwischen Studien zu vergleichen aufgrund von Unterschieden in Studienpopulationen, Netzhautfeldern, Risikofaktordaten, Vorhersageintervallen, DLS-Entwicklung, DR-Klassifikationssystemen und vorhergesagten auftretenden Krankheitsergebnissen. Dennoch berichteten zwei relevante Studien von Dai et al. und Rom et al. ähnliche interne und externe Testergebnisse für emergente referenzfähige DR und Maculopathie. Unsere multimodalen DLS zeigten konkurrenzfähige Leistungen in der Vorhersage von Krankheiten über verschiedene Zeitintervalle hinweg. Es ist wichtig, dass beide Ergebnisse unabhängig modelliert und vorhergesagt werden, da sowohl referenzfähige DR als auch referenzfähige Maculopathie das Potenzial haben, das Sehvermögen zu schädigen.
Weiterhin fanden wir heraus, dass die Bild- und tabellarischen DLS wichtige Risikofaktorcharakteristika für die Vorhersage von Krankheitsprogression verwenden. Unser Ansatz könnte dazu beitragen, dass individuelle Screeningintervalle bei DESPs gezielt angepasst werden, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Die DLS könnten auch zur Prognostik und Individualisierung des DR-Screenings international eingesetzt werden. Es gibt jedoch Einschränkungen in der Studie, wie beispielsweise die Verwendung von Selbstauskunftsdaten für den tabellarischen DLS. Zukünftige Forschung sollte die Sicherheit und Wirksamkeit der DLS sowie andere wichtige Aspekte der Modellimplementierung untersuchen. Insgesamt haben wir DLS entwickelt und validiert, die genau vorhersagen können, wann eine referenzfähige DR oder Maculopathie auftreten wird, was für das Screening von Diabetikern von großem Wert sein kann.