随着2型糖尿病发病率的不断增加，糖尿病视网膜病逐渐成为视力障碍和失明的主要原因。通过早期诊断和及时治疗，筛查糖尿病患者中的糖尿病性视网膜疾病成为了减少该疾病危害的一个有效方法。因此，很多国家建议每年或每两年进行一次筛查。然而，在2型糖尿病患者中只有很小一部分最终会发展成威胁视力的视网膜病变（STR），这主要取决于如糖尿病病程、糖尿病视网膜病变。
AmberA.W.A.vanderHeijden等人对模型进行了评化血红蛋白、血压及视网膜病变的早期阶段。由于常规筛查方法费时又费钱，因此，Aspelund等人构建了一个模型，用来更加个性化的筛查糖尿病患者中的糖估，以验证该糖尿病视网膜病变个性化筛查模型的准确性。原文来自：Diabetologia()57:–
鉴于目前对于识别STDR主要危险因素的能力，以及一些研究者开发了估计中风和心血管疾病风险的风险引擎，Aspelund等人提出了个性化筛查模型，即根据个人风险状况来确定糖尿病视网膜病变潜在影响的筛查频率。使用该模型确定的筛查频率表明通过减少筛查数量，同时仍检查相同数量的STDR病例，可使得该筛查更加经济有效。利用丹麦20多年的数据，该模型已得到了验证，但其普适性和是否能在较长时间间隔下进行筛选，尚不清楚。
该模型以监测血糖和血压为基础来确定糖尿病视网膜病变的筛查频率，根据该模型及其筛查进度建议，糖尿病视网膜病的筛查间隔可长达60个月之久，使得该筛查更加经济有效。该结果也符合另外一个大型视网膜病变研究的结果，即6年后视网膜病变的发生与血糖和基线血压有关。在该模型的应用中主要是通过监测降低STDR的风险，使不同群体的风险趋同，从而达到节约筛查成本目的。
研究人员使用西弗里斯兰和荷兰的糖尿病护理系统中3,位2型糖尿病患者的数据，根据患者的风险状况，对用于计算视网膜病变监测的个性化筛查频率模型进行了验证。利用EURODIAB编码系统对两个方位眼底照片进行分级，视网膜病变（STR）为3-5级。本文采用标准和歧视措施，对该模型进行了有效性评估，并比较了基于模型的筛查时间与STR的诊断时间。通过模型比较每年或隔年筛查中的眼底照片，得出了眼底照片编号之间的差异。
研究显示，在平均53个月的随访中，有76例发展为威胁视力的视网膜病变。利用该模型，平均筛查间隔时间为31个月。相较于之前每年筛查与隔年筛查，该模型减少了61%与21%的筛查次数。基于模型对67名患者(88.2%)进行筛查发现，平均在26个预后会出现威胁视力的视网膜病变。在此之前，仅有9名患者(11.8%)出现威胁视力的视网膜病变。结果显示，该模型的区分能力良好（c-统计量为0.83；95%CI为0.74和0.92）。另外，校准结果也表明该模型对STR风险的评估超出了预期。
研究结果表明，在视网膜病变发病率较底的患者群中，利用该模型方案可大大减少视网膜病变筛查的工作量。鉴于潜在误诊的存在，该模式仍有一定的提升空间。使用该模型进行个性化筛查，最终有助于降低医疗保健耗费，减少糖尿病护理费用。
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