Montag, März 18, 2024

Risiko für Diabetes nach Schwangerschaftsdiabetes vorhersagen

Das Risiko für Diabetes nach einem Schwangerschaftsdiabetes ist stark erhöht, verschiedene Methoden können das Diabetes-Risiko für die Mutter hierzu vorhersagen.

Ohne Behandlung haben prädiabetische Frauen mit Schwangerschaftsdiabetes in der Vorgeschichte ein höheres Risiko, einen Diabetes Typ-2- zu entwickeln. Und zwar im Vergleich mit Frauen ohne früheren Schwangerschaftsdiabetes. Sowohl eine intensive Anpassung des Lebensstils sowie auch Metformin können das Risiko reduzieren.

Unter dem Strich ist ein Schwangerschaftsdiabetes jedenfalls keine Seltenheit und trotzdem die Symptome nach der Entbindung im Normalfall verschwinden, haben betroffene Frauen ein erhöhtes Risiko auch einige Jahre nach der Schwangerschaft einen Diabetes zu entwickeln. Hierzu haben Wissenschaftler Modelle und Methoden entwickelt, um das Risiko für Diabetes nach Schwangerschaftsdiabetes verlässlich vorhersagen zu können.

 

Mit intensiver Lebensstilintervention sowie Metformin das Risiko reduzieren

Eine rezente randomisierte kontrollierte Studie versuchte ein klinisches Modell zur Vorhersage entwickeln, um eine individualisierte Entscheidungshilfe für die Behandlung von Prädiabetes bei Frauen mit vorangegangenem Schwangerschaftsdiabetes zu bieten. Die Forscher bewerteten die Wirksamkeit einer intensiven Lebensstilintervention, Metformin (850 mg zweimal täglich) sowie Placebo zur Vorbeugung von Diabetes. Dazu verwendete man die Daten aus einem Diabetes Prevention Program, um eine Sekundäranalyse durchzuführen. Schließlich konnte man ein erfolgreiches 3-Jahres-Modell entwickeln, um das Risiko für Diabetes nach Schwangerschaftsdiabetes vorhersagen zu können.

 

Neu entwickelte Tests auf das Risiko für Diabetes nach Schwangerschaftsdiabetes

Im Zuge einer älteren Forschungsarbeit analysierten Wissenschafter beispielsweise Daten von insgesamt 257 Fällen von Schwangerschaftsdiabetes, die zwischen 1989 und 1999 erfasst wurden. Nach der Entbindung wurden die Frauen für weitere 20 Jahre beobachtet. In diesem Zeitraum, erkrankten insgesamt 110 der Frauen an dem postpartum Diabetes.

Die Experten wollten ebenfalls eine Methode entwickeln, um die Wahrscheinlichkeit eines Diabetes in den Jahren nach der Geburt möglichst präzise vorherzusagen. Dafür prüften sie diverse Parameter, die für die Entstehung der Erkrankung ausschlaggebend sind. Dazu gehörten beispielsweise der Body Mass Index (BMI) der Frauen sowie die jeweilige erbliche Vorbelastung. Doch auch andere Faktoren spielten eine Rolle. Wie das Verhalten beim Stillen. Weiter ob Frauen gegen ihren Schwangerschaftsdiabetes Insulin erhielten.

Basierend auf diesen Parametern gelang es den Wissenschaftern ein entsprechendes Punktesystem zu entwickeln. Wenn sich der errechnete Wert beispielsweise im unteren Bereich dieser Skala befand, dann lag die Wahrscheinlichkeit, innerhalb von fünf Jahren nach der Entbindung Diabetes zu entwickeln, bei nur elf Prozent. Bei einer Punktezahl im mittleren Bereich des Punkteschemas, betrug das Risiko eines späteren Diabetes jedoch zwischen 19 und 64 Prozent. Für Höchstwerte, betrug lag die errechnete Wahrscheinlichkeit schließlich bei über 80 Prozent.

Der von den Experten entwickelte Test ist einfach in seiner Anwendung. Dementsprechend könnte man ihn zukünftig als präzises Modell zur Vorhersage für den postpartum Diabetes einsetzen. Dadurch sind sowohl Arzt als auch Patientin über das individuell vorliegende Risiko für Diabetes nach Schwangerschaftsdiabetes informiert. Infolgedessen kann man entsprechende Maßnahmen zur Intervention setzen.


Literatur:

Man B, Schwartz A, Pugach O, Xia Y, Gerber B. A clinical diabetes risk prediction model for prediabetic women with prior gestational diabetes. PLoS One. 2021 Jun 25;16(6):e0252501. doi: 10.1371/journal.pone.0252501. PMID: 34170930; PMCID: PMC8232404.

Köhler M, Ziegler AG, Beyerlein A. Development of a simple tool to predict the risk of postpartum diabetes in women with gestational diabetes mellitus. Acta Diabetol. 2016 Jun;53(3):433-7. doi: 10.1007/s00592-015-0814-0. Epub 2015 Oct 19. PMID: 26482741.

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