Diabetes retinopathy and related diabetes complications in people with diabetes and its correlation with risk factors for people treated at DDI

اعتلال الشبكية السكري هو أحد المضاعفات الميكرووعائية لدى مرضى السكري، ويُعد من الأسباب الرئيسية للعمى وضعف الرؤية. تُظهر البيانات المنشورة أن معدل تطور اعتلال الشبكية السكري لدى المصابين بالنوع الأول من السكري أعلى مقارنةً بالمصابين بالنوع الثاني. وتشير الأبحاث إلى أنه بعد مرور 20 عامًا على تشخيص النوع الأول من السكري، تظهر علامات اعتلال الشبكية لدى الغالبية العظمى من المرضى. ويُعد الشكل الأكثر شدة من هذا المرض هو اعتلال الشبكية السكري التكاثري، حيث يُصاب معظم المرضى بالعمى خلال 5 إلى 10 سنوات في حال عدم تلقي العلاج المناسب. تُعد البيانات المتعلقة باعتلال الشبكية السكري في الكويت شحيحة، ووفقًا لأفضل المعلومات المتوفرة لدينا، لا توجد دراسات منشورة في الكويت تتناول معدل انتشار هذا المرض بين مرضى السكري والعوامل المرتبطة به. تهدف هذه الدراسة إلى جمع معلومات حول مدى انتشار اعتلال الشبكية السكري، والعوامل المرتبطة به، والخصائص السريرية لدى مرضى السكري في الكويت. كما نسعى لربط طرق علاج السكري بمضاعفات اعتلال الشبكية. هذه دراسة استعادية، حيث سيتم جمع بيانات مرضى السكري من قاعدة بيانات معهد دسمان للسكري، والتي تشمل العمر، الجنس، الجنسية، نوع السكري، مدة المرض، الأمراض المصاحبة، الأدوية، مؤشر كتلة الجسم، الطول، الوزن، محيط الخصر، ضغط الدم، مؤشر ضغط الكاحل والذراع (ABPI)، سمك بطانة الشريان السباتي (IMT)، كثافة العظام، مكونات الجسم، اختبارات التوصيل العصبي، السدوسكان، وجميع الفحوصات المخبرية المتوفرة، والتي تشمل العد الدموي الكامل، سكر الدم الصائم، نسبة HbA1c، فيتامين د، هرمون الغدة الجار درقية (PTH)، الهرمون المحفز للغدة الدرقية (TSH)، FT4، معدل الترشيح الكبيبي المقدر (eGFR)، وظائف الكلى، وظائف الكبد، الدهون، فيتامين B12، الفولات، نسبة الألبومين إلى الكرياتينين في البول (ACR)، الميكروألبومين في البول، تحاليل البول، وصور الشبكية. كما سيتم جمع صور قاع العين وصور التصوير المقطعي البصري (OCT) من قاعدة بيانات طب العيون في معهد دسمان، بالإضافة إلى مواعيد الحضور، والإلغاء، والغياب السنوي، مصنفة حسب فئة مقدم الرعاية الصحية. سيتم تحليل البيانات باستخدام برنامج التحليل الإحصائي SPSS، وبرنامج الذكاء الاصطناعي المتخصص باعتلال الشبكية السكري. وسيتم مقارنة نتائج الذكاء الاصطناعي مع التشخيص اليدوي من قبل الأطباء. ستُعرض البيانات الوصفية كمتوسطات للمتغيرات المستمرة التي تتبع التوزيع الطبيعي، ونسب مئوية للمتغيرات الفئوية. سيتم تقدير خطر الإصابة باعتلال الشبكية السكري التكاثري في الفئات العمرية باستخدام نموذج كوكس للنسب الخطرة. كما ستُستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لمقارنة الفروقات في المتوسطات بين المجموعات، واختبار كروسكال-والِس لمقارنة النسب. إن توفر بيانات موثوقة حول انتشار اعتلال الشبكية السكري بأنواعه المختلفة قد يسهم في وضع خطط علاجية فعّالة. كما أن نتائج هذه الدراسة ستُساعد في تقييم نتائج العلاج في معهد دسمان وتحليل كافة المضاعفات ذات الصلة. وسيُسهم فهم عوامل الخطر والخصائص السريرية للمرضى في تحسين برامج الفحص المبكر وتشخيص الحالات المتقدمة بشكل أسرع وأكثر دقة.

Diabetic retinopathy (DR) is a microvascular complication in people with diabetes, which cause blindness and low vision. The published data show that the progressive rate of DR in people with type 1 diabetes is higher than type 2 diabetes. Research shows that after 20 years onset of type 1 diabetes, almost all people show signs of retinopathy. The most severe form of retinopathy is proliferative diabetic retinopathy (PDR), and the majority of patients with this complication become blind after 5-10 years in the absence of proper treatment. DR data of people with diabetes in Kuwait is scarce. To the best of our knowledge, there are no published studies in Kuwait that include prevalence of DR among people with diabetes and associated risk factors. The objectives of this study are to obtain information of DR prevalence, risk factors, and clinical characteristics of people with diabetes in Kuwait. We aim to correlate diabetes treatment modalities with the retinopathy complications. This study is retrospective; therefore, all people with diabetes data will be obtained from DDI database, that includes age, gender, nationality, type of diabetes, duration of onset of diabetes, other comorbidities, medication, BMI, height, weight, waist circumference, blood pressure, ABPI, IMT, bone density and body composition, sudoscans, nerve conduction studies, and all blood tests available in list, includes CBC, fasting glucose, HbA1c level, Vit-D, PTH, TSH, FT4, eGFR, renal function test, liver function test, lipids profiles, vit B12, folate, urine ACR, urine microalbumin, urine tests, and retinal profile. Fundus photos plus OCT include all images will be collected from DDI ophthalmology database. Appointments attended, cancelled and no-show each year with provider category is needed. The data will be analysed by the SPSS statistical software and Artificial Intelligence (AI) program for AI outcome will be compared with manually diagnosed outcome. The descriptive data will be presented as means for continuous, normally distributed variables and in percentage for categorical variables. The risk of PDR within the age-at-onset groups will be estimated with a Cox proportional hazards model. One-way ANOVA will be used to compare the mean differences between the groups. The proportions will be compared with a Kruskal-Wallis test. The reliable data of the prevalence of DR across all types of diabetes might help in the planning of treatment programs. Also, this study will help to analyse treatment outcome at DDI and to see all related complication. The knowledge of risk factors and clinical characteristics of patients would be helpful to better individualize screening of developing DR and earlier detection of P