Age, disease duration and multimorbidity as predictors of hypoglycemia in elderly women with type 2 diabetes mellitus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to study the correlations between age, disease duration, concomitant chronic non-infectious pathology and the risk of developing hypoglycemia in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM).

Material and methods. The study involved 90 elderly women (mean age 70.5 ± 6.2 years) with T2DM. The medical history of all study participants collected during the interviews was supported by the following analysis of their medical documentation. Additionally, we analyzed the results of clinical and biochemical blood tests and calculated the Charlson comorbidity index for all participants.

Results. The prevalence of hypoglycemia among patients with T2DM was: 47% in patients aged 65–74 years, and 75% in older patients (75–85 years). The significant correlation was found between the indicators “Patient’s age” and “Presence of hypoglycemia” r = 0.2489 (p = 0.018). When calculating χ2 (chi-square), the value obtained was χ2 = 5.513 (p = 0.018). One-way analysis of variance of these values resulted in F-ratio = 5.811 at the significance level p = 0.018, which confirmed a significant relationship between the two variables. The significant correlation was found for the indicators “Existing cases of hypoglycemia” and “Duration of diabetes mellitus” (r = 0.3512 with a significance level of p = 0.0007). The data allowed us to draw a conclusion about the statistical dependence of these values. The result of the χ2 test for the trend was χ2 (trend) = 10.982 (p = 0.0009). The data obtained might indicate the relationship between these variables. The correlation between the indicators “Existing cases of hypoglycemia” and “Charlson Comorbidity Index score” was confirmed by the value r = 0.4020 (p = 0.0001). The relationship between these variables was revealed by calculating χ2 = 16.336 (p = 0.0059). Based on the χ2 test for the trend, the value χ2 (trend) = 14.544 (p = 0.0001) was obtained. One-way analysis of variance for these indicators presented F-ratio = 3.734 (p = 0.004).

Conclusion. The patient's age, duration of T2DM and multimorbidity were significantly associated with the risk of hypoglycemia in patients with T2DM.

About the authors

Polina Ya. Merzlova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: p.ya.merzlova@samsmu.ru
ORCID iD: 0009-0004-6243-6528

MD, assistant of the Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

Svetlana V. Bulgakova

Samara State Medical University

Email: s.v.bulgakova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0027-1786

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate professor, Head of the Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

Dmitrii P. Kurmaev

Samara State Medical University

Email: d.p.kurmaev@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4114-5233

MD, Cand. Sci. (Medicine), assistant of the Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

Ekaterina V. Treneva

Samara State Medical University

Email: e.v.treneva@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0097-7252

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate professor, Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

References

  1. Sun H, Saeedi P, Karuranga S, et al. IDF Diabetes Atlas: Global, regional and country-level diabetes prevalence estimates for 2021 and projections for 2045 [published correction appears in Diabetes Res Clin Pract. 2023;204:110945]. Diabetes Res Clin Pract. 2022;183:109119. doi: 10.1016/j.diabres.2021.109119
  2. Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Diabetes mellitus in the Russian Federation: dynamics of epidemiological indicators according to the Federal Register of Diabetes Mellitus for the period 2010–2022. Diabetes mellitus. 2023;26(2):104-123. [Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010–2022 гг. Сахарный диабет. 2023;26(2):104-123]. doi: 10.14341/DM13035
  3. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019). World Population Prospects 2019: Highlights (ST/ESA/SER.A/423). URL: https://population.un.org/wpp/publications/files/wpp2019_highlights.pdf
  4. Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Diabetes mellitus in Russian Federation: prevalence, morbidity, mortality, parameters of glycaemic control and structure of glucose lowering therapy according to the Federal Diabetes Register, status 2017]. Diabetes mellitus. 2018;21(3):144-159. [Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: распространенность, заболеваемость, смертность, параметры углеводного обмена и структура сахароснижающей терапии по данным Федерального регистра сахарного диабета, статус 2017 г. Сахарный диабет. 2018;21(3):144-159]. doi: 10.14341/DM9686
  5. Dedov II, Tkachuk VA, Gusev NB, et al. Type 2 diabetes and metabolic syndrome: identification of the molecular mechanisms, key signaling pathways and transcription factors aimed to reveal new therapeutical targets. Diabetes mellitus. 2018;21(5):364-375. [Дедов И.И., Ткачук В.А., Гусев Н.Б., и др. Сахарный диабет 2 типа и метаболический синдром: молекулярные механизмы, ключевые сигнальные пути и определение биомишеней для новых лекарственных средств. Сахарный диабет. 2018;21(5):364-375]. doi: 10.14341/DM9730
  6. Cleasby ME, Jamieson PM, Atherton PJ. Insulin resistance and sarcopenia: mechanistic links between common co-morbidities. J Endocrinol. 2016;229(2):R67-R81. doi: 10.1530/JOE-15-0533
  7. Dudinskaya EN, Tkacheva ON. Functional status of an elderly patient with diabetes. Consilium Medicum. 2020;22(4):31-35. [Дудинская Е.Н., Ткачева О.Н. Функциональный статус пожилого пациента с сахарным диабетом. Consilium Medicum. 2020;22(4):31-35]. doi: 10.26442/20751753.2020.4.200156
  8. Akhundova KhR, Dudinskaya EN, Tkacheva ON. Geriatric aspects of diabetes mellitus. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2020;(3):250-259. [Ахундова Х.Р., Дудинская Е.Н., Ткачева О.Н. Гериатрические аспекты сахарного диабета. Российский журнал гериатрической медицины. 2020;(3):250-259]. doi: 10.37586/2686-8636-3-2020-250-259
  9. Misnikova IV, Kovaleva YuA, Isakov MA, Dreval AV. The glucose-lowering therapy structure in special groups of type 2 diabetes mellitus patients based on data from the Moscow Region Register. Diabetes Mellitus. 2019;22(3):206-216. [Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., Исаков М.А., Древаль А.В. Структура сахароснижающей терапии в особых группах пациентов с сахарным диабетом 2 типа на основании данных регистра Московской области. Сахарный диабет. 2019;22(3):206-216]. doi: 10.14341/DM10084
  10. Algorithms of Specialized Medical Care for Diabetes Mellitus Patients. Eds. Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu, et al. M., 2023;73-74. (In Russ.). [Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. Дедова И.И., Шестаковой М.В., Майорова А.Ю., и др. М., 2023;73-74]. URL: https://rae-org.ru/system/files/documents/pdf/2023_alg_sum.pdf
  11. Riddle MC. The ORIGIN Trial Investigators; Predictors of Nonsevere and Severe Hypoglycemia During Glucose-Lowering Treatment With Insulin Glargine or Standard Drugs in the ORIGIN Trial. Diabetes Care. 2015;38(1):22-28. doi: 10.2337/dc14-1329
  12. International Hypoglycaemia Study Group. Hypoglycaemia, cardiovascular disease, and mortality in diabetes: epidemiology, pathogenesis, and management [published correction appears in Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(6):e18]. Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(5):385-396. doi: 10.1016/S2213-8587(18)30315-2
  13. Sanon VP, Sanon S, Kanakia R, et al. Hypoglycemia from a cardiologist’s perspective. Clin Cardiol. 2014;37(8):499-504. doi: 10.1002/clc.22288
  14. Lin YK, Fisher SJ, Pop-Busui R. Hypoglycemia unawareness and autonomic dysfunction in diabetes: Lessons learned and roles of diabetes technologies. J Diabetes Investig. 2020;11(6):1388-1402. doi: 10.1111/jdi.13290
  15. Frier BM, Schernthaner G, Heller SR. Hypoglycemia and cardiovascular risks. Diabetes Care. 2011;34(2):S132-S137. doi: 10.2337/dc11-s220
  16. Galloway PJ, Thomson GA, Fisher BM, Semple CG. Insulin-induced hypoglycemia induces a rise in C-reactive protein. Diabetes Care. 2000;23(6):861-862. doi: 10.2337/diacare.23.6.861
  17. American Diabetes Association. 12. Older Adults: Standards of Medical Care in Diabetes-2020. Diabetes Care. 2020;43(1):S152-S162. doi: 10.2337/dc20-S012
  18. Kim YG, Park DG, Moon SY, et al. Hypoglycemia and Dementia Risk in Older Patients with Type 2 Diabetes Mellitus: A Propensity-Score Matched Analysis of a Population-Based Cohort Study. Diabetes Metab J. 2020;44(1):125-133. doi: 10.4093/dmj.2018.0260
  19. Heller SR, Peyrot M, Oates SK, Taylor AD. Hypoglycemia in patient with type 2 diabetes treated with insulin: it can happen. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e001194. doi: 10.1136/bmjdrc-2020-001194
  20. Cryer PE. The barrier of hypoglycemia in diabetes. Diabetes. 2008;57(12):3169-3176. doi: 10.2337/db08-1084
  21. Lazebnik LB, Konev YuV, Efremov LI. The main problems of geriatrics are the multiplicity of diseases in an elderly patient. Clinical gerontology. 2019;25(1-2). (In Russ.). [Лазебник Л.Б., Конев Ю.В., Ефремов Л.И. Основные проблемы гериатрии – множественность болезней у пожилого больного. Клиническая геронтология. 2019;25(1-2)]. doi: 10.26347/1607-2499201901-02004-009
  22. Tarlovskaya EI. Comorbidity and polymorbidity – a modern interpretation and urgent tasks facing the therapeutic community. Kardiologiia. 2018;58(9S):29-38. (In Russ.). Тарловская Е.И. Коморбидность и полиморбидность – современная трактовка и насущные задачи, стоящие перед терапевтическим сообществом. Кардиология. 2018;58(9S):29-38]. doi: 10.18087/cardio.2562
  23. Naumova OA, Efros LA. Common methods for evaluating comorbidity (literature review). International Research Journal. 2022;12(126). [Наумова О.А., Эфрос Л.А. Распространенные методы оценки коморбидности (обзор литературы). МНИЖ. 2022;12(126)]. doi: 10.23670/IRJ.2022.126.61
  24. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40(5):373-383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
  25. Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Study Group (Gerstein HC, Miller ME, et al.). Effects of intensive glucose lowering in type 2 diabetes. N Engl J Med. 2008;358(24):2545-2559. doi: 10.1056/NEJMoa0802743
  26. Abdelhafiz AH, Rodríguez-Mañas L, Morley JE, Sinclair AJ. Hypoglycemia in older people – a less well recognized risk factor for frailty. Aging Dis. 2015;6(2):156-167. doi: 10.14336/AD.2014.0330

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Merzlova P.Y., Bulgakova S.V., Kurmaev D.P., Treneva E.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».