视力威胁性糖尿病视网膜病变（STDR）的早期发现和治疗，作为糖尿病视网膜病变（DR）的一个治疗阶段，需要转诊由眼科医生进行。这对避免糖尿病患者（PWD）发生视力损害非常重要。DR发生和发展的危险因素已经在流行病学和临床观察中得到证实。糖尿病持续时间、糖化血红蛋白（HbA1c）和糖尿病类型等临床变量对DR进展影响的证据也已有大量报道。
鉴于发达国家糖尿病人群中STDR的年发病率较低（3%），基于风险的个性化筛查应该作为一种经济有效的方法，在不影响治疗的前提下用以减少医疗体系的经济负担。STDR的早期识别非常重要，这不仅可以实现及时、有效的治疗从而保护视力，还可以根据患者的需求调整经济有效的筛查间隔。个性化筛查方案的潜在益处（高风险患者比低风险患者筛查更频繁）取决于所用预测模型的准确性和有效性以及相关成本情况，而从患者身上收集的捕获临床标志物变化的时间段数据（纵向数据）可以用于提高预测模型的准确性。
目前在英国和其他一些地方，正在讨论是否应该使用基于患者单独视网膜病变水平的简单规则或多变量临床模型来确定STDR基于风险的筛查间隔。Stratton等人提出了两种采用基于筛查结果的风险分层规则用于STDR的发展评估。他们发现，连续两年眼底数字摄影筛查未发现DR的患者，其年STDR进展率为0.7%；第一次筛查时任何一只眼均无DR、而第二次筛查时只有一只眼存在轻度非增殖性DR（NPDR）/背景DR（BDR）的患者，其年STDR进展率为1.9%；两次筛查时两只眼睛均存在轻度NPDR/BDR的患者，其年STDR进展率为11%。
基于此，英国多家机构的科学家近期联合展开了一项相关研究，通过基于风险的纵向多变量方法，对来自糖尿病患者（PWD）的7年数据集（~年）进行分析，以确定在1年筛查间隔内发展成对视力产生威胁的糖尿病视网膜病变（STDR）患者；应用基于视网膜病变水平的简单分层规则（包括Stratton等人的规则），与多变量判别方法进行比较，以探讨简单分层规则对预测的影响。
在本研究中，PWD临床特征的个性化轨迹被用于开发和验证STDR的预测模型。从评估糖尿病性视网膜病变水平的双眼常规数字筛查照片中提取一段时间内的人口和临床数据进行建模，用以表示视网膜病变的基线水平和视网膜病变水平随时间的变化。
研究对个PWD（个筛查事件）数据进行了分析。结果发现，多变量方法，84.0%的患者（95%CI：80.4%~89.7%）可以准确预测在预测后1年内是否发生STDR；相比之下，两种分层规则的预测率为56.7%（95%CI：55.5%~58.0%）和79.7%（95%CI：78.8%~80.6%）。虽然分层规则检测出的STDR病例（敏感性）高达95.2%（95%CI：92.2%~97.6%），但只有55.6%（95%CI：54.5%~56.7%）未发生STDR的患者被真正准确识别（特异性）；而通过多变量风险模型的敏感性为85.4%（95%CI：80.4%~89.7%）、特异性为84.0%（95%CI：80.7%~87.6%）。
因此科学家们认为，使用多变量风险模型可以准确预测PWD中STDR的进展，并具有理想的特异性。本研究表明，虽然简单的分层规则可以有较好的敏感度，但其特异性较低（高假阳性率），糖尿病患者需要进行更频繁的眼科检查。
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