印第安納波利斯-一項新的研究已經確定了風險因素，可以幫助醫(yī)療保健提供者確定最有可能患低血糖的糖尿病患者。印第安納大學醫(yī)學院和默克醫(yī)學院Regenstrief研究所的研究人員開發(fā)并測試的預測風險模型，在美國和加拿大以外被稱為MSD，是第一個結合了幾乎所有已知且易于評估的低血糖風險因素的模型。
盡管存在嚴重不良事件(包括認知障礙、昏迷和死亡)的風險，但許多糖尿病患者，尤其是反復低血糖的患者，在發(fā)生時并不知道這一點。能夠識別高?；颊呖梢蕴峁└深A和預防低血糖及其長期后果的機會。
糖尿病是世界上最常見的非傳染性疾病之一。美國疾病控制和預防中心估計，2015年，超過3000萬美國人患有糖尿病。低血糖被稱為低血糖，發(fā)生在20%到60%的糖尿病患者中。它對一個人的身心健康，包括心血管系統(tǒng)都有很大的負面影響。
根據這項研究，低血糖的最強預測因素是最近使用胰島素而不是長效胰島素的感染。近期發(fā)生的低血糖性癡呆和與低血糖風險相關的變量是長效胰島素和一些其他藥物的組合，以及75歲或以上的年齡。作者指出，這是令人驚訝的。
醫(yī)學博士、公共衛(wèi)生碩士、威廉姆蒂爾尼中心健康服務研究高級作者、Regenstrief Institute主任米夏埃爾魏納說：“了解這些因素可以幫助臨床醫(yī)生識別低血糖高風險患者，讓他們進行干預，幫助患者降低風險?！耙恍┯绊懙脱堑囊蛩乜赡懿粫⒓闯霈F。此外，隨著新因素的確定，隨著患者健康狀況的變化，重新評估低血糖的風險可能很重要。"
研究方法
在這項回顧性隊列研究中，研究人員收集了10年的電子病歷數據，覆蓋了印第安納州中部埃斯肯納齊健康中心的近39000名糖尿病患者。在參與者中，56%是女性，40%是非裔美國人，39%沒有保險。研究人員使用實驗室測試、診斷代碼和自然語言處理來識別低血糖發(fā)作。
科學家發(fā)現，自然語言處理對于識別低血糖癥很有用，因為這種事件并不總是得到實驗室測試的證實。相反，低血糖通常只記錄在敘述性臨床記錄中。這項研究的作者認為，他們的風險預測模型與自然語言處理相結合，可能對研究人員、臨床管理者和衡量人群健康的人有用。
未來應用
“這項研究對臨床支持有影響，”韋納博士繼續(xù)說道?！邦A測模型可能會導致實踐的變化和新的策略，以幫助患者降低低血糖的風險?！?
韋納博士和他的團隊正在研究臨床決策支持工具的實施，這些工具使用電子健康記錄中的信息，在患者有低血糖風險因素時提醒臨床醫(yī)生。此外，他們正在進行一項門診研究，該研究使用可穿戴設備來監(jiān)控和記錄糖尿病患者的行為和持續(xù)血糖水平。收集的信息包括身體活動、飲食和藥物治療計劃的依從性，以及通常在病歷中找不到的數據。目標是確定允許醫(yī)療服務提供者更早預測低血糖的模式。
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