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研究人员创建模型来预测糖尿病患者的低血糖风险

印第安纳波利斯 - 一项新的研究确定了可以帮助医疗服务提供者识别最有可能患有低血糖的糖尿病患者的风险因素。由印第安纳大学医学院和默克医学院的Regenstrief研究所的研究人员开发和测试的预测风险模型,在美国和加拿大以外被称为MSD,是第一个将几乎所有已知且容易评估的低血糖危险因素结合起来的模型。

尽管存在严重不良事件(包括认知障碍,昏迷和死亡)的风险,但许多糖尿病患者,特别是那些反复发作的低血糖患者,在发生时并未意识到这一点。能够识别高风险患者可以提供干预和预防低血糖以及长期后果的机会。

糖尿病是世界上最常见的非传染性疾病之一。美国疾病控制和预防中心估计,2015年有超过3000万美国人患有糖尿病。低血糖被称为低血糖,发生在20%至60%的糖尿病患者中。它对一个人的心理和身体健康有很大的负面影响,包括心血管系统。

根据这项研究,低血糖的最强预测因素是最近的感染使用除长效胰岛素以外的胰岛素最近发生低血糖痴呆与低血糖风险相关的变量是长效胰岛素与某些其他药物的组合,以及75岁或更大,作者指出这是令人惊讶的。

“了解这些因素可以帮助临床医生识别低血糖风险较高的患者,让他们进行干预,帮助他们的患者降低风险,”Regenstrief研究所主任,医学博士,公共卫生硕士Michael Weiner表示,William M. Tierney中心卫生服务研究和该研究的资深作者。“影响低血糖的一些因素可能不会立即显现出来。此外,随着新因素的确定,随着患者健康状况的变化重新评估低血糖风险可能也很重要。”

研究方法

在这项回顾性队列研究中,研究人员收集了10年电子医疗记录的数据,这些记录涵盖了印第安纳州中部Eskenazi Health接受门诊治疗的近39,000名糖尿病患者。研究参与者中女性占56%,非裔美国人占40%,未投保者占39%。研究人员使用实验室测试,诊断代码和自然语言处理来识别低血糖发作。

科学家发现,自然语言处理对于识别低血糖是有用的,因为并不总是通过实验室测试来确认这一事件。相反,低血糖通常仅在叙述性临床记录中记录。该研究的作者认为,他们的风险预测模型,结合自然语言处理,可能对研究人员,临床管理人员和衡量人口健康的人有用。

˚Future应用

“这项研究对临床支持有影响,”韦纳博士继续说道。“预测模型可能导致实践中的变化以及帮助患者降低低血糖风险的新策略。”

Weiner博士及其团队正在研究临床决策支持工具的实施,该工具使用来自电子健康记录的信息,在患者患有低血糖风险因素时提醒临床医生。此外,他们正在进行门诊研究,该研究使用可穿戴设备来监测和记录糖尿病患者的行为和持续血糖水平。收集的信息包括身体活动,饮食和对药物治疗方案的依从性,医疗记录中通常没有的数据。目标是确定允许医疗服务提供者更早预测低血糖的模式。

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