研究人员创建了一个预测糖尿病患者低血糖风险的模型

印第安纳波利斯-一项新的研究已经确定了风险因素，可以帮助医疗保健提供者确定最有可能患低血糖的糖尿病患者。印第安纳大学医学院和默克医学院Regenstrief研究所的研究人员开发并测试的预测风险模型，在美国和加拿大以外被称为MSD，是第一个结合了几乎所有已知且易于评估的低血糖风险因素的模型。

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，尤其是反复低血糖的患者，在发生时并不知道这一点。能够识别高危患者可以提供干预和预防低血糖及其长期后果的机会。

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，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%到60%的糖尿病患者中。它对一个人的身心健康，包括心血管系统都有很大的负面影响。

根据这项研究，低血糖的最强预测因素是最近使用胰岛素而不是长效胰岛素的感染。近期发生的低血糖性痴呆和与低血糖风险相关的变量是长效胰岛素和一些其他药物的组合，以及75岁或以上的年龄。作者指出，这是令人惊讶的。

医学博士、公共卫生硕士、威廉姆蒂尔尼中心健康服务研究高级作者、Regenstrief Institute主任米夏埃尔魏纳说：“了解这些因素可以帮助临床医生识别低血糖高风险患者，让他们进行干预，帮助患者降低风险。“一些影响低血糖的因素可能不会立即出现。此外，随着新因素的确定，随着患者健康状况的变化，重新评估低血糖的风险可能很重要。"

研究方法

在这项回顾性队列研究中，研究人员收集了10年的电子病历数据，覆盖了印第安纳州中部埃斯肯纳齐健康中心的近39000名糖尿病患者。在参与者中，56%是女性，40%是非裔美国人，39%没有保险。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症很有用，因为这种事件并不总是得到实验室测试的证实。相反，低血糖通常只记录在叙述性临床记录中。这项研究的作者认为，他们的风险预测模型与自然语言处理相结合，可能对研究人员、临床管理者和衡量人群健康的人有用。

未来应用

“这项研究对临床支持有影响，”韦纳博士继续说道。“预测模型可能会导致实践的变化和新的策略，以帮助患者降低低血糖的风险。”

韦纳博士和他的团队正在研究临床决策支持工具的实施，这些工具使用电子健康记录中的信息，在患者有低血糖风险因素时提醒临床医生。此外，他们正在进行一项门诊研究，该研究使用可穿戴设备来监控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、饮食和药物治疗计划的依从性，以及通常在病历中找不到的数据。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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