Hypoglykämie-Vorhersagemodell
Nutzung der Leistungsfähigkeit der EMR: Verwendung eines Echtzeit-Vorhersagemodells zur Verringerung stationärer hypoglykämischer Ereignisse
Unser Ziel für dieses Demonstrationsprojekt zum Lernenden Gesundheitssystem ist es, die Rate stationärer Hypoglykämien zu senken. Hypoglykämie kann zu längeren Verweildauern und erhöhter Morbidität und Mortalität (z. B. Stürzen und kardiovaskulären oder zerebralen Ereignissen) führen.
Die Gruppe der Washington University (WSL) entwickelte einen prädiktiven Hypoglykämie-Risiko-Score. Anhand der aktuellen Glukosewerte, des Körpergewichts, der Kreatinin-Clearance, des Insulintyps und der Insulindosierung sowie der oralen Diabetikertherapie identifizierten sie Patienten mit einem hohen Risiko für Hypoglykämie und informierten die Anbieter dieser Patienten dann persönlich. Dies führte zu einer Reduzierung schwerer Hypoglykämien (Blutzucker < 40 mg/dl) um 68 %. Dieser Ansatz erforderte erhebliche Personalstunden und ist in anderen Systemen nur schwer zu reproduzieren.
Die Forscher werden an der UCSF eine EHR-basierte Intervention durchführen, um vorherzusagen, bei welchen Patienten ein hohes Risiko einer stationären Hypoglykämie besteht, und Maßnahmen ergreifen, um das hypoglykämische Ereignis zu verhindern. In Echtzeit werden alle erwachsenen (nicht geburtshilflichen) Patienten mit einem Glukosewert < 90 und einem hohen Risiko einer zukünftigen Hypoglykämie (basierend auf der WSL-Formel) identifiziert. Die Patienten werden nach dem Zufallsprinzip einer Intervention oder keiner Intervention (aktuelle Standardversorgung) zugeordnet. Die Intervention besteht aus einer automatischen Warnung des Anbieters mit Empfehlungen dazu, welche Anpassungen vorgenommen werden könnten, um ein potenziell schwerwiegendes hypoglykämisches Ereignis zu vermeiden.
Zu den Ergebnissen, die gemessen werden, gehören: 1) Verringerung schwerwiegender hypoglykämischer Ereignisse, 2) Überwachung der von den Anbietern aufgrund von Warnungen vorgenommenen Änderungen, um das Verhalten der Anbieter zu untersuchen und zukünftige Interventionsbereiche zu identifizieren, und 3) Zufriedenheit der Anbieter mit der Warnung System.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle erwachsenen stationären Patienten, bei denen der Glukosespiegel gemessen wird (Point of Care)
Ausschlusskriterien:
- Erwachsene, die zur Geburtshilfe zugelassen werden
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Verhütung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Aktiver Komparator: Alarm
Wenn der Glukosewert unter 90 mg/dl liegt und der Hypoglykämie-Vorhersagewert über 35 liegt, wird eine Warnung mit einem Interventionsvorschlag an das Behandlungsteam gesendet
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In Echtzeit, für einen Patienten mit einer Glukose Wenn der Risikowert über 35 liegt, besteht für den Patienten das Risiko einer Hypoglykämie in den nächsten 72 Stunden. Wenn festgestellt wird, dass bei einem Patienten das Risiko einer Hypoglykämie besteht, geschieht Folgendes: Die Benachrichtigung wird generiert und über „careweb“, ein Pager-Benachrichtigungssystem, gesendet, das die Benachrichtigung speziell an den aktuellen Bereitschaftsdienstleister sendet. Die „Benachrichtigung“ verweist den Anbieter auch auf den EMR-Bestellungsbereich, wo eine formelle, detailliertere Benachrichtigung Empfehlungen für Änderungen der Insulindosierung gibt um möglicherweise einer Hypoglykämie vorzubeugen. |
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Kein Eingriff: Keine Warnung
Routinemäßige Standardpflege.
Wenn der Glukosewert unter 90 mg/dl liegt und der Hypoglykämie-Vorhersagewert über 35 liegt, wird ein Bericht für die Prüfärzte erfasst, es wird jedoch keine aktive Warnung an die Teams gesendet.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Der Anteil der Patienten (in jeder Gruppe), bei denen letztendlich ein hypoglykämisches Ereignis auftritt
Zeitfenster: 72 Stunden
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72 Stunden
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Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Robert J Rushakoff, MD, University of California, San Francisco
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Desouza C, Salazar H, Cheong B, Murgo J, Fonseca V. Association of hypoglycemia and cardiac ischemia: a study based on continuous monitoring. Diabetes Care. 2003 May;26(5):1485-9. doi: 10.2337/diacare.26.5.1485.
- Kagansky N, Levy S, Rimon E, Cojocaru L, Fridman A, Ozer Z, Knobler H. Hypoglycemia as a predictor of mortality in hospitalized elderly patients. Arch Intern Med. 2003 Aug 11-25;163(15):1825-9. doi: 10.1001/archinte.163.15.1825.
- Turchin A, Matheny ME, Shubina M, Scanlon JV, Greenwood B, Pendergrass ML. Hypoglycemia and clinical outcomes in patients with diabetes hospitalized in the general ward. Diabetes Care. 2009 Jul;32(7):1153-7. doi: 10.2337/dc08-2127.
- Nirantharakumar K, Marshall T, Kennedy A, Narendran P, Hemming K, Coleman JJ. Hypoglycaemia is associated with increased length of stay and mortality in people with diabetes who are hospitalized. Diabet Med. 2012 Dec;29(12):e445-8. doi: 10.1111/dme.12002.
- Carey M, Boucai L, Zonszein J. Impact of hypoglycemia in hospitalized patients. Curr Diab Rep. 2013 Feb;13(1):107-13. doi: 10.1007/s11892-012-0336-x.
- Garg R, Hurwitz S, Turchin A, Trivedi A. Hypoglycemia, with or without insulin therapy, is associated with increased mortality among hospitalized patients. Diabetes Care. 2013 May;36(5):1107-10. doi: 10.2337/dc12-1296. Epub 2012 Dec 17.
- Schwartz AV, Vittinghoff E, Sellmeyer DE, Feingold KR, de Rekeneire N, Strotmeyer ES, Shorr RI, Vinik AI, Odden MC, Park SW, Faulkner KA, Harris TB; Health, Aging, and Body Composition Study. Diabetes-related complications, glycemic control, and falls in older adults. Diabetes Care. 2008 Mar;31(3):391-6. doi: 10.2337/dc07-1152. Epub 2007 Dec 4. Erratum In: Diabetes Care. 2008 May;31(5):1089.
- Dendy JA, Chockalingam V, Tirumalasetty NN, Dornelles A, Blonde L, Bolton PM, Meadows RY, Andrews SS. Identifying risk factors for severe hypoglycemia in hospitalized patients with diabetes. Endocr Pract. 2014 Oct;20(10):1051-6. doi: 10.4158/EP13467.OR.
- Ulmer BJ, Kara A, Mariash CN. Temporal occurrences and recurrence patterns of hypoglycemia during hospitalization. Endocr Pract. 2015 May;21(5):501-7. doi: 10.4158/EP14355.OR. Epub 2015 Feb 9.
- Elliott MB, Schafers SJ, McGill JB, Tobin GS. Prediction and prevention of treatment-related inpatient hypoglycemia. J Diabetes Sci Technol. 2012 Mar 1;6(2):302-9. doi: 10.1177/193229681200600213.
- Kilpatrick CR, Elliott MB, Pratt E, Schafers SJ, Blackburn MC, Heard K, McGill JB, Thoelke M, Tobin GS. Prevention of inpatient hypoglycemia with a real-time informatics alert. J Hosp Med. 2014 Oct;9(10):621-6. doi: 10.1002/jhm.2221. Epub 2014 Jun 5.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
- 16-20565
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