Modelo de predicción de hipoglucemia
Aprovechar el poder del EMR: usar un modelo de predicción en tiempo real para disminuir los eventos de hipoglucemia en pacientes hospitalizados
Nuestro objetivo para este Proyecto de demostración del sistema de atención médica de aprendizaje es reducir la tasa de hipoglucemia en pacientes hospitalizados. La hipoglucemia puede resultar en estadías hospitalarias más prolongadas y mayor morbilidad y mortalidad (es decir, caídas y eventos cardiovasculares o cerebrales).
El grupo de la Universidad de Washington (WSL) desarrolló una puntuación predictiva de riesgo de hipoglucemia. Utilizando la glucosa actual, el peso corporal, la depuración de creatinina, el tipo y la dosis de insulina y la terapia diabética oral, identificaron a los pacientes con alto riesgo de hipoglucemia y luego brindaron educación en persona a los proveedores de estos pacientes. Esto dio como resultado una reducción del 68 % en la hipoglucemia grave (glucosa en sangre < 40 mg/dl). Este enfoque requería una gran cantidad de horas de personal y es difícil de replicar en otros sistemas.
Los investigadores implementarán una intervención basada en EHR en UCSF para predecir qué pacientes tienen un alto riesgo de hipoglucemia hospitalaria y tomar medidas para prevenir el evento de hipoglucemia. En tiempo real, se identificarán todos los pacientes adultos (no OB) con una glucosa < 90 y un alto riesgo de hipoglucemia futura (basado en la fórmula WSL). Los pacientes serán asignados aleatoriamente a intervención o no intervención (atención estándar actual). La intervención consistirá en una alerta automática para el proveedor con recomendaciones sobre qué ajustes se podrían hacer para evitar un evento de hipoglucemia potencialmente grave.
Los resultados que se medirán incluyen: 1) reducciones en eventos hipoglucémicos graves, 2) monitorear los cambios realizados por los proveedores como resultado de las alertas para estudiar el comportamiento del proveedor e identificar futuras áreas de intervención, y 3) satisfacción del proveedor con la alerta sistema.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Todos los pacientes adultos hospitalizados a los que se les midió la glucosa (punto de atención)
Criterio de exclusión:
- adultos admitidos en obstetricia
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Prevención
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Comparador activo: Alerta
Si la glucosa es <90 mg/dl y la puntuación de predicción de hipoglucemia es >35, se envía una alerta con una sugerencia de intervención al equipo de tratamiento.
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En tiempo real, para un paciente con glucosa Si la puntuación de riesgo es >35, se determina que el paciente corre riesgo de hipoglucemia en las próximas 72 horas. Si se determina que un paciente está en riesgo de hipoglucemia, ocurrirá lo siguiente: La alerta se generará y enviará a través de "careweb", un sistema de alerta de buscapersonas que envía la alerta específicamente al proveedor de guardia actual. La "alerta" también dirige al proveedor a la sección de pedidos de EMR donde una alerta formal más detallada brinda recomendaciones para cambios en la dosificación de insulina. para prevenir potencialmente la hipoglucemia. |
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Sin intervención: Sin alerta
Atención estándar de rutina.
Si la glucosa <90 mg/dl y la puntuación de predicción de hipoglucemia >35, se recopilará un informe para los investigadores, pero no se enviará ninguna alerta activa a los equipos.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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La proporción de pacientes (en cada grupo) que finalmente tienen un evento hipoglucémico
Periodo de tiempo: 72 horas
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72 horas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Robert J Rushakoff, MD, University of California, San Francisco
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- 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.
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- 16-20565
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