Hipoglikémia előrejelző modell

Célunk a Learning Healthcare System demonstrációs projekttel a fekvőbeteg hipoglikémia arányának csökkentése. A hipoglikémia hosszabb tartózkodást, valamint megnövekedett morbiditást és mortalitást (azaz elesések, szív- és érrendszeri vagy agyi események) eredményezhet.

A Washington Egyetemen (WSL) dolgozó csoport prediktív hipoglikémia kockázati pontszámot dolgozott ki. A jelenlegi glükóz, testtömeg, kreatinin-clearance, inzulin típusa és adagolása, valamint az orális diabetikus terápia segítségével azonosították azokat a betegeket, akiknél magas a hipoglikémia kockázata, majd személyes oktatásban részesítették e betegek szolgáltatóit. Ez a súlyos hipoglikémia (a vércukorszint < 40 mg/dl) 68%-os csökkenését eredményezte. Ez a megközelítés jelentős munkaórákat igényelt, és nehezen reprodukálható más rendszerekben.

A kutatók EHR-alapú beavatkozást hajtanak végre az UCSF-nél, hogy előre jelezzék, mely betegeknél van magas a fekvőbeteg hipoglikémia kockázata, és lépéseket tesznek a hipoglikémiás esemény megelőzése érdekében. Valós időben minden olyan felnőtt (nem OB) beteget azonosítanak, akiknek glükózszintje < 90, és nagy a jövőbeli hipoglikémia kockázata (a WSL-képlet alapján). A betegeket véletlenszerűen osztják be a beavatkozásra vagy a beavatkozás nélkül (jelenlegi standard ellátás). A beavatkozás egy automatizált szolgáltatói figyelmeztetésből áll majd, amely ajánlásokat tesz arra vonatkozóan, hogy milyen módosításokat lehet tenni a potenciálisan súlyos hipoglikémiás esemény elkerülése érdekében.

A mérendő eredmények a következők: 1) a súlyos hipoglikémiás események csökkenése, 2) a szolgáltatók által a riasztások eredményeként végrehajtott változások nyomon követése a szolgáltatói magatartás tanulmányozása és a jövőbeni beavatkozási területek azonosítása érdekében, valamint 3) a szolgáltató elégedettsége a riasztással. rendszer.