Riduzione dei ritardi diagnostici del diabete di tipo 2 utilizzando il supporto decisionale

La crescente epidemia di diabete di tipo 2 colpisce oltre l'8,3% della popolazione statunitense e rappresenta una sfida importante per i sistemi sanitari e la salute pubblica. Altri 7 milioni di persone hanno il diabete non diagnosticato e oltre 79 milioni hanno il pre-diabete, che se non riconosciuto e non trattato può progredire verso il diabete conclamato. Sebbene i test di screening e diagnostici siano disponibili di routine, i sistemi sanitari faticano a diagnosticare i pazienti con diabete in modo tempestivo. Infatti, la diagnosi clinica è in ritardo di 8-12 anni rispetto all'insorgenza della disregolazione del glucosio, con conseguenti ritardi diagnostici e presenza di complicanze del diabete al momento della diagnosi. Tra i pazienti impegnati in cure cliniche senza una diagnosi nota di diabete, quasi tutti i pazienti hanno a disposizione dati casuali sulla glicemia (RPG) che potenzialmente forniscono preziosi segnali di sicurezza premonitori riguardo alla necessità di ulteriori test del diabete. Tuttavia, i valori glicemici elevati sono comunemente non riconosciuti e oltre il 60% dei valori anomali non viene monitorato tempestivamente con i test del diabete. Esistono opportunità per sfruttare i dati esistenti all'interno delle cartelle cliniche elettroniche (EMR) per identificare i pazienti che necessitano di ulteriori test del diabete e sviluppare soluzioni basate su sistemi per ridurre: 1) fallimenti nel follow-up dei test del glucosio anormali, 2) ritardi nella diagnosi del diabete e 3) frequenza delle mancate diagnosi di diabete.

Questa proposta sfrutterà l'Epic EMR presso il Southwestern Medical Center (UTSW) dell'Università del Texas per migliorare i tassi di rilevamento e follow-up dei valori di glucosio anomali nella pratica del mondo reale.

I ricercatori condurranno uno studio pragmatico randomizzato a grappolo confrontando l'efficacia di una strategia di supporto alle decisioni cliniche rispetto alle cure abituali per ridurre i fallimenti nel follow-up tempestivo di RPG anormali.

Gli investigatori si concentreranno sulla coorte di 20.000 pazienti stabiliti curati da 31 medici curanti in tre pratiche ambulatoriali di cure primarie per adulti presso UTSW (due medicina interna generale, una medicina di famiglia e una pratica geriatrica). I fornitori di cure primarie (PCP) saranno randomizzati all'intervento di supporto alle decisioni cliniche o alle cure abituali. I fornitori nel braccio di supporto alla decisione clinica/intervento riceveranno il supporto alla decisione clinica che identifica valori glicemici casuali anormali e richiede ai fornitori di condurre lo screening del diabete. I risultati saranno monitorati a livello del paziente e tutti i soggetti saranno seguiti per 12 mesi per valutare i tassi di test del diabete di follow-up, il tempo per il test, i tassi di successiva diagnosi di diabete e il tempo per la diagnosi. I dati sull'ammissibilità allo studio, i fattori di rischio clinico del paziente e i dati sociodemografici, le caratteristiche del fornitore e della visita e gli esiti saranno accertati utilizzando l'Epic EMR completo. Gli investigatori ipotizzano che il supporto decisionale del fornitore basato sulla visita sarà superiore alle cure abituali.