Modello di previsione dell'ipoglicemia
Sfruttare la potenza dell'EMR: utilizzo di un modello di previsione in tempo reale per ridurre gli eventi ipoglicemici ospedalieri
Il nostro obiettivo per questo progetto dimostrativo del sistema sanitario di apprendimento è ridurre il tasso di ipoglicemia ospedaliera. L'ipoglicemia può comportare una maggiore durata del ricovero e un aumento della morbilità e della mortalità (cioè cadute ed eventi cardiovascolari o cerebrali).
Il gruppo della Washington University (WSL) ha sviluppato un punteggio predittivo di rischio di ipoglicemia. Utilizzando il glucosio attuale, il peso corporeo, la clearance della creatinina, il tipo e il dosaggio dell'insulina e la terapia diabetica orale, hanno identificato i pazienti ad alto rischio di ipoglicemia e quindi hanno fornito istruzione di persona ai fornitori di questi pazienti. Ciò ha comportato una riduzione del 68% dell'ipoglicemia grave (glicemia < 40 mg/dL). Questo approccio ha richiesto ore di personale significative ed è difficile da replicare in altri sistemi.
Gli investigatori implementeranno un intervento basato sull'EHR presso l'UCSF per prevedere quali pazienti sono ad alto rischio di ipoglicemia ospedaliera e agire per prevenire l'evento ipoglicemico. Verranno identificati in tempo reale tutti i pazienti adulti (non OB) con una glicemia <90 e un rischio elevato di futura ipoglicemia (in base alla formula WSL). I pazienti verranno assegnati in modo casuale all'intervento o a nessun intervento (cure standard attuali). L'intervento consisterà in un avviso automatizzato del fornitore con raccomandazioni su quali aggiustamenti potrebbero essere apportati per evitare un evento ipoglicemico potenzialmente grave.
Gli esiti che verranno misurati includono: 1) riduzione degli eventi ipoglicemici gravi, 2) monitoraggio delle modifiche apportate dagli operatori a seguito di avvisi al fine di studiare il comportamento degli operatori e identificare le aree di intervento future e 3) soddisfazione degli operatori rispetto all'avviso sistema.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Tutti i pazienti adulti ricoverati a cui è stata misurata la glicemia (point of care)
Criteri di esclusione:
- adulti ricoverati in ostetricia
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Prevenzione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Comparatore attivo: Mettere in guardia
Se la glicemia è <90 mg/dl e il punteggio di previsione dell'ipoglicemia è >35, avvisare con un suggerimento per l'intervento inviato al team di trattamento
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In tempo reale, per un paziente con glicemia Se il punteggio di rischio è >35, allora il paziente è determinato a essere a rischio di ipoglicemia nelle successive 72 ore. Se si determina che un paziente è a rischio di ipoglicemia, si verificherà quanto segue: L'avviso verrà generato e inviato tramite "careweb", un sistema di avviso cercapersone che invia l'avviso in modo specifico all'attuale fornitore di guardia L'"avviso" indirizza inoltre il fornitore alla sezione dell'ordine EMR in cui un avviso formale più dettagliato fornisce raccomandazioni per i cambiamenti nel dosaggio dell'insulina per prevenire potenzialmente l'ipoglicemia. |
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Nessun intervento: Nessun avviso
Cure standard di routine.
Se glicemia <90 mg/dl e punteggio di previsione dell'ipoglicemia >35, verrà raccolto il rapporto per gli investigatori, ma non verrà inviato alcun avviso attivo alle squadre.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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La proporzione di pazienti (in ciascun gruppo) che alla fine hanno avuto un evento ipoglicemico
Lasso di tempo: 72 ore
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72 ore
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Robert J Rushakoff, MD, University of California, San Francisco
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
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Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 16-20565
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Prove cliniche su Avviso di previsione dell'ipoglicemia
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