低血糖予測モデル

このラーニングヘルスケアシステム実証プロジェクトの目標は、入院患者の低血糖率を減らすことです。 低血糖症は、入院期間が長くなり、罹患率と死亡率が増加する可能性があります（つまり、転倒や心血管イベント、脳イベント）。

ワシントン大学 (WSL) のグループは、予測低血糖リスク スコアを開発しました。 現在の血糖値、体重、クレアチニンクリアランス、インスリンの種類と投与量、経口糖尿病療法を利用して、低血糖のリスクが高い患者を特定し、これらの患者の医療従事者に対面で教育を提供しました。 これにより、重度の低血糖症（血糖値 < 40 mg/dL）が 68% 減少しました。 このアプローチにはかなりの人員時間が必要であり、他のシステムで再現するのは困難です。

研究者らは、どの患者が入院患者の低血糖のリスクが高いかを予測し、低血糖事象を防ぐための措置を講じるために、UCSFでEHRに基づく介入を実施する予定である。 リアルタイムで、グルコース値が 90 未満で、将来の低血糖のリスクが高いすべての成人 (非 OB) 患者 (WSL 式に基づく) が特定されます。 患者は介入または介入なし (現在の標準治療) にランダムに割り当てられます。 この介入は、潜在的に重篤な低血糖イベントを回避するためにどのような調整を行うことができるかについての推奨事項を含む自動プロバイダーアラートで構成されます。

測定される結果には、1) 重篤な低血糖イベントの減少、2) 医療提供者の行動を研究し、将来の介入領域を特定するために、警告の結果として医療提供者によって加えられた変化を監視する、および 3) 医療提供者の警告に対する満足度が含まれます。システム。