Модель прогнозирования гипогликемии

Наша цель в этом демонстрационном проекте обучающей системы здравоохранения — снизить уровень стационарной гипогликемии. Гипогликемия может привести к более длительному пребыванию в стационаре и увеличению заболеваемости и смертности (т. е. падений и сердечно-сосудистых или церебральных событий).

Группа из Вашингтонского университета (WSL) разработала предиктивную шкалу риска гипогликемии. Используя текущую глюкозу, массу тела, клиренс креатинина, тип и дозировку инсулина, а также пероральную диабетическую терапию, они выявили пациентов с высоким риском гипогликемии, а затем предоставили личное обучение медработникам этих пациентов. Это привело к снижению частоты тяжелой гипогликемии (глюкоза в крови < 40 мг/дл) на 68%. Этот подход требует значительного количества человеко-часов, и его трудно воспроизвести в других системах.

Исследователи проведут вмешательство на основе EHR в UCSF, чтобы предсказать, какие пациенты подвержены высокому риску гипогликемии в стационаре, и принять меры для предотвращения гипогликемического события. В режиме реального времени будут идентифицированы все взрослые (не акушерские) пациенты с уровнем глюкозы <90 и высоким риском гипогликемии в будущем (на основе формулы WSL). Пациентам будет случайным образом назначено вмешательство или отсутствие вмешательства (текущий стандартный уход). Вмешательство будет состоять из автоматического оповещения поставщика с рекомендациями о том, какие корректировки можно внести, чтобы избежать потенциально серьезной гипогликемии.

Исходы, которые будут измеряться, включают: 1) снижение частоты серьезных эпизодов гипогликемии, 2) мониторинг изменений, внесенных поставщиками в результате предупреждений, чтобы изучить поведение поставщиков и определить будущие области вмешательства, и 3) удовлетворенность поставщиков предупреждениями. система.