使用决策支持减少 2 型糖尿病诊断延迟

2 型糖尿病的日益流行影响了超过 8.3% 的美国人口，并对医疗保健系统和公共卫生提出了重大挑战。 另有 700 万人患有未确诊的糖尿病，超过 7900 万人患有糖尿病前期，如果未被识别和治疗，可能会发展为成熟的糖尿病。 尽管筛查和诊断测试常规可用，但卫生系统难以及时诊断糖尿病患者。 事实上，临床诊断滞后于葡萄糖失调发作 8-12 年，导致诊断延误和诊断时存在糖尿病并发症。 在没有已知糖尿病诊断的情况下接受临床护理的患者中，几乎所有患者都有可用的随机血浆葡萄糖 (RPG) 数据，这些数据可能提供关于需要进一步糖尿病检测的有价值的早期预警安全信号。 然而，升高的葡萄糖值通常未被识别，超过 60% 的异常值没有及时进行糖尿病检测。 有机会利用电子病历 (EMR) 中的现有数据来识别需要进一步糖尿病检测的患者，并开发基于系统的解决方案，以减少：1) 后续异常葡萄糖检测失败，2) 糖尿病诊断延误，以及3）糖尿病漏诊率。

该提案将利用德克萨斯大学西南医学中心 (UTSW) 的 Epic EMR 来提高现实世界实践中异常葡萄糖值的检测率和后续测试率。

研究人员将进行一项集群随机、实用的试验，比较临床决策支持策略与常规护理的有效性，以减少及时跟进异常 RPG 的失败。

研究人员将重点关注由 31 名主治医师在 UTSW 的三个门诊、成人初级保健诊所（两个普通内科、一个家庭医学和一个老年病科）照顾的 20,000 名既定患者队列。 初级保健提供者 (PCP) 将随机接受临床决策支持干预或常规护理。 临床决策支持/干预部门的提供者将获得临床决策支持，以识别异常的随机葡萄糖值并提示提供者进行糖尿病筛查。 将在患者层面跟踪结果，所有受试者将被随访 12 个月，以评估后续糖尿病检测率、检测时间、后续糖尿病诊断率和诊断时间。 有关研究资格、患者临床风险因素和社会人口统计学、提供者和访问特征以及结果的数据将使用综合 Epic EMR 确定。 研究人员假设基于访问的提供者决策支持将优于常规护理。