Un nuevo estudio identifica los factores de riesgo que podrían ayudar a los proveedores de atención médica a reconocer a los pacientes tratados por diabetes que tienen más probabilidades de tener un nivel bajo de azúcar en la sangre. El modelo de riesgo predictivo, desarrollado y probado por investigadores del Instituto Regenstrief, la Facultad de Medicina de la Universidad de Indiana yMerck, conocido como MSD fuera de los Estados Unidos y Canadá, es el primero en combinar casi todos los factores de riesgo conocidos y fácilmente evaluados para la hipoglucemia.
Muchos pacientes con diabetes, especialmente aquellos con episodios recurrentes de bajo nivel de azúcar en la sangre, no saben cuándo ocurre, a pesar del riesgo de eventos adversos graves, como deterioro cognitivo, coma y muerte. Ser capaz de identificar a los pacientes con alto riesgo puede brindar una oportunidadpara intervenir y prevenir la hipoglucemia, así como las consecuencias a largo plazo.
La diabetes es una de las enfermedades no transmisibles más comunes en el mundo. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. Estiman que más de 30 millones de estadounidenses tenían diabetes en 2015. El nivel bajo de azúcar en la sangre, conocido como hipoglucemia, ocurre en 20 a 60porcentaje de pacientes con diabetes. Tiene efectos negativos sustanciales en la salud mental y física de una persona, incluido el sistema cardiovascular.
Según el estudio, los predictores más fuertes de hipoglucemia son
Las variables asociadas con el riesgo más bajo de bajo nivel de azúcar en la sangre fueron la insulina de acción prolongada en combinación con ciertos otros medicamentos, además de tener 75 años o más, lo que los autores notaron que fue sorprendente.
"El conocimiento de estos factores podría ayudar a los médicos a identificar a los pacientes con mayor riesgo de hipoglucemia, permitiéndoles intervenir para ayudar a sus pacientes a reducir ese riesgo", dijo Michael Weiner, MD, MPH, director del Instituto Regenstrief William M. TierneyCenter for Health Services Research y el autor principal del estudio: "Algunos factores que influyen en la hipoglucemia pueden no ser inmediatamente obvios. Además, reevaluar el riesgo de hipoglucemia a medida que los cambios en el estado de salud del paciente pueden ser importantes a medida que se identifican nuevos factores".
Métodos de estudio
En este estudio de cohorte retrospectivo, los investigadores reunieron datos de 10 años de registros médicos electrónicos que cubren a casi 39,000 pacientes con diabetes que recibieron atención ambulatoria en Eskenazi Health en el centro de Indiana. Los participantes del estudio fueron 56 por ciento mujeres, 40 por ciento afroamericanas y 39 por cientoLos investigadores utilizaron pruebas de laboratorio, códigos de diagnóstico y procesamiento del lenguaje natural para identificar episodios de hipoglucemia.
Los científicos descubrieron que el procesamiento del lenguaje natural era útil para identificar la hipoglucemia, porque no siempre había pruebas de laboratorio para confirmar el episodio. En cambio, la hipoglucemia a menudo se registraba solo en notas clínicas narrativas. Los autores del estudio creen que su modelo de predicción de riesgo, que incorporael procesamiento del lenguaje natural podría ser útil para investigadores, administradores clínicos y aquellos que miden la salud de la población.
F usar aplicaciones
"Este estudio tiene implicaciones para el apoyo clínico", continuó el Dr. Weiner. "El modelo predictivo podría conducir a cambios en la práctica, así como a nuevas estrategias para ayudar a los pacientes a reducir su riesgo de hipoglucemia".
El Dr. Weiner y su equipo ahora están estudiando la implementación de una herramienta de apoyo a la decisión clínica que utiliza información de registros médicos electrónicos para alertar a los médicos cuando sus pacientes tienen factores de riesgo de hipoglucemia. Además, están llevando a cabo un estudio ambulatorio que utiliza dispositivos portátilespara monitorear y registrar las acciones y los niveles continuos de glucosa de las personas con diabetes. La información recopilada incluye actividad física, dieta y adherencia a los regímenes de medicamentos, datos que generalmente no están disponibles en los registros médicos. El objetivo es identificar patrones que permitan a los proveedores de atención médica predecir la hipoglucemiamás temprano.
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Materiales proporcionado por Instituto Regenstrief . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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