INDIANAPOLIS – Un nuovo studio identifica i fattori di rischio che potrebbero aiutare gli operatori sanitari a riconoscere i pazienti in cura per il diabete che hanno più probabilità di avere bassi livelli di zucchero nel sangue. Il modello di rischio predittivo, sviluppato e testato dai ricercatori del Regenstrief Institute, della Indiana University School of Medicine e Merck, noto come MSD al di fuori degli Stati Uniti e del Canada, è il primo a combinare quasi tutti i fattori di rischio noti e facilmente valutati per l’ipoglicemia.
Molti pazienti con diabete, in particolare quelli con episodi ricorrenti di ipoglicemia, non sono consapevoli quando si verifica, nonostante il rischio di eventi avversi gravi tra cui deficit cognitivo, coma e morte. Essere in grado di identificare i pazienti ad alto rischio può offrire l’opportunità di intervenire e prevenire l’ipoglicemia nonché conseguenze a lungo termine.
Il diabete è una delle malattie non trasmissibili più comuni al mondo. I Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie stimano che nel 2015 oltre 30 milioni di americani avevano il diabete. La glicemia bassa, nota come ipoglicemia, si verifica nel 20-60 percento dei pazienti con diabete. Ha effetti negativi sostanziali sulla salute mentale e fisica di una persona, compreso il sistema cardiovascolare.
Secondo lo studio, i predittori più forti di ipoglicemia sono
- Infezioni recenti
- Uso di insulina diversa dall’insulina ad azione prolungata
- Eventi recenti di ipoglicemia
- Demenza
Le variabili associate al minor rischio di bassi livelli di zucchero nel sangue erano l’insulina ad azione prolungata in combinazione con alcuni altri farmaci, oltre ad avere 75 anni o più, e gli autori hanno notato che era sorprendente.
“La conoscenza di questi fattori potrebbe aiutare i medici a identificare i pazienti con un rischio più elevato di ipoglicemia, consentendo loro di intervenire per aiutare i pazienti a ridurre tale rischio”, ha affermato Michael Weiner, MD, MPH, direttore del Regenstrief Institute William M. Tierney Center per Health Services Research e l’autore senior dello studio. “Alcuni fattori che influenzano l’ipoglicemia potrebbero non essere immediatamente evidenti. Inoltre, rivalutare il rischio di ipoglicemia poiché i cambiamenti dello stato di salute di un paziente possono essere importanti quando vengono identificati nuovi fattori.”
Metodi di studio
In questo studio di coorte retrospettivo, i ricercatori hanno raccolto dati da 10 anni di cartelle cliniche elettroniche riguardanti quasi 39.000 pazienti con diabete che hanno ricevuto cure ambulatoriali presso Eskenazi Health nell’Indiana centrale. I partecipanti allo studio erano 56 percento donne, 40 percento afro-americani e 39 percento non assicurati. I ricercatori hanno utilizzato test di laboratorio, codici diagnostici ed elaborazione del linguaggio naturale per identificare episodi di ipoglicemia.
Gli scienziati hanno scoperto che l’elaborazione del linguaggio naturale è stata utile per identificare l’ipoglicemia, perché non c’erano sempre test di laboratorio per confermare l’episodio. Invece, l’ipoglicemia veniva spesso registrata solo nelle note cliniche narrative. Gli autori dello studio ritengono che il loro modello di previsione del rischio, il quale include l’elaborazione del linguaggio naturale, potrebbe essere utile per ricercatori, amministratori clinici e coloro che misurano la salute della popolazione.
Applicazioni future
“Questo studio ha implicazioni per il supporto clinico”, ha continuato il Dr. Weiner. “Il modello predittivo potrebbe portare a cambiamenti nella pratica, nonché a nuove strategie per aiutare i pazienti a ridurre il rischio di ipoglicemia”.
Il Dr. Weiner e il suo team stanno ora studiando l’implementazione di uno strumento di supporto alle decisioni cliniche che utilizza le informazioni delle cartelle cliniche elettroniche per avvisare i medici quando i loro pazienti presentano fattori di rischio di ipoglicemia. Inoltre, stanno conducendo uno studio ambulatoriale che utilizza dispositivi indossabili per monitorare e registrare le azioni e i livelli di glucosio continui delle persone con diabete. Le informazioni raccolte comprendono l’attività fisica, la dieta e l’adesione ai regimi terapeutici, i dati in genere non sono disponibili nelle cartelle cliniche. L’obiettivo è identificare modelli che consentano agli operatori sanitari di prevedere in anticipo l’ipoglicemia.
“Modellistica predittiva dell’ipoglicemia per il supporto delle decisioni cliniche nella valutazione dei pazienti ambulatoriali con diabete mellito” è stata pubblicata online il 25 giugno su Current Medical Research and Opinion, una rivista peer-reviewed. Il finanziamento per la ricerca è stato fornito da Merck & Co., Inc.