MÅL - Att utveckla och validera en förutsägelse regel för att identifiera diabetespatienter med hög kortsiktig risk för komplikationer med hjälp av automatiserade data i en stor hanterad vårdorganisation. FORSKNING DESIGN OCH METODER -Retrospektiva kohortanalyser utfördes i 57 722 diabetiker medlemmar av Kaiser Permanente, norra Kalifornien, i åldern 19 år. Uppgifter från 1994 till 1995 har använts för att modellera risken för makro- och mikrovaskulära komplikationer (n 3 977), infektionskomplikationer (n 1 580) och metaboliska komplikationer (n 316) under 1996. Kandidatprediktorer (n  på 36) inkluderade tidigare slutenvårds- och öppenvårdsdiagnoser, laboratoriejournaler, apoteksjournaler, användningsjournaler och undersökningsdata. Med hjälp av delprovsvalidering utvärderades riskpoängen från logistiska regressionsmodeller i hälften av populationen under det andra halvåret. Känslighet, positivt prediktivt värde och kurvor för mottagarens driftsegenskaper användes för att jämföra poäng som erhållits från fullständiga modeller med dem som härletts med hjälp av enklare metoder. RESULTAT - Historien om tidigare komplikationer eller relaterade öppenvårdsdiagnoser var de starkaste prediktorerna i varje komplikationer som. För patienter utan tidigare händelser var behandling med enbart insulin, serumkreatinin 11,3 mg/dl, användning av två eller flera antihypertensiva läkemedel, HbA 1c 10 % och albuminuri/mikroalbuminuri oberoende prediktorer med två eller alla tre komplikationer. Flera riskpoäng från multivariata modeller var effektivare än att enbart rikta in sig på patienter med förhöjda HbA 1c-nivåer för att identifiera högriskpatienter. SLUTSATSER -Enkla förutsägelseregler baserade på automatiserade kliniska data är användbara vid planering av vårdhantering för populationer med diabetes. Av de flesta vårdpopulationer har 4 % diabetes (1,2), men dessa patienter står för nästan 12 % av de totala sjukvårdsutgifterna (2). Dessa kostnader återspeglar också katastrofala händelser i patienternas liv, eftersom en stor del av de totala kostnaderna beror på sjukhusvistelse för sjukdomskomplikationer (2). Med tanke på bördan av denna sjukdom, många hanterade vårdorganisationer har utvecklat intensiv diabetes vårdprogram, med tvärvetenskapliga kliniker eller sjuksköterska fallhantering (3-5) för att förbättra farmakoterapi, förebyggande screening, och stöd för egenvård. Men att inkludera alla patienter med diabetes i intensiva sjukdomshanteringsprogram, inklusive patienter med låg risk för komplikationer, skulle minska kostnadseffektiviteten för dessa program. Kliniska förutsägelseregler (6) är verktyg som skapats genom att kombinera information från kliniska data, vanligtvis med hjälp av multivariatanalyser, för att uppskatta sannolikheten för ett utfall för enskilda patienter. När den tillämpas på en hel population av medlemmar med diabetes, kan en förutsägelse regel användas för att identifiera och ranka medlemmar efter deras nivå av risk för komplikationer. Trots att det ofta finns tillgång till omfattande automatiserade kliniska data i hälsoplanssystem (7) har prediktionsbestämmelserna inte i stor utsträckning använts för diabetes. I stället fokuserar många program enbart på dålig kontroll av HbA 1c-nivåer för att identifiera dem som behöver mer intensiva insatser. Denna studie syftar till att utveckla och testa en prediktionsregel med hjälp av automatiserade kliniska data som kan tillämpas på populationsnivå för att förbättra denna strategi. Flera metoder jämförs för att identifiera den enklaste regeln som effektivt identifierar högriskpatienter. METODER -Denna rapport är baserad på en retrospektiv kohortanalys utförd i norra Kalifornien Kaiser Permanente Diabetes Register. Kaiser Permanente, som är en gruppmodell hälsa underhåll organisation (HMO), hade 2,5 miljoner inskrivna under studieperioden. Registret (2) är en pågående epidemiologisk kohort av alla HMO-medlemmar med diabetes som identifierats från fyra automatiserade databaser: apoteksrecept för diabetesläkemedel, onormala HbA 1c-värden (6,7%) i laboratoriefiler, primära utskrivningsdiagnoser för diabetes och akutmottagningsjournaler för diabetes som anledning till besök. Under studieperioden hade detta register en känslighet på 90% när det matchades mot 1 500 självrapporterade diabetespatienter som svarade på två stora posterade patienter.
T.ex. Selby et al. REF utvecklade en prediktionsregel från kliniska databaser för att identifiera högriskpatienter i en stor population med diabetes.
Developing a Prediction Rule From Automated Clinical Databases to Identify High-Risk Patients in a Large Population With Diabetes
{'venue': 'Diabetes care', 'journal': 'Diabetes care', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}