Patientendaten können Vorhersage der Lebenserwartung für ältere Erwachsene mit diabetes
Eine neue Studie findet, dass Kliniker verwenden können Patientendaten, wie eine Geschichte von co-auftretende Gesundheit und Medikamente, um vorherzusagen, die 5 – und 10-Jahres-Lebenserwartung älterer Menschen mit diabetes.
Die Fähigkeit, solche Vorhersagen, die Forscher sagen, kann helfen, ärzte und Patienten entwickeln, die eine personalisierte Therapie die Ziele, die Risiken und Vorteile abwägen.
Die Ergebnisse erscheinen im 19. Juni in der Zeitschrift Diabetes Care.
Dres. Kevin Griffith und Paul Conlin des VA Boston Healthcare System, führte die Studie.
Der Forscher begann das Studium zu wissen, dass Bundes-und professional society clinical practice guidelines empfehlen, dass die Behandlung Ziele werden individuell für ältere Erwachsene mit diabetes.
Wichtige Faktoren, die Einfluss auf die diabetes-Behandlung Zielen gehören die co-auftretende Gesundheit Bedingungen (z.B. schwere psychische Erkrankungen oder Krebs); diabetes-Komplikationen, wie chronische Nierenerkrankungen und Herzinsuffizienz; co-bestehenden Bedingungen, und die Lebenserwartung.
Die Vorteile niedriger Blutzucker kann mehrere Jahre dauern, auftreten. Für einige ältere Erwachsene mit begrenzter Lebenserwartung, die Behandlung Belastung möglicherweise nicht Wert, die Vorteile.
„Aber die Richtlinien nicht geben ärzten Orientierung, wie zu entscheiden, ob oder nicht die Menschen fallen in diese verschiedene Behälter für die Lebenserwartung,“ Griffith hingewiesen. „Darüber hinaus Kliniker sind notorisch ungenau in der Vorhersage der Lebenserwartung, mit Studien oft zeigen sowohl über – als auch unterschätzen. Wir entwickelten Modelle mit einer hohen prädiktiven Validität der zukünftigen Sterblichkeit in einer großen Stichprobe von älteren Veteranen mit diabetes.“
Conlin fügte hinzu: „Unser Ziel war es, die Nutzung der besten verfügbaren Informationen für die entscheidungsndung bei der Festlegung der Blutzuckerkontrolle Ziele. Ärzte und Patienten, natürlich, können dann Ihr eigenes Urteil, eine Entscheidung zu treffen.“
Die Forscher überprüft die elektronische Gesundheitsakte die Daten von mehr als 275.000 Robben Veteranen mit diabetes, die waren mindestens 65 Jahre alt.
Mit predictive modeling Techniken, die Sie identifiziert 37 prädiktive Faktoren, die zuvor verbunden worden, oder stehen im Verdacht, Auswirkungen, Mortalität bei älteren Erwachsenen mit diabetes: demographische Variablen (Alter, Geschlecht, Familienstand); Rezepte für insulin oder sulfonylharnstoffe, einer Klasse von diabetes-Medikamenten; und Biomarker wie Hämoglobin A1c, Blutdruck, body-mass-index und Cholesterin und Triglyceride, eine Art von Fett im Blut.
Der 37 prädiktive Faktoren enthalten auch die stationäre und die ambulante Geschichte und mehr als 20 medizinischen Verfahren und co-auftretende Gesundheitsstörungen.
Die Ergebnisse der Patienten in drei Zeitrahmen für die zu erwartenden Tod: innerhalb von fünf Jahren 5 bis 10 Jahre mehr als 10 Jahre.
Die endgültige prädiktive Modelle für 5 – und 10-Jahres-Mortalität hatten eine hohe prädiktive Validität und zeigen, wie wichtig mehrere Einzel-und Zustand-spezifische Merkmale, die möglicherweise informieren ärzte und Patienten über die Lebenserwartung.
„Wir sagen nicht, dass, zum Beispiel, dass jeder dieser Risikofaktoren führen zu einer verringerten Lebenserwartung,“ Griffith kommentiert. „Allerdings, je mehr Risikofaktoren, die Menschen haben, desto größer ist das Risiko einer höheren Mortalität über die Zeit.“
Die Forscher vorgeschlagen, dass diese Ergebnisse dabei helfen könnten, Kliniker in der Verwendung von „shared decision making“ zu etablieren A1c-Ziel-Bereiche, die balance-Behandlung nutzen und Risiken.
Die Studie hat einige wichtige Einschränkungen. Da die Analyse basiert auf einem Veteranen-Kohorte und bei älteren Erwachsenen ist es möglich, die Ergebnisse können nicht generalisiert auf andere Einstellungen. Jedoch, die prädiktive Modelle ausgewertet werden können, die durch andere Gesundheits-Systeme, die ähnliche elektronische Patientenakten.
Es ist auch möglich, dass die letzten änderungen in der Herangehensweise an ältere Erwachsene mit diabetes, wie zum Beispiel weniger Wert auf enge Blutzuckereinstellung sowie die Behandlung Fortschritte vor allem bei Herzinsuffizienz und chronischer Niereninsuffizienz, konnte auf die modellergebnisse auswirken.
Conlin sagte, er hofft, dass in Zukunft predictive-Modelle kommen zum Einsatz am point-of-care zu helfen, Kliniker und Patienten einvernehmlich festgelegt diabetes-Behandlung Ziele. Er erklärte jedoch, dass die Ergebnisse der Studie sind unmittelbar relevant für Kliniker.
„Unsere Ergebnisse identifizieren mehrere gemeinsame Bedingungen, die leicht erkannt werden können, in der klinischen Praxis und unterstützen den Kliniker in der gemeinsamen Entscheidungsfindung mit den Patienten, das ist eine zentrale Empfehlung der VA/DoD-Diabetes Leitlinien,“ sagte Conlin.