26 de julio de 2019

Crean un modelo para predecir el riesgo de bajo nivel de azúcar en la sangre en personas con diabetes

Crean un modelo para predecir el riesgo de bajo nivel de azúcar en la sangre en personas con diabetes
Diabetes, diabetes masculina, glucosaCEDIDA / CLÍNICA MARGEN - ARCHIVO

MADRID, 26 Jul. (EUROPA PRESS) -

investigadores del Instituto Regenstrief, la Escuela de Medicina de la Universidad de Indiana y Merck (conocido como MSD fuera de los Estados Unidos y Canadá) han creado un modelo que ayuda a predecir el riesgo de bajo nivel de azúcar en la sangre en personas con diabetes.

Muchos pacientes con diabetes, especialmente aquellos con episodios recurrentes de niveles bajos de azúcar en la sangre desconocen cuándo les va a ocurre a pesar del riesgo de eventos adversos graves, como deterioro cognitivo, coma y muerte. Por tanto, ser capaz de identificar a los pacientes con alto riesgo puede proporcionar una oportunidad para intervenir y prevenir la hipoglucemia, así como las consecuencias a largo plazo.

Según el estudio, los predictores más fuertes de hipoglucemia son las infecciones, el tipo de insulina, las apariciones recientes de hipoglucemias y la demencia. En este sentido, en el trabajo las variables
asociadas al menor riesgo de tener niveles bajos de azúcar en la sangre fueron la insulina de acción prolongada, en combinación con ciertos otros medicamentos, además de tener 75 años de edad o más.

"El conocimiento de estos factores podría ayudar a los clínicos a identificar a los pacientes con mayor riesgo de hipoglucemia, permitiéndoles intervenir para ayudar a sus pacientes a reducir ese riesgo. Algunos factores que influyen en la hipoglucemia pueden no ser inmediatamente evidentes. Además, reevaluar el riesgo de hipoglucemia como un cambio en el estado de salud del paciente puede ser importante a medida que se identifican nuevos factores", han dicho los investigadores.

Para alcanzar esta conclusión, los investigadores recopilaron datos de 10 años de registros médicos electrónicos de unos 39.000 pacientes con diabetes,. Los investigadores utilizaron pruebas de laboratorio, códigos de diagnóstico y procesamiento del lenguaje natural para identificar episodios de hipoglucemia.

En este sentido, encontraron 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. Por ello, consideran que su modelo de predicción de riesgo, que incorpora el procesamiento del lenguaje natural, podría ser útil para los investigadores, los administradores clínicos y aquellos que están midiendo la salud de la población.

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