Un modelo de riesgo predictivo,
desarrollado y probado por investigadores del Instituto Regenstrief y la Escuela
de Medicina de la Universidad de Indiana, conocido como MSD, es el primero en
combinar y determinar los predictores más fuertes de hipoglucemia como
son:-Infecciones recientes -Uso de insulina que no sea insulina de acción
prolongada -Apariciones recientes de hipoglucemia y Demencia. Las variables asociadas
con el mayor riesgo de hipoglicemia fueron la insulina de acción prolongada en
combinación con otros medicamentos, además de tener 75 años de edad o más. En
este estudio retrospectivo, los investigadores recopilaron datos de 10 años de
registros médicos de casi 39.000 pacientes con diabetes, el 56 % eran mujeres. Los investigadores
utilizaron pruebas de laboratorio, códigos de diagnóstico y procesamiento del
lenguaje natural para identificar episodios de hipoglucemia y encontraron que el procesamiento del lenguaje
natural era útil para identificar la hipoglucemia, porque no siempre había
pruebas de laboratorio para confirmar el episodio. Los autores del estudio
creen que su modelo de predicción de riesgo, que incorpora el procesamiento del
lenguaje natural, podría ser útil para los médicos clínicos. El equipo está
estudiando la implementación de una herramienta de apoyo a la decisión clínica
que utiliza información de los registros de salud electrónicos para alertar a
los médicos cuando sus pacientes tengan factores de riesgo de hipoglucemia. Además, están realizando un estudio que utiliza dispositivos portátiles para
monitorear y registrar las acciones y los niveles continuos de glucosa en las
personas con diabetes. La información recopilada incluye actividad física,
dieta y adherencia a los regímenes de medicamentos, datos generalmente no están
disponibles en los registros médicos. El objetivo es identificar patrones que
permitan a los proveedores de atención médica predecir la hipoglucemia. Este estudio
fue publicado en la revista Current
Medical Research and Opinion.