使用电子病历识别非典型的儿科糖尿病病例

科学领域:

• 儿科内分泌学 儿科内分泌学
• 糖尿病研究 糖尿病研究
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 建立识别非典型儿科糖尿病的方法对于有针对性的研究至关重要.
• 电子医疗记录 (EMR) 为系统的病例确定提供了一个潜在的资源.
• 目前缺乏针对儿童非典型糖尿病的鉴定策略.

研究的目的:

• 开发和测试使用EMR系统识别非典型儿科糖尿病病例的策略.
• 为了改善儿童罕见糖尿病亚型的检测.

主要方法:

• 在美国一家大型儿科医院评估了两种策略.
• 策略1涉及对100名患有糖尿病的年轻人进行基于问卷的EMR审查.
• 策略2使用电子查询来识别表型:未知的糖尿病类型,2型糖尿病 (T2D) 诊断年龄小于10岁,和自身抗体阴性1型糖尿病 (AbNegT1D).

主要成果:

• 战略1确定了6%的非典型糖尿病病例.
• 战略2确定了每个表型的不同百分比:未知类型 (1%),T2D<10岁 (6.6%) 和AbNegT1D (5.6%).
• 确定的儿科糖尿病人群表现出高度的种族和民族多样性.

结论:

• 系统的EMR审查可以在不同儿科群体中确定1%-6.6%的非典型糖尿病病例.
• 改进的,公正的识别方法对于推进精确糖尿病至关重要.
• 这些发现支持使用EMR进行儿科糖尿病流行病学研究.