Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình điểm lâm sàng để dự đoán khả năng sống sót sau khi nhập viện do cơn khủng hoảng tăng glucose trong bối cảnh nguồn lực hạn chế
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình điểm rủi ro, dựa trên dữ liệu lâm sàng có sẵn để đánh giá rủi ro tuyệt đối tử vong trong số các ca nhập viện do khủng hoảng tăng glucose tại Eastern Cape, một trong những tỉnh nghèo nhất của Nam Phi. Dữ liệu từ 268 ca nhập viện do khủng hoảng tăng glucose tại Bệnh viện Học viện Nelson Mandela, Mthatha, trong vòng 2 năm 2008 và 2009 đã được sử dụng để phát triển mô hình hồi quy logistic đa biến và mô hình nguy cơ tỷ lệ Cox cho thời gian phát sinh tử vong và diện tích dưới đường cong (AUC) của đường cong đặc trưng nhận diện (ROC). Các mô hình điểm rủi ro bao gồm các biến độc lập liên quan đến tỷ lệ tử vong: huyết áp tâm thu (SBP) < 90 mm/Hg, Tỷ lệ Odds (OR) = 13.3 (95%CI 2.1–83; p = 0.006) và Tỷ lệ Nguy cơ (HR) = 8.4 (95%CI 2–36; p < 0.0001), Số lượng bạch cầu >10 × 106/L OR = 16.7 (95%CI 2.1–143; p = 0.0008) và HR = 5.7 (95%CI 1.8–7; p = 0.021) và Số lượng tiểu cầu <150 × 106/L OR = 11.6 (95%CI 13–43.5; p < 0.0001) và HR = 5.1 (95%CI 2.2–6.8; p < 0.001). Các mô hình cuối cùng cho diện tích dưới đường cong (AUC) tốt và có ý nghĩa cho WBC >10 × 106/L (AUC = 0.642, 95% CI 0.557–0.727; p < 0.001) và số lượng tiểu cầu <150 × 106/L (AUC = 0.651, 95% CI 0.567–0.741; p < 0.001) nhưng có khả năng phân biệt thấp và không có ý nghĩa của các mô hình cho SBP <90 mm/Hg (AUC = 0.573, 95%CI 0.456–0.691; p = 0.163). Hệ thống điểm được đề xuất là 5 điểm khi không có bất kỳ một trong ba yếu tố dự đoán độc lập, với thêm 3 điểm cho mỗi yếu tố dự đoán độc lập xuất hiện. Tỷ lệ tử vong lần lượt là 4.8% (N = 3/62), 17.1% (N = 19/111), 52.2% (N = 12/23) và 66.7% (N = 2/3) tương ứng cho các ca nhập viện không có (tổng điểm = 5 điểm), có một trong các yếu tố (tổng điểm = 8 điểm), có hai yếu tố (tổng điểm = 11 điểm) và có tất cả ba yếu tố (tổng điểm = 14 điểm) dự đoán độc lập. Các điểm rủi ro hiện tại được phát triển ở tỉnh Eastern Cape của Nam Phi sử dụng các thông số lâm sàng dễ thu thập có thể giúp xác định những ca khủng hoảng tăng glucose có rủi ro cao, tổng điểm ≥ 8 người sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ quản lý trong đơn vị chăm sóc rủi ro cao. Các công cụ này cần được xác thực ở những bối cảnh nguồn lực hạn chế khác.
Từ khóa
#khủng hoảng tăng glucose #tỷ lệ tử vong #mô hình hồi quy logistic #mô hình nguy cơ tỷ lệ Cox #huyết áp tâm thu #số lượng bạch cầu #số lượng tiểu cầu #điểm rủi roTài liệu tham khảo
Fisch A, Pichard E, Prazuck T, Leblanc H, Sidibe Y, Brucker G. Prevalence and risk factors of diabetes mellitus in the rural region of Mali, Africa: a practical approach. Diabetologia. 1987;30:859–62.
Day C. The rising tide of Type 2 diabetes. Br J Diabetes Vasc Dis. 2001;1:37–43.
Kengene AP, Amoah AGB, Mbanya J. Cardiovascular complications of diabetes in Sub-Saharan Africa. Circulation. 2005;112:3592–601.
Longo-Mbenza B, Ngoma DV, Nahimana D, Mayuku DM, Fuele SM, Ekwanzala F, et al. Screen detected and the WHO stepwise approach to the prevalence and risk factors of arterial hypertension in Kinshasa. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil. 2008;15:503–8.
Bourne LT, Lambert EV, Steyn K. Where does the black population of South Africa stand on the nutrition transition? Publ Health Nutr. 2002;5:157–62.
Poverty in South Africa. Human Sciences Research Council. 2004. www.sarpn.org.za/documents/d0000990/P1096-Fact_Sheet_No_1_Poverty.pdf. Accessed on July 30 2010.
American Diabetes Association. Hyperglycaemic crisis in diabetes. Diabetes Care. 2004;27(S1):S94–S102.
Akobeng AK. Understanding diagnostic tests 3: receiver operating characteristic curves. Acta Paediatr. 2007;96:644–7.
Wagner A, Risse A, Brill H, Wienahausen-Wilke V, Rothmann M, Sondern K, et al. Therapy of severe diabetic ketoacidosis (zero mortality under very-low-dose insulin application). Diabetes Care. 1999;22:674–7.
Nyenwe E, Loganathan R, Blum S, Ezuteh D, Erani D, Palace M, et al. Admissions for diabetic ketoacidosis in ethnic minority groups in a city hospital. Metabolism. 2007;56:172–8.
MacIsaac RJ, Lee LY, Mcneil KJ, Tsalmandris C, Jerums G. Influence of age on the presentation and outcome of acidosis and hyperosmolar diabetic emergencies. Intern Med J. 2002;32:379–85.
Chung ST, Perue GG, Johnson A, Younger N, Hoo CS, Pascoe RW, et al. Predictors of hyperglycaemic crisis and their associated mortality in Jamaica. Diabetes Res Clin Pract. 2006;73:184–90.
Ogbera AO, Awobusuyi J, Unachukwu C, Fasanmade O. Clinical features, predictive factors and outcome of hyperglycaemic emergencies in a developing country. BMC Endocr Disord. 2009;9:9.
Jermendy G. Clinical consequences of cardiovascular autonomic neuropathy in diabetic patients. Acta Diabetologica. 2003;40:S370–4.
MacFarlane IA, Brown RM, Smyth RW, Burdon DW, Fitzgerald MG. Bacteraemia in diabetes. J Infect. 1986;12:213–9.
Connolly C, Colvin M, Shishana O, Stoker D. Epidemiology of HIV in South Africa-result of a national community-based survey. S Afr Med J. 2004;94:776–81.
Umpierez GE, Murphy MB, Kitabachi AE. Diabetic ketoacidosis and hyperglycaemic hyperosmolar syndrome. Diabetes Spectrum. 2002;15:28–36.
Efstathiou SP, Tsiaou AG, Tsiolos DI, Zacharos ID, Mitromaras AG, Mastorantonakis SE, et al. A mortality prediction model in diabetic in diabetic ketoacidosis. Clin Endocrinol. 2002;57:595–601.