临床危险因素和社会需求之间的30天重新接纳糖尿病患者:南方腹地的回顾性研究

介绍

根据国际糖尿病联合会2021年,糖尿病会影响全世界5.366亿人(1)。糖尿病是最流行的在高收入国家比中等收入(嗝)11.1%(10.8%)和低收入国家(5.5%)(1)。问题糖尿病患病率的增加预计在未来几十年里,世界各地和预测显示,低收入和中等收入国家(LMIC)将占94%的患病率增加了2045 (1)。世界卫生组织的全球报告糖尿病强调糖尿病由于并发症的负担,比如视力损伤,肾脏问题,心血管疾病和下肢截肢(2)。糖尿病并发症带来的额外负担或其他慢性疾病共存可能包括住院和随后的再入院,这份报告的重点。

人群患糖尿病的风险经历繁重的住院治疗。糖尿病和相关并发症已经估计的第五大原因住院在美国(3)。接受住院治疗的病人的过程中,护理,出院,回到家庭护理被称为“过渡医疗”(4)。转变护理一直被称为“脆弱的交流点,导致不必要的高水平的卫生服务利用和医疗保健支出”,“公开长期患病人失误在质量和安全”(4)。这一点尤其适用于人口患有糖尿病,他是很容易被再次入院出院后在接下来的30天内(5,6)。这段30天的时期是一种常用的风险目标指标标准化的医疗保险和医疗补助服务中心(CMS) (7)。糖尿病患者的脸全因30天再次住院的比例显著高于那些没有糖尿病(分别为24.3%和17.7%)(8)、住院时间较长的(9)。这些频繁和长期住院构成一个相当大的全球糖尿病患者经济负担(2)。减少30天重新接纳率是至关重要的减少医疗支出(10)。总的来说,再入院人群中糖尿病患者在糖尿病护理是一项重要的公共卫生问题。

通知的证据在努力减少再次入院前研究研究相关危险因素为糖尿病患者再次入院,但是证据的鸿沟仍然存在。2020年,一个系统回顾和荟萃分析发现在18研究估计30天再入院的风险因素的影响在人群中糖尿病患者(11)。风险高是基于男性性别,年龄,非白人种族,医疗保险和医疗补助保险,出现并发症,住院时间长,使用胰岛素(11)。按照发现从这个系统综述,文献风险因素主要集中在病人的人口统计学和临床数据元素从电子健康记录(EHRs)预测人群糖尿病患者再次入院(9,11- - - - - -16)。同时,这些调查中使用的电子医疗纪录主要覆盖人口在美国的东北地区,所以人们生活在南方腹地的普遍性是可疑的。此外,人口和医疗保健的范围之外单独是需要考虑到non-healthcare公认的影响因素,如健康问题社会决定因素和行为,在糖尿病护理、管理和结果(17)。

社会和行为因素影响健康结果现在广泛认可。有必要考虑这些因素(我们将称之为“社会需求”)再次入院的调查期间捕获这些patient-reported措施通过数据集成电子医疗纪录(18)。CMS将社会需求定义为“个体层面的,不利的社会环境会影响一个人的健康和卫生保健”(19)。社会需求,如无家可归、物质使用和挑战提供基本需求(例如,食物、衣服、工具)或医疗、再入院与预防的30天(20.)。此外,最近的一项国家调查显示的风险增加重新接纳更多的未满足的社会需求;重新接纳率没有社会需求之间增加了一倍多(11.5%)和一个社会需要(27.0%)(21)。这些社会需求之前的调查都是在普通成年人(19- - - - - -21),所以在重新接纳社会需求的影响糖尿病患者仍不清楚。

糖尿病患者生活在深南部没有人口的重点护理的文献研究重新接纳风险或转换,尽管糖尿病患病率在这方面的比例比女性要高(22)。因此,我们的研究旨在扩大和推广之前再次住院的糖尿病患者的危险因素研究南方腹地。新奇的方法包括扩大认为风险因素包括社会需求,以及重新接纳地位的分化型糖尿病(1型和2型糖尿病)。我们的目标是识别风险因素与全因30天再入院患者中糖尿病患者在深南部和确定社会需求附加值在预测全因30天再入院。发现与再入院相关的风险因素将适用于糖尿病患者的特殊需要在南方腹地。我们南方腹地的定义包括阿拉巴马等州,乔治亚州,路易斯安那州,密西西比州,南卡罗来纳,田纳西(23,24),结果将由人口的糖尿病患者在阿拉巴马州。

材料和方法

研究设计和数据来源

本回顾性队列研究使用电子医疗纪录从美国东南部的一个城市卫生系统从1月1日,2016年到2020年10月1日。电子病历的数据生成通过常规临床实践,并为研究目的没有收集的数据。电子医疗纪录消除识别信息,提取用于本研究的二次研究。由于预先存在的,去除了识别信息的电子医疗纪录被使用,这项研究并没有涉及任何与病人的互动。综述了研究方案和奥本大学的机构审查委员会批准的保护人类受试者的研究(IRB)免除审查申请过程。

研究人群

病人符合纳入成人(≥18岁住院)诊断为糖尿病(1型或2型)在住院病人住院治疗。诊断糖尿病被确定通过至少一个糖尿病诊断代码之前,该指数从慢性病住院(ICD-9-CM或ICD-10-CM仓库(25)或snom代码)。人没有糖尿病的诊断包括和认为糖尿病如果糖尿病药物治疗的处方来被命令前6个月期间住院(13,15)。为妊娠期糖尿病患者诊断代码被排除在外。群流图(图1)描述了如何原样品的成人糖尿病患者和≥1住院遇到被选中的电子医疗纪录。从这个原始样品,我们做了进一步的限制,确定合格指数住院后结果部分中概述的合格标准如下。当识别合格的研究人群,我们没有考虑病人的社会经济地位在社会经济情况的采样策略,因为数据没有可用的电子医疗纪录。

结果

主要结果是全因30天重新接纳,这是实施分布1 =重新接纳与0 =没有重新接纳。我们关注所有原因再次入院30天再入院与糖尿病有关,反映了整体医疗经验在糖尿病患者再次入院。我们使用指数住院单位的分析,这样每个人就可以有多个索引住院。我们跟着每个索引住院治疗出院后30天来评估重新接纳的地位。随后的住院记录在同一或重叠的时间段(例如,相同的放电日期)算作同一住院的住院治疗,以避免重复计算(13,26)。

之前我们要求指数住院6个月预先索引期间捕捉基线风险因素(12)。我们也要求指数住院有一个30天的洗脱期(没有记录住院住院)入院日期之前确保住院是首次承认,而不是重新接纳本身(12)。我们排除了指数住院,妊娠相关(文献后妊娠相关诊断代码(27)或住院时间超过一年(26)。我们也排除住院失踪出院日期或住院出院医院转移或未知的/失踪的放电状态(13,15)。住院出院病人临终关怀也排除删除接收“临终关怀”由于放电后再次入院的可变性临终关怀(28)。最后,我们排除了住院记录住院期间死亡(13,15通过出院后30天内)或死亡(当重新接纳不先于死亡日期)。

风险因素

特定风险因素的选择和夹杂物是由之前的文献,对30天在糖尿病患者再入院。先前研究表明各种因素可能影响重新接纳糖尿病的风险,诸如人口、实验室、药物使用、医疗利用率、其他慢性疾病等。9,11- - - - - -15,26)。我们合并的结果重新接纳风险因素的基础性工作鲁宾等人通过验证糖尿病早期重新接纳风险指标(DERRI™) (14,15)和Karunakaran等人通过扩张DERRI™包括额外的预处理和出院后的风险因素(13)。然而,我们仅限于包括风险因素可以通过电子病历的数据元素。详细信息可以找到所有风险因素的测量补充表(见补充材料)。

之前文学指导我们操作化的风险因素(9,11- - - - - -15,26)。我们有区别的1型和2型糖尿病之间基于诊断代码索引住院前的任何时间。型糖尿病是编码为未知的诊断代码不在跟前的时候,但糖尿病药物治疗的处方来6个月预先索引期间。提前进气糖尿病药物分为以下药物处方类:胰岛素、二甲双胍、磺酰脲类药物,thiazolidinediones (TZD) dipeptidyl肽酶4 (DPP-4)抑制剂,sodium-glucose cotransporter-2 SGLT2抑制剂,glucagon-like peptide-1受体受体激动剂(GLP-1),和其他(meglitinides,α-glucosidase抑制剂、糊精模拟cycloset,胆汁酸螯合剂)。先前的研究发现极端的血糖措施(即。,high (>180 mg/dL) and low (<70 mg/dL)] to be associated with readmissions (13),所以我们保留了最高及最低的血糖值指数住院期间代表代理变量对高血糖和低血糖,分别。实验室(糖化血红蛋白、白蛋白、肌酐、比容、白细胞计数,钾、钠),身体质量指数(BMI)、血压,我们保留了记录的索引住院入学日期(15)。糖化血红蛋白是限制在电子医疗纪录的3.5%和18.5%。难以置信的其他实验室和血压值后被排除在外的否决Estiri et al。(推荐的29日),除了肌酐(< 0.1 mg / dL或> 15 mg / dL(使用30.)和红细胞比容(观察六个标准差以外的被作为一种替代方法使用Estiri)。我们也排除了难以置信的BMI值(< 10公斤/米²或> 100公斤/米²(30.)]。重要器官,包括体重指数、收缩压和舒张压,被转换为分类变量根据临床分割点国家心脏,肺和血液研究所31日)和美国心脏病学院/美国心脏病协会(32)。我们使用Charlson捕获并存病发病率指数(CCI) (33)。

风险因素指数住院了,住院时间等招生类型(即。紧急,选修课,紧急,创伤),放电状态(即。,home, home health, skilled nursing facility, against medical advice, other). Discharge statuses of ‘other’ included discharges to court/law enforcement, custodial care or support, federal facilities, psychiatric facilities, short-term facilities, and other facilities. We captured macrovascular and microvascular complications using ICD-9-CM codes from Karunakaran et al. (13),我们翻译这些ICD-10-CM代码使用以下资源:icd9data.com, icd10data.com,格拉森et al。(33)。社会需求是可以通过结构化数据获得患者自我报告的措施在电子医疗纪录;社会需求是描述性的措施,而不是验证问卷。我们跟着CMS的定义和概念包括以下20社会需求(19):日常生活的活动,在家感觉不安全,使用酒精,药物使用,吸烟和烟草使用、e-cigs / vap设备使用,家庭(即特征。,abuse, alcohol abuse, substance abuse, smoking), employment, work activity level, education, financial security, housing stability, living situation, social support, feeling stressed, stressors, and physical activity. We retained the social needs response from the record nearest to the index hospitalization admission date. Some social needs were not included in the analyses due to high rates of missingness in the data source. For instance, food security was not included because responses were missing for >99% of index hospitalization records.

统计分析

我们住院的分层指数全因30天重新接纳的地位。单变量分析、卡方检验和t(如适用)相比,风险因素指数住院有和没有30天重新接纳。风险因素与30天重新接纳地位在p < 0.10级在调整分析(包括13)。调整分析,我们使用逻辑回归和广义估计方程(GEE)内占相关个人,因为一个人可以有多个索引住院(13- - - - - -15)。我们采用多变量逻辑回归模型与GEE调整分析和报告调整优势比(aOR)和95%置信区间(CIs) 95%的风险因素与30天重新接纳展示他们的关系状态。我们不包括macrovascular并发症在调整后的回归模型,因为这些信息已经捕获的CCI计算,同时微血管并发症保留在模型中。

我们使用卡方测试比较社会需求指数住院有和没有30天重新接纳。我们评价社会是否需要附加价值在预测全因再入院30天通过比较多变量逻辑回归模型没有社会需求与社会需求模型。在控制了所有基线回归模型中的协变量,一个重要的关联(即新添加的变量。社会需求)被认为是添加预测值(34)。我们使用SAS 9.4版本(SAS研究所卡里,NC)进行数据分析。

缺失数据的处理

我们对待错过电子病历数据随机丢失的基于文档的可能性的临床记录或报告的社会需求可能与病人的医疗利用率。我们通过链接方程估算缺失的数据使用多个罪名(老鼠),也被称为完全有条件的规范,被推荐为一个有效的方法来处理丢失的电子健康档案数据(35)。归责中缺失的数据,我们建议从井等人进行非难而考虑变量代表医疗使用(之前的住院,出院后随访预约),糖尿病严重程度(糖化血红蛋白),并发症(CCI分数),社会经济地位(保险类型),结果(30天重新接纳)(35)。missingness的水平最高(报道在社会需求变量表2),所以我们进行了敏感性分析,删除与高水平的社会需求missingness(≥70%)的回归模型。

结果

原样品中34073名成人糖尿病患者和一个或多个住院病人住院治疗,26332名成年人应用合格标准(后被保留图1)。42126指数住院,6407(15.21%)紧随其后的是全因30天再入院。那些重新,重新接纳的平均时间大约是13天(平均(SD) = 13.34(8.41),平均= 12.00,最小值= 1,Max = 30)。

研究人群的特点

个人特征,包括种族/民族、婚姻状况、和保险,与重新接纳状态有关(p < 0.001),而年龄和性别与再入院之相关没有显著的地位。年排放并没有显著的单变量分析(p = 0.862)。其他风险因素的分布与重新接纳状态中可以找到表1。

分布重新接纳社会需求的状态

社会需求的分布提出了重新接纳状态表2。日常生活的活动,重新接纳与高分布的需要一些帮助或依赖他人而不重新接纳(p < 0.001;看到表2频率)。重新接纳与更高的前饮酒分布有关(p < 0.001),药物使用前(p = 0.002),和前吸烟/烟草使用(p < 0.001),而没有重新接纳。重新接纳与更高的残疾人就业的分布状态和较低的分布状态相比,没有重新接纳(p < 0.001)。不稳定的住房更频繁的在重新接纳组比no-readmission组(p < 0.001),与重新接纳和社会支持显著相关(p = 0.043)。社会需要展示一个无关紧要的关系重新接纳状态包括在家感觉不安全,家庭(即特征。,abuse, alcohol abuse, substance abuse, smoking), using vaping devices, work activity level, education level, financial security, living situation, feeling stressed, types of stressors, and participating in physical activity (p≥0.05 for all).

从回归模型重新接纳的可能性

多变量逻辑回归模型的调整赔率没有和社会需求给出表3。在这里,我们总结的结果没有社会需求的多变量逻辑回归模型。年龄增加有关重新接纳的可能性较低(优势比(95% CI): 0.995 (0.993 - -0.998)]。患者非西班牙裔黑人或其他未知/种族/民族比患者再次入院的几率较低的非西班牙裔白人种族/民族(优势比(95% CI): 0.888(0.833 - -0.946)和0.715(0.604 - -0.846),分别)。医疗保险或医疗补助患者更可能重新比由私人保险(优势比(95% CI): 1.133(1.043 - -1.232)和1.315(1.182 - -1.464),分别)。虽然没有显著差异在1型和2型糖尿病之间重新接纳,未知的糖尿病患者有更高的几率比2型糖尿病患者重新接纳(优势比(95% CI): 1.550 (1.212 - -1.981)]。

指数住院列为选修或创伤录取的几率较低比emergency-related重新招生(优势比(95% CI): 0.791(0.729 - -0.858)和0.553(0.441 - -0.693),分别)。指数住院出院健康或专业护理设施有更高的几率比那些重新出院(优势比(95% CI): 1.201(1.126 - -1.282)和1.201(1.086 - -1.329),分别)。BMI健康类别重新接纳而肥胖几率较高的BMI(优势比(95% CI): 1.083 (1.002 - -1.170)]。第一阶段高血压(舒张压80 - 90毫米汞柱),重新接纳的可能性都比正常低舒张压(优势比(95% CI): 0.923(0.857 - -0.995)],但第二阶段高血压(舒张压≥90毫米汞柱)重新接纳的可能性更大(优势比(95% CI): 1.092 (1.005 - -1.188)]。

糖化血红蛋白与再入院之相关不显著的地位。对血糖测量在住院治疗期间,高值最高的血糖与重新接纳的可能性更高,并增加血糖值最低的是重新接纳的可能性降低。其他实验室,包括白蛋白(优势比(95% CI): 0.867(0.823 - -0.913)],血细胞比容(优势比(95% CI): 0.985(0.980 - -0.990)],和白细胞计数(优势比(95% CI): 1.004(1.001 - -1.007)],与再入院之相关显著的地位。重新接纳的可能性增加了更长的住院时间(优势比(95% CI): 1.006(1.003 - -1.009)]和更高的CCI(优势比(95% CI): 1.056 (1.047 - -1.064)]。

贫血诊断增加重新接纳的可能性比没有诊断(优势比(95% CI): 1.125 (1.052 - -1.204)]。提前进气胰岛素增加重新接纳的可能性(优势比(95% CI): 1.192(1.118 - -1.270)],但其他糖尿病药物类与再入院之相关没有地位。之前的住院在过去90天内增加重新接纳的可能性(优势比(95% CI): 1.149 (1.023 - -1.289)]。最近住院的放电状态在去年重新接纳的一个重要因素。排放回家(优势比(95% CI): 1.504(1.367 - -1.655)],家庭健康(优势比(95% CI): 1.438(1.276 - -1.620)],专业护理设施(优势比(95% CI): 1.353(1.090 - -1.680)],或反对医疗建议(优势比(95% CI): 2.206(1.256 - -3.847)]与增加有关重新接纳的可能性比那些没有在去年之前的住院治疗。最后,没有降低后续任命出院后重新接纳的可能性(优势比(95% CI): 0.927 (0.873 - -0.985)]。

增加社会需求的预测价值

我们简要强调回归模型与社会需求的不同的结果。与再入院之相关风险因素不再显著地位是医疗保险和私人保险,放电状态转入专业的护理所的,健康的身体质量指数类别,舒张压80 - 89毫米汞柱,白细胞计数,放电状态最近住院的专业护理设施,和出院后随访约会。在控制了临床基线模型中的风险因素和社会需求,指数出院状态到其他与家庭重新接纳的可能性明显降低(优势比(95% CI): 0.717 (0.530 - -0.970)]。在这里,没有社会需求与重新接纳地位显著相关(p≥0.05;看到表3优势的社会需求)。在灵敏度分析,我们排除了社会需求与高水平的missingness(≥70%)的回归模型(即。、日常生活活动、社会支持、压力和类型)。结果类似于两个回归模型的报道表3结果,除了前与不饮酒。敏感性分析,前饮酒能显著更高的重新接纳的可能性比不饮酒(优势比(95% CI): 1.121 (1.008 - -1.247)]。

讨论

我们确定了各种因素与30天再入院患者中糖尿病患者在南方腹地。这些因素包括人口统计数据(即。,age, race/ethnicity, insurance status, unknown diabetes type), characteristics of hospitalizations (i.e., admission type, discharge status, length of stay, prior hospitalizations, discharge status of the most recent hospital stay within the last year), labs and vitals (i.e., albumin, hematocrit, highest and lowest blood glucose measurements, blood pressure), co-existing chronic conditions (i.e., CCI score and anemia diagnosis), preadmission medication use (i.e., insulin use), and social need (i.e., former alcohol use). These risk factors can support the readmission risk assessment for patients with diabetes in the Deep South. Factors associated with readmission risk can help identify high-risk patient groups for all-cause 30-day readmissions during pharmacy clinical services.

我们的工作学习重新接纳风险糖尿病患者在南方腹地扩大鲁宾等人的基础性工作和Karunakaran等人在创建、验证和扩展DERRI™(13- - - - - -15)。我们的发现这些之前作品应用于南方腹地人口。大多数与再入院之相关风险因素,我们发现风险支持类似的结果从Karunakaran et al .,但一些关键的差异被发现的风险因素,如年龄、性别、就业状况,肌酐,后续任命出院后,等。(13)。看着集中在研究结果从一个系统的回顾,我们发现对于重新接纳风险与保险类型,并存病,胰岛素使用,长度和之前保持一致的文学(11)。然而,我们的研究结果对性别、种族和年龄与他们的研究结果,证明关键差异发现从南方腹地人口比其他美国人口(11)。

我们研究增加价值和新信息的转换护理文献的综合评估糖尿病患者中发生率及其影响因素包括社会需求扩张。虽然社会因素长期以来被认为影响健康结果(18),有限的研究调查再入院已经考虑社会需求non-disease-specific人群(20.,21)。相比之下,最近的一项研究ibsen Pinheiro等人意识到社会需要的累积效应在增加患者的心脏failure-related住院的风险(36)。我们的研究类似的方法应用于ibsen Pinheiro et al。(36)将他们的方法应用于糖尿病背景调查的影响社会需求再入院。我们确定了各种社会需求与重新接纳风险未调整的分析,我们发现前饮酒与风险增加有关重新接纳的敏感性分析。因此,酒精使用被发现“一个独立的预测”(34)的30天再入院患者中糖尿病患者在南方腹地。之前的文献中其他人群还发现酒精使用/滥用增加重新接纳风险(37)或没有显著的影响(38)。我们是有限的在解释发现的潜在使用酒精和重新接纳的关系因为所有报告饮酒的人组合在一起为“当前”或“前”酒精使用类别。因此,我们不能确定饮酒的数量或者区分酒精使用和滥用,这可能影响与再入院的关系。

公认的重要性和考虑社会需求的健康结果和临床护理也带来预期的挑战。我们的经验通过这项研究证明了挑战不完整的数据捕获电子医疗纪录内的社会需求。missingness数据对社会需求多样化的概念,从一个低40%的吸烟/烟草使用98%的高压力的类型。由于缺乏完整的数据,我们估算使用多个归责缺失的数据。归责的社会需求与高missingness可能有限的能力了解我们感兴趣的关联测试由于高方差。因此,社会需求的高水平的missingness可能影响和社会需求之间的无意义的结果重新接纳状态在调整后的回归模型。然而,我们的研究结果的重要的社会需求之间的关系和在未经调整或重新接纳地位灵敏度分析支持呼吁进一步的研究。更完整的社会需求数据是需要进一步的研究来理解社会需求的影响在人群中糖尿病患者再入院。最近的工作在电子医疗纪录与社会因素可以通过美国人口普查数据捕捉社会的挑战带来一个潜在的解决方案需要在临床数据(39)。还需要进一步的工作了解的潜在临床实用程序将社会需求纳入临床服务。例如,药品临床服务可以服务不可或缺的角色收集社会需求数据从病人给药剂师”更多的常规与病人互动与其他医疗保健设置。

本研究的一个主要力量,其结果是其关注糖尿病患者在南方腹地。我们集中在南方腹地填补现有的研究差距再入院的在这一领域在糖尿病人群中,糖尿病的患病率超过全国平均水平(22)。之前文学在这一领域的许多其他人群糖尿病患者进行了研究,如投保人群(商业、医疗保险或医疗补助),临床一般美国人口的数据,或从卫生系统在东北电子医疗纪录(9,11- - - - - -15,40)。在目前的研究中,我们展示了众多风险因素在糖尿病患者中重新接纳风险在南方腹地。我们的研究结果可以支持决策影响因素患者重新接纳风险在南方腹地,包括扩大医疗决策考虑个人的社会需求(41)。我们的研究结果还可以为未来的干预研究提供证据与糖尿病人群。不同的临床干预措施,包括临床药学服务(42),一直在有效减少糖尿病患者再次入院率(5,43)。社区卫生工作者具有至关重要的作用在协调社会需要通过以社区为基础的干预措施,以进一步降低发生率(44)。此外,将社会需求纳入病例管理干预已经被证明有利于减少住院率(45)。

本研究调查的另一个关键的力量重新接纳风险型糖尿病。我们没有发现显著差异在重新接纳风险对患者诊断为1型和2型糖尿病。通过最近的系统回顾,Soh等人发现了这个文学研究重新接纳型糖尿病风险,因为大多数研究肿块1型和2型糖尿病患者在一起(11)。为了解决这个差距,我们包括糖尿病类型作为一个风险因素研究重新接纳风险。我们的研究结果表明,糖尿病类型可能不会明显影响重新接纳风险患者在南方腹地。然而,未知型糖尿病患者有更高的几率比2型糖尿病患者30天重新接纳。糖尿病患者分为有一个未知的类型,因为他们开了糖尿病药物在住院治疗,但没有任何糖尿病诊断代码。重新接纳风险越高在深南部的未知的糖尿病患者是一个有趣的发现,需要进一步调查。我们的发现支持先前的研究显示糖尿病时重新接纳的可能性更大不编码的医疗记录,进一步强调糖尿病的重要性甚至当病人可能因其他原因住院(40)。

总之,我们确定了因素影响30天再入院的风险在南方腹地的糖尿病患者。在深南部的临床评估重新接纳风险应考虑病人的人口统计,住院治疗的特点,实验室,重要器官,长期共存条件下,提前进气降糖药使用药物,和社会的需要。与重新接纳风险相关的因素可以帮助药剂师和其他卫生保健提供者识别高危病人组织全因过渡期间30天再入院治疗。这还需要进一步的研究对社会需求的影响大大减少人群中糖尿病患者了解潜在的临床效用将社会需求纳入临床服务。

限制

我们小心翼翼地报告,相关因素再次住院的风险增加,由于二次电子病历的数据分析。因为我们的数据源是电子医疗纪录,我们仅限于捕捉我们的健康系统内再入院,再入院,我们可能错过了发生在另一个卫生系统。尽管我们努力控制混杂变量的调整分析,仍有残余混杂潜力。我们也有限分析因素在电子医疗纪录。再入院的其他因素可能会影响和糖尿病护理,如从医生指出出院计划的详细信息,自我照顾行为,心理社会因素(如糖尿病困扰)(46),或者其他社交需求(38),没有可用的有限的数据集。missingness社会需求数据是本研究主要局限,和病人的人口报告社会需求可能代表一个带有偏见的例子。临床上重要的变量,如胆固醇和程序,没有可用的数据源。我们还没有获得9-digit邮政编码,使我们从计算病人的生活距离的医院不断记录作为一个重要的预测重新接纳的糖尿病患者(13- - - - - -15)。我们承认这个数据收集用于临床实践而非研究目的,所以可靠性的数据元素,如门诊处方记录,可能是一个限制。然而,糖尿病患者中先前的研究已经表明,处方订单记录在电子医疗纪录可以用来表示处方填充和分发(47)。最后,有一个潜在的糖尿病患者识别错误分类的偏见。病人服用降糖药治疗其他疾病(如二甲双胍前驱糖尿病或多囊卵巢综合征)可能会被错误地归类为患有糖尿病。然而,这并不是预期的结果有重大影响,因为只有不到0.9%的患者服用降糖药药物但没有糖尿病诊断代码。

数据可用性声明

本研究的数据分析是以下许可证/限制:在这项研究中使用的数据集是保密的,不能共享。

道德声明

涉及人类受试者的研究回顾和奥本大学的机构审查委员会批准的保护人类受试者的研究(IRB)。书面知情同意参与这项研究并不需要按照国家法律和制度需求。

作者的贡献

厘米和CC导致了概念化,方法,数据采集、调查、项目管理、融资收购,和查看/编辑手稿。CM进行软件编程,数据管理,正式的分析,和写作原稿草案。CC监督的研究。所有作者的文章和批准提交的版本。

资金

这项研究得到了国家医学转化中心下的美国国立卫生研究院TL1TR003106奖号码。内容是完全的责任作者,不一定代表美国国立卫生研究院的官方观点。McDaniel支持由美国医药教育基金会(AFPE),目前她是支持由美国药品研究与制造商协会基金会健康状况研究的博士奖学金。周目前支持的美国药品研究与制造商协会协作行动达到股本(在乎)授予程序。

确认

这项工作提出了初步结果以抽象的形式在临床与转化科学协会年会于2021年4月,美国学院制药协会年度会议在2022年7月。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fcdhc.2022.1050579/full补充材料

引用