Estudo "Diabetes na Atenção Primária - Melhoria da Classificação" (DePICtion): estudo de viabilidade para determinar a utilidade e aceitabilidade da implementação de instrumentos de classificação do diabetes na atenção primária

PreprintNível 3 · Ciência emergentemedRxiv22 out 20260 citações

Pré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.

O que aconteceu

Existem vários subtipos de diabetes, incluindo o tipo 1, tipo 2, e uma forma genética chamada MOdy. A classificação pode ser desafiadora, particularmente em jovens, com até 15% das pessoas mal classificadas com o subtipo errado, resultando em tratamento inadequado. Avaliamos a viabilidade de incorporar uma ferramenta de apoio à decisão (a ferramenta DePICtion) em registros de GP para identificar pacientes com risco de classificação incorreta para investigação posterior e teste de biomarcadores. Pesquisa Design & Métodos: A ferramenta DePICtion foi executada em 11 práticas GP do Reino Unido. A ferramenta gerou uma lista de pacientes com alta probabilidade de serem mal classificados para revisão pela equipe de prática. Após revisão, as práticas retornaram um formulário de seguimento dos dados, resumindo as ações tomadas para esses pacientes.

O que encontraram

Globalmente, 7% (237/3501) dos pacientes foram identificados como potencialmente mal classificados. Dos 203 com dados de seguimento, 28 (14%) registros apresentaram erros de codificação e 2 pacientes faleceram, deixando 173 (85%) adequados para o teste de biomarcador para confirmar o diagnóstico. Cerca de metade (88/173) destes pacientes receberam novos testes de biomarcadores ou realizaram testes prévios no sistema (73 resultados completos, 15 parciais ou desconhecidos). 17% (30/173) dos pacientes diminuíram/ não responderam. Para os 55 restantes, o motivo da prática para não testar não excluiu um diagnóstico alternativo na maioria dos casos (n=44). Dos 73 pacientes com resultados definitivos, quase 1 em 5 (18%; 13) mudou o diagnóstico (2 diagnosticado com MODY, 6 do tipo 1 para o tipo 2, 5 do tipo 2 para o tipo 1).

Por que isso importa

A ferramenta DePICtion identificou pessoas com diabetes que haviam sido mal classificadas. No entanto, muitas pessoas sinalizadas como potencialmente mal classificadas não tiveram classificação teste biomarcador. Melhor registro de dados e maior engajamento com os cuidados secundários poderiam melhorar a captação de testes para identificar pacientes mais mal classificados e otimizar seus cuidados com diabetes.

Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.