Retrospektive Studie aus Israel

Einen Gestationsdiabetes mittels PatientInnendaten vorhersagen?

  • Mithilfe von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten wurde ein Screening zur Früherkennung von Gestationsdiabetes entwickelt.

  • Mithilfe von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten hat ein ForscherInnenteam aus Israel ein Screening zur Früherkennung von Gestationsdiabetes entwickelt.

    Die WissenschaftlerInnen verwendeten retro­spektive Gesundheitsdaten von 368.351 Frauen, die zwischen 2010 und 2017 in Israel geboren hatten (588.622 Schwangerschaften). Basis der neuen Methode waren sowohl die Ergebnisse der zwei Glukosetests, die zwischen der 24. und 28. Schwangerschaftswoche zur Erkennung von GDM durchgeführt werden, als auch die zu verschiedenen Zeitpunkten der Schwangerschaft verfügbaren Daten von Labortests, Körpermaßen und Medikationen.

    Indem sie Zusammenhänge von 2.355 Patientinnenmerkmalen mit dem Auftreten von GDM in der Schwangerschaft untersuchten, entwickelten sie zwei Modelle zur Vorhersage eines Schwangerschaftsdiabetes. Das eine nutzte dafür die Gesamtheit aller Daten. Das andere Modell bestand aus einem vereinfachten Fragebogen, der sich auf die Abfrage einflussreicher Risikofaktoren beschränkte.

    Beide Modelle wurden an einer Validierungsgruppe getestet. Für das umfangreichere Modell wurde bereits zu Beginn der Schwangerschaft eine relativ hohe Vorhersagekraft festgestellt.

    Die AutorInnen sind überzeugt: Auch wenn die Nutzung der gesamten elektronischen Patientinnenakte das höchste Vorhersagepotenzial besaß, könnte der Fragebogen eine Grundlage für Selbsttests per Internet oder Smartphone-Apps bieten. Die beiden Modelle könnten zudem eine Frühintervention bei Frauen mit hohem Risiko ermöglichen, sowie einen kostengünstigen Screeningansatz, um Frauen mit geringem Risiko zu identifizieren. Der reale klinische Nutzen müsse aber noch in prospektiven Studien beurteilt werden.

    Quelle: Artzi NS et al.: Prediction of gestational diabetes based on nationwide electronic health records. Nature medicine 2020. Doi: 10.1038/s41591-019-0724-8aerzteblatt.de, 14.1.2020 DHZ

    Rubrik: Schwangerschaft

    Erscheinungsdatum: 20.01.2020