Algoritma Peningkatan Pengendalian Gula Darah pada Pasien Rawat Inap

Pasien yang dirawat di rumah sakit dengan pembatasan diet yang kompleks sering kali mengalami hiperglikemia, atau gula darah tinggi. Hal ini terjadi pada sekitar seperempat hingga separuh pasien, sehingga menyebabkan komplikasi serius, terutama pada mereka yang sudah menderita diabetes sebelumnya. Mengontrol gula darah di rumah sakit merupakan suatu tantangan karena berbagai alasan termasuk asupan kalori yang tidak konsisten, perubahan fungsi ginjal dan hati, pembedahan, infeksi dan keterbatasan dalam pemantauan glukosa dan pemberian insulin. Untuk menghadapi tantangan ini, ahli endokrinologi UCSF Health Robert J. Rushakoff, MD, MS, mengembangkan algoritma insulin subkutan yang dapat menyesuaikan diri (SQIA) dan memasukkannya ke dalam catatan pemberian obat (MAR) pada rekam medis elektronik. SQIA dapat secara otomatis menghitung dosis insulin berikutnya yang dibutuhkan dan telah digunakan pada pasien di tiga rumah sakit UCSF Health di San Francisco. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa, dibandingkan dengan dosis insulin konvensional, SQIA dikaitkan dengan tingkat hiperglikemia berat dan hipoglikemia (gula darah rendah) yang lebih rendah serta berkurangnya lama rawat inap di rumah sakit. Rushakoff melaporkan hasil pengendalian glukosa dari penelitian tersebut pada Sesi Ilmiah tahunan American Diabetes Association pada 22 Juni di Orlando, Florida. Dalam tiga tahun pertama penerapan penuh (September 2020 hingga September 2023), SQIA telah digunakan pada ribuan pasien rawat inap yang menjalani pembatasan nutrisi dalam tiga kategori: tidak melalui mulut (NPO), pemberian makanan melalui selang terus menerus (TF) dan pemberian makanan melalui infus melalui vena. (TPN). Ketika dokter memerintahkan insulin kerja cepat untuk diberikan kepada pasien dalam salah satu kategori nutrisi ini, dokter diberikan pilihan untuk menggunakan SQIA atau terus memesan dosis insulin konvensional. Dokter yang menggunakan SQIA cukup memasukkan dosis awal insulin, yang secara otomatis disesuaikan dengan algoritma untuk dosis selanjutnya. Sebaliknya, mereka yang menggunakan dosis insulin konvensional diharuskan memasukkan urutan dosis baru secara manual bila diperlukan. Seiring waktu, dokter membangun algoritma yang lebih baik Pada waktu pemberian dosis insulin, perawat memasukkan tingkat glukosa pasien saat ini di MAR, dan SQIA menggunakan dosis insulin sebelumnya, tingkat glukosa sebelumnya, dan tingkat glukosa saat ini untuk secara otomatis menghitung dosis insulin baru. Berdasarkan pemantauan berkelanjutan dan umpan balik dari tim perawat, apoteker, dokter, dan pemrogram Rushakoff, penyesuaian dilakukan pada algoritme dan antarmuka kalkulator untuk meningkatkan titrasi dosis insulin yang sesuai untuk pasien. Yang mengesankan, para peneliti menemukan bahwa SQIA mengurangi jumlah pesanan insulin yang ditulis oleh dokter lebih dari 12 kali lipat dibandingkan dengan dosis insulin konvensional. “Jika dibandingkan dengan pemesanan insulin konvensional, penggunaan SQIA mengurangi tingkat hiperglikemia, selanjutnya mengurangi tingkat hipoglikemia di seluruh rumah sakit yang sudah rendah dan meningkatkan efisiensi dokter karena dokter jarang perlu menulis atau menyesuaikan pesanan baru dalam rangkaian pesanan SQIA,” kata penulis senior Rushakoff. , profesor Kedokteran UCSF dan direktur medis untuk diabetes rawat inap di UCSF Health. SQIA menghasilkan dosis insulin yang lebih tinggi yang diberikan pada diet NPO dan TPN dengan penurunan tingkat hiperglikemia parah dan tidak ada peningkatan hipoglikemia, hal ini menunjukkan bahwa pemesanan konvensional yang dilakukan oleh dokter mungkin memberikan pengobatan yang tidak tepat pada pasien. Selain itu, tingkat hiperglikemia berat menurun secara progresif sepanjang penelitian, menunjukkan bahwa penerapan SQIA secara terus menerus telah memberikan manfaat yang semakin besar bagi pasien dari waktu ke waktu. “Temuan kami menunjukkan bahwa kelembaman insulin yang terlihat dalam penyesuaian dosis insulin di banyak institusi akan diatasi dengan algoritma otomatis seperti SQIA yang mengurangi beban kerja dokter,” kata Rushakoff. Keberhasilan SQIA menjadikannya metode utama pemesanan insulin untuk pasien rawat inap di seluruh rumah sakit UCSF dan dipilih oleh dokter untuk sekitar 80% pasien rawat inap yang memenuhi syarat. Pekerjaan ini didasarkan pada inovasi sebelumnya dalam manajemen diabetes rawat inap di UCSF. Pada tahun 2013, layanan manajemen glukosa virtual (vGMS) dirancang dan diimplementasikan. Setiap pagi, vGMS menghasilkan laporan otomatis dari semua pasien rawat inap dengan glukosa darah yang tidak terkontrol. Ahli diabetes meninjau laporan ini dari jarak jauh, bersama dengan grafik insulin-glukosa, dan memasukkan rekomendasi dosis insulin ke dalam EMR setiap pasien. Rekomendasi ini tersedia untuk ditinjau oleh dokter pada pukul 6:30 setiap hari. Sejak penerapan vGMS, UCSF telah melihat penurunan 50% dalam jumlah pasien rawat inap dengan laporan harian mengenai kadar glukosa tinggi dan tingkat hipoglikemia yang rendah secara konsisten. Publikasi tentang keberhasilan vGMS telah menyebabkan vGMS versi lokal diterapkan di pusat-pusat kesehatan di seluruh dunia. Penulis UCSF lainnya: Gwendolyn Lee, Michael Kohn, Esther Rov-Ikpah, Paras B. Mehta, Craig San Luis, Craig Johnson, Suneil Koliwad dan Cynthia Fenton. Pendanaan: Pekerjaan ini didukung oleh dana penelitian yang disediakan oleh Divisi Endokrinologi dan Metabolisme di UCSF Health Tentang UCSF Health: UCSF Health diakui di seluruh dunia atas perawatan pasiennya yang inovatif, yang mencerminkan pengetahuan medis terkini, teknologi mutakhir, dan kepeloporannya. riset. Ini mencakup Pusat Medis UCSF andalan, yang merupakan rumah sakit khusus peringkat teratas, serta Rumah Sakit Anak UCSF Benioff, dengan kampus di San Francisco dan Oakland, Rumah Sakit dan Klinik Jiwa Langley Porter, Dokter Anak UCSF Benioff, dan Praktik Fakultas UCSF. Rumah sakit ini berfungsi sebagai pusat medis akademis di Universitas California, San Francisco, yang terkenal di dunia atas pendidikan pascasarjana ilmu kesehatan dan penelitian biomedis. UCSF Health memiliki hubungan dengan rumah sakit dan organisasi kesehatan di seluruh Bay Area. Kunjungi www.ucsfhealth.org. Ikuti Kesehatan UCSF di Facebook atau Twitter.

Baca Juga:  Kulit Glowing Dan Bersinar Dengan Masker Susu Produksi Sendiri

About Author

Assalamu'alaikum wr. wb.

Hello, how are you? Introducing us Jatilengger TV. The author, who is still a newbie, was born on August 20, 1989 in Blitar and is still living in the city of Patria.