CO-046 - CARACTERÍSTICAS BASALES Y SEGUIMIENTO A 5 AÑOS DE LA POBLACIÓN HOSPITALARIA DIAGNOSTICADA CON DIABETES MELLITUS EN ESPAÑA, MEDIANTE EL USO DE MACHINE LEARNING EN EL ANÁLISIS DE BIG DATA: ESTUDIO DIABÉTIC@
aServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitari i Politècnic La Fe, Valencia, EspaÑa. bServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitario de Fuenlabrada, Fuenlabrada, EspaÑa. cServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitario Puerta de Hierro, Madrid, EspaÑa. dServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitario de LeÓn, LeÓn, EspaÑa. eServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitario RÍo Hortega, Valladolid, EspaÑa. fServicio de EndocrinologÍa y NutriciÓn, Hospital Universitari Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, EspaÑa. gAstraZeneca EspaÑa, Departamento MÉdico Cardiovascular, Renal y Metabolismo, Madrid, EspaÑa.
Introducción: La diabetes mellitus (DM) es uno de los problemas de salud más importantes a nivel mundial. Sería vital tener información epidemiológica actualizada para determinar su impacto y planificar recursos. La falta de registros formales de los que obtener estos datos epidemiológicos actualizados convierte a las técnicas de machine learning en un recurso de alto potencial para conseguirlos mediante el análisis de historias clínicas electrónicas (HCE). El objetivo de este estudio es describir la prevalencia de diabetes mellitus y las características clínicas de la población hospitalaria diagnosticada con DM en 8 centros hospitalarios de nuestro entorno.
Material y métodos: Estudio observacional, retrospectivo y multicéntrico basado en el análisis de los datos clínicos no estructurados de las HCE de 8 hospitales españoles en el período comprendido entre el 1 de enero de 2013 y el 31 de diciembre de 2018. Dicho análisis se llevó a cabo mediante el empleo de una tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Resultados: Un total de 638.730 sujetos con diabetes fueron identificados: 588.756 (92,2%) con diabetes mellitus tipo 2 (DM2) y 41,028 (6,4%) con diabetes mellitus tipo 1 (DM1), reportándose unas prevalencias hospitalarias del 14,6% y 0,5% respectivamente. En el grupo DM2, se presentaron los siguientes valores medios (DE) de: HbA1c: 6,7 (1,9)%; PAS: 135,6 (24,9) mmHg; TFG: 78,6 (31,2) ml/min/1,73 m2; LDL: 102,8 (40,1) mg/dL. En el grupo DM1, los valores medios (DE) de estos parámetros fueron: HbA1c: 7,6 (2,4)%; PAS: 122,5 (21,5) mmHg; TFG: 102 (42,4) ml/min/1,73 m2; LDL: 104,3 (43,9) mg/dL. Tras un seguimiento de 5 años, tanto el perfil glucémico (HbA1c) como renal (TFG) de los pacientes DM1 y DM2 empeoró, con mayores porcentajes de pacientes presentando una HbA1c ≥ 7% (DM1: BL 56,1 vs. 60,1% a los 5 años; DM2: BL 29,5 vs. 32,8% a los 5 años) o una TFG < 90 ml/min/1,73 m2 (DM1: BL 40 vs. 54% a los 5 años; DM2: BL 65,6 vs. 75,7% a los 5 años) en comparación a los valores basales. En relación con el perfil lipídico, el porcentaje de pacientes con HDL > 40 mg/dL se incrementó en ambos grupos (DM1: BL 76,1 vs. 86,7% a los 5 años; DM2: BL 63,7 vs. 69,4% a los 5 años), así como el de pacientes con LDL < 100 mg/dL (DM1: BL 51,2 vs. 55% a los 5 años; DM2: BL 50,4 vs. 60,5% a los 5 años).
Conclusiones: El empleo de técnicas de ML y PLN para analizar HCEs permite calcular la prevalencia hospitalaria de DM y las características de la población. Tras 5 años de seguimiento se evidencia una mejoría del perfil lipídico, aunque tanto el control glucémico como la función renal empeoraron.
