Mithilfe von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten hat ein Forscherteam aus Israel ein Screening zur Früherkennung von Schwangerschaftsdiabetes (GDM) entwickelt. Diese könnte dazu beitragen, die Krankheit früher zu erkennen und somit auch besser zu behandeln. Die Ergebnisse wurden in Nature Medicine publiziert (2020; DOI: 10.1038/s41591-019-0724-8).

Für die Entwicklung und Validierung des Screenings verwendeten die Forscher retro­spektive Gesundheitsdaten von 368.351 Frauen, die zwischen 2010 und 2017 in Israel entbunden hatten (588.622 Schwangerschaften). Basis der neuen Methode waren sowohl die Ergebnisse der 2 Glukosetests, die standardmäßig zwischen der 24. und 28. Schwangerschaftswoche zur Erkennung von GDM durchgeführt werden, als auch die zu verschiedenen Zeitpunkten der Schwangerschaft verfügbaren Daten von Labortests, Arztdiagnosen, Körpermaßen und Medikationen.

Indem sie Zusammenhänge von 2.355 Patientenmerkmalen mit dem Auftreten von GDM in der Schwangerschaft untersuchten, entwickelten sie mithilfe eines maschinellen Lernansatzes 2 Modelle zur Vorhersage von GDM. Das eine Modell nutzte dafür die Gesamtheit aller Patientendaten. Das 2. bestand aus einem vereinfachten Fragebogen, der sich auf die Abfrage der 9 als am einflussreichsten identifizierten Risikofaktoren beschränkte (siehe Kasten).

Viele der identifizierten Parameter mit hoher Vorhersagekraft würden auf vorangegangenen Laboruntersuchungen beruhen – etwa dem HbA1c-Wert, Cholesterin- und Blutzuckerwerte in früheren Schwangerschaften – oder Diagnosen, die bei früheren Arztbesuchen gestellt wurden (polyzystisches Ovar-Syndrom, Prädiabetes, Herzerkrankungen), erklärt Christoph Bührer, Direktor der Klinik für Neonatologie, Charité, Berlin. „Demgegenüber spielen Alter, Gewicht, Größe und Verwandte mit Diabetes eine kleinere Rolle“, so der Leitlinien-Beauftragte der Gesellschaft für Neonatologie und pädiatrische Intensivmedizin (GNPI).

Quelle: https://www.aerzteblatt.de/