Modified Metabolic Syndrome Criteria for Identification of Patients at Risk of Developing Diabetes and Coronary Heart Diseases: Longitudinal Assessment via Electronic Health Records

BackgroundMetabolic syndrome has been shown to predict type 2 diabetes mellitus and cardiovascular events in well-studied cohorts, but lack of appropriate measures in real-life populations has limited its use in clinical settings. We developed and tested an algorithm to identify patients at risk for future diabetes or coronary heart disease (CHD) events using electronic health records (EHRs) at the Centre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke (CHUS).MethodsPatients older than 18 years who had at least 1 visit (outpatient or inpatient) at the CHUS in 2002 or 2003 were included. We excluded patients with diabetes or CHD at baseline. Patients with at least 3 relevant measurements were classified as no metabolic syndrome (zero criteria met), at-risk for metabolic syndrome (1-2 criteria met), or having metabolic syndrome (≥ 3 criteria met). Incidence of diabetes and CHD were assessed through 2008.ResultsData from 31,823 patients were included at baseline: 2997 (9.4%) were classified as having metabolic syndrome, while 18,686 (59%) were classified as at risk for metabolic syndrome. During the 5-year follow-up, having metabolic syndrome was associated with a 20.0% risk of developing diabetes (age- and sex-adjusted odds ratio = 5.12 [95% confidence interval, 4.57-5.74]; P < 0.0001) and a 14.7% CHD event incidence (age- and sex-adjusted odds ratio = 1.83 [95% confidence interval, 1.62-2.07]; P < 0.0001).ConclusionsAn algorithm based on clinically available EHRs could identify patients at high cardiometabolic risk of future diabetes and CHD in the population receiving care at the CHUS.

RésuméIntroductionIl a été démontré que le syndrome métabolique prédisait le diabète sucré de type 2 et les événements cardiovasculaires chez les cohortes étudiées, mais le manque de mesures appropriées dans les populations réelles a limité son utilisation en milieu clinique. Nous avons conçu et testé un algorithme pour déterminer les patients exposés au risque de contracter le diabète ou de manifester des événements de maladie coronarienne (MC) en utilisant les dossiers de santé électroniques (DSÉ) du Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke (CHUS).MéthodesLes patients de plus de 18 ans qui étaient allés au moins 1 fois (en consultation externe ou hospitalisés) au CHUS en 2002 ou 2003 ont été inclus. Nous avons exclu les patients ayant initialement un diabète ou une MC. Les patients ayant au moins 3 mesures pertinentes ont été classifiés comme suit : aucun syndrome métabolique (aucun critère), exposés au risque d'un syndrome métabolique (1 à 2 critères) ou atteints d'un syndrome métabolique (≥ 3 critères). L'incidence de diabète et de MC a été évaluée jusqu'en de 2008.RésultatsLes données initiales de 31 823 patients ont été incluses : 2997 (9,4 %) patients ont été classifiés comme étant atteints d'un syndrome métabolique, tandis que 18 686 (59 %) patients ont été classifiés comme étant exposés au risque d'un syndrome métabolique. Durant les 5 années du suivi, avoir un syndrome métabolique a été associé à un risque de 20,0 % de contracter le diabète (ratio d'incidence approché ajusté selon l'âge et le sexe = 5,12 [intervalle de confiance de 95 %, 4,57-5,74]; P < 0,0001) et à une incidence d'événements de MC de 14,7 % (ratio d'incidence approché ajusté selon l'âge et le sexe = 1,83 [intervalle de confiance de 95 %, 1,62-2,07]; P < 0,0001).ConclusionsUn algorithme fondé sur les DSÉ accessibles en clinique pourrait déterminer les patients recevant des soins au CHUS qui sont exposés à un risque cardiométabolique élevé de diabète et de MC.