Международный эндокринологический журнал Том 20, №5, 2024

Актуальність. Використання інформаційних пошукових систем дозволяє науковцям глибше ознайомитися з вірогідною інформацією та досконало вивчити наукове питання перед початком власних досліджень. Пошук медичної інформації стає все більш важливим як спосіб підтримки прийняття рішень, поліпшення доступу до знань та інформації для лікарів та інших спеціалістів у цій галузі. Система використовує різні алгоритми та методи пошуку для надання точних і вичерпних результатів лікарям і науковцям. Мета дослідження: вивчити використання медичних інформаційних систем для поліпшення якості надання медичної допомоги хворим на цукровий діабет. Матеріали та методи. Для оцінювання актуальності досліджень використання інформаційних систем у наукометричній базі SCOPUS було сформульовано аналітичний запит: ALL (“Diabetes”) AND (ALL (“Constant monitoring of glucose”) OR ALL (“Coefficient of variability of glucose”) OR ALL (“Time in the given target range”) OR ALL (“Time above range”) OR ALL (“Time below range”) OR ALL (“Insulin pump”). За пошуковим запитом за цією темою знайдено 17 532 наукових праці з 1974 до 2023 року. Результати. Найбільша кількість літературних джерел за досліджуваною тематикою припадає на 2014–2023 роки. За цей період було опубліковано 10 531 працю. У 2014 році було опубліковано 728, а в 2023 році — 1499 праць, що підтверджує невпинне зростання актуальності й інтересу до вдосконалення медичної допомоги пацієнтам із цукровим діабетом в усьому світі. Статистика свідчить про невпинне щорічне зростання числа пацієнтів із цукровим діабетом, тому пошук ефективних методів контролю і лікування цієї нозології є надзвичайно актуальним. Висновки. Упровадження медичних інформаційних систем у діабетологію має значний потенціал і може суттєво покращити контроль та управління захворюванням, підвищити не лише тривалість, але і якість життя пацієнтів та оптимізувати роботу медичного персоналу.

Background. Medical information retrieval is becoming more crucial as a way to support decision-making and improve access to knowledge and information for doctors and other specialists in the field. By the incorporation of medical domain knowledge for relevance evaluation, integrating the medical knowledge bases has the potential to enhance information retrieval performance. The system uses various search algorithms and techniques to provide accurate and comprehensive results to medical professionals and researchers. Medical information retrieval systems are particularly useful for healthcare providers who need to stay up-to-date with the latest medical research, guidelines, and treatment options. The purpose was to study the use of medical information systems to improve the quality of medical care for patients with diabetes. Materials and methods. To assess the relevance of research using information systems in the SCOPUS database, an analytical query was formulated: ALL (“Diabetes”) AND (ALL (“Constant monitoring of glucose”) OR ALL (“Coefficient of variability of glucose”) OR ALL (“Time in the given target range”) OR ALL (“Time above range”) OR ALL (“Time below range”) OR ALL (“Insulin pump”). A search query on this topic found 17,532 scientific papers from 1974 to 2023. Results. The largest number of literary sources on the researched topic falls on 2014–2023. During this period, 10,531 works were published. In 2014, 728 papers were published, and in 2023 — 1,499 papers, which confirms the constant growth of interest and relevance in improving medical care for patients with diabetes worldwide. Since the statistics show a steady annual increase in the number of patients with diabetes, the search for effective methods of control and treatment of this nosology is extremely urgent. Conclusions. The implementation of medical information systems in diabetology has significant potential and can significantly improve the control and management of the disease, increase not only the duration, but also the quality of life of patients and optimize the work of medical personnel.

цукровий діабет; лікування; медичні інформаційні пошукові системи

diabetes; management; medical information retrieval systems

1. Hersh WR, Hickam DH. How well do physicians use electronic information retrieval systems? A framework for investigation and systematic review. JAMA. 1998 Oct 21;280(15):1347-52. doi: 10.1001/jama.280.15.1347. PMID: 9794316.
2. Mohammadi M, Roshandel G, Ghazimirsaeid SJ, Zarinbal M, Hosseini Beheshti M, Sheikhshoaei F. Scientometric Study of Research in Information Retrieval in Medical Sciences. Med J Islam Repub Iran. 2022 Jun 16;36:65. doi: 10.47176/mjiri.36.65. PMID: 36128279; PMCID: PMC9448488.
3. Khalifa M, Magrabi F, Gallego B. Developing a framework for evidence-based grading and assessment of predictive tools for clinical decision support. BMC Med Inform Decis Mak. 2019 Oct 29;19(1):207. doi: 10.1186/s12911-019-0940-7. PMID: 31664998; PMCID: PMC6820933.
4. Lialiou P, Pavlopoulou I, Mantas J. Health Professionals’ Use of Online Information Retrieval Systems and Online Evidence. Stud Health Technol Inform. 2016;228:801-3. PMID: 27577498.
5. Russell-Rose T, Chamberlain J. Expert Search Strategies: The Information Retrieval Practices of Healthcare Information Professio–nals. JMIR Med Inform. 2017 Oct 2;5(4):e33. doi: 10.2196/medinform.7680. PMID: 28970190; PMCID: PMC5643841.
6. Sivarajkumar S, Mohammad HA, Oniani D, Roberts K, Hersh W, Liu H, He D, et al. Clinical Information Retrieval: A Lite–rature Review. J Healthc Inform Res. 2024 Jan 23;8(2):313-352. doi: 10.1007/s41666-024-00159-4. PMID: 38681755; PMCID: PMC11052968.
7. Wu Y, Min H, Li M, Shi Y, Ma A, Han Y, Gan Y, Guo X, Sun X. Effect of Artificial Intelligence-based Health Education Accurately Linking System (AI-HEALS) for Type 2 diabetes self-management: protocol for a mixed-methods study. BMC Public Health. 2023 Jul 11;23(1):1325. doi: 10.1186/s12889-023-16066-z. PMID: 37434126; PMCID: PMC10334542.
8. Lipscombe LL, Hwee J, Webster L, Shah BR, Booth GL, Tu K. Identifying diabetes cases from administrative data: a popu–lation-based validation study. BMC Health Serv Res. 2018 May 2;18(1):316. doi: 10.1186/s12913-018-3148-0. PMID: 29720153; PMCID: PMC5932874.
9. Pasyechko N, Naumova L, Krytskyy T, Savchenko I. Modern methods for assessing compensation of diabetes mellitus. Effect of continuous glucose monitoring on glycemic control in patients with type 2 diabetes. International Journal of Endocrinology (Ukraine). 2023;19(8):592-597. https://doi.org/10.22141/2224-0721.19.8.2023.1343
10. Mourão A, Martins F, Magalhães J. Multimodal medical information retrieval with unsupervised rank fusion. Comput Med Imaging Graph. 2015 Jan;39:35-45. doi: 10.1016/j.compmedi–mag.2014.05.006. Epub 2014 May 23. PMID: 24909951.
11. Pankiv V. Glucocentric and cardiocentric approaches to achie–ving type 2 diabetes compensation. International Journal of Endocrino–logy (Ukraine). 2023;19(5):344-348. https://doi.org/10.22141/2224-0721.19.5.2023.1297.
12. Wang Y, Wang L, Rastegar-Mojarad M, Moon S, Shen F, Afzal N, Liu S, et al. Clinical information extraction applications: A li–terature review. J Biomed Inform. 2018 Jan;77:34-49. doi: 10.1016/j.jbi.2017.11.011. Epub 2017 Nov 21. PMID: 29162496; PMCID: PMC5771858.
13. Lialiou P, Mantas J. Online information retrieval systems and health professionals. Stud Health Technol Inform. 2014;202:146-8. PMID: 25000037.
14. Sutton RT, Pincock D, Baumgart DC, Sadowski DC, Fedo–rak RN, Kroeker KI. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digit Med. 2020 Feb 6;3:17. doi: 10.1038/s41746-020-0221-y. PMID: 32047862; PMCID: PMC7005290.
15. Tomic D, Shaw JE, Magliano DJ. The burden and risks of emerging complications of diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol. 2022 Sep;18(9):525-539. doi: 10.1038/s41574-022-00690-7. Epub 2022 Jun 6. PMID: 35668219; PMCID: PMC9169030.
16. Saputro SA, Pattanaprateep O, Pattanateepapon A, Karma–charya S, Thakkinstian A. Prognostic models of diabetic microvascular complications: a systematic review and meta-analysis. Syst Rev. 2021 Nov 1;10(1):288. doi: 10.1186/s13643-021-01841-z. PMID: 34724973; PMCID: PMC8561867.
17. Houshyari AB, Bahadorani M, Tootoonchi M, Gardi–ner JJ, Peña RA, Adibi P. Medical education and information and communication technology. J Educ Health Promot. 2012;1:3. doi: 10.4103/2277-9531.94411. Epub 2012 Mar 28. PMID: 23555106; PMCID: PMC3577362.
18. Lemmetty K, Kuusela T, Saranto K, Ensio A. Education and training of health information systems — a literature review. Stud Health Technol Inform. 2006;122:176-80. PMID: 17102243.
19. Dehnavi Z, Ayatollahi H, Hemmat M, Abbasi R. Health Information Technology and Diabetes Management: A Review of Motivational and Inhibitory Factors. Curr Diabetes Rev. 2021;17(3):268-279. doi: 10.2174/1573399816666200719012849. PMID: 32682380.
20. Hani SB, Saleh MY. Using Real-Time, Partially Automated Interactive System to Interpret Patient’s Data; Helping The Patient To Achieve Diabetic Self-Management: A Rapid Literature Review. Curr Diabetes Rev. 2023;19(5):e311022210519. doi: 10.2174/1573399819666221031161442. PMID: 36321235.