Резюме

Захарният диабет е заболяване, което може да бъде трудно управляемо и изисква високи нива на здравна грамотност и смятане, самоконтрол и чести контакти с клиницисти. Ако не се контролира оптимално, диабетът може да доведе до бъбречна недостатъчност, слепота и сърдечно-съдови усложнения, което от своя страна допринася за увеличаване на разходите за здравеопазване. Въпреки че все още не са широко използвани, мобилните здравни инструменти (mHealth) подобриха управлението и профилактиката на диабета и вероятно ще играят все по-голяма роля с нарастването на собствеността на смартфоните и иновациите в медицинските устройства. Последните интервенции на mHealth, насочени към диабет тип 1 и тип 2, са разнообразни по своите цели и компоненти и включват приложения за управление на инсулин, носими глюкомери, автоматизирани текстови съобщения, здравни дневници и виртуални здравни тренинги. В тази статия ние разглеждаме модалностите и компонентите на различни въздействащи интервенции за управление на инсулин, обучение за диабет, самоуправление и профилактика. Необходима е повече работа, за да се проучи как отделните демографски, социално-икономически, поведенчески и клинични характеристики допринасят за ангажираността на пациентите и ефикасността на инструментите на mHealth за диабет.

мобилни

Въведение

Нарастващата област на мобилното здраве (mHealth) е приложена в много области, включително промоция на здравето, подкрепа за промяна на поведението и самоуправление на хронични заболявания. Американската администрация по храните и лекарствата (FDA) определя mHealth като предоставяне на здравни услуги и подобряване на здравните резултати чрез мобилни и безжични устройства. Интервенциите на mHealth често използват методи, като например текстови съобщения (SMS) за услуги за кратки съобщения, приложения за смартфони (‘apps’) и технология за носене. mHealth е подмножество на цифровото здраве или електронното здраве (eHealth), което също включва здравни информационни технологии, телемедицина и персонализирана медицина [1]. Цифровите платформи могат да бъдат адаптирани към променящите се медицински насоки и да бъдат преведени при различни условия. Те могат също така бързо да бъдат мащабирани, за да достигнат хиляди хора и потенциално да увеличат достъпа до здравеопазване. През 2018 г. приблизително 66% от световното население притежава смартфон, включително до 80% в западноевропейските страни и 77% в САЩ [2, 3]. Потребителските технологични компании, като Apple, Google и Fitbit, навлязоха на пазара на здравеопазване и хиляди здравни или фитнес мобилни приложения са в Apple App Store и Google Play, въпреки че само малка част са одобрени от организации като FDA [4].

Лечението на захарен диабет е предизвикателство както за пациентите, така и за клиницистите. За да се справят успешно с диетата, упражненията, лекарствата и дозите инсулин, пациентите трябва да имат високи нива на здравна грамотност и смятане. Клиницистите често мотивират промяна в поведението, интерпретират тенденциите на кръвната захар и коригират дозите на лекарства в рамките на кратки посещения в клиниката, понякога се ангажират с пациенти, които може да имат ограничено разбиране за тяхното състояние или план за лечение.

mHealth е подходящ за лечение на диабет, тъй като може да осигури чести контакти с пациенти и своевременно разпространение на здравна информация, да улесни гликемичния контрол и да насочи самоуправлението. Мета-анализ от 2011 г. на 1657 индивиди с диабет тип 1 или тип 2, използващи SMS съобщения за изпращане на самоконтролирани стойности на кръвната захар (SMBG) и получаване на информация за самоуправление разкри 0,5% (5,5 mmol/mol) намаление на HbA1c над 6 месеца в mHealth интервенционни групи в сравнение с контролните групи, с по-голям размер на ефекта при пациенти с диабет тип 2, отколкото при тези с диабет тип 1 [5]. Мета-анализ от 2017 г. на 13 проучвания върху мобилни приложения за диабет предполага цялостна ефективност при намаляване на HbA1c, със средно 0,44% (4,8 mmol/mol; 95% CI 0,29%, 0,59%) намаление на интервенцията в сравнение с контрола, както и повишено възприятие за самообслужване сред потребителите на мобилни приложения [6]. Независимо от това, от многобройните налични в търговската мрежа мобилни приложения за диабет, само 14 имат клинични резултати, публикувани в рецензирана литература или с регулаторно разрешение от FDA или марката Conformité Européenne (CE), според преглед от 2016 г. [7].

Първоначалните резултати показват потенциалната стойност на mHealth при диабет. Полето бързо се разширява и компонентите на съществуващите базирани на факти интервенции са разнородни. В този разказ разглеждаме аспектите на mHealth интервенциите за лечение на диабет, подчертавайки различните компоненти на последните интервенции.

Управление на инсулина

Техническите и изчислителни предизвикателства при изчисляването на инсулиновите болуси, преброяването на въглехидратите и титрирането на инсулина правят интервенциите на mHealth за диабет тип 1 и инсулинозависим диабет тип 2 особено ценни (Таблица 1).

Изучават се при пациенти с диабет тип 1, Diabeo (Voluntis) [8] и Diabetes Interactive Diary (DID, Meteda) [9, 10] и двете се състоят от мобилно приложение, което включва SMBG запис и инсулинов болусен калкулатор. Болусните калкулатори използват алгоритми, които отчитат стойностите на SMBG, приема на въглехидрати и физическата активност, както и зададените от лекарите параметри за съотношението инсулин/въглехидрати, корекционен фактор и основната доза инсулин. Системите също препоръчват промени в тези параметри, ако нивата на SMBG след хранене или на гладно са извън целта. Тези системи се различават по своите телемедицински компоненти и ефикасност. Докато Diabeo предлага двуседмични телефонни консултации със здравни специалисти, DID изпраща записани данни на клиницисти чрез SMS съобщения и препоръчаните промени в лечението или поведението могат да бъдат изпратени обратно на пациента [8, 10]. RCT с три рамена установява 0.91% (9.9 mmol/mol) по-голямо намаление на HbA1c след 6 месеца в рамото Diabeo плюс телемедицина в сравнение с обичайните грижи (стр

Свързани и носими глюкомери

Много мобилни приложения включват свързани глюкомери и често се разработват от производителите на устройства. Например предлаганото в търговската мрежа приложение Accu-Chek Connect (Roche) получава резултати от SMBG от глюкомера Accu-Chek Connect и включва инсулинов болусен калкулатор и фотографски дневник за храна за подпомагане на преброяването на въглехидратите [7]. Лекотата на потока от данни от свързани кръвни глюкомери позволява на глюкозните модели да се представят ефективно на пациентите за самоуправление и на клиницистите за корекции на лечението.

Образование по диабет, самоуправление и модификации на начина на живот

Мобилни приложения с изчерпателни функции

Достъп до отдалечени клиницисти

Ангажираност на пациента

Ангажирането на пациентите с технологии, образователно съдържание и поведение за самообслужване влияе върху резултатите от интервенциите на mHealth. Поради това е важно да се приспособи интервенцията по начин, насочен към пациента, и да се оцени удовлетвореността на потребителите. Например, въпреки че интервенцията DID не е подобрила HbA1c, пациентите, използвали приложението, съобщават за подобрено качество на живот, включително намален „страх от хипогликемия“ и подобрени „социални отношения“ [10]. В проучване на удовлетвореността 93,6% от пациентите, получили интервенцията TExT-MED, се наслаждават на програмата и вярват, че това е добър начин да научат за диабета [22].

Излизайки отвъд въпросниците, Куин и колеги извършиха анализ на смесени методи на съобщенията, които 107 потребители на BlueStar изпратиха на преподаватели по клиничен диабет чрез уеб портал [30]. Пациентите, които са изпратили някакви съобщения по време на едногодишното проучване, са били значително по-възрастни и по-вероятно са били бели от тези, които не са изпратили никакви съобщения. Повечето пациенти, които никога не са изпращали съобщения, са имали гимназия или по-ниско ниво на образование, което може би показва по-ниска здравна грамотност. Ангажираността на пациентите е била най-висока за повече „медицински“ теми, като мониторинг на глюкозата и лекарства, и по-ниска за теми „начин на живот“, като физическа активност и здравословно справяне. Изпращането на съобщения по всяка тема е свързано с 0,75% (8,2 mmol/mol; 95% CI 0,01%, 1,08%) по-нисък HbA1c в сравнение с изпращане на съобщения [30]. По същия начин проучването Dulce Digital установи, че броят на стойностите на SMBG, изпратени от пациентите, значително корелира с по-ниските 6-месечни стойности на HbA1c [25]. Тези резултати подчертават ефекта от ангажираността на пациентите върху резултатите и предполагат, че демографията и здравната грамотност трябва да се имат предвид при проектирането на интервенции. Въпреки това, противно на общоприетото схващане, че възрастта е бариера за приемането на mHealth, по-голямата възраст не пречи непременно на ангажираността с технологиите [23, 30].

Някои функции, предназначени за насърчаване на ангажираността, включват персонализиране на съобщенията, интегриране на социална подкрепа и игра, т.е.включване на елементи от дизайна на играта в реални концепции за неигрови цели, но няма последователни методи за оценка на тези функции. Въпреки че персонализираните съобщения може да са били компонент на успеха в BlueStar [24, 30], SMS4BG [26], Monica [20] и Alive-PD [21], резултати от проучванията TExT-MED и Dulce Digital [22, 25 ] предполагат, че персонализирането не е изискване за ефикасност или удовлетвореност на потребителите. Интервенцията Alive-PD насърчи социалната подкрепа чрез създаване на виртуални екипи, използващи система за съобщения на участник и опция за споделяне на съдържание в социалните медии [21]. Методите на играта включват предизвикателства за здравословен начин на живот [22, 31], отборни състезания, система от точки с парични награди [21], въпроси за любопитни факти [22] и тестове [21, 27]. Ангажирането може да се насърчава и с подобрена медия, включително видео съобщения [27, 32] и гласово разпознаване [33]. Въпреки интуитивната привлекателност на такива функции, са необходими повече изследвания, за да се оцени конкретно тяхното въздействие върху резултатите от ангажимента и да се изследват кои характеристики са най-ефективни за кои типове лица.

Бъдещи нужди от изследвания

Дизайнът на интервенциите на mHealth трябва да включва както отзиви на пациентите, така и на клинициста относно съответно начина на живот или интеграция на работния процес, както и използваемостта и съдържанието. Достъпът до отдалечен доставчик чрез телеконсултации или текстови съобщения може да подобри клиничната ефикасност и отчетността на пациента, но са необходими повече изследвания, за да се установи оптималният баланс между увеличаване на взаимодействието между пациент и клиницист, като същевременно се запази мащабируемостта. Освен това са необходими повече изследвания, за да се оцени как в момента клиницистите включват инструментите на mHealth, насочени към пациентите, и разпространението на употребата на mHealth в различни здравни системи. В настройките с високи ресурси CGM са сравнително често срещани, но всеобхватните мобилни приложения и SMS-базирани интервенции може да са по-рядко срещани, вероятно отразяващи индивидуални и системни бариери пред по-широкото приемане на mHealth. Цената е една бариера пред осиновяването и устойчивостта, която трябва да се характеризира при икономически анализи, както по отношение на ограниченото възстановяване на разходите за отдалечени клиницисти, така и като разходи за пациента за устройства.

Размерите на извадките в представените RCT варират в широки граници, като най-големият е SMS4BG, който включва 183 пациенти на рамо [26]. Въпреки че тези числа могат да бъдат достатъчни, за да се открие значителна промяна в HbA1c, са необходими по-големи проучвания, за да се позволи стратификация за оценка на резултатите по индивидуални характеристики или модели на употреба и за оценка на твърдите сърдечно-съдови резултати. Освен това, mHealth е в състояние да доставя прецизно лекарство, тъй като позволява персонализиране за различни пациенти и събира чести физиологични данни и данни за употреба, за да информира индивидуализирани анализи [34]. Бъдещите проучвания трябва да изследват кои пациенти биха спечелили най-много от интервенцията, как биха могли да бъдат идентифицирани и как тяхната ангажираност може да бъде подобрена. От обсъжданите проучвания продължителността на проследяване варира от 3 до 12 месеца, което е достатъчно за откриване на първоначални промени в HbA1c, но са необходими проучвания с по-дълго проследяване, за да се оцени устойчивостта на резултатите и запазването на употребата.

mHealth има потенциала да насърчава справедливостта в здравеопазването чрез разширяване на достъпа до грижи. Бъдещите проучвания трябва да продължат да оценяват интервенции, съобразени с недостатъчно обслужвани популации, тъй като MITI [12], TExT-MED [22], Dulce Digital [25] и SMS4BG [26] демонстрират, че интервенциите в mHealth са добре приети, осъществими и ефективни при ниско доходи етнически разнообразни популации. Недостатъчно населените имат много ползи от mHealth, тъй като имат висок процент на притежание на мобилен телефон, по-вероятно е да зависят от смартфоните за достъп до интернет [35] и са непропорционално засегнати от диабета и неговите усложнения [36].

Придържането към лекарства е важен компонент на управлението на диабета, който изисква допълнителни изследвания. Някои проучвания, като SMS4BG [26], TExT-MED [22] и BlueStar [24], включват общи напомняния за приемане на лекарства като част от обучението и обучението за диабет, но измерването на придържането към лекарства е предизвикателство. TExT-MED установи подобрение в самоотчетената скала за придържане към лекарствата на Мориски с SMS намесата [22], но има очевидни ограничения за самоотчитането на придържането. Няколко интервенции са насочени към спазването на лекарства при диабет тип 2 [37,38,39], като се използват методи като електронни блистери, електронни дозатори на хапчета и ежедневни SMS напомняния. Резултатите обаче са смесени и проучванията разчитат на различни методи за измерване на придържането, като брой хапчета или пълнене в аптеки.

Предвид различните степени на ефикасност на представените интервенции, които по принцип са скромен по обхват, е необходима още работа, за да се определи кои фактори биха подобрили ефикасността на инструментите на mHealth. Докато интервенциите, насочени към спазването на лекарствата и модификациите на начина на живот ще останат релевантни при заболяване, управлявано от пациент, инструментите за управление на инсулин, като например свързани глюкомери, могат да станат по-малко подходящи, тъй като по-добрите системи със затворен цикъл стават лесно достъпни.

Заключение

Всички представени интервенции за mHealth (Таблица 1 и Таблица 2) са проучени в RCT, като повечето интервенции (осем от 13) показват клинично и статистически значима ефикасност, докато пет интервенции са с нулеви резултати или са постигнали по-малко от 0,5% (5,5 mmol/mol) ) разлика в намаляването на HbA1c между интервенция и контрол. Тези интервенции варират от калкулатори на инсулинов болус и иновации в мониторинга на глюкозата до здравно образование и модификации на начина на живот. Техните компоненти включват образователно съдържание, самоконтрол и автоматизирани съобщения, осигуряващи мотивация, образование и обратна връзка, както и контакт с отдалечен клиницист чрез телемедицински модел (фиг. 1). Някои функции, които могат да подобрят ангажираността на пациентите, включват персонализирано съдържание, социална подкрепа и геймификация, но те са проучени неадекватно. За да се позволи по-внимателна персонализация на mHealth, са необходими повече проучвания, за да се оцени как отделни фактори, като здравна грамотност, култура, социално-икономически статус, поведение и план за лечение, влияят върху ангажираността на пациентите с инструментите на mHealth и клиничните резултати.