Projekt Zlepšení zdraví při diabetu (P2E2T2)

Diabetes mellitus (DM) je rostoucí problém veřejného zdraví, který je vysoce přístupný prevenci a intervencím na podporu zdraví. Diabetes je diagnostikován u více než 26 milionů lidí a odhaduje se, že 79 milionů lidí má prediabetes (1). Fyzická nečinnost, špatné stravovací návyky, obezita a kouření jsou běžné rizikové faktory mnoha chronických onemocnění, včetně DM, a jsou spojeny s předčasnými úmrtími ve Spojených státech (2). Tradiční intervence u diabetu kladou důraz na edukaci a obvykle se nezabývají údaji o zdraví generovanými pacienty (3). Motivační rozhovor (MI) je poradenský nástroj ke zlepšení sebeúčinnosti a podpoře změn chování, který se úspěšně používá při léčbě závislostí a chronických stavů včetně diabetu (4-6). MI se zaměřuje na zlepšování dovedností stanovování cílů tím, že podporuje zaměření na zvládnutelné kroky ke zlepšení celkového zdraví, stanovení rozumných cílů a zvládání bariér a překážek k dosažení cíle. Technologie mobilního zdravotnictví (mHealth) může být použita k umožnění obousměrné, včasné komunikace dat a přizpůsobené zpětné vazby mezi pacientem a týmem zdravotní péče; mHealth má tedy potenciál změnit zdravotní chování jednotlivce a předcházet faktorům, které vedou k onemocnění (7). Tento návrh testuje efektivitu koučů sester a platformy mHealth jako zdrojů pro pacienty. Konkrétně budou vyšetřovatelé testovat intervence koučování sester s podporou mobilních technologií jako prostředek k zapojení a posílení pravomocí pacientů, aby si stanovili své vlastní osobní cíle pro řešení změn životního stylu a chování za účelem lepšího zvládnutí diabetu a komorbidit. Přidání bezdrátového snímacího nositelného zařízení pro monitorování aktivit účastníků (fyzická aktivita, energetický výdej a kvalita spánku) umožní vyšetřovatelům provádět smysluplnou analýzu zdravotních dat generovaných pacientem a poskytovat přizpůsobenou zpětnou vazbu, která pacienta motivuje k dosažení osobních cílů. Vyšetřovatelé dosáhnou tohoto projektu prostřednictvím následujících konkrétních cílů:

Specifický cíl 1: Vyhodnotit účinnost programu P2E2T2 na léčbu diabetu měřenou následujícími výsledky: 1) kvalita života (QOL); 2) vlastní účinnost; 3) připravenost ke změně; a 4) klinicky relevantní výsledky.

Tato studie je randomizovaná, kontrolovaná studie se dvěma skupinami: 1) Obvyklá péče (koordinace péče); a 2) program Patient and Provider Engagement and Empowerment Through Technology (P2E2T2) – koučování sester spárované s technologií mobilních senzorů, které poskytuje cílenou zpětnou vazbu o fyzické aktivitě v reálném světě vytvořené pacientem a o kvalitě spánku trenérům sester, účastníkům, a poskytovatelé primární péče s cílem zlepšit vlastní léčbu diabetu. Účastníci budou rekrutováni ze sítě klinik primární péče UC Davis. Po zařazení do studie budou ti, kteří byli náhodně vybráni k intervenci, komunikovat se svým trenérem sestrou prostřednictvím mobilních technologií telefonicky nebo textem/e-mailem prostřednictvím zabezpečené platformy řídicího panelu mHealth vytvořené pro komunikaci a přenos dat. Vyšetřovatelé očekávají, že do každé z intervenčních a kontrolních větví zařadí alespoň 150 pacientů. Tato velikost vzorku bude dostatečná pro zjištění rozdílů mezi těmito dvěma skupinami. I za konzervativního předpokladu, že efekty návrhu a četnost vynechání mohou vést ke zmenšení velikosti vzorku 100 na léčebnou skupinu, bude mít studie stále alespoň 80% sílu pro detekci specifikované velikosti klinicky důležitého účinku. Na základě předchozí studie koučování sester s použitím MI ke zlepšení sebezvládání nemoci (8) výzkumníci zjistili, že zlepšení ve skóre sebeúčinnosti je významně vyšší v intervenční skupině ve srovnání s kontrolní skupinou. Údaje budou od účastníků shromažďovány ve třech časových bodech: 1) základní údaje v době náboru; 2) 3 měsíce (související s dokončením zásahu); a 3) 9 měsíců (vybraných pro posouzení trvalých účinků intervence (6 měsíců po ukončení intervence)). Na začátku, kromě výsledků, všichni účastníci vyplní demografický průzkum, který bude zahrnovat věk, pohlaví, rasu/etnicitu, úroveň vzdělání, úroveň příjmu a typ pojištění a zdravotní historii pomocí Charlsonova indexu komorbidity, který zahrnuje běžné chronické stavy. Všechna data pro studii budou shromažďována koordinátorem výzkumu a vložena do systému REDCap (Research Electronic Data Capture) umístěného na serverech spravovaných UC Davis Clinical and Translational Science Center (CTSC) (9).