Efektivita programu konverzační mapy diabetu mezi diabetickými pacienty na Tchaj-wanu

Návrh studie a účastníci

K náboru účastníků z endokrinologického oddělení nemocnice na jižním Tchaj-wanu od ledna do května 2014 byl použit kvaziexperimentální návrh kontrolní skupiny před testem s účelovým vzorkováním. Kritéria pro zařazení byla (i) být v době náboru alespoň 20 let (ii) nemít žádné kognitivní poruchy a závažné komplikace, (iii) být schopen vyjadřovat názory buď v mandarínštině nebo tchajwanštině a (iv) mít diagnózu cukrovky. Aby byla zajištěna anonymita účastníků, byly všechny dotazníky označeny šifrovacím kódem pro usnadnění analýzy dat, ale bez osobních identifikátorů.

Výpočet velikosti vzorku

Výpočet velikosti vzorku pro tuto analýzu opakovaných měření k detekci velikosti účinku 0,2 při 80% síle a hladině významnosti 0,05 ukázal, že je zapotřebí velikost vzorku 68 pacientů (podle analytického softwaru G- POWER 3.1, Franz Faul, Universitat Kiel , Německo). Na základě těchto parametrů byl požadován vzorek nejméně 89 účastníků pro obě skupiny dohromady, což umožňuje 30% míru opotřebení.

Zásah

Protože pro tuto studii byla zásadní pokračující účast, byli účastníci rozděleni do experimentální nebo kontrolní skupiny podle osobní ochoty. Kontrolní skupině se dostalo rutinní zdravotní výchovy trvající asi 30 minut na lékařskou návštěvu, která sestávala z konzultací o symptomech onemocnění, souvisejících léčebných postupech a dovednostech sebeobsluhy. V případě potřeby by obdrželi letáky se zdravotní výchovou pro referenční účely.

Experimentální skupina absolvovala sedm skupinových edukačních sezení na bázi Diabetes Conversation Map Program (DCMP) (10-12 účastníků, každé 1,5 hodiny) po dobu sedmi po sobě jdoucích týdnů kromě běžné zdravotní výchovy na soukromém pokoji ambulantní jednotky. Jedna registrovaná sestra, která absolvovala školení facilitátorů DCMP od Tchajwanské asociace pedagogů diabetiků, sloužila jako zprostředkovatel třídy. Sezení DCMP byla vedena pomocí sedmi barevných „map“ pokrývajících různá témata, včetně „chůze s cukrovkou“, „co je cukrovka?“, „zdravá strava a cvičení“, „chůze s inzulínem“, „diabetické komplikace a související rizikové faktory“, „péče o nohy u pacientů s cukrovkou“ a „pacient s cukrovkou 1. typu v domácnosti“. Každá mapa, laminovaný stolní vizuál o rozměrech 3 x 5 stop s barevnými kresbami jako metaforami situací známých pacientům s DM, byla umístěna na stůl, kolem kterého se shromáždili účastníci. Tento postup sloužil k vytvoření vzájemných obrazů, které mají být sdíleny s účastníky. Kromě použití těchto barevných map facilitátor dále nabídl účastníkům konverzační karty, které si sami navrhli, a požádal je, aby sdíleli individuální zkušenosti s kontrolou glykémie na základě otázek zobrazených na kartách.

Měření výsledku

Primární výsledky zahrnovaly týdenní selfmonitoring glykémie (SMBG) časů a některé biochemické parametry obsahující BMI, HbA1c a plazmatickou glukózu nalačno (FPG). Kromě toho byly také měřeny symptomy deprese a úroveň zdravotní gramotnosti diabetu, které byly zjišťovány tchajwanským dotazníkem pro depresi (TDQ) a dotazníkem týkajícím se zdravotní gramotnosti diabetu, který si sami zadali.

TDQ byl vyvinut podle kritérií specifikovaných Diagnostickým a statistickým manuálem duševních poruch (třetí vydání) a skládá se z 18 položek, které si sami hlásili. Jeho celkové skóre se pohybovalo od 0 do 54, přičemž vyšší skóre indikovalo závažnější depresivní symptomy.

Na druhou stranu, pokud jde o zdravotní gramotnost diabetiků, byla měřena pomocí dotazníku, který si sami vytvořili. Tato škála obsahovala 20 položek a byla hodnocena pomocí 5bodové Likertovy škály, přičemž vyšší celkové skóre indikovalo pozitivnější diabetickou zdravotní gramotnost.

Proměnné Další položky týkající se demografických charakteristik a charakteristik onemocnění byly vyvinuty na základě klinických zkušeností a přehledu literatury a byly shromážděny při vstupu do studie prostřednictvím rozhovorů s pacienty a lékařských záznamů. Demografické údaje zahrnovaly pohlaví, věk, rodinný stav, úroveň vzdělání, náboženství, stav domácnosti, měsíční příjem a některé faktory životního stylu, jako je kouření, cvičební návyky a přítomnost poruch spánku. Stav kouření byl zaznamenán jako „nekuřák“ nebo „současný nebo bývalý kuřák“. Ti, kteří cvičili pravidelně (tj. každý týden), byli klasifikováni jako ti, kteří mají „cvičební návyky“. Poruchy spánku byly definovány jako noční probuzení více než dvakrát bez vnějších faktorů během týdne před rozhovorem. Charakteristiky onemocnění zahrnovaly přítomnost chronického onemocnění (tj. mrtvice, hypertenze, srdeční onemocnění, onemocnění ledvin nebo rakovina), režim léčby a trvání diabetu.

Postup sběru dat

Protokol studie byl schválen Etickým výborem nemocnice Dalin Tzuchi (č. B10002009) před náborem účastníků. Výzkumníci všem účastníkům vysvětlili účel studie a její postup. Podepsaný informovaný souhlas byl získán poté, co pochopili a souhlasili s účastí v této studii. Poté vyšetřovatelé aplikovali pro sběr dat přístup slepého pozorovatele. Vyškolený tazatel, který účastníky neznal, byl pověřen shromažďováním informací účastníků o demografických charakteristikách a charakteristikách onemocnění. Všechna data byla získána ve třech časových bodech: před DCMP (T0), tři dny po DCMP (T1) a tři měsíce po DCMP (T2). Aby se snížila míra předčasného ukončení, výzkumníci požádali účastníky, aby se vrátili do nemocnice k dokončení hodnocení prostřednictvím telefonických připomenutí. Účastníci však měli stále možnost ze studie kdykoli odstoupit bez jakéhokoli postihu.

Statistická analýza

V souladu s cíli studie a povahou proměnných byly provedeny deskriptivní a inferenční statistické analýzy. Popisné parametry, včetně průměru, směrodatné odchylky (SD) a procenta, byly použity k popisu distribuce demografických údajů a údajů o onemocnění. Rozdíly mezi těmito dvěma skupinami byly zpočátku porovnávány pomocí t-testu a χ2 testu podle potřeby. Pro inferenční analýzu použili vyšetřovatelé postup zobecněné odhadovací rovnice (GEE) s funkcí identity link s normální distribucí k posouzení dlouhodobých účinků DCMP, přičemž vzali v úvahu korelace v rámci subjektu mezi měřeními v průběhu času a vliv potenciálních matoucích kovariát. Všechny analýzy byly provedeny pomocí statistického softwaru SAS, verze 9.3. Hodnota p < 0,05 byla považována za statisticky významnou.