Dynamisch maßgeschneiderte Verhaltensinterventionen bei Diabetes

Eine der Hauptschwierigkeiten bei der Behandlung von Diabetes besteht darin, dass jeder Betroffene eine individuell abgestimmte Kombination aus Ernährung, Bewegung und Medikamenten benötigt, um seinen Blutzucker wirksam zu kontrollieren. Anstatt sich strikt an eine ärztliche Verordnung zu halten, müssen Einzelpersonen ihre Lebensstilentscheidungen und deren Auswirkungen auf ihre Gesundheit sorgfältig prüfen. Selbstständiges Lernen, Experimentieren und Problemlösen werden von großer Bedeutung. Für Menschen mit Diabetes können sie jedoch eine Herausforderung darstellen. In diesem Projekt werden die Forscher eine neuartige Intervention für das Diabetes-Selbstmanagement verfeinern und evaluieren, die eine rechnerische Analyse von Selbstüberwachungsdaten verwendet, um Menschen mit Typ-2-Diabetes dabei zu helfen, herauszufinden, welche täglichen Aktivitäten, einschließlich Essensaufnahme, körperliche Aktivität und Schlaf, Auswirkungen auf den Blutzuckerspiegel haben und schlagen Modifikationen dieser täglichen Aktivitäten vor, um den Blutzuckerspiegel zu verbessern.

Immer mehr Belege weisen auf signifikante Unterschiede in der glykämischen Funktion und den kulturellen, sozialen und wirtschaftlichen Umständen von Menschen mit Typ-2-Diabetes (T2DM) hin, die sich auf ihr Selbstmanagement auswirken. Präzisionsmedizin ist bestrebt, die medizinische Behandlung an die genetische Ausstattung, die rechnerisch ermittelten klinischen Phänotypen und den Lebensstil eines Individuums anzupassen. Studien zeigten die Vorteile einer maßgeschneiderten medizinischen Behandlung, aber auch verhaltensbezogener Interventionen. Doch derzeit erfordert die Personalisierung des Selbstmanagements bei T2DM, dass jeder Einzelne sich an Entdeckungs-, Reflexions- und Problemlösungsaktivitäten beteiligt – kritische, aber kognitiv anspruchsvolle Aktivitäten – oder sich auf seine Gesundheitsdienstleister verlässt. Beides kann erhebliche Hindernisse für Personen aus medizinisch unterversorgten Gemeinden mit niedrigem Einkommen darstellen. Mobile Gesundheitslösungen (mHealth) in T2DM versprechen, breitere Bevölkerungsgruppen zu erreichen, die Selbstmanagement benötigen; Allerdings bieten nur wenige solcher Lösungen Unterstützung bei der Personalisierung des Selbstmanagementverhaltens. Laufende Bemühungen zur Personalisierung von Verhaltensinterventionen außerhalb von T2DM konzentrieren sich auf die Anpassung von Verhaltensmodifikationstechniken an die psychosozialen Merkmale des Einzelnen (z. B. Selbstwirksamkeit) und die Anpassung der Durchführung der Intervention an den Kontext des Einzelnen und nicht auf die Personalisierung von Selbstmanagementstrategien.

Der fortlaufende Schwerpunkt dieser Forschung liegt auf der Entwicklung von Informatikinterventionen für das Diabetes-Selbstmanagement, mit besonderem Schwerpunkt auf Entdeckungen mit Selbstüberwachungsdaten und auf Problemlösungen zur Verbesserung der Blutzuckerkontrolle. In der vorgeschlagenen Forschung stellen die Forscher T2.coach vor, eine mHealth-Intervention, die eine rechnerische Analyse von Selbstüberwachungsdaten verwendet, um Verhaltensmuster zu identifizieren, die mit einer schlechten Blutzuckerkontrolle verbunden sind, und formulieren Sie personalisierte Verhaltensziele zur Änderung problematischer Verhaltensweisen. In dieser Studie wird die Wirksamkeit von T2.coach in einer zweiarmigen RCT mit geschichteter Randomisierung bewertet, die mit dem Clinical Directors Network (CDN), einem anerkannten Forschungsnetzwerk für praxisbezogene Primärversorgung (PBRN) von Federally Qualified Health Centers (FQHCs), durchgeführt wird Von der Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) benanntes Kompetenzzentrum (P30) für praxisorientierte Forschung und Lernen.