Erwartungen von Menschen mit Typ-1-Diabetes an sprachbasierte Interventionen zur Unterstützung des Diabetes-Distress-Managements (PSYVOICE)

Neue Technologien geben Menschen mit Typ-1-Diabetes ein gewisses Maß an Unabhängigkeit und Kontrolle über ihr Leben zurück und ermöglichen es medizinischen Dienstleistern, den allgemeinen Gesundheitszustand ihrer Patienten und die Entwicklung ihrer Behandlungen im Auge zu behalten. Insbesondere Lösungen, die Sprachverarbeitungstechnologie integrieren, schienen ermutigende Alternativen für die Fernüberwachung zu sein.

Diabetes-Disstress ist eine häufige Erkrankung bei Menschen mit Typ-1-Diabetes. Diabetes-Distress ist mit einer schlechten Stoffwechselkontrolle und einer geringen Lebensqualität verbunden. Da die Sprachanalyse hochkomplexe Methoden zur Verarbeitung von Audiomerkmalen beinhaltet, könnte diese Art der Entwicklung auch in der Lage sein, subtile Veränderungen im Zusammenhang mit psychologischen Faktoren wie Diabetes-Distress zu erkennen.

Dennoch könnte die Integration von Digital Health in den Alltag potenzieller Nutzer auch eine große Herausforderung für viele von ihnen bedeuten.

Aus diesem Grund ist es zu einem entscheidenden Schritt bei der Entwicklung dieser Art von Technologie geworden, die Bedürfnisse der Endbenutzer von technologischen Werkzeugen zu untersuchen, bevor irgendein Aspekt ihres Designs definiert wird.

Das Hauptziel von Psyvoice ist es, die Präferenzen von Menschen mit Typ-1-Diabetes für sprachbasierte digitale Gesundheitslösungen zur Erkennung und Kontrolle von Diabetes-Notlagen zu ermitteln.

Nebenziele sind:

1. Beschreibung der Eigenschaften, die ein Instrument für das Diabetes-Disstress-Management aufweisen muss, damit es von den beabsichtigten Benutzern als angemessen angesehen wird (z. einzelne Sprachanalysefunktion ausschließlich für das Diabetes-Notfallmanagement gegenüber mehreren Funktionen oder mehreren Verwendungen).
2. Ermittlung der Attribute (z.B. Nutzungshäufigkeit), die eine digitale Gesundheitslösung dazu bringen könnten, von ihren Endbenutzern in ihren Alltag integriert zu werden.
3. Definition der Merkmale, die eine digitale Gesundheitslösung wahrscheinlich akzeptabel machen. Dies sind Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, Nutzungsbarrieren (Schwierigkeiten mit Technologie, Behinderung) und Nutzungserleichterer (technische Unterstützung, Verwendung von einfacher Sprache).

Um all diese Ziele zu erreichen, führen die Ermittler Tiefeninterviews durch.

Die Studie wird qualitative und quantitative Methoden kombinieren. Die Ermittler werden zwanzig Personen mit einer T1D-Diagnose oder Betreuer von Kindern, bei denen diese Erkrankung diagnostiziert wurde, einladen, an halbstrukturierten Tiefeninterviews und Fragebögen teilzunehmen. Die Fragebögen bestehen aus einem soziodemografischen Fragebogen, einem e-Health Literacy (eHLQ)-Fragebogen und einer Diabetes Distress (PAID)-Skala.