Dulce Digital-Me: una intervención de mHealth adaptativa para hispanos desatendidos con diabetes (DD-Me)

Las personas de bajo nivel socioeconómico (SES) y de minorías étnicas, incluidos los hispanos, el grupo étnico minoritario más grande de los EE. UU., se ven afectados de manera desproporcionada por la diabetes. El acceso deficiente a la atención médica y las barreras culturales impiden una atención, un cumplimiento y un beneficio clínico óptimos, lo que coloca a los hispanos en alto riesgo de costosas complicaciones de la diabetes. La asociación académica-sanitaria-comunitaria establecida por los investigadores tiene una experiencia única en el desarrollo y la prueba de intervenciones de atención crónica innovadoras, rentables y sostenibles para reducir las disparidades y mejorar la salud en las comunidades desatendidas. Los investigadores desarrollaron recientemente Dulce Digital (es decir, mensajes de texto educativos de "talla única", con monitoreo de enfermería de los valores de glucosa en sangre transmitidos por el paciente), que mejoró el control glucémico durante 6 meses, en relación con la atención habitual en un estudio aleatorizado reciente. ensayo controlado (RCT) de N=126 pacientes hispanos con diabetes tipo 2 mal controlada (T2DM). La evaluación del proceso para este ensayo indicó que Dulce Digital era factible y aceptable desde la perspectiva del paciente y del proveedor; sin embargo, los pacientes expresaron su preferencia por una intervención más individualizada y los proveedores solicitaron un enfoque aún mayor en el cambio de comportamiento de salud. Por lo tanto, el ECA propuesto examinará la efectividad comparativa de Dulce Digital versus "Dulce Digital-Me" (DD-Me) en N=414 adultos hispanos de bajo nivel socioeconómico con DMT2 mal controlada de Neighborhood Healthcare, un centro de salud calificado por el gobierno federal de San Diego. . Guiado por los comentarios de los pacientes y los proveedores, DD-Me incluye componentes de Dulce Digital más el establecimiento de objetivos personalizados y comentarios que responden a las necesidades y preferencias del individuo. El componente de retroalimentación adaptativa de DD-Me estará informado por el modelo de recursos y apoyo para el autocontrol y la teoría del condicionamiento operante, y se basará en el progreso del individuo en los objetivos conductuales intermedios (es decir, adherencia a la medicación evaluada por un sensor inalámbrico; evaluaciones de dieta, actividad física, estrés). La retroalimentación se entregará a través de mensajes automatizados impulsados ​​por algoritmos en el 50 % de los participantes de DD-Me y por el asistente médico del equipo de atención en la mitad restante para determinar la viabilidad y aceptabilidad (dada la supuesta relevancia cultural de las relaciones interpersonales en la cultura hispana), y la efectividad comparativa y el costo de cada método de entrega. Cambios en los indicadores del control clínico de la diabetes [es decir, hemoglobina glicosilada (HbA1c), colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C), presión arterial sistólica (PAS)], comunicación entre el paciente y el proveedor, y adherencia del paciente (es decir, a la medicación y otros autocontroles para la diabetes). -comportamientos de gestión) serán evaluados a lo largo de doce meses. Los análisis exhaustivos del proceso y la rentabilidad evaluarán la escalabilidad y el potencial de sostenibilidad de DD-Me. Esta evaluación comparativa de dos enfoques de mHealth aclarará cómo se puede integrar la tecnología de la manera más eficaz y eficiente dentro de los enfoques existentes de atención crónica dirigidos por enfermeras para satisfacer las necesidades complejas de las personas desatendidas con DMT2 mal controlada.