Interventions comportementales adaptées de manière dynamique dans le diabète

L’une des principales difficultés de la gestion du diabète est que chaque personne concernée a besoin d’une combinaison personnalisée de régime alimentaire, d’exercice et de médicaments pour contrôler efficacement sa glycémie. Plutôt que de suivre strictement les prescriptions d'un médecin, les individus doivent examiner attentivement leurs choix de mode de vie et leur impact sur leur santé. L'apprentissage indépendant, l'expérimentation et la résolution de problèmes revêtent une grande importance. Cependant, ils peuvent s’avérer difficiles pour les personnes diabétiques. Dans ce projet, les enquêteurs affineront et évalueront une nouvelle intervention pour l'autogestion du diabète qui utilise l'analyse informatique des données d'autosurveillance pour aider les personnes atteintes de diabète de type 2 à identifier quelles activités quotidiennes, y compris la consommation de repas, l'activité physique et le sommeil, avoir un impact sur la glycémie et suggérer des modifications à ces activités quotidiennes pour améliorer la glycémie.

De plus en plus de preuves mettent en évidence des différences significatives dans la fonction glycémique et les circonstances culturelles, sociales et économiques des personnes atteintes de diabète de type 2 (DT2) qui ont un impact sur leur autogestion. La médecine de précision s'efforce de personnaliser le traitement médical en fonction de la constitution génétique d'un individu, des phénotypes cliniques découverts par ordinateur et de son mode de vie. Des études ont montré les avantages d’adapter non seulement le traitement médical, mais également les interventions comportementales. Pourtant, actuellement, la personnalisation de l'autogestion du DT2 nécessite que chaque individu s'engage dans des activités de découverte, de réflexion et de résolution de problèmes - des activités critiques mais exigeantes sur le plan cognitif - ou qu'il s'appuie sur ses prestataires de soins de santé. Ces deux éléments peuvent présenter des obstacles considérables pour les personnes issues de communautés à faible revenu médicalement mal desservies. Les solutions de santé mobile (mHealth) dans le DT2 promettent d'atteindre des populations plus larges ayant besoin d'autogestion ; cependant, peu de solutions de ce type aident à personnaliser les comportements d'autogestion. Les efforts en cours pour personnaliser les interventions comportementales en dehors du DT2 se concentrent sur l'adaptation des techniques de modification du comportement aux caractéristiques psychosociales des individus, telles que l'auto-efficacité) et sur l'adaptation de l'intervention au contexte des individus plutôt que sur la personnalisation des stratégies d'autogestion.

L'objectif actuel de cette recherche est de développer des interventions informatiques pour l'autogestion du diabète, avec un accent particulier sur la découverte avec des données d'autosurveillance et sur la résolution de problèmes pour améliorer le contrôle glycémique. Dans la recherche proposée, les enquêteurs introduisent T2.coach, une intervention mHealth qui utilise l'analyse informatique des données d'auto-surveillance pour identifier les modèles comportementaux associés à un mauvais contrôle glycémique et formuler des objectifs comportementaux personnalisés pour changer les comportements problématiques. Cette étude évaluera l'efficacité de T2.coach dans un ECR à deux bras avec randomisation stratifiée mené avec le Clinical Director Network (CDN), un réseau de recherche basé sur la pratique des soins primaires (PBRN) bien reconnu des centres de santé fédéraux (FQHC), et Centre d'excellence (P30) désigné par l'Agence pour la recherche et la qualité des soins de santé (AHRQ) pour la recherche et l'apprentissage basés sur la pratique.