Dulce Digital-Me: un intervento di mHealth adattivo per ispanici sottoserviti con diabete (DD-Me)

Gli individui di basso status socioeconomico (SES) e di minoranza etnica, inclusi gli ispanici, il più grande gruppo di minoranza etnica degli Stati Uniti, sono colpiti in modo sproporzionato dal diabete. Lo scarso accesso all'assistenza sanitaria e le barriere culturali impediscono cure, aderenza e benefici clinici ottimali, esponendo così gli ispanici ad alto rischio di costose complicanze del diabete. La consolidata partnership accademico-sanità-comunità dei ricercatori ha un'esperienza unica nello sviluppo e nella sperimentazione di interventi di assistenza cronica innovativi, convenienti e sostenibili per ridurre le disparità e migliorare la salute nelle comunità svantaggiate. I ricercatori hanno recentemente sviluppato Dulce Digital (ovvero messaggi di testo educativi "taglia unica", con il monitoraggio da parte dell'infermiere dei valori di glicemia trasmessi dal paziente), che ha migliorato il controllo glicemico in 6 mesi, rispetto alle cure abituali in un recente studio randomizzato studio controllato (RCT) di N=126 pazienti ispanici con diabete di tipo 2 scarsamente controllato (T2DM). La valutazione del processo per questo studio ha indicato che Dulce Digital era sia fattibile che accettabile dal punto di vista del paziente e del fornitore; tuttavia, i pazienti hanno espresso una preferenza per un intervento più individualizzato e gli operatori hanno richiesto un'attenzione ancora maggiore al cambiamento del comportamento sanitario. Pertanto, l'RCT proposto esaminerà l'efficacia comparativa di Dulce Digital rispetto a "Dulce Digital-Me" (DD-Me) in N = 414 adulti ispanici con SES basso con T2DM scarsamente controllato da Neighbourhood Healthcare, un centro sanitario qualificato a livello federale di San Diego . Guidato dal feedback del paziente e del fornitore, DD-Me include componenti Dulce Digital oltre alla definizione degli obiettivi personalizzati e al feedback che risponde alle esigenze e alle preferenze dell'individuo. Il componente di feedback adattivo DD-Me sarà informato dalle risorse e dal supporto per il modello di autogestione e dalla teoria del condizionamento operante e basato sui progressi dell'individuo su obiettivi comportamentali intermedi (ad esempio, l'aderenza ai farmaci valutata dal sensore wireless; valutazioni di alimentazione, attività fisica, stress). Il feedback verrà fornito tramite messaggistica automatizzata guidata da algoritmi nel 50% dei partecipanti a DD-Me e dall'assistente medico del team di assistenza nella restante metà per determinare la fattibilità e l'accettabilità (data la presunta rilevanza culturale delle relazioni interpersonali nella cultura ispanica), e l'efficacia comparativa e il costo di ciascun metodo di consegna. Cambiamenti negli indicatori del controllo clinico del diabete [cioè emoglobina glicosilata (HbA1c) colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C), pressione arteriosa sistolica (SBP)], comunicazione paziente-fornitore e aderenza del paziente (cioè, ai farmaci e ad altri farmaci per il diabete -comportamenti gestionali) saranno valutati nell'arco di dodici mesi. Analisi approfondite del processo e dell'efficacia in termini di costi valuteranno la scalabilità e il potenziale di sostenibilità di DD-Me. Questa valutazione comparativa di due approcci di mHealth chiarirà in che modo la tecnologia può essere integrata in modo più efficace ed efficiente all'interno degli approcci di assistenza cronica gestiti da infermieri esistenti per soddisfare le complesse esigenze delle persone svantaggiate con T2DM scarsamente controllato.