M-Health を使用して血清グルコース ログを改善する可能性の評価

スタディ クエスチョン: Bluetooth 対応の血清グルコース モニターをモバイル健康アプリケーションと組み合わせて使用​​すると、妊婦のグルコース ログの完成度が向上しますか? このパイロット研究は、Bluetooth グルコメーターとモバイル健康アプリケーションの使用が実現可能であり、対象集団に十分に受け入れられることを提案しています。

方法: このプロジェクトは、最大 25 人の参加者による準実験的な事前事後設計を利用します。 8 週間にわたって、参加者は通常のケアを使用して 4 週間の血清グルコース ログ (SGL) を収集し、続いて Bluetooth 対応グルコメーターと iGluco アプリケーションを使用して 4 週間 SGL を収集します。 対策には、人口統計シートと完成した SGL が含まれます。 収集されたデータを要約するために、適切なレベルの記述統計が使用されます。 グルコースログの完全性は、訪問間の期間に必要なエントリの総数を実際のエントリの数で割った値を使用して計算されます。 たとえば、参加者が予約の間隔が 14 日ある場合、56 のエントリが予想されます。患者が 40 の結果しか記録しない場合、完全性スコアは 0.71 になります。 生データは、結果の下の最終原稿で報告されます。 この研究から予想されるデータには、参加に同意した女性の数、平均教育レベル、第一言語、平均年齢の年齢範囲、投薬または食事のみのコントロールを受けている女性の数、通常のケアフェーズの平均完了スコア、および平均介入フェーズの完了スコア。 ログを持ってこなかったが、転写のためにスマートフォンまたはグルコメーターを持ってきた患者の数、および8週間のグルコースログの完了前に研究から脱落した患者の数、および平均満足度についてのデータも生成および報告されます。スコアが計算されます。 この研究の対象者には、18 歳以上で、同意能力があり、妊娠糖尿病を患っており、英語を話し、モバイル健康アプリケーションを実行できるスマートフォンを所有しており、アプリケーションをダウンロードする意思がある女性が含まれます。

含意: この研究は、GDM の改善された自己管理の実現可能性を実証し、将来の研究の基礎を提供する可能性を秘めています。 効率的で完全な SMBG 管理を支援するためにモバイル健康アプリケーションで Bluetooth 対応のグルコース モニターを使用することは、有害な結果の減少につながる可能性があります。