糖尿病に対する動的にカスタマイズされた行動介入

糖尿病の管理における主な困難の 1 つは、血糖値を効果的に制御するために、各患者が食事、運動、薬物療法を個別に調整する必要があることです。 個人は医師の処方に厳密に従うのではなく、自分のライフスタイルの選択とそれが自分の健康に与える影響を注意深く検討する必要があります。 自主的な学習、実験、問題解決が非常に重要になります。 ただし、糖尿病患者にとっては困難な場合があります。 このプロジェクトでは、研究者らは、自己モニタリングデータのコンピューター分析を使用して、2型糖尿病患者が食事の摂取、身体活動、睡眠などの日常活動を特定できるようにする、糖尿病の自己管理のための新しい介入を改良し、評価する予定である。血糖値に影響を及ぼし、血糖値を改善するためにこれらの日常活動を修正することを提案します。

増え続ける証拠は、自己管理に影響を与える2型糖尿病（T2DM）患者の血糖機能と文化的、社会的、経済的環境の大きな違いを浮き彫りにしています。 精密医療では、個人の遺伝子構造、コンピューターで発見された臨床表現型、ライフスタイルに合わせて医療を個別化することに努めています。 研究では、医学的治療だけでなく、行動介入もカスタマイズすることの利点が示されています。 しかし、現在、T2DM における自己管理の個人化には、各個人が発見、熟考、問題解決という重要ではあるが認知力を必要とする活動に従事するか、医療提供者に依存することが求められています。 これらは両方とも、医療サービスが十分に受けられていない低所得地域の個人にとって、大きな障壁となる可能性があります。 T2DM のモバイル ヘルス (mHealth) ソリューションは、自己管理を必要とするより広範な人々にリーチできる可能性をもたらします。しかし、自己管理行動の個人化を支援するソリューションはほとんどありません。 T2DM 以外での行動介入のパーソナライズに関する継続的な取り組みは、自己効力感などの個人の心理社会的特性に合わせて行動修正テクニックを調整すること、および自己管理戦略をパーソナライズすることよりも、個人の状況に合わせて介入の提供を調整することに重点を置いています。

この研究の継続的な焦点は、糖尿病の自己管理のための情報科学的介入の開発にあり、特に自己モニタリングデータによる発見と血糖コントロールを改善するための問題解決に焦点を当てています。 提案された研究では、研究者らは、自己モニタリングデータのコンピューター分析を使用して血糖コントロール不良に関連する行動パターンを特定し、問題のある行動を変えるための個人化された行動目標を策定するmHealth介入であるT2.coachを導入しています。 この研究は、連邦認定医療センター (FQHC) のよく知られたプライマリケア実践ベースの研究ネットワーク (PBRN) であるクリニカル ディレクター ネットワーク (CDN) と協力して実施された階層化ランダム化を用いた 2 群 RCT における T2.coach の有効性を評価します。医療研究品質庁 (AHRQ) に指定された実践ベースの研究と学習のためのセンター オブ エクセレンス (P30)。