1型糖尿病の自己管理を支援するWEBシミュレーションツール (WST)

実験的：Web ベースのシミュレーション ツール (WST)

他の：Web ベースのシミュレーション ツール

参加者のインスリン ポンプからのグルコース、インスリン、および食事のデータが収集され、WST に入力されます。これにより、参加者のグルコース代謝のパーソナライズされたモデルが生成され、リプレイ シミュレーションが可能になります。

テクノロジーへの期待とテクノロジー受容に関するアンケート: ベースラインおよび第 5 週目 (介入後) で認識された負担と利点

Technology Expectation (TE) および Technology Acceptance (TA) のアンケートは 27 項目で構成されています。 TE アンケートへの回答は 0 週目 (ベースライン) に収集され、TA アンケートへの回答は 5 週目 (介入後) に収集されました。 各アンケートは、負担（14項目）、メリット（10項目）、使いやすさ、有用性、信頼性（下3つ、各1項目）の5つのカテゴリーに分かれています。 項目は、1 ～ 5 の範囲の 5 ポイントのリッカート スケールでスコア付けされます (負担と利点については非常に同意しませんから非常に同意し、使いやすさ、有用性、および信頼性については非常に悪いから優れています)。 ここでは負担と給付の結果を報告いたします。 元の 1 から 5 のスケールは 0 から 4 のスケールに変換され、負担と給付の平均スコアが平均化されてから、0% から 100% の範囲のパーセンテージに変換されます。 割合が高いほど、給付の結果は良くなり、負担の結果は悪くなります。

テクノロジーへの期待とテクノロジー受容に関するアンケート: ベースラインおよび第 5 週目 (介入後) でのシステムの使いやすさ、有用性、信頼性の認識

Technology Expectation (TE) および Technology Acceptance (TA) のアンケートは 27 項目で構成されています。 TE アンケートへの回答は 0 週目 (ベースライン) に収集され、TA アンケートへの回答は 5 週目 (介入後) に収集されました。 各アンケートは、負担（14項目）、メリット（10項目）、使いやすさ、有用性、信頼性（下3つ、各1項目）の5つのカテゴリーに分かれています。 項目は、1 ～ 5 の範囲の 5 ポイントのリッカート スケールでスコア付けされます (負担と利点については非常に同意しませんから非常に同意し、使いやすさ、有用性、および信頼性については非常に悪いから優れています)。 ここでは、システムの使いやすさ、有用性、信頼性に関する結果を報告します。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。

ベースラインおよび5週目（介入後）の糖尿病苦痛スケール

糖尿病苦痛スケール (DDS) は、糖尿病苦痛スコアの合計と、精神的負担 (5 項目)、処方苦痛 (5 項目)、対人的苦痛 (3 項目)、および医師の苦痛 (4 項目) の 4 つのサブスケール スコアを加えた 17 項目の尺度です。アイテム）。 スコアの範囲は 1 ～ 6 (問題ではないから非常に深刻な問題まで) です。 合計の糖尿病苦痛スコアと 4 つの下位尺度スコアを計算するには、各尺度の参加者の回答を合計し、対応する項目数で割ります。 平均項目スコアが 2.0 未満の場合は苦痛がほとんどまたはまったくないと考えられ、2.0 ～ 2.9 の場合は中程度の苦痛とみなされ、3.0 より高い場合は苦痛が高いと見なされます。 したがって、スコアが高いほど、結果が悪化することを意味します。

システムの使用と、最初の 1 週間 (観察) と次の 4 週間 (介入) の間の 70 ～ 180 mg/dL で費やされる時間の割合の変化との間の潜在的な相関関係

70 ～ 180 mg/dL で費やした時間の割合 (範囲内時間、TIR) は、グルコース センサー データを使用して参加者ごとに毎週 (1 週間の観察、4 週間の介入) で計算されます。 TIR が高いほど、血糖コントロールは良好になります。 介入期間中のパーセンテージは参加者ごとに平均されるため、各参加者に対して 2 つの TIR (1 つの観察 TIR と 1 つの介入 TIR) が得られます。 線形回帰分析は、観察期間と介入期間の間の TIR の変動 (応答変数) に対する参加者の Web ベース シミュレーション ツールとの対話の期間と頻度 (予測変数) の影響 (存在する場合) を推測するために実行されます。

予測変数 1: 1 週間あたりの参加者あたりのシミュレーションの数。 予測変数 2: 1 週間あたりの参加者あたりの Web ベース シミュレーション ツールとの対話時間 (分)。

応答変数: 介入 TIR - 観察 TIR。 応答変数が大きいほど、結果はより良くなります。

システムの使用と、ベースラインおよび 5 週目 (介入後) で認識されたレジメン苦痛の変化との間の潜在的な相関関係

知覚されるレジメン苦痛は、糖尿病苦痛スケール (DDS) を使用して、ベースラインおよび 5 週目 (介入後) に推定されます。 スコアの範囲は 1 ～ 6 (問題ではないから非常に深刻な問題まで) です。 DSS のレジメン苦痛項目に対する参加者の回答が合計され、そのスケール内の項目数で割られます。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 5 週目のスコアはベースラインのスコアと比較され、線形回帰分析で使用され、参加者の Web ベース シミュレーション ツールとのやり取りの期間と頻度 (予測変数) が治療満足度の変動に及ぼす影響 (ある場合) が推測されます。 (応答変数)。

予測変数 1: 1 週間あたりの参加者あたりのシミュレーションの数。 予測変数 2: 1 週間あたりの参加者あたりの Web ベース シミュレーション ツールとの対話時間 (分)。

応答変数: 5 週目のレジメン苦痛スコア - ベースラインでのレジメン苦痛スコア。 応答変数が大きいほど悪化します。

システムの使用と、ベースラインおよび第 5 週目 (介入後) での知覚された精神的負担の変化との間の潜在的な相関関係

知覚される感情的負担は、糖尿病苦痛スケール (DDS) を使用してベースラインおよび 5 週目 (介入後) に推定されます。 スコアの範囲は 1 ～ 6 (問題ではないから非常に深刻な問題まで) です。 DSS の感情的負担項目に対する参加者の回答が合計され、その尺度内の項目数で割られます。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 5 週目のスコアはベースラインのスコアと比較され、線形回帰分析で使用され、参加者の Web ベース シミュレーション ツールとのやり取りの期間と頻度 (予測変数) が治療満足度の変動に及ぼす影響 (ある場合) が推測されます。 (応答変数)。

予測変数 1: 1 週間あたりの参加者あたりのシミュレーションの数。 予測変数 2: 1 週間あたりの参加者あたりの Web ベース シミュレーション ツールとの対話時間 (分)。

応答変数: 5 週目の感情的負担スコア - ベースラインでの感情的負担スコア。

応答変数が大きいほど悪化します。