2 型糖尿病またはそのリスクのあるヒスパニック系/ラテン系成人におけるデジタル ヘルス テクノロジーの遵守状況の評価:

2 型糖尿病 (T2D) の治療法の選択が画一的なアプローチから患者中心の精密医療モデルへと進化するにつれ、治療法の選択に情報を提供するために、臨床的に意味のある個人間の違いをより深く理解する必要があります。

最近、生物学的、心理社会的、遺伝的変数に基づいて T2D 患者集団のサブグループを作成する新しいアプローチがあり、臨床的特徴と関連する合併症のリスクが大きく異なる患者のクラスターが特定されました。 個人用のウェアラブルなデジタル ヘルス テクノロジーを組み込むことで、追加の変数を組み込み、ビッグ データ分析と機械学習を進歩させることで、このような階層化をさらに洗練することが可能になります。 そのビジョンは、T2D の初期段階で合併症のリスクが高いサブグループを特定することで、臨床医がより効果的な個別化された治療を提供できるようになるというものです。

米国では、メキシコ生まれのヒスパニック系/ラテン系成人の成人において、診断済みおよび未診断のT2D罹患率が非ヒスパニック系白人に比べて2倍近く高くなっています。 糖尿病関連の合併症の発生率も、ヒスパニック系/ラテン系の成人でより高くなります。 T2D は、うつ病の高負荷とも関連しています。 ヒスパニック/ラテン系人口におけるうつ病の治療には独立した障壁があり、うつ病とT2Dを併発する集団は、両方の疾患に関連する共通の病態生理学的経路に対処する修正された治療計画を必要とする、異なるエンドフェノタイプを示す可能性があります。 特に興味深いのは、うつ病の予後を悪化させ、診断像を混乱させる可能性がある不安症状が一般的に存在することです。 この目的のために、そして私たちの研究でより良いエンドフェノタイプを解明するために、この集団に潜在的に非常に関連しており、体性愁訴、不眠症、および過敏症を引き起こす可能性がある大うつ病性障害の特徴である不安苦痛に注意が払われます。

持続血糖モニター (CGM) などの自己モニタリング用のウェアラブル技術は糖尿病治療に使用されていますが、圧倒的な経験は 1 型糖尿病とインスリン治療による 2 型糖尿病です。 インスリン治療を受けていないT2D患者や糖尿病のリスクのある患者では、使用ははるかに少ないです。 あらゆる形態の糖尿病において、少数派による CGM の使用は一貫して、一般の糖尿病患者よりも著しく少ない。

食事は T2D の管理において重要な役割を果たします。 パーソナライズされた食事の推奨事項を設計するには、個人の食行動を理解することが重要です。 モバイルヘルスプラットフォームは、毎日の食品の選択に関する詳細な情報を収集する機会を提供します。 この研究では、毎日の食事記録と空腹感、満足感、満腹感に関する生態学的瞬間評価（EMA）を通じて収集されたデータを使用して、個人の食事行動と血糖結果を定量化して理解します。

この研究の背後にある理論的根拠を要約すると、精密医療の発展により、T2D患者をさまざまな治療戦略に適応できるサブグループに分類できるようになりました。 しかし、特にうつ病の症状の発展に関連して、T2Dの進行リスクと既存および新しい治療法への反応に対する行動的および心理的要因の影響をより深く理解する必要もあります。 これらは、非ヒスパニック系白人に比べてT2Dおよび関連する合併症の過剰な負担を抱えているヒスパニック系/ラテン系成人など、米国のマイノリティーに特に関係があると考えられる。 デジタルヘルスは、それが受け入れられ、サービスが十分に受けられていないコミュニティで使用されるのであれば、非常に価値のあるものになる可能性があります。