GODART パイロットと実現可能性 (GODART-P&F)

血糖コントロール (ヘモグロビン A1c の減少) を目的とした 2 型糖尿病 (T2DM) 管理のためのエビデンスに基づくガイドラインには、食事、身体活動 (PA)、ブドウ糖モニタリング、服薬遵守の組み合わせが含まれます。 しかし、2 型糖尿病患者の大部分は、プライマリ ケアの設定で提供される一貫した健康行動カウンセリングが不足しているため、これらのガイドラインに従うことができません。 この問題は、米国内の僻地の農村地域で増幅されています。これに対応して、このプロジェクトは、最適化された遠隔医療ベースの介入を作成することを目的としています - 人工知能を利用した農村遠隔医療 (GODART) によるゲーム化された最適化された糖尿病管理。 GODART は社会的認知理論に基づいており、自動化された行動監視およびテレコーチング プラットフォームとして機能します。 基本的に、GODART は自然言語理解技術を使用した自動化された会話型の行動監視システムです。 このプロジェクトでは、多段階最適化戦略 (MOST) を活用して、GODART のさまざまなコンポーネントをパイロットし、実現可能性をテストすることを提案します。 MOST は、最適化された介入を開発するための効率的かつ厳密なリソース管理と継続的な改善のフレームワークです。 私たちの提案は、MOST の準備段階に焦点を当てており、完全な要因実験を使用します。 2 つの異なる介入コンポーネントの実現可能性をパイロットし、評価し、評価します。各グループに 2 つのレベルがあり、4 つの実験条件が得られます。 これらのグループは、(i) 固定対適応型 (ゲーム化) 報酬プログラム、および (ii) 自動化対人間が提供する毎週の健康コーチングの効果をテストします。 参加者のサブセットに対して実施される出口インタビューでプロジェクトを終了します。 調査結果は、そのような介入の実現可能性と、HbA1c の低下における予備的な有効性を知るのに役立ち、十分に強化された確認有効性調査につながります。