モバイル インターネット ヘルスケアと 3 つの分野の共同管理による過体重/肥満の前糖尿病患者への介入

サンプルサイズの推定 サンプルサイズは、主要臨床エンドポイントと以前の関連臨床研究に基づいて計算され、90% の検出有効性を満たし、両側の a 値が 0.05、追跡率が 80% 以上でした。 100 人の過体重/肥満の前糖尿病患者が厦門大学第一付属病院内分泌・糖尿病科に登録されました。

募集：

研究者は患者に研究について知らせます。患者が研究への参加に同意する場合、医師とインフォームドコンセントフォームに署名する必要があります。 研究担当医師は、病歴を尋ねて記録し、身長、体重、腹囲、血圧、臨床検査などの身体検査を行い、最終的に登録条件を決定し、ランダム化されたグループ分けを完了します。 合計 140 人の参加者が募集され、最終的に 100 人の参加者が登録され、1:1 に従って対照群と介入群にランダムに分けられました。

管理モード:

最初の入院時にインフォームド・コンセントに署名し、患者が前糖尿病を改善するための院外のライフスタイル管理の重要性を理解できるように、研究者と患者は十分にコミュニケーションをとりました。 栄養士は、食事日記の記録、食事摂取量の推定、食事の交換の提供、栄養ラベルの読み取りなど、食品モデル、写真、その他のガイドツールを使用して、各患者に詳細な 1 対 1 の指導を提供します。 体重管理者は、患者がモバイル ヘルスケア アプリを上手に使用できるように指導し、オンライン コミュニケーションへの注意を高め、院外ケアのためのオンライン プラットフォームの使用頻度を増やし、食事、運動、体重のモニタリング指標をリアルタイムにアップロードし、患者の相談に対応します。患者とのやり取りとコンプライアンスを改善するために適時に。 サービス管理の効果を最大限に発揮するために、研究者らはまた、コンプライアンスを向上させるために電話、微信、その他の方法でアプリを使用するよう患者に思い出させ、促す予定だ。

品質管理：

1. 調査プロセスにおける統一された手法を確保するため、プログラムの実施、アンケート調査などを含む調査員の統一的なトレーニング。
2. すべての研究者は、診断基準、評価指導、記録基準などを含む統一トレーニングを受けています。
3. データベースの構築には Epidata が使用され、すべてのデータは 2 人で並行して入力され、自動と手動の二重検証が行われました。