デジタルヘルスを通じた慢性疾患管理のためのスマート O2O モデル開発のランダム化比較試験

目的 この介入の目的は、地方自治体レベルで平昌郡に居住する患者を対象に一次医療と慢性疾患管理を提供するために開発されたオンラインツーオフライン(O2O)サービスモデルの有効性と効率を評価することです。

この介入のランダム化比較試験は、モデルの検証に役立ち、糖尿病や高血圧の患者に対する O2O デジタル ヘルスケア サービスの有効性に関する貴重な情報を提供します。 この介入が効果的であることが判明すれば、患者のケアへのアクセスと自己管理が改善される可能性があり、それが健康転帰の改善と医療費の削減につながる可能性があります。 この調査から得られる示唆は、韓国の他の地域でもデジタル ヘルスケア サービスの提供に関する意思決定の信頼できる証拠として役立ちます。

治験デザイン これは、制限付き、バッチ式、ブロック式、および個別のランダム割り当てを伴うランダム化対照試験です。 無作為化前のサンプリングのために、研究者らは平昌郡で2つの対象疾患グループを募集することを計画している。1つは糖尿病患者（前糖尿病患者を含む）のグループ、もう1つは高血圧患者（境界線高血圧患者を含む）のグループである。 合計1,000人の参加者（1グループあたり500人）が募集される予定で、研究者らは募集の際にコントロールが不十分な患者を優先する予定だ。

サンプリングの主なモードは任意ベースであり、患者は広告、プロモーション キャンペーン、または医師が提供する情報を通じてサインアップします。 一部の患者には医師からこの治験への参加を勧められ、案内される一方、参加する医療センター（平昌公立医療センターと地元の私立診療所、平昌の地元の私立医療センターなど）および平昌当局には宣伝・広告資料が掲示される。 Webサイト。 チラシは、村の健康を支援するボランティア団体である村保健委員会を通じても配布されます。 一方、すでに糖尿病や高血圧と診断されている患者については、平昌の参加医療センター（地方医療センター、平昌公立医療センター）からも募集する予定だ。

この研究への参加を希望する適格な患者が臨床検査のために地元の保健センターを訪れると、そのデータは定期的に研究チームに送信され、ブロック化されたランダム割り当て（ブロック：疾患、重症度、地域）が実行されます。 割り当ての結果はセンター/クリニックに通知され、その後患者に通​​知されます。 配分比率は各疾患（高血圧症、糖尿病）に対して1：1です。

研究環境 介入は韓国の江原道平昌郡で行われます。 (平昌郡は韓国の江原道にある郡です。 州の東部に位置し、2020 年の推定人口は約 43,000 人です。） 平昌市公立医療センター傘下のスマートヘルスケアセンターは、各参加者や地元の医療センターからデータを受信・監視しながら、必要な教育と人材を提供することで主にO2Oサービスを管理する。

前述したように、この介入は平昌の患者（および境界線患者）を対象としており、データはデバイスとアプリケーションを通じて参加患者から収集されるほか、患者が（対照群と治療群の両方で）定期的な経過観察に参加する場合には地元の医療センターからも収集されます。 UPS。

研究全体（治験の設計を含む）はソウル大学医学部が管理し、O2Oサービスの提供とデータ収集は主に平昌スマートヘルスケアセンターが担当する。 O2O モデル (具体的にはモバイル アプリケーション、データ プラットフォーム) の開発と管理には、江北サムスン病院、ヒューレイ、DKI、ソウル大学病院、XAIMED などの関係者があり、公衆衛生 HRecord (PHR) の管理を担当しています。 ) 患者および地元の医療センターから収集されたデータ。

介入

O2O サービス モデルへの介入:

ベースラインの総合健康診断の後、各参加者の主治医が個別のケア計画を作成します。 このケア計画には、代表的な疾患群（糖尿病、前糖尿病、高血圧、境界線高血圧）の特定と、ケアの強度（集中治療または標準治療）の決定が含まれます。 参加者が糖尿病と高血圧の両方を患っている場合、それらは糖尿病患者として分類されます。 疾患の管理が不十分な参加者（高血圧グループでは最高血圧が140を超えるか最低血圧が90を超え、糖尿病グループではHbA1cレベルが6.5％を超える）は、集中治療グループに割り当てられます。 ただし、これらの分類は、患者の臨床状態に基づいて必要に応じて調整できます。

平昌スマートヘルスケアセンターは医師と協力して継続的に監視し、必要に応じて介入します。 モニタリングは、O2O サービス プラットフォームの管理者の Web ページを通じて行われ、介入グループのライフログ データを監視できます。 登録された患者は、自動または手動のメッセージの形で介入を受けます。

- アプリケーションを介したメッセージ配信: パーソナライズされた教材: これらのメッセージの内容は、参加者のベースライン評価結果に基づいて決定されます。 これらは、学会などの信頼できる組織によって作成された公的に利用可能なビデオで構成されており、YouTube ビデオへのリンクを通じて提供されます。

健康レポート：3か月ごとに送信され、過去3か月のライフログデータに基づいて、個人の状態が適切に管理されているかどうかを総合的に評価します。

手動メッセージ（テキストメッセージ）：指標ベースのパーソナライズされたメッセージは手動で転写され、ライフログデータに基づいて過去 2 週間または 4 週間の健康管理の状態を評価します。 これらのメッセージは主に平昌スマートヘルスケアセンターが起草し、医療専門家（医師、栄養士、看護師など）がそれぞれの状況に応じて作成した既製のメッセージテンプレートを使用している。 メッセージは、それぞれの主治医による最終確認後に患者に送信されます。 特に血圧や血糖値が警戒レベルまたは危険レベルにある場合、またはデータ入力が不十分な場合には、監視プロセス中に必要に応じて追加のメッセージを送信できます。

- 持続血糖モニター (介入グループ内): 介入グループの一部の糖尿病患者には、持続血糖モニター (Freestyle Libre) が提供されます。 このモニターの適格性は、最近の 14 日以内の最近の検査の半分以上で正常範囲に達していない記録された血糖値に基づいて決定されます。 持続血糖モニターの対象となる患者は、スマート ヘルスケア センターからテキストまたは電話で通知を受け取ります。 彼らは2週間装置を装着する必要があり、血糖値の変化を自己監視することが推奨されます。 この期間中は、通常のライフスタイルを適応させて血糖値を管理することが強く推奨されます。 一部の患者は、必要に応じて、デバイスの取り外しから 2 週間後に再度モニターを受ける場合があります。

- 個人健康記録 (PHR) データ: PHR データは、クリニック内の参加者の個人オンライン データストア (POD) Web ビューを通じて、患者の同意を得た主治医のみがアクセスして利用できます。 POD は、すべての国民が加入することが義務付けられている国民健康保険サービス (NHIS) が提供する人間ドックの結果、病歴、および処方箋の履歴をインポートできます。 さらに、POD には、眼科的異常 (緑内障、糖尿病網膜症など) を検出し、心血管疾患 (CVD) 死亡リスクを予測できる AI ベースの網膜画像解析が含まれています。 これには、国民健康診断データを使用して開発された別の CVD 発生率予測モデルも含まれています。 この PHR データにアクセスすることで、主治医は患者に CVD リスクに関する包括的な相談を提供できます。

- 対照群：対照群は通常通りの治療を受けることになります。これは、上記の追加介入を行わずに個人に提供される典型的なケアです。

介入順守を向上させる戦略 患者は、モバイルアラーム、通知、平昌医療センターのスマートヘルスケアセンターからの対面通知により、モバイルアプリを使用して病状をチェックするよう定期的に通知されます。

治験中に許可または禁止される関連する付随ケア 通常どおりの治療（TAU）は、対照群と治療群の両方で許可されます。 しかし、研究者らは、代替サービスへの患者の参加が研究中に解決するのが最も難しい問題になると考えている。 研究者らは、「スマートヘルステクノロジーを含む別の研究プログラムへの参加」を除外基準の1つとして特定した。 私たちの研究に含める資格はありません。 同時に、治験責任医師は、情報提供や、サービス利用のための患者への研修・周知を担当するオペレーターの教育を通じて、（介入中に起こり得る）付随的ケアをさらに防止していきます。

サンプル サイズ サンプル サイズは、MDES (Minimum Detectable Effect Size) 式を使用して計算されます。 この研究のサンプルサイズは、治療群と対照群の間の有意な差を十分な統計的検出力で検出することを目的として決定されています。 合計サンプルサイズが 1,000 人の参加者であることを考慮すると、研究者らはこのコホートを 2 つの主要なグループ (糖尿病の参加者と高血圧の参加者) に分割します。 その後、これら 2 つのグループのそれぞれが、治療サブグループと対照サブグループにランダムに割り当てられます。 MDES の計算は、各グループ内の固有の特性と期待される効果量を考慮して、糖尿病グループと高血圧グループに対して個別に実行されます。

ブロック化されたランダム割り当てと制御変数によって説明できる結果変数の変動が約 50% であると仮定し、5:5 の割り当て比、5% の統計的有意水準と検出力を持つ 500 人の被験者のサンプルを仮定します。 80% の場合、MDES は 0.216 です。 研究者が、ブロックされたランダム割り当てと制御変数によって説明できる結果変数の変動が約 25% であると仮定すると、MDES は 0.187 であり、これでも精度は高くなります。 ブロック化されたランダム割り当てと制御変数によって説明できる結果変数の変動が約 10% であると仮定すると、MDES は 0.181 であり、これでも精度は高くなります。 (注: Cohen (1988) は、MDES 0.20 が小さい効果量、0.50 が中程度の効果量、0.80 が大きい効果量であると示唆しました。) したがって、研究者らは各疾患タイプごとに 500 人の参加者のサンプルを募集することを目指しており、各疾患グループの治療対対照の比率は 5:5 です。

採用 同時採用手順は 2 つあり、それぞれ若干の違いがあります。 手順 1 は主に、以前に糖尿病、前糖尿病、高血圧、または境界線高血圧と診断された患者を対象としています。 手順 2 は、当社のプロモーションおよび広告活動に接触した回答者を対象としています。 自発的に登録を希望したこれらの回答者については、次のいずれかの場合に資格が確認されます。1) 以前に糖尿病、境界線糖尿病、高血圧、または境界線高血圧と診断されたことがある (診断の証拠がある)、または 2) これらの症状のいずれかであると新たに診断されたこの介入手順に含まれる総合的な健康診断を通じて。

介入の割り当て: 割り当て シーケンスの生成 参加者は、コンピューターで生成されたランダム化シーケンスを使用してランダム化されます。 この研究では、制限付き、バッチ、ブロックされた個別のランダムな割り当てを適用します。 参加者の適格性を審査した後、適格な各参加者に連絡してインフォームドコンセントを受け取ります。 参加に同意した人は、地域の医療センター（またはスマートヘルスケアセンター）を訪問してサービスの詳細な説明を受け、実際に契約書に署名し、モバイルアプリの使用に関するトレーニングを受け、アンケートに回答します。 患者がクリニックで臨床検査を受けた後、患者のリストと検査結果が定期的に研究チームに送信されます。 研究チームは、疾患、重症度、地域に基づいてブロック化されたランダムな割り当てを定期的に実施します。 割り当て結果は研究チームによってセンターと診療所に通知され、その後患者に通​​知されます。 このようなプロセスは、O2O サービス プロセスに合わせて設計されています。

隠蔽メカニズム 割り当てシーケンスを実装するメカニズムは、中央の電話と電子メールを使用します。 医療スタッフと参加者は、研究チームから通知されるまで割り当てを知りません。

実装 研究チームは割り当てシーケンスを生成し、割り当て結果をセンターと患者に直接提供します。 平昌公立医療センターのスマートヘルスケアセンターのスタッフが参加者を登録し、参加者を介入に割り当てます。

介入の割り当て: 盲検化 誰が盲検化されるか 無作為割り当てが実施されると、この研究では盲検化は行われません。

データの収集と管理 結果の評価と収集の計画

データ品質保証:

調査データの整合性を確保するために、調査員はデータの品質を高めるためのいくつかのプロセスを実施しました。 まず、調査員らは参加者の電話番号と生年月日を相互参照することで重複リスクを軽減する措置を講じることを計画している。 このステップは、重複したエントリを特定して修正し、データセットの精度と一意性を維持するのに役立ちます。

第二に、当社の評価者は、調査を効果的に実施するために厳格な訓練を受けています。 研究者らは、データ収集手順を標準化するための包括的なマニュアルガイドを開発しました。 このガイドは、評価者にとって貴重なリソースとして機能し、確立されたプロトコルの一貫性と遵守を保証します。

さらに、介入の開始前に、評価者は介入前セッションも受けます。 このセッション中に、データ収集プロセスに関するトレーニングを受け、調査機器やアンケートに習熟します。

さらに、スマート ヘルスケア センターはコールセンターとして重要な役割を果たし、データ収集中に発生する可能性のある問題や問い合わせに迅速に対応します。 この継続的なサポート メカニズムは、研究全体を通じてデータの品質を維持するのに役立ちます。

研究器具:

データ収集のために、調査員は調査アンケートとインタビューガイドを作成しました。 これらの機器は、臨床ガイドラインに沿った健康成果指標に基づいて、細心の注意を払って作られています。 この連携により、データ収集ツールが関連性と包括性の両方を保証し、研究目的に関連する重要な情報を収集できるようになります。

データの品質と研究機器の堅牢性に対する当社の取り組みは、収集されたデータの信頼性と有効性を裏付け、研究結果の信頼性を保証します。

データのリスト この研究で収集されるデータは、「ランダムな「割り当て」の記録」、「ベースライン」、「結果」、「サービス利用データ」、「サービスコストデータ」に分類できます。

参加者の維持と完全なフォローアップを促進する計画

汚染や脱落を管理しながらランダム割り当ての完全性を維持するための研究チームの戦略は次のとおりです。

• ランダムな割り当てを約 1 週間パイロット的に実施して、問題を特定します。
• グループごとのサンプルサイズを考慮して、治療グループ (T) と比較グループ © のサイズを継続的にチェックし、ランダムでない割り当ての可能性を監視します。
• 不適格な応募者のランダム割り当ての問題: T と C の両方で見つかった場合、サンプルから除外されます。 Tのみで見つかった場合は、分析段階でノーショウ調整が行われます。

• 対照群の汚染:

  1. 参加者による汚染とオペレーターによる汚染を特定する
  2. オペレーター向け教育
  3. オペレーターと参加者の対面接触を最小限に抑える
  4. 研究チームによるランダム割り当て結果の参加者への直接通知
• クロスオーバー: コントローラーがランダムな割り当てを再度申請するとき。 サンプルからは取り出さず、分析段階でのノーショウ調整として取り扱います。

現場オペレーター（平昌スマートヘルスケアセンターと平昌公立医療センターのスタッフなど）は定期的に患者をチェックしてモバイルアプリケーションの使用を思い出させ、患者にはアプリの通知と電子メールで自動的に通知されます。サービスの利用。 参加者が中止を希望する場合は、追跡調査への記入が求められ、中止時点で医療記録（医療センターおよび国民健康保険サービスから）が収集されます。 逸脱した参加者については、逸脱が特定された時点で医療記録 (医療センターおよび国民保険サービス) が収集されます。

データ管理

各プロセスのデータ管理計画は次のとおりです。

データ入力: すべてのデータは電子データ キャプチャ (EDC) ソフトウェアを使用して入力されます。 正確性を高めるために、2 人の独立したオペレーターが二重のデータ入力を実行します。

コーディング：コーディングマニュアルを作成し、コーディングの一貫性を確保します。 すべてのコード化されたデータは、2 番目のオペレーターによって正確性が検証されます。

セキュリティ: データへのアクセスはパスワードで保護されており、許可された担当者のみがアクセスできます。 データは定期的にバックアップされる安全なサーバーに保存されます。

保管: データは電子形式で保管されます。 データは研究機関内にある安全なサーバーに保管されます。

データ品質プロセス: データ値が許容範囲内にあることを確認するために範囲チェックが実行されます。 データの矛盾や欠落を修正するためにデータ クリーニング手順が実行されます。 最終的なデータセットは、分析前に研究チームによって完全性と正確性が検証されます。

バックアップとアーカイブ: システム障害や損失が発生した場合に備えて、データの整合性を確保するために、データは定期的にバックアップされます。 最終的なデータセットのコピーは、将来の参照のために安全な場所にアーカイブされます。 生命倫理安全法施行規則第 15 条により、研究に関連するすべての記録およびデータは研究終了から 3 年間保存されます。

データの廃棄：保存機関であるソウル大学は、個人情報保護法施行令第16条に基づき、個人情報を含むデータおよび文書は3年間保存した後、廃棄します。

機密保持

研究者は、インフォームドコンセントフォーム、医療記録、およびアンケートを通じて、潜在的な参加者および登録された参加者に関する個人情報を収集します。 調査官は、すべての個人情報が安全に保管され、許可された担当者のみがアクセスできるようにします。 研究者は個人情報を研究チームおよび規制当局とのみ共有し、機密性を確保するためにパスワードで保護されたアクセスまたは暗号化を通じて共有します。

具体的なプロトコルは次のとおりです。

参加者は十分な説明を受け、自発的に同意する場合には、研究参加の書面による同意書に署名します。

個人情報を特定できる情報については秘密を保持いたします。

参加者から検査結果について問い合わせがあった場合には、情報を提供することも可能です。 参加者のデータファイルはデータ管理担当者のサーバーに保存されます。 このサーバーには、研究代表者、研究スタッフ、共同研究者のみがアクセスでき、ファイルは暗号化されています。 したがって、本研究に参加された方以外はアクセスできません。

研究過程で収集されたデータファイルは第三者（韓国政府保健福祉省国民健康スマート管理研究開発局）に提供され、データプラットフォーム（ビッグデータおよび個人データリポジトリ）に提出されます。 ) 部が制定する。 その際、同部門が開発した統合認証システムとDID（Decentralized Identifier、ブロックチェーン技術をベースとした分散型識別技術）システムを適用することで個人情報を保護します。

統計的方法 一次および二次アウトカムの分析のために、研究者は ITT (治療意図) および回帰調整済み影響推定を使用します。

データが許せば（特に対照群からのデータ）、研究者は時系列効果分析も実施します。 プログラム効果の発生と、これらの効果が時間の経過とともにどのように変化するかは、この実験研究から得られる重要な情報です。 影響のタイミングとプログラムの性質により、病気の重症度や患者の行動パターンに基づいてさまざまなパターンの変化が生じる可能性があるため、プログラムの効果の時間的軌跡を分析することは不可欠です。

ランダム化された実験では、ランダムに割り当てられたプログラムとコントロール グループ間の比較可能性は、時間が経っても一貫したままになります。 したがって、各時点における横断的な分析手法（式（１））を適用することで、番組効果の時系列変化を分析することができる。 複数の時点におけるプログラム効果の時系列変化を調べるには、各時点で従属変数（結果変数）を測定し、繰り返しプログラム効果を推定する必要があります。 式 (1) では、時間の経過とともに変化する変数は従属変数のみであり、プログラム変数と制御変数は一定のままであることに注意することが重要です。 これは、プログラム グループとコントロール グループの区別が時間の経過とともに変化してはならず、ランダムな割り当ての前にコントロール変数を取得する必要があるためです。

この分析で考慮すべき重要な点は、言及されている「時間」は相対的なものであり、絶対的なものではないということです。 これは、絶対的な暦年ではなく、ランダムな割り当て日を基準にして測定されます。 したがって、評価者はすべてのサンプル メンバーのランダムな割り当て日を記録し、それを分析データセットに統合します。 管理統計データベースから取得した従属変数も、分析のためにランダムな割り当て日に基づいて相対時間変数に変換する必要があります。

プロトコル不遵守を処理するための分析方法および欠損データを処理するための統計的方法

治療グループ内の反抗者: プロトコールを遵守しない場合、特に割り当てられた治療に従わない人がいる場合、治験責任医師は局所平均治療効果 (LATE) を推定します。 コントロール グループにはアプリケーションが提供されないため、コントロール グループ内に「反対者」が存在する可能性はありません。 したがって、調査員は単純に ITT を遵守者の割合で割ります。

LATE= ITT/(治療グループの同意者の割合) 対象変数の欠損データに対処するために、研究者は欠損ダミーアプローチ、特にダミー変数調整を使用します。 この方法では、欠損データを補うためにダミー変数を作成し、その後これらのダミー変数を共変量として分析に含めます。 このアプローチにより、欠落したデータを補い、分析の完全性を維持しながら、欠落した観測値が結果に与える影響を最小限に抑えることができます。

監督とモニタリング 調整センターと治験運営委員会の構成 主要なエンティティの構成と役割: O2O サービスは、「スマート ヘルスケア センター」の担当者と各患者のプライマリ ケア クリニックにいる医療専門家との間の共同作業によって調整されます。 スマート ヘルスケア センターは、平昌郡公衆衛生センター (PHC) の傘下で運営されており、PHC スタッフとともに専任の研究者チームで構成されています。

データモニタリング委員会の構成、その役割、報告体制 データモニタリング委員会（DMC）は評価チームのメンバーで構成され、試験のデータとプロセスを監視するための多様な専門知識を確保しています。 データ監視委員会は、治験データの完全性と品質を維持する上で極めて重要な役割を果たします。 その責任には、治験の進捗状況とプロトコルの順守を評価するための毎月のモニタリングとフィードバックセッションが含まれます。 データ監視委員会は調査結果を研究主任 (PI) に直接報告し、試験の有効性と安全性を高めるための貴重な洞察と推奨事項を提供します。

重要なのは、データ監視委員会は介入自体から独立して運営されていることです。 その会員は、参加している医療センターや平昌スマートヘルスケアセンターとは直接関与していません。 この独立性により、治験の進行状況と安全性に関する公平な評価と意思決定が保証されます。

有害事象の報告と危害 治験介入や治験実施に関連した有害事象や予期せぬ影響が発生する可能性は高くないと予想されます。 ただし、そのような事態が発生した場合には、当社の対応プロトコルは十分に確立されています。 求められた有害事象または自発的に報告された有害事象は、試験を監督する主任研究者 (PI) に直ちに報告されます。 同時に、これらの出来事は、治験の倫理面と安全性の側面を監督する責任のある規制機関であるソウル大学病院（SNUH）治験審査委員会（IRB）委員会に報告されます。 有害事象または意図しない影響が通知されると、それに応じて関連する適切な措置が取られます。 これらの措置には、さらなる調査、治験実施の調整、または参加者の安全と治験の完全性を確保するために必要な修正が含まれる場合があります。