高血圧管理のためのデジタル教育：セルフケアとヘルスリテラシーへの効果 (DIGIHYPE-HTN)

高血圧は、世界中で早死の主要な原因です。 近年、不健康な生活習慣、肥満、社会経済的要因が高血圧の主な原因として特定されています。 世界中の19歳から79歳の成人の約3分の2に影響を与えています。 この膨大な数は、慢性疾患の世界的な負担の大きさと、医療システムへの負担を浮き彫りにしています。 さらに、高血圧と診断された成人の3分の2は低・中所得国に住んでおり、相当数の成人が自身がその状態にあることに気づいていないと推定されています。 加えて、高血圧と診断された多くの人々は治療を受けていますが、薬物療法を通じて自身の状態を効果的に管理できているのは一部のみです。

高血圧の世界的な有病率を考慮すると、トルコの状況も非常に深刻です。 研究によると、トルコの成人人口の約30％が高血圧を患っています。 これらのデータは、診断、治療、管理プロセスの大幅な改善の必要性を強調しています。

高血圧患者における薬物療法への遵守は、血圧のコントロールと合併症の予防における重要な決定要因です。 治療遵守を評価するためには、信頼性と妥当性のあるツールを使用すべきです。 現在の文献をレビューすると、高血圧管理、服薬遵守、ヘルスリテラシーに関する多数の研究が見られます。 これらの研究は一般的に、デジタルヘルス介入が血圧コントロールに及ぼす影響、そして場合によっては服薬遵守に及ぼす影響を調査してきました。 しかし、高血圧と診断された個人向けに特別に設計され、ビデオ、パンフレット、ポッドキャストなどの複数のデジタル教育教材を通じてヘルスリテラシーの向上に焦点を当てたセルフケア教育プログラムが服薬遵守に及ぼす影響を直接評価する研究は限られています。 したがって、このトピックに関するより包括的で全体的な研究が必要です。

本研究の目的は、高血圧と診断された個人の間でセルフケアとヘルスリテラシーをサポートするデジタル教育（ビデオ、パンフレット、ポッドキャストの使用）が服薬遵守に及ぼす効果を評価することです。 この結果は、高血圧管理におけるデジタルリテラシーの重要性を強調し、健康教育プログラムを導くことが期待されています。 この方法論は、デジタル高血圧教育を通じてセルフマネジメント、自己効力感、eヘルスリテラシーを高める効果的なアプローチの開発に貢献することを目指しています。 さらに、この結果は、デジタル高血圧管理教育がその普及と服薬遵守に及ぼす影響を評価するために使用されます。

サンプルサイズ：サンプルサイズは、研究の検出力分析に基づいて決定されます。 50％の効果量、95％の信頼区間、5％の誤差範囲を考慮して実行された計算では、実験群と対照群の両方がそれぞれ88名の参加者で構成されるべきであることが示されました。

研究仮説

デジタル教育プログラムは、高血圧と診断された患者のセルフケアスコアを増加させることに肯定的な効果を持ちます。

デジタル教育プログラムは、高血圧と診断された患者のeヘルスリテラシースコアを増加させることに肯定的な効果を持ちます。

デジタル教育プログラムの後、高血圧と診断された患者の健康行動（定期的な服薬、血圧モニタリング、健康的な食事に関して）に肯定的な変化が起こります。

データ収集プロセス：データは、参加者から口頭および書面によるインフォームドコンセントフォームを取得した後、対面インタビューを通じて収集されます。

データ収集ツール：

研究者が文献に従って開発したデータ収集フォームが使用されます。 このフォームには以下のセクションが含まれます：

患者情報フォーム：このセクションでは、年齢、性別、婚姻状況、教育レベル、収入状況、雇用状況、高血圧の家族歴などの社会人口統計学的変数をカバーします。

疾患関連変数：このセクションには、疾患の期間、使用されている降圧薬の数、定期的な血圧モニタリング、デジタルヘルスツールの使用に関する項目が含まれます。

高血圧セルフケアプロファイル（HBP SCP）：この尺度は、高血圧患者のセルフケア行動、動機付け、自己効力感のレベルを測定します。 これは、行動、動機付け、自己効力感の3つのサブスケールからなる4段階のリッカート尺度です。 スコアが高いほど、より良いセルフケア、より強い動機付け、より大きな自己効力感を示します。

eヘルスリテラシー尺度：このツールは、個人がオンライン環境で健康関連情報を見つけ、評価し、使用する自己認識能力を評価します。 これは8項目からなる5段階のリッカート型尺度であり、スコアが高いほどeヘルスリテラシーが高いことを示します。

50歳以上の個人のための高血圧管理とeヘルスリテラシー研修：

研修プログラムは、50歳以上の個人の高血圧管理とeヘルスリテラシーを改善するために設計された構造化された教育的取り組みです。 参加者に、高血圧の原因、リスク要因、セルフケア行動、デジタルヘルスサービスに関する情報を提供します。 目標は、個人が自宅で血圧をモニタリングし、健康的な生活習慣行動を採用し、デジタルヘルスプラットフォームを安全に使用できるようにすることです。

データ分析：

データは統計ソフトウェアを使用して分析されます。 データ分布の正規性は、視覚的（ヒストグラムと確率プロット）および分析的（コルモゴロフ・スミルノフ検定とシャピロ・ウィルク検定）な方法を通じて検討されます。 頻度、パーセンテージ、標準偏差、算術平均値が使用されます。 正規分布データには対応のあるt検定が適用され、非正規分布データにはノンパラメトリック法が使用されます。