당뇨병 프로젝트의 건강 개선 (P2E2T2)

진성 당뇨병(DM)은 예방 및 건강 증진 중재에 매우 적합한 증가하는 공중 보건 문제입니다. 2,600만 명이 넘는 사람들이 당뇨병 진단을 받았고 약 7,900만 명이 당뇨병 전단계(1)를 앓고 있습니다. 신체 활동 부족, 열악한 식습관, 비만 및 흡연은 DM을 포함한 여러 만성 질환의 일반적인 위험 요소이며 미국의 조기 사망과 관련이 있습니다(2). 당뇨병에 대한 전통적인 개입은 교육을 강조하며 일반적으로 환자가 생성한 건강 데이터를 다루지 않습니다(3). 동기 부여 인터뷰(MI)는 자기 효능감을 개선하고 행동 변화를 지원하기 위한 상담 도구로, 당뇨병을 포함한 중독 및 만성 질환 치료에 성공적으로 사용되었습니다(4-6). MI는 전반적인 건강을 개선하고, 합리적인 목표를 설정하고, 목표 달성에 대한 장애물과 장애물을 관리하기 위해 관리 가능한 단계에 집중하도록 장려함으로써 목표 설정 기술을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 모바일 건강(mHealth) 기술을 사용하여 환자와 의료 팀 간의 데이터 및 맞춤형 피드백을 시기적절하게 양방향으로 전달할 수 있습니다. 따라서 mHealth는 개인의 건강 행동을 변화시키고 질병을 유발하는 요인을 예방할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다(7). 이 제안은 간호사 코치와 mHealth 플랫폼을 환자 자원으로 활용하는 효과를 테스트합니다. 구체적으로 조사관은 당뇨병과 합병증을 더 잘 관리하기 위해 라이프스타일 및 행동 변화를 해결하기 위해 환자가 자신의 개인적인 목표를 설정하도록 참여하고 권한을 부여하는 수단으로 모바일 기술 지원 간호사 코칭 개입을 테스트할 예정입니다. 참가자 활동(신체 활동, 에너지 소비 및 수면의 질)을 모니터링하기 위한 무선 감지 웨어러블 장치를 추가하면 연구자가 환자가 생성한 건강 데이터를 의미 있게 분석하고 맞춤형 피드백을 제공하여 환자가 개인적인 목표를 달성하도록 동기를 부여할 수 있습니다. 조사관은 다음과 같은 구체적인 목표를 통해 이 프로젝트를 달성할 것입니다.

특정 목표 1: 다음 결과로 측정되는 당뇨병 관리에 대한 P2E2T2 프로그램의 효과를 평가하기 위함: 1) 삶의 질(QOL); 2) 자기효능감; 3) 변화에 대한 준비성; 및 4) 임상적으로 관련된 결과.

이 연구는 두 그룹으로 구성된 무작위 대조 시험입니다. 1) 일반적인 치료(치료 조정); 2) P2E2T2(Patient and Provider Engagement and Empowerment Through Technology) 프로그램 - 환자가 생성한 실제 커뮤니티 신체 활동 및 수면 품질 데이터에 대한 대상 피드백을 간호사 코치, 참가자, 당뇨병 자가 관리를 개선하기 위한 1차 진료 제공자. 참가자는 UC Davis Primary Care Clinics 네트워크에서 모집됩니다. 연구에 등록한 후 중재를 받도록 무작위로 배정된 사람들은 통신 및 데이터 전송을 위해 구축된 보안 mHealth 대시보드 플랫폼을 통해 전화 또는 문자/이메일로 모바일 기술을 통해 간호사 코치와 상호 작용합니다. 연구자들은 개입 및 통제 부문 각각에 최소 150명의 환자를 등록할 것으로 예상합니다. 이 샘플 크기는 두 그룹 간의 차이를 탐지하기에 충분합니다. 디자인 효과와 탈락률이 치료 그룹당 100개의 표본 크기로 축소될 수 있다는 보수적인 가정 하에서도 연구는 여전히 임상적으로 중요한 특정 효과 크기를 탐지할 수 있는 최소 80%의 검정력을 가질 것입니다. 질병 자기 관리를 개선하기 위해 MI를 사용하는 간호사 코칭에 대한 이전 연구(8)를 기반으로 조사자들은 통제 그룹에 비해 중재 그룹에서 자기 효능감 점수가 훨씬 더 높게 향상되었음을 발견했습니다. 데이터는 3가지 시점에서 참가자로부터 수집됩니다: 1) 모집 시점의 기준 데이터; 2) 3개월(개입 완료와 동시에); 및 3) 9개월(개입의 지속 효과를 평가하기 위해 선택됨(개입 종료 후 6개월)). 기준선에서 결과 외에도 모든 참가자는 일반적인 만성 질환을 포함하는 Charlson Comorbidity Index를 사용하여 연령, 성별, 인종/민족, 교육 수준, 소득 수준 및 보험 유형 및 건강 이력을 포함하는 인구 통계학적 설문 조사를 완료합니다. 연구를 위한 모든 데이터는 연구 코디네이터가 수집하고 UC Davis 임상 및 중개 과학 센터(CTSC)에서 관리하는 서버에 있는 REDCap(연구 전자 데이터 캡처) 시스템에 입력됩니다(9).