Bedre risikooppfatning via pasientlikhet til å kontrollere hyperglykemi og opprettholdes av telemonitorering (BRILLIANT)

Diabetes har dukket opp som et betydelig folkehelseproblem globalt, og Singapore er intet unntak. Fra og med 2022 er 8,5 % av de voksne i Singapore berørt av diabetes, og antallet forventes å nå 1 million innen 2050, noe som gjør det viktig å ta tak i de tilhørende utfordringene. De økonomiske implikasjonene av diabetes strekker seg utover helsekostnader, og påvirker produktivitet og livskvalitet. De totale kostnadene blant befolkningen i arbeidsfør alder med diabetes - direkte og indirekte kostnader inkludert - forventes å stige fra USD 787 millioner (USD 5 646 per person) i 2010 til USD 1 867 millioner i 2050 (USD 7 791 per person).

I tillegg utgjør diabetes en betydelig risiko for komplikasjoner som kan påvirke ulike organsystemer negativt. Komplikasjoner som kardiovaskulære sykdommer, nevropati og retinopati utgjør alvorlige trusler mot helsen til personer med dårlig administrert diabetes. En studie om global trend for diabetesdødelighet avdekket en bekymringsfull global økning i diabetesrelatert dødelighet, spesielt på grunn av vaskulære komplikasjoner, noe som utgjør en betydelig utfordring for diabetesbehandling. For å møte de økende trendene for dødelighet, er det avgjørende å øke bevisstheten om diabeteskomplikasjoner for å forbedre risikooppfatningen og til slutt redusere dødeligheten.

Oppfattet risiko for diabeteskomplikasjoner kan påvirke pasientens atferd, påvirke overholdelse av behandlingsplaner og livsstilsendringer. Personer med en høyere risikooppfatning kan være mer sannsynlig å engasjere seg i proaktiv ledelse, noe som fører til bedre helseresultater og potensielt redusere dødeligheten forbundet med diabeteskomplikasjoner. På den annen side kan individer med dårligere risikooppfatning neglisjere nødvendige forholdsregler, noe som fører til suboptimal sykdomsbehandling og økt sannsynlighet for komplikasjoner, som potensielt kan påvirke dødeligheten.

En systematisk gjennomgang av risikooppfatninger av diabeteskomplikasjoner fremhever en bekymringsfull mangel på bevissthet om risikoen for diabetesrelaterte komplikasjoner blant personer med type 2 diabetes mellitus (T2DM). Tilsvarende avslørte forskningsstudier om risikobevissthet om diabeteskomplikasjoner, spesielt i Singapore, kunnskapshull blant voksne. Til tross for den betydelige innvirkningen på livskvalitet, ble T2DM og komplikasjoner i senere stadium oppfattet som sakte progredierende og ikke umiddelbart livstruende. Derfor, for dårlig kontrollerte diabetespasienter, er effektiv kommunikasjon om risikoen for komplikasjoner avgjørende.

Weaver et al definerte risikokommunikasjon som "effektiv og nøyaktig utveksling av informasjon om helserisikoer og farer" for å "fremme risikobevissthet og forståelse og fremme helsebeskyttende atferd". Forbedring av risikokommunikasjon fremmer ikke bare informert beslutningstaking, men fremmer også tidlig intervensjon og forebyggende tiltak. Videre understreket Hashim J et al viktigheten av å vurdere sosiale og kulturelle faktorer i utviklingen av effektive intervensjoner blant voksne med forhøyet risikooppfatning, men som ikke engasjerer seg i forebyggende handlinger. Studien antydet også at ulike perspektiver angående fordeler og svakheter knyttet til forebyggende tiltak kan påvirke den langsiktige bærekraften til denne atferden.

Risikokommunikasjonsintervensjoner er utviklet for pasienter med T2DM for å forbedre deres risikooppfatninger og helsehandlinger. Disse intervensjonsstudiene utforsker ulike metoder for å kommunisere risiko for diabeteskomplikasjoner til de med T2DM. Intervensjoner inkluderer en rekke innovative risikokommunikasjonsmetoder som visuelle hjelpemidler, generelle dytt, digitalt verktøy for personlig risikoinformasjon og familiestøtte gjennom WeChat. Selv om slike intervensjoner bidrar til verdifull innsikt, er det noen begrensninger med disse verktøyene som begrenset langsiktig påvirkning, utfordringer med teknologiadopsjon. Å adressere disse ulempene med en integrert tilnærming kan øke robustheten og anvendeligheten til funnene i ulike helsemiljøer.

PERDICT.AI-basert rådgivning

En AI-aktivert likhetsbasert modell, kalt PERDICT.AI (Personalized Diabetes Counseling Tool using Artificial Intelligence) ble utviklet av et team av primærleger og informatikere i Singapore for å hjelpe leger med å kommunisere risikoer til pasienter med diabetes mellitus. Verktøyet rangerer en pasients HbA1c-nivåer med lignende pasienter (eller jevnaldrende) fra en avidentifisert database, og viser hvor utbredte diabeteskomplikasjoner er basert på HbA1c-alvorlighetsgrad. Dette omtales som «peer-comparison» og verktøyet gjennomgikk revisjoner etter tilbakemeldinger fra primærleger for å øke nytten i risikokommunikasjon.

Basert på Health Belief Model (HBM), en risikokommunikasjonsintervensjon, ble utviklet for primærhelsetjenesteleger (PCP) for å gi råd til pasienter med T2DM om deres glykemiske kontroll og komplikasjoner som kan oppstå, og for å anbefale måter å forbedre glykemisk kontroll og forhindre komplikasjoner (eller ytterligere komplikasjoner). Dette vil bli støttet av informasjon fra PERDICT.AI.

Risikokommunikasjon ved hjelp av PERDICT.AI kommuniserer dynamisk en persons glykemiske kontroll, og tilbyr en komparativ rangering blant jevnaldrende for å øke motivasjonen og bevisstheten. Videre vurderer den risikoen for potensielle komplikasjoner sammenlignet med peer-data med eksemplariske tilfeller for å understreke konsekvensene av suboptimal forvaltning. I tillegg vil den generere personlige anbefalinger, inkludert medisinjustering og personlige helseplaner.

Diabetesbehandling krever ofte konsekvent oppmuntring og veiledning, noe et statisk risikokommunikasjonsverktøy kanskje ikke gir. I tillegg kan passiv mottak av informasjon kanskje ikke motivere pasienter til å delta aktivt i diabetesbehandling. Slik mangel på engasjement kan føre til redusert overholdelse av anbefalte strategier, noe som begrenser verktøyets samlede effekt. Dette er tydelig fra @RISK-studien, der den forbedrede risikooppfatningen som ble observert først etter 2 uker, ble forsvunnet innen den 12. uken, og fremhever en tidsmessig begrensning i å opprettholde positive utfall. Selv om deltakerne i intervensjonsarmen rapporterte høyere tilfredshet med risikokommunikasjon, førte ikke dette til vedvarende forbedringer. Dette understreker behovet for en integrert tilnærming for å opprettholde positive resultater utover kortsiktig.

Integrasjon med teleovervåkingssystem

Å opprettholde forbedret risikooppfatning over en lengre periode kan oppnås gjennom teleovervåking. Ved å bruke teleovervåkingsteknologi kan helsepersonell opprettholde en konsistent forbindelse med pasienter, og tilby sanntidsinnsikt i deres helsestatus. I tillegg letter teleovervåking kontinuerlig opplæring og støtte, og bidrar dermed til den langsiktige bærekraften av forbedret risikooppfatning og kan forbedre diabetesbehandlingen betydelig og forhindre komplikasjoner.

Primary Tech-Enhanced Care (PTEC)-programmet fokuserer på å oppmuntre pasienter til å håndtere kroniske lidelser hjemme gjennom brukervennlige sett. Home Diabetes Monitoring-programmet (PTEC-DM) muliggjør hjemmebasert glukose- og blodtrykksovervåking en gang i uken ved hjelp av en Bluetooth-aktivert enhet. Disse lesingene vil bli sikkert overført til studieteamet via appen og administrert på riktig måte gjennom telekonsultasjon. I tillegg vil deltakerne motta helsedytt, oppmuntringer og påminnelser gjennom meldinger i appen for å støtte deres velvære.

Integreringen av PTEC-DM med risikokommunikasjon ved hjelp av PERDICT.AI utnytter styrken til menneskelig interaksjon og tilpasningsevne, og bidrar til en mer helhetlig og pasientsentrert diabetesbehandlingstilnærming. En slik kombinert tilnærming tar for seg både overvåking og veiledning, og bidrar til økt pasientforståelse og informert beslutningstaking. Derfor er denne studien designet med følgende mål, ved å ta i bruk et multi-site, multi-arm randomisert kontrollert studiedesign.

Mål

Primært mål:

jeg. Å vurdere effektiviteten av risikokommunikasjon ved å bruke et AI-aktivert verktøy (PERDICT.AI) for å forbedre risikopersepsjonsscore, livskvalitet og helseutfall (medikamentoverholdelse og egenomsorgsaktiviteter og glykemisk kontroll) blant dårlig kontrollerte diabetespasienter ii. For å bestemme effektiviteten til en kombinasjon av risikokommunikasjonsøkt ved bruk av PERDICT.AI og telemonitorering (PTEC-DM) for å forbedre risikopersepsjon, livskvalitet og helseresultater

Sekundære mål:

iii. For å sammenligne virkningen av de to tilnærmingene for å forbedre risikopersepsjon, livskvalitet og helseutfall blant dårlig kontrollerte diabetespasienter iv. For å vurdere kostnadseffektiviteten til den avanserte omsorgen ved å sammenligne de inkrementelle kostnadene og helseresultatene v. For å utforske deltakernes synspunkter og erfaringer med risikokommunikasjonsøkten ved hjelp av PERDICT.AI, PTEC-DM og vanlig omsorg vi. Å utforske klinikerens syn på nytten av den nye tilnærmingen for å forbedre risikopersepsjonen

Hypotese:

• Det vil være forbedring i pasientenes risikopersepsjonsscore og helseutfall (glykemisk kontroll og egenomsorgsaktiviteter) etter intervensjonen.

Materialer og metoder

Studiemiljø Studien vil bli utført ved 4 poliklinikker fra en primærhelsetjenesteklynge som tar seg av mer enn 200 000 innbyggere med diabetes i den østlige delen av Singapore.

Studiedesign Sekvensiell forklarende blandet metodestudie

Kvantitativ: Multi-arm randomisert kontrollert studie (RCT) ved fire poliklinikker som inkluderer SingHealth poliklinikker ved Pasir Ris, Tampines North, Eunos og Sengkang.

Kvalitativt: Dybdeintervju blant studiedeltakernes og klinikeren, som er en integrert del av studieteamet som leverer intervensjoner.

Kvantitativ: Multi-arm RCT Denne RCT involverer tre armer, som inkluderer en kombinasjon av intervensjoner og standard behandling, som skissert nedenfor.

Arm 1: Avansert omsorg med risikokommunikasjon ved bruk av et AI-aktivert verktøy (PERDICT.AI) + hjemmebasert overvåking ved bruk av PTEC DM (hovedintervensjonsarm) Arm 2: Vanlig omsorg + risikokommunikasjon ved bruk av et AI-aktivert verktøy (PERDICT.AI) Arm 3: Vanlig pleie Alle grupper vil også få en diabetespamflett.

Randomisering Pasientdeltakere fra hvert studiested vil bli tilfeldig allokert i forholdet 1:1:1 til en av de ovennevnte armene på en åpen måte, ved å bruke datamaskingenererte tilfeldige tall for enkel randomisering av forsøkspersoner. Intervensjonens art gjør det umulig å blinde pasienter og forskningsteam for deltakertildeling. Randomiseringssekvensen skrives og oppbevares i en ugjennomsiktig forseglet konvolutt, som er merket med et serienummer. Studieteamet vil åpne den forseglede konvolutten når pasienten har samtykket til å delta, og deretter vil bli tildelt studiearmene tilsvarende. Alle deltakere vil motta en diabetespamflett ('Heftet - Ta kontroll over diabetes').