Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Bemyndiga patienter med kroniska sjukdomar med hjälp av profilering och riktad feedback som levereras via bärbar enhet (EMPOWER)

16 april 2024 uppdaterad av: Singapore General Hospital

Bemyndiga patienter med kroniska sjukdomar med hjälp av profilering och riktad feedback som levereras via bärbar enhet (EMPOWER)

Kroniska sjukdomar är den vanligaste dödsorsaken i Singapore. Den ökande prevalensen av kroniska sjukdomar med åldern och Singapores snabbt åldrande befolkning kräver nya vårdmodeller för att effektivt förhindra uppkomsten och fördröja utvecklingen av dessa sjukdomar. Framstegen inom medicinsk teknik har erbjudit nya innovationer som hjälper sjukvårdssystemen att klara av det snabbt ökande vårdbehovet. Dessa inkluderar mobila applikationer, bärbara teknologier och maskininlärning-härledda personliga beteendeinsatser. Det övergripande målet med projektet är att förbättra hälsoresultaten hos patienter med kroniska sjukdomar genom att leverera riktade knuffar via mobilapplikationer och bärbara för att upprätthålla beteendeförändringar. Målet är att designa, utveckla och utvärdera en adaptiv interventionsplattform som är kapabel att leverera personliga beteendemässiga knuffar för att främja och upprätthålla hälsosamma beteendeförändringar hos äldre patienter med diabetes. Syftet är att utvärdera den kliniska effektiviteten av personliga utbildnings- och beteendeinsatser i realtid som levereras genom bärbar (FitBit) och en integrerad mobilapplikation för att förbättra patientaktiveringspoäng mätt med patientaktiveringsmåttet (PAM). Sekundära utfallsmått inkluderar kostnadseffektivitet, livskvalitet, medicinering, vårdkostnad, utnyttjande och labbresultat. Tillsammans med experterna från SingHealth Regional Health System och National University of Singapore kommer utredarna att genomföra en randomiserad kontrollerad studie av 1 000 kvalificerade patienter. Detta förslag syftar till att uppnå hållbar och kostnadseffektiv beteendeförändring hos diabetespatienter genom patientbemyndigande och riktad kronisk sjukdomsvård.

Studieöversikt

Status

Avslutad

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

Traditionell vårdinrättningsbaserad konsultationsmodell för episodisk kontakt vid hantering av patienter med kroniska sjukdomar har begränsad exponering för att övervaka och ingripa patienters livsstilsfaktorer. Dessa faktorer har visat sig vara mer effektiva för att hantera 3H än medicinering. Den föreslagna adaptiva plattformen kommer att använda bärbara och mobila applikationstekniker som har förmågan att kontinuerligt spåra data om flera fysiologiska och livsstilsfaktorer (t. måttliga till kraftiga aktiva minuter, vilopuls, sömntimmar och kvalitet och kostvanor)

På samma sätt, på grund av den begränsade exponering som vårdpersonal har med patienter under den nuvarande konsultationsmodellen, tenderar nuvarande hälsoutbildning och -insatser att vara "one size fits all", passiva och "top-down" kunskapsladdning. Patienter förväntas ändra sitt beteende eller komma ihåg kunskap om hälsoutbildning efter en konsultation. Den föreslagna adaptiva plattformen kommer att byggas med hjälp av pedagogiska och beteendemässiga ledtrådar som erhållits från flera intressenter (inklusive patienter) och flera datakällor i syfte att samla in mer omfattande och riktad feedback som är relevant för patienternas behov i deras hantering av deras 3H-tillstånd. Eftersom förändringar i livsstilsfaktorer och vanor tar tid kan den föreslagna plattformen också ge snabba och lämpliga återkopplingar och påminnelser till patienter med ett mer konstant intervall jämfört med nuvarande vårdmodell när råd endast gavs under konsultationsuppföljningen

För att kunna lägga friska år till livet för nuvarande och framtida seniorer, behövs beteendeinsatser som är noggrant studerade och noggrant implementerade utan störningar i seniorernas dagliga aktivitet för att uppnå en revolutionerande förbättring av nuvarande primärvårdshantering.

Utredarna kommer att genomföra en kvalitativ studie för att få en djup och berikad förståelse för vilka typer av nudges som är lämpliga för patienter med kroniska sjukdomar. Genom modelleringsmetod med hjälp av elektroniska journaler kommer den föreslagna adaptiva plattformen att profilera patienter i grupper och förinställa de knuffar som är lämpliga för dem. Detta gör det möjligt för utredarna att identifiera patienter som har en högre risk för komplikationer av 3H och snabbt matcha de önskade knuffarna för att ändra beteende.

Den föreslagna adaptiva plattformen syftar också till att stärka patienterna genom att ge patienterna automatisk kunskap om deras hälsotillstånd. Tillsammans med personlig återkoppling i realtid till sina hälsobeteenden, kommer patienter att vara utrustade med kunskaper för att ta hand om sin hälsa med mycket mindre vårdpersonal och resurser.

Den föreslagna adaptiva plattformen kommer att integreras i vanliga mobila bärbara enheter som är lättillgängliga enheter som används flitigt av många singaporeaner nu. Som sådan kan den också skalas upp relativt enkelt med minimala resurser och utbildning.

Därför kommer den föreslagna adaptiva interventionen att förbättra hälsoresultaten och minska sjukvårdsanvändningen. En bemyndigad patient kommer att resultera i färre komplikationer och förbättra hälsoresultaten, vilket resulterar i lägre börda för patient och vårdgivare, vilket förbättrar livskvaliteten.

Studietyp

Interventionell

Inskrivning (Faktisk)

1000

Fas

  • Inte tillämpbar

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studieorter

      • Singapore, Singapore, 486838
        • Singapore General Hospital
      • Singapore, Singapore
        • Duke-NUS Medical School
      • Singapore, Singapore
        • National University of Singapore - Saw Swee Hock School of Public Health
      • Singapore, Singapore
        • National University of Singapore - School of Computing
      • Singapore, Singapore
        • SingHealth Polyclinic (Bedok)
      • Singapore, Singapore
        • SingHealth Polyclinic (Punggol)
      • Singapore, Singapore
        • SingHealth Polyclinic (Tampines)

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

40 år till 120 år (Vuxen, Äldre vuxen)

Tar emot friska volontärer

Nej

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • 40 år och äldre vid rekryteringstillfället
  • Har fått diagnosen diabetes vid rekryteringstillfället
  • Senaste HbA1c mer än eller lika med 7,0 % mmol/l
  • Fysiskt kunna träna
  • Läskunnig på engelska
  • Behagligt att övervakas av FitBit och adaptiv interventionsplattform
  • Kan överensstämma med FitBit-övervakningsschemat

Exklusions kriterier:

  • Om insulinbehandling
  • Behöver hjälp med grundläggande aktiviteter i det dagliga livet (BADL)
  • Har planerat större operation eller kirurgiskt ingrepp under det kommande året vid rekryteringstillfället
  • Kognitivt nedsatt (fick mer än eller lika med 6 på det förkortade mentaltestet)

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

  • Primärt syfte: Hälsovårdsforskning
  • Tilldelning: Randomiserad
  • Interventionsmodell: Parallellt uppdrag
  • Maskning: Trippel

Vapen och interventioner

Deltagargrupp / Arm
Intervention / Behandling
Inget ingripande: Placebo
Patienter i kontrollarmen kommer att ha FitBit. Det finns dock inga personliga knuffar som ges till patienterna i kontrollarmen. Enstaka påminnelser för att uppmuntra till efterlevnad av att bära FitBit kommer att skickas.
Experimentell: Knuffar
Patienter i interventionsarmen kommer att få en FitBit-enhet och kommer att uppmuntras att bära den så ofta som möjligt. Med hjälp av FitBit inbyggda spårningsteknologier som PurePulse och SmartTrack54, kommer patientens dagliga aktiviteter såsom antal tagna steg, stillasittande tid, hjärtfrekvens, sömntid och träning att fångas och synkroniseras med den adaptiva interventionsplattformen som utvecklats i fas 2 på riktigt -tidsuppföljning.
Beteendeknuffar kommer att levereras till patienternas FitBit-enhet via adaptiv interventionsplattform via aviseringssynkronisering. För att säkerställa att de levererade knuffarna kommer i rätt tid och är personliga kommer prediktiva knuffar att utvecklas baserat på mönster i patienternas sociodemografiska, kliniska och baslinjeaktivitetsspårning. Dessa knuffar kommer att skickas automatiskt till patienter vid specifika triggers. Nudges kommer också att bedömas för dess effektivitet i beteendeförändringar. Till exempel kommer en prediktiv knuff för att uppmuntra patienter att ta en kort promenad efter att ha upptäckt långa perioder av stillasittande tid att bedömas för dess effekter genom stegräkningsdata efter leverans av knuff. Ett iterativt tillvägagångssätt kommer att användas för att generera en effektiv uppsättning nudges och dess mest lämpliga leveranstider för specifika aktivitetsmönster.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Patientaktiveringspoäng mätt med patientaktiveringsmått
Tidsram: 12 månader
Skillnad i patientaktiveringspoäng mellan intervention och kontroll efter 12 månader
12 månader

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Läkemedelsvidhäftning mätt med Voils-skalan
Tidsram: 6 månader, 12 månader
Skillnad i medicinadherens mellan intervention och kontroll vid 6 månader och 12 månader
6 månader, 12 månader
Läkemedelsvidhäftning mätt med följsamhet till refill- och läkemedelsskala
Tidsram: 6 månader, 12 månader
Skillnad i medicinadherens mellan intervention och kontroll vid 6 månader och 12 månader
6 månader, 12 månader
Livskvalitet mätt med SF36-v2
Tidsram: 12 månader
Skillnad i livskvalitet mellan intervention och kontroll vid 12 månader
12 månader
Livskvalitet mätt med EQ-5D-5L
Tidsram: 6 månader, 12 månader
Skillnad i livskvalitet mellan intervention och kontroll vid 6 månader och 12 månader
6 månader, 12 månader
Sjukvårdskostnad
Tidsram: 12 månader
Vårdkostnad under 12 månader
12 månader
Fysisk aktivitet mätt i antal steg
Tidsram: 12 månader
Antal steg under 12 månader
12 månader
Fysisk aktivitet mätt i måttliga till kraftiga aktiva minuter
Tidsram: 12 månader
Måttliga till kraftiga aktiva minuter under 12 månader
12 månader
Diet mätt som kaloriintag, kolhydrater och sockerintag
Tidsram: 12 månader
Kost under 12 månader
12 månader
HbA1c
Tidsram: 12 månader
HbA1c under 12 månader
12 månader

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Utredare

  • Huvudutredare: Lian Leng Low, Singhealth Foundation

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

11 maj 2021

Primärt slutförande (Faktisk)

31 augusti 2023

Avslutad studie (Faktisk)

31 augusti 2023

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

14 augusti 2020

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

17 augusti 2020

Första postat (Faktisk)

19 augusti 2020

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

17 april 2024

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

16 april 2024

Senast verifierad

1 april 2024

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera