评估患有 2 型糖尿病或有患 2 型糖尿病风险的西班牙裔/拉丁裔成年人对数字健康技术的依从性：

随着 2 型糖尿病 (T2D) 的治疗选择从一刀切的方法演变为以患者为中心的精准医学模型，需要更深入地了解个体之间具有临床意义的差异，以便为治疗选择提供信息。

最近出现了基于生物、社会心理和遗传变量创建 T2D 人群亚组的新方法，这些变量已经确定了具有显着不同临床特征和相关并发症风险的患者群。 通过结合个人可穿戴数字健康技术，可以通过包含其他变量以及大数据分析和机器学习的进步来进一步完善这种分层。 我们的愿景是，在 T2D 的早期识别出并发症高风险的亚群，将有助于临床医生提供更有效的个性化治疗。

在美国，与非西班牙裔白人相比，墨西哥裔西班牙裔/拉丁裔成年人中确诊和未确诊的 T2D 患病率几乎高出两倍。 西班牙裔/拉丁裔成年人的糖尿病相关并发症发生率也较高。 T2D 还与抑郁症的高负担有关。 西班牙裔/拉丁裔人群的抑郁症治疗存在独立障碍，同时患有抑郁症和 T2D 的人群可能代表一种独特的内表型，需要修改治疗计划以解决连接这两种疾病的常见病理生理途径。 特别令人感兴趣的是焦虑症状的普遍存在，这些症状会恶化抑郁症的预后并混淆诊断图。 为此目的，并为了在我们的研究中阐明更好的内表型，将关注焦虑困扰，这是一种可能与该人群非常相关的重度抑郁症的说明，并会导致躯体不适、失眠和易怒。

尽管用于自我监测的可穿戴技术，如连续血糖监测仪 (CGM) 已用于糖尿病护理，但压倒性的经验是在 1 型糖尿病和胰岛素治疗的 2 型糖尿病中。 在未经胰岛素治疗的 T2D 患者或有糖尿病风险的患者中使用较少。 在所有形式的糖尿病中，少数人对 CGM 的使用一直明显低于一般糖尿病患者。

饮食在 T2D 的管理中起着至关重要的作用。 要设计个性化的饮食建议，了解个人的饮食行为至关重要。 移动健康平台提供了收集有关日常食物选择的详细信息的机会。 在这项研究中，将使用通过每日食物记录和生态瞬时评估 (EMA) 收集的有关饥饿、满意度和饱腹感的数据来量化和了解个人的饮食行为和血糖结果。

总结这项研究背后的基本原理，精准医学的发展允许将患有 T2D 的个体分为可能适合不同治疗策略的亚组。 然而，还需要更好地了解行为和心理因素对 T2D 进展风险以及对现有和新疗法的反应的影响，尤其是在抑郁症状发展的背景下。 这些可能与美国少数民族尤其相关，例如西班牙裔/拉丁裔成年人，与非西班牙裔白人相比，他们有更多的 T2D 负担和相关并发症。 数字医疗有可能产生巨大的价值，前提是它可以被接受并被服务欠缺的社区所使用。