In adjunct with usual care, use of

In adjunct with usual care, use of the Glucose Buddy application combined with weekly text-message feedback from a CDE led to a significant decrease in HbA1c in comparison to a control group receiving only usual care. While regression to the mean cannot be ruled out, these results suggest that the intervention was effective. Improvements in HbA1c of this magnitude in type 1 diabetes patients have been found previously in a mobile phone study [2] but are rare [17,19,30,31]. All patients in our study had poorly controlled diabetes at baseline; however, the intervention group had a significantly higher HbA1c at baseline (mean 9.08%, SD 1.18 vs mean 8.47%, SD 0.86) and thus had a greater potential to improve their glycemic control. However, a meta-analysis of mobile intervention studies on diabetes glycemic control demonstrated only a 0.3% improvement for type 1 patients [9]; this demonstrates the success of the current intervention (a decrease of 1.1% in the intervention group) despite the baseline differences observed between groups.

It is unclear what mediated the change in HbA1c in the current study as our analysis did not show a significant association between Glucose Buddy application usage, text message communications, and change in HbA1c. Those patients who used the Glucose Buddy application and text messaged the CDE most frequently did not have a greater change in HbA1c than those who used them less. This is supported in previous research which has found no association between engagement (increased contact between patient and clinician) and clinical improvement [32-36]. Perhaps the improvement in glycemic control in our study may be attributed to offering both a smartphone application and a website to log parameters. Mulvaney and colleagues [10] identified in their systematic review that diabetes studies which included a mobile phone and Internet component showed a greater reduction in HbA1c (0.7% vs 0.4%) when compared to studies with only a mobile phone component. Unfortunately, we do not know (due to software constraints) the extent to which each component was used by patients during our study. Alternatively, it may be that the user engagement/health status relationship in IT-based interventions is more complex than measured in the current study. The estimated sample size in the current study was based on logistical constraints and the ability to detect a change in the primary outcome; as such, the study may have been underpowered for the mediation analysis between platform usage and change in the primary outcome.

The current study did not find an improvement in self-efficacy in the intervention group. Previous Web and mobile phone diabetes studies have found positive changes in self-efficacy [33,37-39]; however, this change in self-efficacy is not always correlated with a change in HbA1c [38,39]. Perhaps the relation between self-efficacy and HbA1c is less important than previously assumed [24]. There was no change in quality of life in our study within and between groups over time. This finding is supported by previous telemedicine studies in type 1 diabetes that were also unable to observe an improvement in quality of life despite improvements in HbA1c [2,32,40-42]. This may be due to the fact that diabetes self-management remains a burden despite short-term improvements in glycemic control and effects on quality of life might only manifest themselves in the longer term [43]. Additionally, there was no change in self-care activities for either group over time. This was unexpected considering that our intervention group had a significant improvement in HbA1c, which is traditionally correlated with an increase in frequency in blood-glucose testing [8,38,44,45].

A recent systematic review highlighted that the level of engagement of participants in mobile intervention diabetes studies is underreported [10]. Our intervention group (n=36) logged 24,720 parameters in the Glucose Buddy application over a 6-month period of time. This is comparative to Farmer and colleagues [35], whose intervention group (n=47) logged 29,795 blood glucose results over a 9-month period of time. Patients in our study limited their self-monitoring practices to those indicators with high importance to the self-management of their condition. For example, blood glucose was logged 54.00% of the time, whereas exercise was logged only 1.00% of time. Our intervention patients sent 559 text messages in total, equating to a mean of 15.5 (559/36) per participant over the entire intervention period. Similarly in a mobile phone-based type 1 diabetes study, intervention patients sent a total of 1180 text messages, a mean of 18.4 text messages per person [34]. The CDE in our study spent approximately 5 minutes per week per patient to monitor and provide feedback. This is comparative to time taken by clinical practitioners in Benhamou and Melki’s [19] research who spent on average 4.5 minutes per week per patient.

Despite there being an overall high level of engagement by patients in this intervention, this did decrease over the study period. Keeping patients adherent to treatment and maintaining engagement over time are significant problems that have been documented in health care [46]. This is also true of behavioral interventions across varied intervention delivery modalities, especially the Internet [47-49]. Issues in patient engagement and frequency of contacts have also been noted in mobile research [11,50]. This may be attributed to actual decreases in self-management activities or may be due to individuals becoming more self-aware of their daily behaviors/ health status due to self-monitoring and education from CDE and as such becoming less reliant on the need to self-monitor via intervention platforms. This potential effect requires further examination.

Intervention patients in our study were not provided with any education or training on how to use the Glucose Buddy smartphone application or website. Previous diabetes telemedicine studies have documented education and training sessions provided to intervention patients on the use of the technology under investigation. These training sessions ranged from 15 minutes [51], 1 hour [39,44,52], 6 hours [53], and even 1 day [38,54]. Given the high usage of the application in combination with providing no training on how to use it, it is likely that the design and usability of the application were not barriers to usage. Research has shown that to be competitive and encourage uptake and long-term adoption, smartphone applications should be intuitive and user-friendly [55-60]. This is especially relevant when investigating the effectiveness of smartphone applications to improve self-care in type 1 diabetes patients; it is a disease with no endpoint, requiring long-term self-management that can only be facilitated by user-friendly applications.

There is much enthusiasm from researchers concerning real-time feedback using mobile technology to assist patients with diabetes self-management [2,61-63]. It has been espoused that the future role of smartphones in diabetes care relates to providing patients with sophisticated applications that automatically upload blood glucose levels from glucometers and provides systematic advice concerning insulin dosage—perhaps sending this information wirelessly to an insulin pump. Indeed, smartphone applications hold great potential for taking diabetes self-management to a new level. We do not dispute that automation of the process may decrease the burden on patients compared to manual entry. However, we would argue that there is still value in manual entry of glucose levels, insulin, diet, and physical activity, despite being onerous. Problem solving is a core component of diabetes self-management [64] and, if all facets of measurement are automated, this may actually result in less awareness and thus less reflection by the patient on their condition; this might paradoxically lead to poorer self-management and negative clinical outcomes in the long term, with the added risk that a failure of the automated technology (eg, empty battery) might lead to panic and wrong decisions taken by patients. Additionally, the development of decision-support systems [65], although designed using medical information and clinical guidelines, is focused on reducing the practitioner element in the feedback process. As outlined in a recent review on mobile intervention design in diabetes [10], those studies that had the greatest impact on HbA1c made use of clinician involvement and feedback. The importance of the human element should not be discounted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเกียรติคุณด้วยการดูแลปกติ ใช้ของ Buddy กลูโคสรวมกับความคิดเห็นข้อรายสัปดาห์จาก CDE ที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญใน HbA1c โดยกลุ่มควบคุมได้รับการดูแลตามปกติเท่านั้น ในขณะที่ถดถอยจะหมายถึงการไม่สามารถปกครองออก ผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำว่า การแทรกแซงมีประสิทธิภาพ ปรับปรุงใน HbA1c ของขนาดนี้ในผู้ป่วยโรคเบาหวาน 1 ชนิดพบก่อนหน้านี้ในการศึกษาโทรศัพท์มือถือ [2] แต่จะหายาก [17,19,30,31] ผู้ป่วยทั้งหมดในการศึกษาของเรามีงานควบคุมโรคเบาหวานที่พื้นฐาน อย่างไรก็ตาม กลุ่มแทรกแซงมี HbA1c อย่างมีนัยสำคัญที่หลัก (หมายถึง 9.08%, SD 1.18 vs หมายถึง 8.47%, SD 0.86) และมีศักยภาพมากขึ้นเพื่อปรับปรุงการควบคุม glycemic อย่างไรก็ตาม meta-analysis ของศึกษาเคลื่อนแทรกแซงควบคุมเบาหวาน glycemic แสดงเฉพาะปรุง 0.3% สำหรับผู้ป่วยประเภท 1 [9]; นี้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของการแทรกแซงปัจจุบัน (ลดลง 1.1% ในกลุ่มแทรกแซง) แม้ มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างกลุ่มสังเกตมันไม่ชัดเจนอะไร mediated การเปลี่ยน HbA1c ในการศึกษาปัจจุบันเป็นวิเคราะห์ของเราได้แสดงความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลูโคสเพื่อนแอพลิเคชันการใช้งาน การสื่อสารข้อความของข้อความ และการเปลี่ยนแปลงใน HbA1c ผู้ป่วยเหล่านั้นที่ใช้กลูโคสเพื่อนแอพลิเคชันและข้อ messaged CDE ส่วนใหญ่มักไม่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าใน HbA1c มากกว่าผู้ที่ใช้นั้นน้อยกว่า สนับสนุนงานวิจัยก่อนหน้านี้ที่พบไม่สัมพันธ์ระหว่างหมั้น (เพิ่มการติดต่อระหว่างผู้ป่วยและ clinician) และปรับปรุงคลินิก [32-36] บางทีอาจบันทึกปรับปรุงในการควบคุม glycemic ในการศึกษาของเราในการนำเสนอการใช้สมาร์ทโฟนและเว็บไซต์เข้าสู่พารามิเตอร์ Mulvaney และเพื่อนร่วมงาน [10] ระบุในระบบการตรวจสอบที่ศึกษาโรคเบาหวานซึ่งโทรศัพท์มือถือและคอมโพเนนต์อินเทอร์เน็ตพบว่าลดลงมากกว่าใน HbA1c (0.7% เทียบกับ 0.4%) เมื่อเทียบกับการศึกษา มีเฉพาะส่วนประกอบโทรศัพท์มือถือ อับ เราไม่ทราบ (เนื่องจากข้อจำกัดของซอฟต์แวร์) ขอบเขตที่แต่ละส่วนถูกใช้ โดยผู้ป่วยในระหว่างการศึกษาของเรา หรือ จะได้ว่าความสัมพันธ์สถานะหมั้น/สุขภาพผู้ใช้ในการแทรกแซงตามมันซับซ้อนกว่าในการศึกษาปัจจุบัน ขนาดประมาณตัวอย่างในการศึกษาปัจจุบันเป็นไปตามข้อจำกัดของ logistical และสามารถตรวจพบการเปลี่ยนแปลงในผลลัพธ์หลัก เช่น การศึกษาอาจได้ underpowered วิเคราะห์กาชาดระหว่างการใช้แพลตฟอร์มและการเปลี่ยนแปลงในผลลัพธ์หลักการศึกษาปัจจุบันไม่พบการปรับปรุงในตนเองประสิทธิภาพในการแทรกแซงของกลุ่ม ก่อนหน้านี้เว็บและโทรศัพท์มือถือโรคเบาหวานการศึกษาได้พบการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกในตนเองประสิทธิภาพ [33,37-39]; อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงในตนเองประสิทธิภาพจะไม่เสมอ correlated กับการเปลี่ยนแปลงใน HbA1c [38,39] บางทีความสัมพันธ์ระหว่างตนเองประสิทธิภาพและ HbA1c เป็นสำคัญสันนิษฐานก่อนหน้านี้ [24] เปลี่ยนแปลงคุณภาพชีวิตในการศึกษาของเราภายใน และ ระหว่างกลุ่มช่วงเวลาได้ ค้นหานี้ได้รับการสนับสนุน โดยศึกษา telemedicine ก่อนหน้าในเบาหวานชนิดที่ 1 ที่ยังไม่สามารถสังเกตเห็นการปรับปรุงในคุณภาพชีวิตแม้มีการปรับปรุงใน HbA1c [2,32,40-42] นี้อาจจะเนื่องจากว่าการจัดการตนเองโรคเบาหวานยังคงเป็น ภาระแม้ มีการปรับปรุงระยะสั้นในการควบคุม glycemic และลักษณะคุณภาพชีวิตอาจเฉพาะรายการตัวเองในระยะยาว [43] นอกจากนี้ มีเปลี่ยนแปลงสุขภาพกิจกรรมสำหรับกลุ่มใดช่วงเวลา นี้คือไม่คาดคิดพิจารณาว่า กลุ่มของเราแทรกแซงมีการปรับปรุงที่สำคัญใน HbA1c ซึ่งเป็นประเพณี correlated กับการเพิ่มขึ้นในความถี่ในน้ำตาลในเลือด ทดสอบ [8,38,44,45]ทบทวนระบบล่าสุดเน้นว่าระดับของความผูกพันของผู้เรียนในการศึกษาโรคเบาหวานแทรกแซงเคลื่อน underreported [10] กลุ่มของเราแทรกแซง (n = 36) บันทึกพารามิเตอร์ 24,720 ในแอพลิเคชันเพื่อนน้ำตาลในระยะเวลา 6 เดือนเป็นเวลา โดยเปรียบเทียบกับชาวนาและผู้ร่วมงาน [35], กลุ่มที่มีการแทรกแซง (n = 47) บันทึกผลระดับน้ำตาลในเลือด 29,795 ผ่านรอบระยะเวลา 9 เดือน ผู้ป่วยในการศึกษาของเราจำกัดแนวทางปฏิบัติการตรวจสอบตนเองตัวบ่งชี้ที่ มีความสำคัญสูงกับการจัดการตนเองของสภาพ ตัวอย่าง น้ำตาลในเลือดถูกล็อก 54.00% ของเวลา ในขณะที่ออกกำลังกายได้เข้าสู่ระบบเพียง 1.00% ของเวลา ผู้ป่วยแทรกแซงส่ง 559 ข้อรวม equating เพื่อเฉลี่ยของ 15.5 ล้านคน (559/36) ต่อผู้เข้าร่วมในช่วงการแทรกแซงทั้งนี้ ในทำนองเดียวกัน ในการศึกษาโรคเบาหวาน 1 ชนิดโดยใช้โทรศัพท์มือถือ ผู้ป่วยแทรกแซงส่งจำนวน 1180 ข้อความ ค่าเฉลี่ยของข้อ 18.4 ต่อคน [34] CDE ในการศึกษาของเราใช้เวลาประมาณ 5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อผู้ป่วยเพื่อตรวจสอบ และแสดงความคิดเห็น โดยเปรียบเทียบกับเวลาที่ดำเนินการ โดยผู้วิจัย [19] Benhamou และ Melki ของทางคลินิกที่ใช้โดยเฉลี่ย 4.5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อผู้ป่วยแม้จะมี การหมั้นโดยผู้ป่วยในการแทรกแซงนี้ในระดับสูงโดยรวม นี้ไม่ได้ลดระยะเวลาการศึกษา รักษาผู้ป่วย adherent การบำบัดรักษาการหมั้นเวลามีปัญหาสำคัญที่ได้รับในการดูแลสุขภาพ [46] ก็เป็นจริงของการแทรกแซงพฤติกรรมต่าง ๆ แตกต่างกันแทรกแซงส่ง modalities โดยเฉพาะอย่างยิ่งอินเทอร์เน็ต [47-49] ในผู้ป่วยความผูกพันและความถี่ของการติดต่อได้รับการกล่าวในงานวิจัยโทรศัพท์มือถือ [11,50] ยัง นี้อาจเกิดจากการลดลงจริงในกิจกรรมการจัดการตนเอง หรืออาจเกิดจากบุคคลที่เป็น self-aware เพิ่มเติมของทำงานประจำวัน / สถานะสุขภาพการตรวจสอบตนเองและศึกษา จาก CDE และดังเป็นน้อยพึ่งต้องตรวจสอบด้วยตนเองผ่านระบบแทรกแซง ผลนี้อาจต้องตรวจเพิ่มเติมไม่ได้แทรกแซงการผู้ป่วยในการศึกษาของเรา มีการศึกษาหรือฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีการใช้กลูโคสเพื่อนโฟนแอพพลิเคชันหรือเว็บไซต์ใด ๆ ศึกษา telemedicine เบาหวานก่อนหน้านี้มีเอกสารการศึกษาและฝึกอบรมให้กับผู้ป่วยแทรกแซงในการใช้เทคโนโลยีภายใต้การตรวจสอบ หลักสูตรฝึกอบรมนี้อยู่ในช่วง 15 นาที [51], 1 ชั่วโมง [39,44,52], [53] 6 ชั่วโมง และแม้แต่ 1 วัน [38,54] ให้การใช้งานสูงของแอพลิเคชันร่วมกับการให้การฝึกอบรมไม่มีวิธีการใช้ ก็มีแนวโน้มว่า การออกแบบและการใช้งานของแอพลิเคชันไม่อุปสรรคกับการใช้งาน งานวิจัยได้แสดงให้เห็นว่า การแข่งขัน และสนับสนุนให้ดูดซับและการยอมรับระยะยาว สมาร์ทโฟนใช้งานควรใช้งานง่าย และ [55-60] นี้จะเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตรวจสอบประสิทธิผลของการใช้งานสมาร์ทโฟนเพื่อปรับปรุงสุขภาพในผู้ป่วยโรคเบาหวาน 1 ชนิด มันเป็นโรคกับปลายทางไม่ ต้องจัดการด้วยตนเองระยะยาวที่สามารถบริการได้ โดยโปรแกรมประยุกต์ที่ใช้งานง่ายเท่านั้นมีความกระตือรือร้นมากจากนักวิจัยที่เกี่ยวข้องกับคำติชมแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคโนโลยีโทรศัพท์เคลื่อนที่เพื่อช่วยเหลือผู้ป่วยที่ มีโรคเบาหวานด้วยตัวเองจัดการ [2,61-63] มันได้ถูก espoused ว่า บทบาทในอนาคตของสมาร์ทโฟนในโรคที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ผู้ป่วยมีโปรแกรมประยุกต์ที่ซับซ้อนที่ระดับน้ำตาลในเลือดจาก glucometers อัปโหลดโดยอัตโนมัติ และให้คำแนะนำระบบที่เกี่ยวข้องกับปริมาณอินซูลิน — บางทีส่งข้อมูลนี้แบบไร้สายไปยังปั๊มอินซูลิน จริง ใช้งานสมาร์ทโฟนถือศักยภาพที่ดีในการจัดการตนเองโรคเบาหวานระดับใหม่ เราไม่ปฏิเสธที่ทำงานอัตโนมัติของกระบวนการอาจลดภาระของผู้ป่วยเมื่อเปรียบเทียบกับรายการด้วยตนเองได้ อย่างไรก็ตาม เราจะโต้แย้งว่า ยังมีค่าในรายการด้วยตนเองระดับน้ำตาล อินซูลิน อาหาร และ กิจกรรมทางกายภาพ การ onerous การแก้ปัญหาเป็นส่วนประกอบหลักของการจัดการตนเองโรคเบาหวาน [64] และ ถ้าทุกแง่มุมของการวัดเป็นแบบอัตโนมัติ จริงเกิดความรู้น้อยและจึงน้อยลงสะท้อน โดยผู้ป่วยในสภาพ paradoxically นี้อาจทำให้ย่อมบริหารตนเองและผลลบทางคลินิกในระยะยาว มีความเสี่ยงเพิ่มที่ความล้มเหลวของเทคโนโลยีอัตโนมัติ (เช่น แบตเตอรี่ที่ว่างเปล่า) อาจนำไปสู่การตัดสินใจหวาดกลัว และไม่ถูกต้องโดยผู้ป่วย นอกจากนี้ การพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจ [65], แม้ว่าการใช้ข้อมูลทางการแพทย์และแนวทางปฏิบัติทางคลินิก การออกแบบเน้นลดองค์ประกอบของผู้ประกอบการในการติชม ตามที่ระบุไว้ในความเห็นล่าสุดออกแบบโมบายแทรกแซงในโรคเบาหวาน [10], ผู้ศึกษาที่มีผลกระทบมากที่สุด HbA1c ทำใช้เกี่ยวข้อง clinician และติชม ความสำคัญขององค์ประกอบมนุษย์ไม่ควรเป็นส่วนลด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการเสริมกับการดูแลตามปกติการใช้งานของแอพลิเคชันบัดดี้กลูโคสรวมกับข้อเสนอแนะข้อความข้อความสัปดาห์จาก CDE นำไปสู่การลดลงอย่างมีนัยสำคัญในระดับ HbA1c ในการเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมที่ได้รับการดูแลตามปกติเท่านั้น ในขณะที่การถดถอยจะหมายถึงไม่สามารถตัดออกผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการแทรกแซงมีประสิทธิภาพ การปรับปรุงใน HbA1c ความสำคัญในผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดที่ 1 นี้มีการตรวจพบก่อนหน้านี้ในการศึกษาโทรศัพท์มือถือ [2] แต่เป็นของหายาก [17,19,30,31] ผู้ป่วยทุกรายในการศึกษาของเราได้เป็นโรคเบาหวานที่ควบคุมไม่ดีที่ baseline; แต่กลุ่มแทรกแซงมีระดับ HbA1c สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญที่ baseline (ค่าเฉลี่ย 9.08%, SD 1.18 เทียบกับ 8.47% หมายความว่า, SD 0.86) และมีศักยภาพมากขึ้นในการปรับปรุงการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดของพวกเขา อย่างไรก็ตาม meta-analysis ของการศึกษาการแทรกแซงของมือถือเกี่ยวกับโรคเบาหวานควบคุมระดับน้ำตาลแสดงให้เห็นเพียงการปรับปรุง 0.3% สำหรับประเภท 1 ผู้ป่วย [9]; นี้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของการแทรกแซงในปัจจุบัน (ลดลง 1.1% ในกลุ่มแทรกแซง) แม้จะมีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างกลุ่มสังเกต. มันยังไม่ชัดเจนสิ่งที่ผู้ไกล่เกลี่ยการเปลี่ยนแปลงในระดับ HbA1c ในการศึกษาในปัจจุบันเช่นการวิเคราะห์ของเราไม่ได้แสดงการเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่าง การใช้งานแอพลิเคชันกลูโคสบัดดี้สื่อสารข้อความและการเปลี่ยนแปลงในระดับ HbA1c ผู้ป่วยที่ใช้แอพลิเคชันบัดดี้กลูโคสและข้อความ messaged CDE บ่อยที่สุดไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นในระดับ HbA1c กว่าผู้ที่ใช้พวกเขาน้อย นี้ได้รับการสนับสนุนในการวิจัยก่อนหน้านี้ที่ได้พบความสัมพันธ์ระหว่างการมีส่วนร่วม (เพิ่มการติดต่อระหว่างผู้ป่วยและแพทย์) และการปรับปรุงทางคลินิก [32-36] บางทีการปรับปรุงในการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดในการศึกษาของเราอาจจะนำมาประกอบที่จะนำเสนอทั้งการประยุกต์ใช้มาร์ทโฟนและเว็บไซต์เพื่อเข้าสู่ระบบพารามิเตอร์ Mulvaney และเพื่อนร่วมงาน [10] ระบุว่าในการตรวจสอบระบบการศึกษาของพวกเขาที่เป็นโรคเบาหวานซึ่งรวมถึงโทรศัพท์มือถือและอินเทอร์เน็ตองค์ประกอบที่แสดงให้เห็นว่าการลดลงมากขึ้นในระดับ HbA1c (0.7% เทียบกับ 0.4%) เมื่อเทียบกับการศึกษามีเพียงองค์ประกอบโทรศัพท์มือถือ แต่น่าเสียดายที่เราไม่ทราบ (เนื่องจากข้อ จำกัด ของซอฟต์แวร์) ขอบเขตที่แต่ละองค์ประกอบถูกใช้โดยผู้ป่วยในระหว่างการศึกษาของเรา หรืออีกทางหนึ่งก็อาจเป็นไปได้ว่ามีส่วนร่วมของผู้ใช้ / ความสัมพันธ์กับภาวะสุขภาพในการแทรกแซงไอทีที่ใช้มีความซับซ้อนกว่าที่วัดได้ในการศึกษาในปัจจุบัน ขนาดของกลุ่มตัวอย่างประมาณในการศึกษาในปัจจุบันก็ขึ้นอยู่กับข้อ จำกัด ของโลจิสติกและความสามารถในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในผลหลัก; เช่นการศึกษาอาจจะได้รับ underpowered สำหรับการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ยระหว่างการใช้งานแพลตฟอร์มและการเปลี่ยนแปลงในผลหลัก. การศึกษาในปัจจุบันไม่พบการปรับปรุงในการรับรู้ความสามารถของตนเองในกลุ่มแทรกแซง ก่อนหน้าเว็บและการศึกษาโรคเบาหวานโทรศัพท์มือถือได้พบการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกในการรับรู้ความสามารถตนเอง [33,37-39]; แต่การเปลี่ยนแปลงในการรับรู้ความสามารถของตนเองนี้ไม่ได้มีความสัมพันธ์เสมอกับการเปลี่ยนแปลงในระดับ HbA1c [38,39] บางทีอาจจะเป็นความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความสามารถตนเองและ HbA1c ที่มีความสำคัญน้อยกว่าสันนิษฐานว่าก่อนหน้านี้ [24] มีการเปลี่ยนแปลงในคุณภาพชีวิตไม่ได้ในการศึกษาภายในและระหว่างกลุ่มเมื่อเวลาผ่านไป การค้นพบนี้ได้รับการสนับสนุนโดยการศึกษา telemedicine ก่อนหน้านี้ในผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดที่ 1 ที่ได้รับยังไม่สามารถที่จะสังเกตเห็นการปรับปรุงคุณภาพของชีวิตแม้จะมีการปรับปรุงใน HbA1c [2,32,40-42] นี้อาจจะเป็นเพราะความจริงที่ว่าโรคเบาหวานการจัดการตนเองยังคงอยู่แม้จะมีภาระการปรับปรุงระยะสั้นในการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดและผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตเพียงอาจปรากฏตัวในระยะยาว [43] นอกจากนี้ยังมีการเปลี่ยนแปลงในการจัดกิจกรรมการดูแลตนเองสำหรับกลุ่มเมื่อเวลาผ่านไปอย่างใดอย่างหนึ่ง นี่คือที่ไม่คาดคิดพิจารณาว่ากลุ่มแทรกแซงของเรามีการปรับปรุงที่สำคัญในระดับ HbA1c ซึ่งเป็นประเพณีที่มีความสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของความถี่ในการทดสอบเลือดระดับน้ำตาล [8,38,44,45]. ระบบตรวจสอบที่ผ่านมาเน้นว่าระดับของการมีส่วนร่วมของ ผู้เข้าร่วมในการแทรกแซงการศึกษาโรคเบาหวานถือเป็น underreported [10] กลุ่มแทรกแซงของเรา (n = 36) เข้าสู่ระบบ 24,720 พารามิเตอร์ในการประยุกต์ใช้บัดดี้กลูโคสในช่วงระยะเวลา 6 เดือนของเวลา นี่คือการเปรียบเทียบชาวนาและเพื่อนร่วมงาน [35] ซึ่งมีการแทรกแซงของกลุ่ม (n = 47) เข้าสู่ระบบ 29,795 ผลระดับน้ำตาลในเลือดเป็นระยะเวลากว่า 9 เดือนของเวลา ผู้ป่วยในการศึกษาของเรา จำกัด การปฏิบัติตรวจสอบตนเองของพวกเขาตัวชี้วัดที่มีความสำคัญสูงในการจัดการตนเองของสภาพของพวกเขา ตัวอย่างเช่นระดับน้ำตาลในเลือดได้รับการบันทึกลง 54.00% ของเวลาในขณะที่การออกกำลังกายที่ถูกบันทึกไว้เพียง 1.00% ของเวลา ผู้ป่วยที่มีการแทรกแซงของเราส่ง 559 ข้อความทั้งหมดเท่าที่จะเฉลี่ย 15.5 (559/36) ต่อผู้เข้าร่วมในช่วงการแทรกแซงทั้งหมด ในทำนองเดียวกันในประเภทโทรศัพท์มือถือที่ใช้โทรศัพท์มือถือ 1 การศึกษาโรคเบาหวานผู้ป่วยแทรกแซงส่งทั้งหมด 1,180 ข้อความเฉลี่ย 18.4 ข้อความต่อคน [34] CDE ในการศึกษาของเราใช้เวลาประมาณ 5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อผู้ป่วยเพื่อตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะ นี่คือการเปรียบเทียบเวลาที่ถ่ายโดยผู้ปฏิบัติงานทางคลินิกในเบนและ Melki ของ [19] การวิจัยที่ใช้เวลาเฉลี่ย 4.5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อผู้ป่วย. แม้จะมีการในระดับสูงโดยรวมของการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยในการแทรกแซงนี้นี้ได้ลดลงในช่วงระยะเวลาการศึกษา . การรักษาผู้ป่วยที่สามารถยึดเกาะกับการรักษาและการบำรุงรักษาการสู้รบในช่วงเวลานี้เป็นปัญหาที่สำคัญที่ได้รับการรับรองในการดูแลสุขภาพ [46] นี้ยังเป็นจริงของการแทรกแซงพฤติกรรมที่แตกต่างกันทั่วแทรกแซงรังสีการจัดส่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งอินเทอร์เน็ต [47-49] ประเด็นในการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยและความถี่ของการติดต่อยังได้รับการตั้งข้อสังเกตในการวิจัยมือถือ [11,50] ซึ่งอาจนำมาประกอบกับการลดลงของกิจกรรมที่เกิดขึ้นจริงในการจัดการตนเองหรืออาจจะเป็นเพราะบุคคลมากขึ้นตระหนักถึงตนเองของพฤติกรรมในชีวิตประจำวันของพวกเขา / สถานะสุขภาพเนื่องจากการตรวจสอบตนเองและการศึกษาจาก CDE และเป็นเช่นนี้กลายเป็นที่พึ่งพาน้อยกับความต้องการของตัวเอง -monitor ผ่านทางแพลตฟอร์มการแทรกแซง ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นนี้ต้องตรวจสอบต่อไป. ผู้ป่วยแทรกแซงในการศึกษาของเราไม่ได้ให้มีการศึกษาหรือฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีการใช้แอพลิเคชันมาร์ทโฟนกลูโคสบัดดี้หรือเว็บไซต์ โรคเบาหวาน telemedicine ศึกษาก่อนหน้านี้ได้รับการบันทึกการศึกษาและการฝึกอบรมให้กับผู้ป่วยที่มีการแทรกแซงการใช้เทคโนโลยีภายใต้การสอบสวน การประชุมการฝึกอบรมเหล่านี้อยู่ในช่วง 15 นาที [51], 1 ชั่วโมงที่ [39,44,52], 6 ชั่วโมง [53] และแม้กระทั่งวันที่ 1 [38,54] ได้รับการใช้งานที่สูงของการประยุกต์ใช้ในการรวมกันกับการให้การฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีที่จะใช้มันก็มีโอกาสที่การออกแบบและการใช้งานของแอพลิเคชันที่ไม่ได้อุปสรรคในการใช้งาน มีงานวิจัยที่แสดงให้เห็นว่าจะมีการแข่งขันและส่งเสริมการดูดซึมและการยอมรับในระยะยาวการใช้งานมาร์ทโฟนควรจะง่ายและใช้งานง่าย [55-60] นี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการตรวจสอบประสิทธิภาพของการใช้งานมาร์ทโฟนในการปรับปรุงการดูแลตนเองในผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดที่ 1; มันเป็นโรคที่มีปลายทางไม่ต้องใช้ในระยะยาวการจัดการตนเองที่สามารถอำนวยความสะดวกโดยการใช้งานที่ใช้งานง่าย. มีความกระตือรือร้นมากจากนักวิจัยเกี่ยวกับข้อเสนอแนะเรียลไทม์โดยใช้เทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือที่จะช่วยให้ผู้ป่วยที่มีโรคเบาหวานการจัดการตนเอง [2 , 61-63] มันได้รับการดำเนินการว่าบทบาทในอนาคตของมาร์ทโฟนในการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวานที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการผู้ป่วยที่มีการใช้งานที่มีความซับซ้อนที่จะอัปโหลดระดับน้ำตาลในเลือดจาก glucometers และให้คำแนะนำเกี่ยวกับระบบยาบางทีอินซูลินส่งข้อมูลแบบไร้สายไปนี้อินซูลินปั๊ม อันที่จริงการใช้งานมาร์ทโฟนมีศักยภาพที่ดีสำหรับการเป็นโรคเบาหวานการจัดการตนเองในระดับใหม่ เราไม่ได้โต้แย้งอัตโนมัติของกระบวนการที่อาจลดภาระให้กับผู้ป่วยเมื่อเทียบกับรายการคู่มือ แต่เราจะยืนยันว่ายังคงมีค่าในรายการคู่มือของระดับกลูโคสอินซูลินอาหารและการออกกำลังกายแม้จะเป็นภาระ การแก้ปัญหาเป็นองค์ประกอบหลักของโรคเบาหวานการจัดการตนเอง [64] และถ้าทุกแง่มุมของการวัดอัตโนมัตินี้จริงอาจส่งผลให้เกิดการรับรู้และการสะท้อนน้อยจึงน้อยลงโดยผู้ป่วยในสภาพของพวกเขา; ขัดแย้งนี้อาจนำไปสู่การจัดการตนเองยากจนและผลลัพธ์ทางคลินิกเชิงลบในระยะยาวมีความเสี่ยงเพิ่มที่ความล้มเหลวของเทคโนโลยีอัตโนมัติ (เช่นแบตเตอรี่ที่ว่างเปล่า) อาจนำไปสู่ความตื่นตระหนกและการตัดสินใจที่ผิดพลาดนำโดยผู้ป่วย นอกจากนี้การพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจ [65] แม้ว่าการออกแบบโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์และแนวทางปฏิบัติทางคลินิกจะเน้นไปที่การลดองค์ประกอบที่ผู้ประกอบการในขั้นตอนการตอบรับ ดังที่ระบุไว้ในการตรวจสอบที่ผ่านมาเกี่ยวกับการออกแบบการแทรกแซงของมือถือในโรคเบาหวาน [10] การศึกษาที่มีผลกระทบที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในระดับ HbA1c ทำให้การใช้มีส่วนร่วมของแพทย์และข้อเสนอแนะ ความสำคัญขององค์ประกอบของมนุษย์ไม่ควรที่จะลด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการเสริมด้วยปกติใช้กลูโคสเพื่อนโปรแกรมรวมกับรายสัปดาห์ข้อความการตอบรับจาก CDE นำไปสู่การลดลงอย่างมากในการใช้ยาในกลุ่มควบคุมได้รับการดูแลตามปกติ . ในขณะที่ถดถอยไปหมายถึงไม่สามารถปกครองออก ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่ากิจกรรมแทรกแซง มีประสิทธิผลในการปรับปรุงผลของขนาดนี้ในผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 1 ได้พบก่อนหน้านี้ในการศึกษา [ โทรศัพท์มือถือ ] แต่จะหายาก 17,19,30,31 [ 2 ] ผู้ป่วยทั้งหมดในการศึกษาของเรามีการควบคุมไม่ดีโรคเบาหวานในผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม กลุ่มได้ผลสูงกว่าที่ 0 ( หมายถึง 9.08 เปอร์เซ็นต์ , SD 4 vs หมายถึง 8.47 % , SD 086 ) และดังนั้นจึงมีศักยภาพมากขึ้นเพื่อปรับปรุงการควบคุมระดับน้ำตาลของพวกเขา อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์อภิมานสำหรับการแทรกแซงการศึกษาโรคเบาหวานการควบคุมระดับน้ำตาลให้เพียง 0.3% การปรับปรุงสำหรับผู้ป่วยประเภทที่ 1 [ 9 ] ; นี้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของกิจกรรมปัจจุบัน ( ลดลง 1.1 % ในกลุ่ม ) แม้จะมีพื้นฐานความแตกต่างระหว่าง

สังเกตกลุ่มมันยังไม่ชัดเจนสิ่งที่ผ่านการเปลี่ยนแปลงในผลการศึกษาในปัจจุบันการวิเคราะห์ของเรา ไม่ได้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเพื่อน การใช้กลูโคส ข้อความการสื่อสารข้อความและการเปลี่ยนแปลงในผล ผู้ป่วยที่ใช้กลูโคสและเพื่อนสมัครข้อความ messaged CDE บ่อยที่สุดไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นกว่าผู้ที่เคยใช้ยาพวกเขาแม้แต่น้อยนี้สนับสนุนในงานวิจัยก่อนหน้านี้ซึ่งมี ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างหมั้น ( เพิ่มการติดต่อระหว่างผู้ป่วยและแพทย์ และคลินิก 32-36 [ ปรับปรุง ] บางทีการปรับปรุงในการควบคุมระดับน้ำตาลในการศึกษาของเรา อาจจะเกิดจากทั้งมาร์ทโฟนแอพลิเคชันและเว็บไซต์เพื่อบันทึกค่ามัลเวนีย์และเพื่อนร่วมงาน [ 10 ] ระบุในการทบทวนว่า การศึกษาโรคเบาหวานซึ่งรวมถึงโทรศัพท์มือถือและอินเทอร์เน็ตให้มากขึ้น ในส่วนการใช้ยา ( 0.7% และ 0.4% ) เมื่อเปรียบเทียบกับการศึกษาด้วยโทรศัพท์มือถือเคลื่อนที่ แต่น่าเสียดายที่เราไม่ได้รู้ ( เนื่องจากข้อจำกัดด้านซอฟต์แวร์ ) ขอบเขตซึ่งแต่ละองค์ประกอบที่ถูกใช้โดยผู้ป่วย ในการศึกษาของเราหรือมันอาจจะที่งานหมั้นของผู้ใช้ / ภาวะสุขภาพความสัมพันธ์ในมันจากการแทรกแซงที่ซับซ้อนกว่าวัดในการศึกษาปัจจุบัน การประมาณขนาดตัวอย่างในการศึกษาในปัจจุบันตามจิสติกส์จำกัดและความสามารถในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในผลเบื้องต้น ดังนี้การศึกษาอาจถูก underpowered สำหรับการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ยระหว่างแพลตฟอร์มและการเปลี่ยนแปลงในผลการศึกษา .

การศึกษาปัจจุบันไม่พบการปรับปรุงในการรับรู้ความสามารถของตนเองในกลุ่มการทดลอง เว็บก่อนหน้านี้และการศึกษาโรคเบาหวานโทรศัพท์มือถือได้พบการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกในความสามารถตนเอง [ 33,37-39 ] ; อย่างไรก็ตามการเปลี่ยนแปลงนี้ในการรับรู้ความสามารถของตนเองมีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในผล [ 38,39 ] บางทีความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความสามารถของตนเอง และผลการศึกษาที่สำคัญน้อยกว่าก่อนหน้านี้ถือว่า [ 24 ] ไม่มีการเปลี่ยนแปลงคุณภาพชีวิตการศึกษาของเราภายในและระหว่างกลุ่มตลอดเวลาการค้นพบนี้ได้รับการสนับสนุนโดยการศึกษาทางไกลก่อนหน้านี้ในโรคเบาหวานชนิดที่ 1 นั้น ยังไม่สามารถที่จะสังเกตในการปรับปรุงคุณภาพของชีวิต แม้จะมีการปรับปรุงพัฒนา [ 2,32,40-42 ]นี้อาจจะเนื่องจากความจริงที่ว่าตนเอง โรคเบาหวาน ยังคงเป็นภาระแม้จะมีการปรับปรุงระยะสั้นในการควบคุมระดับน้ำตาล และผลต่อคุณภาพของชีวิตเท่านั้นอาจประจักษ์เองในระยะยาว [ 43 ] นอกจากนี้ ยังไม่มีการเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมการดูแลตนเองสำหรับกลุ่มตลอดเวลาคิดไม่ถึงคือพิจารณาว่า กลุ่มของเรามีการปรับปรุงที่สำคัญในการใช้ยา ซึ่งเป็นแบบดั้งเดิม มีความสัมพันธ์กับการเพิ่มความถี่ในการทดสอบระดับน้ำตาลในเลือด [ 8,38,44,45 ] .

ล่าสุดการทบทวนเน้นที่ระดับของการมีส่วนร่วมในการศึกษาโรคเบาหวานโดยมือถือ underreported [ 10 ] กลุ่มของเรา ( 36 ) เข้าสู่ระบบ 24720 พารามิเตอร์ในกลูโคสเพื่อนโปรแกรมมากกว่า 6 เดือนที่ผ่านมา นี้จะเปรียบเทียบกับชาวนาและเพื่อนร่วมงาน [ 3 ] ซึ่งกลุ่ม ( n = 47 ) บันทึกผลระดับน้ำตาลในเลือด 29795 กว่า 9 เดือนที่ผ่านมา ผู้ป่วย ในการศึกษาของเรา จำกัด ของตนปฏิบัติเพื่อตัวชี้วัดที่มีความสำคัญสูงเพื่อการจัดการตนเองของเงื่อนไขของพวกเขา ตัวอย่างเช่นเลือดกลูโคสเข้าสู่ระบบ 54.00 % ของเวลา ในขณะที่การออกกำลังกายถูกบันทึกเพียง 1.00 เปอร์เซ็นต์ของเวลา ผู้ป่วยการแทรกแซงของเราส่งแต่ข้อความทั้งหมด เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของ 15.5 ( 559 / 36 ) ต่อผู้เข้าร่วมในช่วงกิจกรรมทั้งหมด ในทำนองเดียวกันในโทรศัพท์มือถือการศึกษาโรคเบาหวานชนิดที่ 1 จากการทดลองส่งผู้ป่วยทั้งหมด , ข้อความ , ค่าเฉลี่ยของ 184 ข้อความต่อคน [ 34 ] โดย CDE ในการศึกษาของเรา ใช้เวลาประมาณ 5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อผู้ป่วยเพื่อตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะ นี้จะเปรียบเทียบกับเวลาที่ถ่ายโดยผู้ปฏิบัติงานในคลินิกและ benhamou แบร์เมลกิ [ 19 ] การวิจัยที่ใช้เวลาเฉลี่ย 4.5 นาทีต่อสัปดาห์ต่อราย

แม้จะมีการรวมระดับหมั้นโดยผู้ป่วยในการแทรกแซงนี้นี้ได้ลดลงในช่วงเวลาที่ศึกษา การรักษาผู้ป่วยเพื่อการรักษาและการรักษาแบบติดมั้ยการหมั้นในช่วงเวลาสำคัญ ว่ามีอะไรถูกบันทึกไว้ในการดูแลสุขภาพ [ 46 ] นี้ยังเป็นจริงของพฤติกรรมการแทรกแซงใน modalities การการแทรกแซงที่แตกต่างกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งอินเทอร์เน็ต [ 47-49 ]ปัญหาในผู้ป่วยรึเปล่า หมั้น และความถี่ของการติดต่อยังได้รับการบันทึกไว้ในมือถือ 11,50 [ งานวิจัย ]