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本文介绍了糖尿病(DM)控制和自我管理的移动应用程序的开发,并介绍了该系统在捷克共和国长期使用的结果。糖尿病是一种慢性疾病,影响着全世界大量的人,而且这个数字还在不断增加。通过使用智能手机和数字治疗干预,有很大的潜力可以提高糖尿病自我管理的依从性。
本研究旨在描述一个名为Mobiab的移动应用程序的开发过程,用于DM管理,并调查如何使用单个功能,以及整个系统如何使其长期用户受益。使用用户至少1年的日常记录,我们分析了应用程序对DM自我管理的影响。
我们开发了一款移动应用程序,可以作为传统纸质协议或日记的替代形式。开发基于临床医生和糖尿病患者的合作。应用程序由独立的独立模块组成。因此,用户可以只使用他们认为有用的选定功能。从2014年年中到2019年,Mobiab在谷歌Play Store上免费提供。没有针对性的招聘来吸引用户。
来自捷克共和国的500多名用户下载并注册了这款手机应用。大约80%的用户使用Mobiab的时间不到一周。其余的用户使用它的时间更长,其中8个用户产生了适合长期分析的数据。此外,8名用户中的一名提供了他们的医疗记录,并将其与收集到的数据进行了比较,他们葡萄糖水平和整体代谢稳定性的改善与移动应用程序的使用方式一致。
研究结果表明,以dm为中心的自我管理智能手机应用程序和基于服务器的系统的可用性是令人满意和有前景的。尽管如此,仍需要一些更好的方法来激励糖尿病患者参与自我管理。有必要对更多参与者进行进一步研究,以评估其对糖尿病长期管理的影响。
本文描述了一款糖尿病(DM)自我管理移动应用程序的开发,并讨论了选定用户在5年后长期使用该应用程序的结果。这款应用(名为Mobiab)的设计包含了一个全面的过程,包括最终用户需求、专家参与、行为改变理论的结合、数据安全和数据隐私方面的考虑。
糖尿病是一种慢性疾病,影响着全世界大量的人,而且这个数字还在不断增加。根据国际糖尿病联合会的数据,全球有5.37亿成年人被诊断患有糖尿病[
利用智能手机和数字疗法干预,增加糖尿病自我管理的参与有巨大的潜力。移动医疗(mHealth)应用程序还可以减少医疗保健系统可用性的障碍;例如,时间限制或接触护理提供者的机会有限[
本研究的目的是(1)探索长期使用这样的系统如何使其用户受益,(2)描述一个专注于DM患者自我管理的移动应用程序的开发过程,(3)评估对单个功能或模块的需求。
我们在OLDES (www.oldes.eu)的背景下开发了Mobiab系统,OLDES是一个欧盟(EU)多中心项目,涉及4家公司、2所大学和2所大学医院。该项目侧重于为电子保健应用开发信息技术[
Mobiab系统提供了纸质日记的另一种选择——一个Android移动应用程序和一个旨在支持DM自我管理的门户网站。与纸质日记相比,它的主要优点是可以立即反馈输入的数据,以图表和基本统计的形式显示用户对饮食的依从性或提供血糖水平的自我监测。Mobiab系统采用客户-服务器架构,服务器上有存储系统。Mobiab要求在移动设备上连接互联网。在一开始,也就是2014年,这种方法受到互联网连接低可用性的限制[
Mobiab的基本概念包括移动应用程序、医疗设备数据收集和数据存储(
系统架构方案。API:应用程序编程接口。
移动应用程序由相互独立的单独模块组成,只需要应用程序的基础(
移动应用程序方案和各个模块。
食物摄入是最复杂的模块,它提供了记录食物摄入的功能。该模块现在包含一个包含9000多种捷克食品的食品数据库。该数据库已逐步扩大,并由其他用户检查数据的准确性。食物消费记录有几种方法:
在整个数据库中搜索
在收藏项目中搜索
浏览所有的食物项目和过滤类别
浏览用户的膳食或简单地拍一张食物的照片。
用户在搜索特定的食物后输入食物的数量。消费和食品类别的时间戳由当前时间预定义;但是,这可以由用户更改。为了使用户能够改变他们的想法,在保存最后的对话框之前,会显示营养成分的描述、分量的大小(以克为单位)和碳水化合物(以克为单位)。所有测量医疗数据的直观可视化有助于数值的变化(
身体活动模块的设计类似于食物摄入模块:数据库包含400多种活动,可以按类别浏览或按名称搜索。有必要选择一个活动,并输入活动的持续时间进行日志记录。热量消耗是根据用户的体重和活动持续时间计算的。由于采用这种方法,计算出的热量消耗可能并不总是与实际消耗相匹配,应仅视为一种指南。
移动应用程序截图:食物摄入量,血糖监测和胰岛素剂量。
血糖监测模块设计简单,易于使用。它有一个用于输入值的输入部分;例如,血糖水平,测量日期和时间,以及注释。该模块的第二部分是所选日期的值概述,或所选时间范围的图表(
数据是通过Mobiab收集的,时间跨度为5年(从2016年1月起),尽管Mobiab从2014年年中到2019年才在谷歌Play Store上提供。没有广告用于招募用户,他们发现移动应用程序在有机范围内。在此期间,来自捷克共和国的500多名用户使用了不同长度的应用程序。大约200名用户没有报告任何糖尿病,大约150名用户报告1型糖尿病,大约175名用户报告2型糖尿病。大约80%的用户使用移动应用程序的时间不到一周。其余20%的用户使用Mobiab的时间较长,使用趋势呈下降趋势,如前所述[
至少3600份食物摄入记录
至少360次血糖测量记录
至少360次胰岛素剂量记录
至少有1080份身体活动记录
至少360次体重测量记录
至少360次压力测量记录。
满足这些条件之一被认为是提供长期使用的证据。用户详情(
基本用户统计。
用户ID | 性 | 出生年 | 身高(厘米) | 糖尿病类型 | 活动天数n |
ID 1141 | 男性 | 1962 | 173 | 2型 | 1749 |
ID 1196 | 男性 | 1960 | 178 | 2型 | 1261 |
ID 1224 | 女 | 1976 | 162 | 1型 | 1623 |
ID 1289 | 女 | 1941 | 162 | 没有糖尿病 | 1626 |
ID 1412 | 女 | 1976 | 162 | 2型 | 96 |
ID 1432 | 男性 | 1958 | 175 | 1型 | 804 |
ID 1545 | 男性 | 1967 | 188 | 2型 | 881 |
ID 1558 | 男性 | 1967 | 170 | 2型 | 247 |
记录数和每日平均值。
患者ID | 食物条目,n(日平均值) | 血糖值,n(日平均值) | 胰岛素剂量n(日平均值) | 体育活动,n(每日平均值) | 重量测量,n(日平均值) | 压力测量,n(日平均值) |
ID 1141 | 34425 (19.67) | - - - - - -一个 | - - - - - - | 13515 (7.73) | 1690 (0.97) | 1478 (0.85) |
ID 1196 | - - - - - - | 1164 (0.92) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
ID 1224 | 9470 (5.83) | 1932 (1.19) | 2166 (1.33) | 4562 (2.81) | - - - - - - | 449 (0.33) |
ID 1289 | 15729 (9.67) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
ID 1412 | - - - - - - | 466 (4.85) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
ID 1432 | 3757 (5.86) | 799 (0.99) | 1199 (1.53) | 2982 (4.18) | - - - - - - | - - - - - - |
ID 1545 | - - - - - - | 857 (0.97) | 697 (0.79) | - - - - - - | - - - - - - | 859 (0.98) |
ID 1558 | - - - - - - | 538 (2.18) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
一个—:不可用。
总共有8名用户(5名男性,3名女性)符合长期分析的纳入标准,其中5人患有2型糖尿病,2人患有1型糖尿病,1人没有糖尿病。所有用户的平均年龄约为57岁。所有8个用户都被邀请提供医疗记录,但只有一个用户(ID 1141)愿意共享这些记录。我们特别感兴趣的是在使用该应用程序期间,以下临床参数的发展:血红蛋白A1 c(HbA1 c)、血糖、甘油三酯和胆固醇(总、低密度脂蛋白和高密度脂蛋白胆固醇)。提供医疗记录的用户整个7年的记录摘要显示在
由于缺少用户医疗记录,数据分析必须使用两种方法:第一种方法是分析应用程序的使用情况,包括DM管理的任何有益趋势;第二种方法是在医疗记录与输入的用户ID 1141的值和趋势之间进行直接比较。
用户ID 1141的选定医疗记录。
日期 | 血红蛋白的1 c水平(更易与摩尔) | 血糖(以mmol/L为单位的血糖) | 总胆固醇(mmol/L) | 低密度脂蛋白胆固醇(mmol/L) | 高密度脂蛋白胆固醇(mmol/L) | 甘油三酸酯(更易/ L) |
2014年1月1日 | - - - - - -一个 | 4.6 | 4.3 | 2.82 | 1.15 | 1.07 |
2016年4月17日 | - - - - - - | 18.17 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
2016年4月26日 | 90 | 7.9 | 4.17 | 2.62 | 1.4 | 0.85 |
2016年7月21日 | 36 | 4.7 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
2016年11月11日 | 29 | 5 | 4.58 | 2.39 | 1.49 | 0.67 |
2017年3月6日 | 32 | 4.8 | 3.81 | 1.98 | 1.66 | 0.53 |
2017年7月17日 | 34 | 4.5 | 4.05 | - - - - - - | - - - - - - | 0.81 |
2018年4月23日 | 35 | 5.3 | 3.73 | 2.08 | 1.48 | 0.51 |
2018年9月17日 | 34 | 5 | 4.11 | 2.52 | 1.55 | 0.73 |
2019年2月4日 | - - - - - - | 4.9 | 3.96 | 2.54 | 1.18 | 0.93 |
2019年6月17日 | 35 | 4.9 | 3.66 | 2.03 | 1.46 | 0.6 |
2019年11月4日 | 35 | 5.1 | 4.26 | 2.57 | 1.39 | 0.99 |
2020年3月19日 | 36 | 4.7 | 3.3 | 1.65 | 1.44 | 0.5 |
2020年7月13日 | 35 | 5.1 | 3.78 | 2.09 | 1.44 | 0.65 |
2020年11月13日 | 36 | 5.2 | 3.77 | 2.01 | 1.62 | 0.64 |
2021年3月22日 | 35 | 5.4 | 3.71 | 1.98 | 1.53 | 0.78 |
一个——:不是可用的。
本研究不需要获得我校伦理委员会的伦理批准。所有用户同意在注册过程中使用匿名数据进行研究和数据分析,这是应用程序使用所必需的。
首先,我们分析了长期的食物摄入量。ID为1141和1289的用户定期记录他们的食物摄入量。他们严格执行他们的饮食计划,并遵守能量和糖的摄入限制。用户ID 1141仍然使用移动应用程序,他的性能将在下一节中详细描述。另外两个用户,ID 1224和ID 1432,每隔几天不定期地输入数据。
尽管如此,ID 1224使用该应用程序超过4年,ID 1432使用了2年。有趣的是,这两名用户都是1型糖尿病患者,他们更经常使用这款应用来输入血糖值和胰岛素剂量,而不是记录食物摄入量。血糖记录(
应用第一年的血糖记录。
用户ID 1141(男性,60岁,2型糖尿病)被选为案例研究,因为他愿意分享他的医疗记录和其他关于他的健康和生活方式的信息。该患者于2016年4月17日在一次紧急检查中被随机诊断为2型糖尿病。在此之前,他已经接受过高血压和高脂血症的治疗。在诊断糖尿病后,他一直在接受药物治疗(Glucophage XR, 500 mg),并一直在寻找一些配套的手机应用程序。他开始节食,记录显示他在使用该应用程序的整个时间里一直在遵循饮食。他总共输入了34000多份饮食记录。很快就得到了积极的结果。通过定期锻炼(固定健身自行车和步行),他的体重在1年内从127公斤减到84公斤,腰围从141厘米减到107厘米。在过去3年里,这些数值有适度增长,截至2021年3月,他的体重为101公斤,因为他由于关节疼痛无法进行高强度运动,并且他停止输入新的腰围值(
体重和腰围记录整个应用程序使用期间。
血压记录整个应用程序使用期间。
血红蛋白A的医疗记录1 c和血糖。
胆固醇和甘油三酯的医疗记录HDL:高密度脂蛋白,LDL:低密度脂蛋白。
Mobiab系统的主要目标是探索长期使用DM自我管理技术的好处。该系统简化了与糖尿病治疗监测和自我管理相关的测量值的手动输入和记录,并提供了用户友好的自我管理工作摘要。Mobiab系统通过提供所有基本数据的连续记录,包括食物摄入量、热量消耗、血糖水平、胰岛素剂量、体重和血压,有助于用户的教育和更好地了解疾病。此外,我们可能会认为Mobiab系统有助于DM管理的长期结果,这在几个用例中得到了证明。多项研究显示,电子自我管理系统在管理糖尿病方面很有用[
使用Mobiab收集医疗数据对两种糖尿病类型的用户都有益。以前,糖尿病患者必须在糖尿病日记中手动记录医学价值。通过使用Mobiab, ID为1141的用户已经能够连续记录他的饮食、锻炼、体重变化和血压1749天。此外,使用者的血糖水平也有积极的改变(
一些系统用于培训参与者,从电话[
只有少数与技术相关的问题被报告。主要的评论来自于在没有互联网连接的情况下使用该应用程序,主要是在应用程序发布之初。虽然在没有互联网连接的情况下,通过缓存所有参数来确保应用程序的完整功能需要付出相当大的努力,就像早期系统一样[
Mobiab数据集在模块使用方面变化很大。不是每个用户都使用同一组模块(
然而,人们担心对使用移动健康应用程序管理糖尿病过于自信[
然而,使用自我管理工具来管理DM的应用程序的长期使用率仍然很低[
本文中引用的大多数研究都是单中心试点,验证所检查的移动应用程序的短期结果。毫无疑问,需要更多随访期延长的临床试验来评估糖尿病相关移动应用程序对血糖管理和生活质量的长期影响,以及使用移动健康生态系统进行自我管理的可持续性[
这项研究的一个主要优势是参与了5名2型糖尿病患者、2名1型糖尿病患者和1名非1型糖尿病患者,他们每个人都可以长时间使用该系统并输入大量数据。然而,参与者数量少是我们研究的一个局限性。一个非常小的用户集不足以彻底测试和验证Mobiab系统的自我管理遵从性。此外,即使是这么少的参与者也没有使用系统提供的所有模块。
另一个限制是只集成了一个血糖仪。我们使用特定的血糖仪(Fora Diamond MINI)和血压监测仪(Fora Active P30 Plus)实现了葡萄糖数据的无缝传输。连接其他设备需要技术文件和与制造商的合作。
另一个限制是基于网络的医生门户网站。在我们的专家咨询组中,共有5名临床医生表示,临床医生已经使用了一些商业软件(如Medtronic CareLink),使用不同的软件是不必要的并发症。解决方案是提供一个通信接口,将移动应用程序连接到已经建立的系统。与现有医院信息系统的数据集成并没有作为我们工作的一部分来实现,因为我们没有通信接口的规范。但是,当医院系统的新版本与应用程序编程接口功能合并时,这种集成活动仍然对未来的工作开放。
这项研究的结果表明,智能手机应用程序和基于服务器的系统的可用性是潜在的令人满意的和有前途的。糖尿病和整体代谢管理的长期数据收集可以由Mobiab等模块化应用程序支持。我们的系统根据其预期用户的需要和要求,试图最大限度地发挥加强自我管理和提高用户依从性的潜力。在这项研究中,8名用户评估了应用程序在长期监测中的功能。一个案例研究提出并分析了特别成功的系统参与。然而,我们还不能说Mobiab应用程序为糖尿病患者提供了一个充分利用的自我管理工具,以帮助预防并发症。随着时间的推移,应用程序在改善自我管理方面的有效性评估需要进一步的研究,涉及更多的参与者。由于移动应用程序开发的不断变化,可能需要对移动应用程序进行一些重新设计。然而,模块和功能的原理工作得很好,可能会被保留。
糖尿病
欧盟
移动健康
该研究得到了信息学研究中心的资助,资助号为CZ.02.1.01/0.0/16_019/0000765和生物医学数据采集、处理和可视化,资助号为SGS19/171/OHK3/3T/13。
没有宣布。