通过电子邮件、网络和手机的全自动行为干预预防糖尿病和减肥:一项糖尿病前期患者的随机对照试验

简介

在美国，有8600万成年人患有前驱糖尿病[1这种疾病的特征是血糖升高，但还没有高到可以被诊断为糖尿病。慢性血糖水平升高往往会随着时间的推移而升高，据估计，高达70%的前驱糖尿病患者最终会发展为2型糖尿病[2］．2012年，糖尿病和糖尿病前期综合成本的经济负担超过3220亿美元，占美国卫生保健美元的十分之一。在一篇社论中，Cefalu等人[3.]指出，“糖尿病经济负担增加背后的驱动力是发病率增加，而不是每位患者的费用增加”[4］．除非做出改变以防止发展为2型糖尿病，否则与糖尿病管理和护理有关的成本将继续以惊人的速度增长。制定可负担得起和有效的干预措施至关重要，使8600万糖尿病前期患者中的更多人能够通过改善血糖控制的项目获得帮助。

生活方式的改变已被证明可将发展为糖尿病的风险降低40%至70% [2］．糖尿病预防计划(DPP)通过增加体育活动、改变饮食习惯和减轻体重，使糖尿病发病率降低了58% [5］．DPP包括密集的咨询和多次面对面和小组会议的研究背景。从那时起，许多对DPP的翻译被开发出来，试图提供可以广泛应用的方法。

DPP的一些改编版本适用于现实环境，通过小组会议和面对面接触提供干预，例如在社区和基督教青年会(ymca)提供的干预[6-8］．阿里等人[9]发现，由医疗专业人员实施的项目平均减轻了4.3%的体重，由社区成员实施的项目平均减轻了3.2%的体重。尽管面对面和以小组为基础的干预措施是重要和有效的资源，但广泛采用此类方案的障碍包括缺乏专业人员、机构资源、大量成本以及参与者必须参加一系列面对面会议，这些因素共同极大地限制了方案的可扩展性和覆盖面[10，11］．

一些干预措施将某种形式的人工指导与技术的使用结合起来，至少是通过电话或电子邮件，从而使他们能够获得更广泛的影响。在一项以DPP为模型的项目元分析中，Ali等人[9]发现，在电子媒体辅助的程序中，体重平均下降了4%，在统计上具有显著意义。Levine等人的综述[12的研究发现，在包括一些人工指导的技术辅助减肥干预措施中，干预组的平均体重减轻了-2.7公斤。人类的反馈和指导可以提供价值和效率——确实是一些参与者所需要的。然而，它确实导致了更高的成本，再次限制了可治疗的前驱糖尿病患者的数量。

完全自动化的行为干预系统，那些没有任何人工指导或促进的系统，如果能够证明是有效的，就有可能在资源有限的卫生保健环境中克服广泛推广和采用的障碍。一些这样的项目已经被发现对减肥有效。13，14]，但关于此类项目对糖尿病预防至关重要的血糖指标的影响的信息很少。Alive-PD干预(Turnaround Health, NutritionQuest分部，Berkeley, CA, USA)提供了这样一个完全自动化的、量身定制的在线行为改变项目。Alive-PD专注于通过减少构成糖尿病标准的生物标志物糖化血红蛋白A来降低糖尿病风险_{1 c}(HbA_{1 c})和空腹血糖，有患糖尿病风险的人。本分析的目的是在随机对照试验中检验该自动化程序对血糖生物标志物和体重减轻的影响。

方法

Alive-PD研究是一项随机的、等候名单对照(常规护理)试验，对象是有临床证据的糖尿病前期患者。主要结局指标为HbA的变化_{1 c}基线后随访6个月空腹血糖。次要结局为体重、体重指数(BMI)、腰围、甘油三酯(TG) /高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)比值的变化(胰岛素抵抗的替代指标[15])和代谢综合征。代谢综合征被定义为由美国心脏协会和国家心肺和血液研究所指定的5种成分中的3种或以上(即腹部肥胖、血压升高、TG升高、高密度脂蛋白低和血糖异常)[16］．计算Framingham 8年糖尿病风险评分[17］．通过估计HbA变化的标准差确定样本量_{1 c}摘自一项对糖尿病患者的干预研究[18］．标准偏差为1.4,alpha为.05，我们估计268名参与者的最终样本将提供80%的能力来检测HbA变化的最小可检测差异_{1 c}的0.48%。登记的目标是314人，在估计损耗率15%后达到268人的样本量。试验设计和方法在其他地方有详细描述[19，并在这里进行了总结多媒体附录1对于CONSORT流程图)。

参与者招募和资格标准

近期空腹血糖和/或HbA的潜在参与者_{1 c}在帕洛阿尔托医疗基金会(PAMF)的门诊医疗保健服务系统中，通过对患者的电子健康记录查询，初步确定为糖尿病前期。PAMF是北加州以社区为基础的多专业团体实践。符合这些标准的患者通过信件和电话筛选进行资格筛选。那些符合初步标准的患者被邀请参加诊所访问以确认是否符合条件，这也为那些被确认符合条件的患者提供了基线数据。在那次访问中，使用Alere Cholestech LDX分析仪进行即时全血检测，测定了空腹血糖和血脂。同样,HbA_{1 c}使用西门子DCA Vantage分析仪进行测量。生物特征测量数据，包括身高、体重、腰围和血压。BMI(公斤/米²)是根据身高和体重计算的。

年龄在30到69岁之间，体重指数至少为27公斤/米的人符合条件²(BMI > 25公斤/ m²亚洲参加者)[20.)，会说英语，没有服用糖尿病药物，可以使用电子邮件和互联网，并且有空腹血糖或HbA_{1 c}糖尿病前期(葡萄糖:5.55-6.94 mmol/L或100-125 mg/dL;HbA_{1 c}: 39-46 mmol/mol或5.7%-6.4%)。如果其中一项指标达到糖尿病范围，另一项为前驱糖尿病，则由患者的初级保健医生决定患者是否患有前驱糖尿病，是否有资格参加研究。其他排除标准详见别处[19］．该研究得到了翻身健康和PAMF独立机构审查委员会的批准。

在参与者签署知情同意书后，他们得到了简短的(5-10分钟)指导，告知他们有患糖尿病的风险，增加体育活动和改变饮食习惯可以帮助防止发展为糖尿病。PAMF的研究人员帮助参与者为Alive-PD基于网络的项目注册帐户，参与者向系统提供他们的电子邮件地址和密码。所有随后与参与者的交流都来自电子live- pd程序，与live- pd程序的互动发生在诊所之外。

随机化

在离开研究地点后，登记的参与者在网上完成了一份简短的问卷，其中提供了随机化所需的信息。通过计算机算法自动进行随机分组，按性别、种族/民族(非西班牙裔白人/其他)和BMI (<35 kg/m)分层²/ / m≥35公斤²)，以达到这些因素的平衡。参与者被随机分为立即开始干预组(干预组)或延迟6个月后开始干预组(对照组/等待常规护理组)。通过来自Alive-PD系统的自动电子邮件通知参与者治疗组的分配。PAMF的研究和临床工作人员被分组分配。对照组的参与者除了被提醒完成3个月和6个月的在线随访问卷外，没有收到来自在线Alive-PD系统的进一步联系。因为参与者只同意推迟6个月才能开始干预，所以只有3个月和6个月的结果构成了该研究的随机试验部分。

Alive-PD干预

该计划已在别处详细描述[19］．简单地说，Alive-PD提供为期1年的定期联系和目标设定计划，前6个月每周一次，之后每两周一次，还有每周中的自动电子邮件和手机提醒。该项目包括个人量身定制的每周目标设置和通过网络和电子邮件提供的其他活动，辅以自动交互式语音响应(IVR)电话和支持性手机应用程序。开发live- pd的输入来自糖尿病教育工作者、内分泌学家、注册营养师和健康行为改变方面的心理学专家，并得到了他们的评审。所有的功能和联系方式都是完全自动化和算法驱动的，不需要个人联系或亲自或远程指导。看到图1而且多媒体附录2屏幕截图和其他信息。

Alive-PD项目的目标是通过持续改变身体活动和饮食习惯来改善血糖控制和降低糖尿病风险。减肥是被鼓励和跟踪的变化之一，可以减少糖尿病的风险，尽管它不是首要的重点。在体力活动方面，参与者设定的长期目标是每周进行150到300分钟的有氧运动，这取决于报告的基线水平和后续项目的参与情况。抵抗训练也被鼓励。在饮食行为方面，重点是减少添加糖和精制碳水化合物，减少饱和脂肪和反式脂肪，增加水果和蔬菜。改变食物种类和减少分量被强调为一种减少能量摄入的方法，而不是具体的卡路里目标或计数。在行为改变中重要的社会心理问题也得到了解决，包括管理压力和睡眠、保持动力、处理消极思想、调整个人环境以支持期望的改变，以及DPP课程中涉及的其他主题[21］．

这些目标是通过每周个人量身定制的目标设定系统来实现的。基于一份关于当前饮食和活动习惯的详细初始问卷，以及参与者随后的互动，该项目每周推荐多个与个人相关的小步骤目标。参与者每周都要增加身体活动和改善饮食习惯，偶尔也要实现心理目标。除了每周的个人定制目标外，该系统还提供了跟踪体重、饮食和体育活动的工具;关于糖尿病的每周健康信息和预防策略;测验;通过虚拟团队和参与者消息系统提供社会支持;对报告的饮食和活动的反馈，对目标实现的成功或失败的反馈;每周提醒;和其他特性。 Engagement is promoted through a points system with modest monetary rewards and team competition. During the first 6 months, participants are reminded automatically if they have not chosen a goal for 2 weeks using data from the online system.

‎ 把这个图

电子邮件启动每周目标的选择，提供一个到参与者网页的链接，然后是周中提醒。一个安卓和iPhone的应用程序还允许参与者选择每周的目标，报告进度，并设置手机提醒。自动激励电话教练每两周通过IVR技术提供一次，互动根据每个人的参与状态、障碍和主要动机量身定制。

这些策略和特征是基于一些行为改变研究机构的既定原则。基本目标，源自学习理论和其他习惯形成研究[22-24]的方法是让参与者逐渐将新的饮食和体育活动行为融入到他们的日常生活中，直到这些行为成为习惯并足够减少糖尿病风险。为了实现这一目标，我们采用了各种各样的策略来维持对计划本身的参与，更重要的是，保持新的更健康的行为逐渐融入。这些策略与一些研究机构一致，包括以线索和触发因素为中心的模型[25，26，社会认知理论[27，28，计划行为理论[29，行为经济学[26，30.]和积极心理学[31，32］．有关该计划的更详细描述，请参阅已发布的协议和计划描述[19］．

随后的诊所访问

干预组和对照组的参与者在3个月和6个月时返回诊所就诊，在此期间，经过培训的工作人员在不知道治疗分配的情况下重复了之前描述的实验室和生物特征测量。通过询问受试者每次就诊时的疾病或损伤情况，实现了对不良事件的积极监测。在6个月的访问中，额外的资金使得邀请参与者继续该项目6个月成为可能，尽管随机试验部分在6个月时结束。干预组的人继续在那只手臂上。对照组患者按照最初的同意转入积极的Alive-PD干预方案。同意延期的参与者在9个月和12个月时进行了额外的门诊检查。

统计方法

目的治疗(ITT)分析HbA的变化_{1 c}、空腹血糖和体重都是预先规定的。采用卡方检验比较分类变量和基线特征t测试连续变量。ITT分析采用线性回归方法评估各组间治疗结果的平均差异。在所有模型中，兴趣结果的变化(如HbA_{1 c})为因变量，治疗组为主要预测变量(自变量)，结果变量基线值为协变量。使用Heckman等人的方法对因变量中的缺失值进行计算[33，34]，其中不需要假设变量随机缺失(MAR)。这种方法纠正了可能由于参与者未能完成后续门诊就诊而导致的对变化估计的偏差。我们通过在模型中包含交叉积项的变量(性别、种族/民族、年龄和BMI类别)来检查与治疗组的潜在相互作用。没有发现显著的相互作用。调整年龄、性别、BMI和种族/民族对结果没有实质性的影响。在使用逻辑回归确认无相互作用后，采用卡方检验对两种结果(如5%的体重减轻)进行评估。为了与其他研究的可比性，我们还对经HbA诊断为前驱糖尿病的参与者进行了亚组分析_{1 c}在基线。

结果

参与者随机化和留存

共有340名符合研究资格标准的参与者被随机分配。一名随机分到干预组的参与者出现了代谢状况，导致血糖指标无法解释，因此被排除在分析之外，剩下339名随机参与者。

研究保留率和生物特征评估访问的参与度很高;89.1%(302/339)完成了3个月的随访评估，86.1%(292/339)完成了6个月的随访评估。在47名未完成6个月随访的研究参与者中(20名对照组，27名干预组)，9人失去随访，38人退出研究。报告的不良事件较少，且均被认为与参与研究无关。在3个月或6个月随访时，两组间不良事件无显著差异(数据未显示)。对照组的一名参与者被诊断患有糖尿病，退出了研究;该参与者没有提供后续测量，但被包括在ITT分析中。在研究期间，没有参与者被开二甲双胍或其他糖尿病药物。

基线特征

参与者的平均年龄为55岁(标准体重值8.9，范围31-70)，平均体重指数为31.1(标准体重值4.4)kg/m²（表1)．大部分(68.7%，233/339)为男性。平均空腹血糖处于糖尿病前期范围的低端(平均6.1,SD 0.5 mmol/L或平均109.9,SD 8.4 mg/dL)和平均HbA_{1 c}在正常范围内(平均5.6%，SD 0.3或平均38,SD 3.2 mmol/mol)。68.1%(231/339)的参与者存在代谢综合征。研究对象受过良好的教育;82.9%(281/339)拥有大学学位或以上。两组患者基线时Framingham 8年糖尿病风险为16.6%。干预组和对照组在基线特征上平衡良好，尽管在种族/民族方面有一些不平衡，但没有达到统计学意义(P= . 07)。这种不平衡主要是由于西班牙裔的种族差异(8.0%，14/176 vs 4.3%， 7/163;P= .04点)。由于这种不平衡，我们对所有模型中的混杂和效应修正进行了检验。

主要的结果

HbA卡明显减少_{1 c}干预组的空腹血糖较基线水平下降3个月，6个月时进一步下降(图2)．

ITT分析包括所有339名参与者，与基线相比，干预组6个月空腹血糖的平均降低显著高于对照组(平均-0.41 mmol/L, 95% CI -0.44 ~ -0.12)(平均-0.21 mmol/L, 95% CI -0.15 ~ -0.10;P<措施)(表2)．HbA平均减少量_{1 c}干预组也显著高于对照组(平均-0.26%，95% CI -0.27 ~ -0.24 vs平均-0.18%，95% CI -0.19 ~ -0.16;P<措施)。没有观察到种族/民族、年龄、性别或BMI类别的影响。

‎ 把这个图

尽管所有参与者在基线时都有前驱糖尿病_{1 c}或空腹血糖，仅44.8%(152/339)有基于HbA的前驱糖尿病_{1 c}．在基线时糖尿病前期患者的亚组分析中_{1 c}（表2)，平均减少HbA_{1 c}高于干预组整体(均值-0.32%，95% CI -0.38 ~ -0.26)，显著高于对照组(均值-0.20%，95% CI -0.25 ~ -0.15;P= .002)。

二次结果

在ITT分析中，干预组的体重、BMI、腰围和TG/HDL比值的降低均显著大于对照组(表2)．干预组平均减重3.26公斤(95% CI -3.26 ~ -3.25)，对照组平均减重1.26公斤(95% CI -1.27 ~ -1.26)。P<措施)。平均BMI降低1.05 kg/m²(95% CI -1.06 ~ -1.05)和0.39 kg/m²(95% CI -0.39 ~ -0.38)P<措施)。干预组平均腰围减少4.56 cm (95% CI -4.69 ~ -4.43)，对照组平均腰围减少2.22 cm (95% CI -2.36 ~ -2.09) (P<措施)。此外，与对照组的升高相比，干预组TG/HDL的比值显著降低(平均值-0.21,95% CI -0.30到-0.12 vs平均值0.21,95% CI 0.12-0.29;P= .04点)。

按治疗组划分，达到特定阈值的参与者比例见图3．6个月时，干预组35.3%(48/136)的人实现了至少5%的体重减轻，而对照组8.3%(13/156)的体重减轻。图3A).在基线空腹血糖处于糖尿病前期的参与者中，40.5%(49/121)的干预参与者达到了正常空腹血糖，而对照组的17.7%(26/147)达到了正常空腹血糖(图3B).在基线时有代谢综合征的参与者中，干预组46.5%(40/86)的参与者在6个月后不再有代谢综合征，而对照组的20.0% (22/110)(图3C). BMI降低至少1 kg/m²44.9%(61/136)干预组参与者与18.6%(29/156)对照组参与者(图3D).所有这些干预组和对照组之间的差异是显著的P<措施。

干预组与对照组相比，Framingham 8年糖尿病风险显著降低(PITT样品中的<.001)(图4)．两组患者的基线糖尿病风险均为16%。6个月时，干预组为11.00% (95% CI 10.08-11.92)，对照组为14.59% (95% CI 13.64-15.54)。

‎ 把这个图

‎ 把这个图

糖尿病患者空腹血糖监测病例报告

Alive-PD旨在帮助糖尿病前期患者。然而，生活方式行为的改变也是新诊断出糖尿病患者的必要干预措施。因此，我们样本中8名空腹血糖基线在糖尿病范围内的参与者的结果信息很有趣(他们的医生都批准他们参加研究)。在干预组的5名患者中，在6个月的干预期后，1名患者的空腹血糖下降到正常范围(<100 mg/dL)，另外4名患者的空腹血糖下降到糖尿病前期范围(<126 mg/dL)。在对照组的3名参与者中，没有人的血糖下降超出糖尿病范围。

过程度量和其他行为

我们通过评估每个参与者通过每周与项目组成部分互动所获得的分数，以及评估参与者每周目标设定行为，来评估项目参与程度。在线live- pd项目的参与度很高。干预参与者(ITT人群，n=163)设定行为目标或以其他方式与在线Alive-PD项目进行互动的中位数为24周(70.8%)中的17周(IQR为14)。总的来说，87.1%(142/163)的患者在24周的4周或更长时间内与该项目进行了互动，70.6%(115/163)的患者在6个月期间的最后一个月仍与该项目进行了互动。参与者在24周内完成了35个目标(IQR 107)，或大约每周1.5个目标。干预参与者报告说，他们每周与该项目互动的时间大约为15分钟。

与对照组相比，干预组在自我报告的身体活动、饮食习惯、睡眠、疲劳和自信方面有显著改善(P<.001)(数据未显示)。关于身体活动、饮食、自信和其他社会心理因素变化的更详细的分析将在其他地方报道。

讨论

在这项随机对照试验中，完全自动化的Alive-PD项目在改善血糖控制和体重方面是有效的，并在降低8年糖尿病风险方面。在ITT分析中，干预组实现了空腹血糖-41 mmol/L (-7.36 mg/dL)和HbA的降低_{1 c}-0.26% (-3 mmol/mol)，两者在统计学上均优于对照组。此外，在ITT分析中，干预组参与者在6个月内平均减掉3.26公斤，干预组中35%的人减掉了5%或更多的初始体重，均明显优于对照组。

以往关于糖尿病预防或减肥计划中减肥的研究

许多关于减肥或转译性糖尿病预防项目的综述已经进行了[9，12，35-42，涵盖了一系列的交付方式。在回顾和荟萃分析中，采用面对面或小组方法的干预措施实现了约3%至4%的平均体重减轻[9，37]，尽管一些个别研究在干预组中达到了超过6%的体重减轻[6，43］．

然而，为了达到更广泛的效果，许多干预措施都将教练与某种形式的技术相结合。2015年，Levine等人对初级保健中16项技术辅助减肥项目的研究进行了综述。12]发现，在12个人工与技术方法相结合的方案的干预组中，体重减少的中位数为-2.7公斤。阿里等人[9]发现，在电子媒体辅助的项目中，体重平均下降了4.2%。

完全通过电子媒介提供的干预措施，主要是为了减肥，也进行了审查。哈特曼-博伊斯等人[13]对23项关于超重或肥胖成年人减肥的“自助干预”随机试验进行了荟萃分析。如果项目使用了咨询师或卫生专业人员提供的任何形式的个人对个人的援助，则不符合纳入的资格。分析发现，在6个月时，干预组和对照组的平均差异为-1.85 kg (95% CI -2.86到-0.83)。Hutchesson等人发现，三个使用电子健康技术的项目没有包括在Hartmann-Boyce审查中[14平均相差-1.5公斤。莱文综述中另外三项全自动研究[12]发现干预组的平均体重减轻了2.5公斤。最近的一项试验未列入以前的综述[44除了60分钟的基线访问，参与者被告知减肥、卡路里和体育活动的目标，并被教授行为技能外，其他都是完全自动化的。6个月时体重下降5.4公斤。

基于互联网的干预对腰围变化的影响也在一项荟萃分析中得到了检验。徐、牛[45]发现平均变化为-2.99 cm (95% CI−3.68到−2.30)。

全自动程序对血糖指标影响的既往研究

除了少数例外，大多数使用全自动程序的糖尿病预防或减肥干预研究都没有测量或报告血糖指标的变化。一项综述发现，在回顾的研究中，血糖指标的变化“极小”，空腹血糖变化的中位数为-0.2 mmol/L [37]，另一项研究发现平均变化为-0.1 mmol/L [38］．对于HbA_{1 c}， Dunkley等[38]发现合并变化为-0.13%，Johnson等[37]发现变化中值为-0.05%。

在大多数情况下，周转健康公司的Alive-PD项目的治疗效果与之前的meta分析总结的结果一致，且稍大一些。对于减重量(-3.26 kg)、减重百分比(-3.60%)、腰围(-4.56 cm)和血糖指标HbA都是如此_{1 c}(-0.26%)和空腹血糖(-0.41 mmol/L)，均在ITT分析中。

糖尿病预防认可计划

美国疾病控制和预防中心(CDC)糖尿病预防表彰计划(DPRP)旨在表彰那些证明有能力实施经证实的2型糖尿病预防生活方式干预措施的组织[46］．疾控中心最近更新了认证要求，将满足其他标准的“虚拟”项目也包括在内。周转健康公司的Alive-PD项目列于疾病控制与预防中心网站[47］．截至2015年8月1日，这是唯一一个随机对照试验证明有效的项目，也是唯一一个有ITT分析的研究。

功能促进效果

许多作者试图识别或总结行为干预的哪些特征可能与其有效性相关[40，42，48］．以下都被认为是提高效率的因素:目标设定、自我监控、量身定制的反馈、提醒、社会支持和采用行为改变原则的结构化计划。卡里斯等人[48也将咨询师的反馈列为重要功能，但同时指出，至少在一项研究中，计算机自动的电子邮件反馈与人工电子邮件咨询一样有效。除了人工咨询之外，所有这些功能都被纳入到Alive-PD程序中。此外，Alive-PD还添加了一些游戏化功能，如积分系统、团队竞争和金钱奖励，以提高用户粘性和留存率。

研究正在进行中，以探索Alive-PD的哪些特性可能更重要或更有益。尽管所有参与者都接触到所有这些组件(目标设置、消息传递等)，但不同的参与者参与这些组件的程度不同。例如，38.7%(63/163)的人从未记录过他们的体重或体育活动，而12.3%(20/163)的人在24周中的21周或以上记录了他们的体重或体育活动。调解分析正在进行中。然而，值得注意的是，参与者是具有不同兴趣和动机的个人。有些人喜欢加入团队，而有些人则不喜欢，其他组成部分也是如此。Alive-PD的设计目的是提供一系列组件，以吸引最广泛的不同兴趣、学习风格和可用时间。

除了干预特征的潜在作用外，探索哪些行为和具体变化对研究结果有贡献也是相当有趣的。最近的文献讨论了多种宏量营养素(脂肪和碳水化合物)、体育活动和减肥的相对作用[49-51］．“活体pd”计划促进并实现了增加体力活动，减少精制碳水化合物的摄入，减少饱和脂肪和反式脂肪，增加水果和蔬菜的摄入量。还鼓励改变某些特定的食物，如坚果、豆类和橄榄油。干预组的参与者在不同程度上进行了这些改变。在未来的分析中，我们将检查这些变化对血糖指标和体重变化的影响。例如，HbA的数量显著减少_{1 c}即使是那些体重没有下降5%的人。我们计划探索在无重大体重减轻的情况下促进血糖改善的因素。

限制

Alive-PD程序的完全自动化特性既是优点也是缺点。有些人需要并对人类的互动和支持做出更好的反应，如果与人类的支持相结合，效果可能会更大。此外，由于干预是通过电子邮件、互联网和移动电话进行的，它可能对那些没有互联网接入或技术不熟练的人影响有限。尽管互联网在这方面的覆盖面有些有限，但截至2014年，87%的美国成年人使用互联网，其中包括超过80%的非裔美国人和西班牙裔美国人。52］．这些技术在社会上几乎无处不在，可以在家里或通过移动设备方便地访问程序。与此同时，该程序的完全自动化特性有几个好处。在未来的管理中，可以保证100%的设计和内容保真度，并且可以很容易地集成增强功能。因为它是完全自动化的，这个商业程序可以以低成本和广泛的覆盖范围交付。此外，使用它的组织不需要或只需要很少的人员。

虽然Alive-PD项目提供了1年的干预，但随机试验分析仅为6个月。这是由于最初的资金限制和希望通过向这些糖尿病高危人群保证他们将在合理的时间内进入积极的项目来增加这些糖尿病高危人群的登记。重要的是要跟踪研究参与者整整一年，以确定所看到的趋势是否图2维护。

研究参与者受教育程度相对较高，三分之二是非西班牙裔白人。因此，对受教育程度较低的个人和种族/少数民族群体的普遍性仍有待研究。然而，值得注意的是，具有研究生或专业学位的亚组在血糖指标方面的改善低于教育水平较低的亚组(数据未显示)。样本中确实包括了相当数量的亚洲人(占研究队列的21%)，包括南亚人，这一群体的2型糖尿病尤其常见。虽然分析表明不同种族的治疗效果没有显著差异，但需要更多的研究来证实在少数群体中的有效性。

临床意义

干预组空腹血糖下降(-7.36 mg/dL或-0.41 mmol/L)具有临床意义和实质性。HbA的减少_{1 c}在ITT分析中为-0.26%或-2.81 mmol/mol，在HbA_{1 c})，但显著高于对照组。我们注意到HbA的基线水平_{1 c}在研究队列中较低。事实上,意味着HbA_{1 c}在基线时处于正常范围内，只有45%的人被HbA诊断为前驱糖尿病_{1 c}定义。结果，在糖尿病前期或糖尿病患者中，平均治疗效果的幅度没有预期的那么大。在接受HbA治疗的前驱糖尿病患者中，体重下降为基线体重的4%_{1 c}（表2)，随着参与项目人数的增加和基线权重的提高(数据未显示)而增加。如前所述，主要目标是降低血糖指标，这是降低糖尿病风险的直接指标，尽管体重下降相对适度，但这一目标似乎已经实现。Alive-PD组的HbA降低_{1 c}空腹血糖高于糖尿病预防计划中所见[56个月时生活方式组(HbA_{1 c}-0.26% vs -0.09%;空腹血糖:-7.36 mg/dL vs . 4.59 mg/dL)，尽管事实是，Alive-PD组的体重下降不如DPP组大(3.26 kg vs . -6.5 kg) [5］．

超过三分之二的登记者为男性，这一性别分布不同于通常在健康干预中看到的情况(民主人民党有68%的女性参与者)[5］．电子形式可能比一系列团体或个人互动对男性更有吸引力。性别与治疗效果之间无显著交互作用，治疗效果在性别间无显著差异_{1 c}空腹血糖或体重。

总结

总之，Alive-PD在改善糖尿病前期患者的血糖控制和体重指标方面是有效的。正如Cefalu等人所指出的[4]，糖尿病的经济负担增加背后的驱动力是发病率的增加。因此，在全国8600万糖尿病前期成年人中，尽可能多地采用各种具有成本效益的干预措施是一项紧迫的优先事项。诸如Alive-PD等有效的全自动技术是这些策略之一，具有为大量有发展为糖尿病风险的人提供服务的潜力。