糖尿病是威胁公众健康的最重要的慢性疾病之一[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba］．自2000年以来，糖尿病的患病率增加了两倍多，到2021年，全球将有超过5.3亿人患有糖尿病[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba］．糖尿病管理的主要目标是将血糖控制在目标范围内，这通常通过2型糖尿病(T2DM)患者的生活方式改变和自我监测血糖(SMBG)来实现[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba］．然而，维持血糖控制对患者和卫生保健提供者(HCPs)都是一项挑战，因为由于门诊就诊时间短，就诊间隔长，很难鼓励或激励患者进行长期的生活方式改变，解释他们的SMBG数据，并提供即时反馈和了解患者的生活方式。数字医疗保健或移动医疗(mHealth)服务有助于收集个人数据，分析数据以评估临床状况，并提供个性化干预或监测[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．通过移动健康系统，T2DM患者被鼓励食用健康的饮食并进行体育活动(PA)。患者报告的数据用于定制反馈信息，包括健康促进、激励、鼓励、提醒和情感支持信息。因此，移动健康干预可以通过量身定制的个性化干预来改善2型糖尿病患者的健康结果[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

最近针对2型糖尿病患者的移动健康干预有不同的目标和组成部分，包括胰岛素管理应用程序、可穿戴血糖仪、自动短信、健康日记和虚拟健康指导[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．然而，应用程序对移动健康干预措施的影响仍然不确定，因为干预措施不同，随访时间长短不一。基于使用已发表的随机对照试验(rct)数据的混合治疗比较网络荟萃分析，针对T2DM患者的移动应用程序或带有电子教练干预的应用程序在改善血红蛋白a方面更有效gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}(HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba})水平、空腹血糖和低血糖频率比常规治疗(UC)在3或6个月随访期间[gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba］．一项对13项关于糖尿病的移动应用程序研究的荟萃分析显示了降低HbA的总体功效gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}水平，平均下降0.44%(95%置信区间0.29%-0.59%)，而移动应用用户对自我照顾的认知有所增加[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．各种类型的移动卫生干预措施导致HbA的减少gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在包括T2DM患者的几项随机对照试验中[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba］．大多数干预措施在临床和统计学上表现出显著的疗效，尽管一些干预措施没有结果或在减少HbA方面实现了<0.5%的差异gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}干预组和对照组之间的水平[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

结合技术和网络指导的系统对治疗糖尿病和前驱糖尿病是有益的。gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．为了维持生活方式的改变，应通过各种方式持续激励和监测患者，包括个体化糖尿病教育和基于信息和通信技术的辅助工具的使用[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba］．除了使用个人使用的应用程序来收集和监测生活记录数据外，与医生和HCPs进行网络交流将更有效地用于2型糖尿病患者的糖尿病自我护理。使用这项技术，医生可以实时查看患者数据，并在门诊之间查看患者数据，并将他们的生活日志数据与来自电子病历(EMRs)中的个人传感器和可穿戴设备的临床数据结合起来。关于这种将自我护理应用程序和EMRs连接起来的干预，RCT数据有限，缺乏长期随访。gydF4y2Ba

因此，我们设计了一个使用emr集成移动应用程序的糖尿病管理系统，该系统提供来自HCPs的定期反馈，以支持2型糖尿病患者在临床环境中的糖尿病自我护理。该应用程序主要提供生活方式咨询，以帮助SMBG、饮食计划和PA。本研究的目的是比较使用emr集成移动应用程序的26周个性化糖尿病自我护理系统与UC在2型糖尿病患者中的临床疗效。我们还比较了有和没有HCPs反馈的系统的有效性。gydF4y2Ba

本研究于2019年8月至2021年12月在两所独立的大学附属医院进行，为期26周的开放标签、平行组、三组随机对照试验。研究设计的详细描述已在以前的报道中[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．如gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba，所有参与者被随机分配到以下3组中的1组:组1,UC;2组，移动式糖尿病自我护理(MC);第三组，MC，医生的个性化双向反馈(MPC)。在筛查的279例患者中，269例(96.4%)参与了研究，其中234例(86.9%)完成了干预。共有269人被纳入意向治疗(ITT)分析(gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

年龄在19岁至74岁之间的T2DM患者gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}≥7.5%，BMI≥18.5 kg/mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba可以使用智能手机并同意参与这项研究的人都有资格参加这项研究。使用胰岛素泵的参与者;怀孕的;患有严重疾病，包括终末期肾病、心力衰竭和癌症;或难以执行PA的人被排除在外。进一步详细的纳入和排除标准见研究方案[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．该试验已在韩国临床研究信息服务机构注册(KCT0004128)。gydF4y2Ba

根据以往的研究[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]，我们假设HbA的平均差值gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}对照组和干预组之间的水平至少为0.60，组内SD在6个月后为0.75。在单因素方差分析研究中，每组73例患者的有效性为90%，显著性水平为0.05。最后，282名参与者(每组94名患者)在考虑到高达20%的预测退出率后，需要达到每组73名患者。gydF4y2Ba

签署知情同意书的患者按1:1:1的比例被随机分配到3组中的1组。使用SAS生成随机数(版本9.3;SAS研究所)[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．按机构和基线HbA分层gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}8.5%的水平采用分层排列块随机化方法进行。由于本研究采用开放标签设计，HCPs和参与者在随机分组时被告知分组分配。在本研究中，由于干预方法的原因，参与者和HCPs不能被盲化。gydF4y2Ba

无论被分配到哪个组，所有参与者都提供了一个血糖仪(CareSens N;i-SENS, Inc)，其中SMBG数据自动传输到我们的移动健康系统，称为gydF4y2Ba icar系统gydF4y2Ba．向所有参与者提供糖尿病基础教育，包括SMBG、饮食和PA的信息。对照组(UC)按照韩国糖尿病协会对2型糖尿病患者的标准治疗进行UC治疗[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba］．参与者被要求每天进行4次SMBG(早上饭前和每餐饭后2小时)，在笔记本上记录他们的血糖水平，并在诊所就诊时携带笔记本。在MC和MPC干预组中，糖尿病自我护理移动应用程序(iCareD;除UC外，还使用了Medical Excellence Inc)用于糖尿病管理(表S1)gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．该应用程序允许患者输入他们的自我保健数据(SMBG、饮食习惯和步数)，并将iCareD系统的自动短信(教育、行为和激励信息)发送到他们的手机上。自动信息每周发送3次，包括2条糖尿病自我护理和生活方式改变的标准化信息和1条根据生活方式问卷定制的信息。在iCareD系统中，每条信息的具体内容都是根据韩国糖尿病协会的临床实践指南和我们糖尿病护理团队(内分泌学家、认证营养师和糖尿病教育者)的多学科专家意见制定的。在MC和MPC组中，移动应用程序与每个医院的EMR集成在一起;因此，HCPs也在每3个月的访问中，根据移动应用程序获得的数据对参与者进行评估。指导参与者通过应用程序上传他们的饮食照片。为了鼓励PA，我们设定了每天>万步的目标，并根据基础疾病或个人健康状况进行调整。这些数据也被转移到iCareD系统，该系统与医院HCPs的EMR系统集成。gydF4y2Ba

对于MPC组，基于我们之前的研究，在干预期间，HCP每2周通过iCareD系统向每位参与者发送额外的个性化建议和双向反馈;反馈主要与糖尿病自我护理、SMBG或生活方式改变有关[gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在离线系统中，患者每3个月访问一次门诊，在这些访问中，医生与患者进行面对面访谈，查看他们上传的与EMR相关的数据，并根据这些数据提供个性化干预。所有参与者都被允许通过电话联系教育工作者和护士，但被鼓励使用该应用程序。gydF4y2Ba

主要结果是HbA变化的差异gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}3组之间基线至26周的水平(%)。次要结果是HbA的变化gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}以及基线至26周期间UC和2个移动干预组之间的空腹葡萄糖(mg/dL)水平。HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在12周和26周评估水平<7%的达到率。此外，根据PA和饮食记录改变生活方式;心脏代谢危险因素，如体重、血压和血脂情况;计划的满意度和遵从性(或依从性);低血糖发生率;并在26周时评估胰岛素抵抗和β细胞功能的稳态模型的变化。依从性定义为24周内使用iCareD应用程序的干预参与比例，包括血糖测量和反馈确认。探索性评估变量包括糖尿病处方、SMBG频率和BMI的变化。gydF4y2Ba

通过在26周时使用本地开发的满意度调查评估2个干预组的参与者满意度。该调查包括5级李克特式问题，评估自我护理效能和对iCareD系统的各种意见，如短信的便利性和频率，感知效能，以及继续或向家人或朋友推荐iCareD计划的意愿。5分表示gydF4y2Ba 非常满意gydF4y2Ba或gydF4y2Ba 强烈同意gydF4y2Ba．满意度越高，结果越好。gydF4y2Ba

在基线和随访时收集的人口统计学和临床信息已在前面描述[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．使用谷歌Fit移动应用程序跟踪PA，并评估为每天的总步数[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba］．使用生物阻抗分析仪(InBody 720和970,InBody Co, Ltd)在基线和每26周获得身体成分数据。实验室参数，包括空腹血糖，HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在每次就诊时收集水平和血脂谱。在基线和每26周测量c肽和尿白蛋白与肌酐的比率。我们使用更新的稳态模型评估计算器来评估胰岛素抵抗和β细胞功能的稳态模型评估[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

每次就诊时评估低血糖事件，包括因低血糖而住院或急诊室就诊、血糖水平<70 mg/dL或即使没有SMBG也有相关症状。每次就诊时获取糖尿病管理行为，如SMBG频率、PA和饮食记录。SMBG频率定义为每天进行测试的平均次数，根据web系统中的记录计算每个患者。PA的目标达成率定义为达到目标的天数/总测量天数× 100(%)。在MC和MPC组中调查了用户对移动应用程序的满意度。gydF4y2Ba

连续变量以平均值(SD)表示，而分类数据则以频率和百分比表示。协方差分析用于比较平均26周HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}3组之间的水平。采用Bonferroni方法进行事后分析。使用卡方检验或Fisher精确检验比较各组间低血糖事件的数量。分析了PA的目标达成率，除了每天少于1000步的情况。对于所有在入组后至少随访一次的参与者，缺失的数据被最后一次观察-结转方法取代。进行了方案分析和ITT分析。除非另有规定，分析均基于ITT分析结果进行。分析使用SAS(版本9.3;SAS研究所)。统计显著性设为gydF4y2Ba PgydF4y2Ba值<.05。gydF4y2Ba

该研究方案由圣文森特医院(VC19EEDI0085)和圣玛丽医院(KC19EEDE0278)伦理委员会批准。所有参与者在入组前均提供书面知情同意书。所有数据和信息均根据国际协调会议良好临床实践指南进行匿名处理。gydF4y2Ba

在2019年8月至2020年8月的招募期间，在2个独立的大学附属糖尿病中心的门诊诊所，共评估了279名参与者的资格，269名(96.4%)参与者是随机的。共有10名参与者撤回同意，仍有269名参与者参与这项研究(gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

26周随访后，总保留率为86.9%(234/269)，各组间分布均匀。基线分析显示，完成研究的患者与未随访的患者之间没有显著差异(数据未显示)。gydF4y2Ba

参与者的平均年龄为52.5(12.3)岁，42.8%(115/269)的参与者为男性。平均基线HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}糖尿病水平和病程分别为8.7%(1.3%)和11.4(8.1)年。平均BMI为27.2 (4.6)kg/mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba， 41.3%(111/269)的受试者患有高血压。其他基线特征或变量在三个研究组之间均无显著差异。3组患者的微血管和大血管并发症无显著性差异gydF4y2Ba PgydF4y2Ba> . 05;gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

HbA的变化gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在26周时，3组之间的水平无显著差异(gydF4y2Ba 图3gydF4y2Ba)．然而，HbA的减少gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}12周时，3组之间有显著差异(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba)．在事后分析中，只有MPC组的HbA明显下降gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}与UC组相比（gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba)．在亚组分析中，HbA的减少gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}3组之间的水平仅在12周时有显著差异，特别是在<65岁的患者中(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.02)，糖尿病病程≥10年的患者(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.02)， BMI≥25.0 kg/m的患者gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba（gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.004)， c肽水平≥0.6 ng/mL (gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.008)，以及未接受胰岛素治疗的患者(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= 04;表S2gydF4y2Ba 多媒体附件2gydF4y2Ba)．调整年龄，性别和基线HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}级别对HbA卡没有影响gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}等级变化结果。gydF4y2Ba

HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}12周时，UC组和MPC组之间的水平<7%的达到率有所增加，但差异不显著(UC vs MC vs MPC: 12/87, 14% vs 15/91, 17% vs 21/91, 23%;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= 0。25)MPC组的HbA达到率更高gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}与其他组相比，UC vs MC vs MPC: 15/87, 17% vs 15/91, 17% vs 26/91, 29%;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。08;gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba)．从基线到随访的临床和行为结果的其他变化显示在gydF4y2Ba 表3gydF4y2Ba．在所有3组中，空腹血糖水平从基线到每个时间点均显著降低(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<。05f或e一个chgroup, each follow-up time). However, the change in fasting glucose levels did not differ among the 3 groups during the 26-week intervention period ( 表3gydF4y2Ba)．从基线到26周，各组之间体重和BMI的变化也没有显示出差异。gydF4y2Ba

在26周的随访中，三组之间的SMBG频率没有显示出任何显著差异。然而，与UC组患者相比，两个干预组(iCareD系统用户)的患者在12周时SMBG记录更频繁(UC vs iCareD系统用户:每天1.4[1.1]次vs每天1.6[1.0]次;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .09点)。SMBG的平均频率与HbA卡呈负相关gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}（gydF4y2Ba rgydF4y2Ba= 0.277;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .003)。gydF4y2Ba

PA(定义为每天步数)在干预26周后，各组之间没有显著差异。在26周时，MC组和MPC组的PA目标达成率高于UC组，但差异不显著(UC vs MC vs MPC: 15.1% vs 18.5% vs 17.9%;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。45)。12、26周时3组低密度脂蛋白胆固醇水平变化均有显著性差异(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。12周后gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。02f或26周)．随访期间UC组低密度脂蛋白胆固醇水平升高，MC和MPC组降低。gydF4y2Ba

182名参与者中有157人(86.2%)在干预的26周完成了满意度调查。在MC和MPC组中，参与者对iCareD计划的满意度都非常高。总体而言，大多数患者对该系统感到满意(104/157,66.2%非常满意;33/157, 21%同意)，理解所有信息(27/157,17%非常同意;89/157, 57%同意)，愿意使用该计划(56/157,36%非常同意;73/157, 46%同意)，认为这有助于他们实现目标(74/157,47%非常同意;61/157, 39%同意)，并向患有T2DM的家庭成员或朋友推荐iCareD系统(57/157,36%强烈同意;77/157, 49%同意)。两组间无差异(gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

MC组和MPC组在技能和技术获取、健康服务导航或应用程序内容操作方面没有统计学上的显著差异。iCareD系统用户尤其看重方便的SMBG数据报告，通过自动无线传输从血糖仪到应用程序，无需直接在笔记本上写入，并能够浏览累积的个人数据(63/157,40%强烈同意;69/157, 44%同意)。干预结束后的可用性调查表明，参与者对使用iCareD系统感到满意。gydF4y2Ba

在依从性方面，与MC组的参与者相比，MPC组的参与者在26周内检查了iCareD系统的自动短信。MPC组阅读>75%的自动消息(每周3次)的参与者比例明显高于MC组(76/ 91,83% vs 61/ 91,67%;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .02点)。MPC组上传用餐照片和步数的参与者数量高于MC组，但在研究结束时，两组参与者的比例都降至50%。gydF4y2Ba

从入组到本研究完成，无严重不良事件报告。低血糖事件很少发生，在26周时各组间无差异(gydF4y2Ba 表5gydF4y2Ba)．未报告或检测到死亡、直接与研究相关的不良事件或严重低血糖发作。gydF4y2Ba

这项研究是一项随机对照研究，调查了一项基于医院的、emr集成的、基于移动应用程序的糖尿病自我护理干预，对2型糖尿病患者进行了为期26周的研究。尽管HbA卡gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}水平较基线值下降，3组的HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}26周时，对照组和2个干预组之间的变化没有显示出任何显著差异。然而，我们发现互动移动健康干预糖尿病自我护理(MPC组)显著降低HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}12周时，UC组和MC组分别为−0.49%和−0.86%，降低了−1.04%和−1.04%。这一发现在非胰岛素使用者、年龄< 65岁的人群和肥胖人群中是一致的。gydF4y2Ba

由于具有强大平台的移动电话在全球的使用增长，以帮助医疗保健，许多类型的应用程序已经开发出来。根据Liquid-State的数据，2018年，有31.8万个移动医疗保健应用程序可供患者使用，每天大约有200个新的医疗保健应用程序被构建[gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．总的来说，70%的移动医疗从业者报告说，糖尿病是目前移动应用行业的主要健康目标[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba］．据报道，2017年有超过1500个与糖尿病相关的应用程序可供用户使用。gydF4y2Ba

与糖尿病管理相关的移动应用程序通常处理糖尿病、健康饮食、PA、减肥、SMBG、坚持和动机等信息[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．移动健康干预措施支持自我保健和糖尿病教育，并鼓励改变生活方式。这些数据可用于定制反馈信息或针对具体行为改变的建议;这些消息通常根据一种算法自动发送[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba］．与仅收集患者驱动数据的传统移动应用程序相比，我们的emr集成移动应用程序可以在两个方面为糖尿病管理移动应用程序开发的未来方向提供重要线索。首先，除了以患者为中心的数据外，还可以向HCPs提供患者的病史，如合并症或当前药物。考虑到2型糖尿病患者的高共病率和同时用药[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]，这种医疗信息的综合提供可能使HCPs在饮食、运动和共病管理方面为患者提供准确的指导，而不是简单地集中在降低血糖水平的信息上。第二，从患者的角度，通过按时间顺序提供实验室结果以及个人数据收集信息，可以更好地了解糖尿病的管理。特别是，我们的系统采用了葡萄糖水平的颜色可视化，以提高对高血糖(红色)或低血糖(黑色)的认识或警觉性[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

使用emr集成的移动应用程序干预，我们证明了HbA的显著减少gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}干预12周后的水平。与我们的结果一致，一项使用DialBetics(一种针对日本T2DM患者的基于智能手机的自我管理支持系统)进行的为期3个月的随机对照研究表明，HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}随着空腹血糖水平和BMI的改善，对照组平均下降0.4%，而对照组平均上升0.1% [gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba］．一项系统综述也揭示了有限的有力证据，证明移动健康干预措施对糖尿病有希望的短期有效性，如改善HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}水平(gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．然而，这些RCT分析需要注意的是，其中大多数仅包括在高度控制条件下进行的少量患者的研究[gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．有趣的是，美国食品和药物管理局(Food and Drug administration)批准的首个移动应用程序蓝星(BlueStar)在现实世界中对100名>名患者没有显示出干预效果，尽管HbA值显著降低gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}(>1%)在30例患者的首次RCT中[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba］．值得注意的是，我们的研究显示HbA存在显著差异gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在现实世界的实践中，在2个不同的临床地点有相对大量的患者，各组之间的水平在3个月。这一发现表明emr集成移动应用程序干预糖尿病管理的潜在有用性。此外，我们发现MPC组的干预效果在年龄较小、肥胖、c肽水平较高和未接受胰岛素治疗的患者中突出。这一发现意味着，当β细胞功能得到保护时，基于移动的干预，如其他糖尿病治疗，可能更有效。这也凸显了早期干预的重要性。然而，在糖尿病病程≥10年的患者中，干预效果也很明显。这表明，尽管早期干预可能很重要，但这种干预可能对长期糖尿病也有效。gydF4y2Ba

手机应用程序可以从连接的血糖仪接收血糖数据，并能够使数据上传和审查减少负担[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba］．基于互联网的SMBG系统通过为患者提供将其血糖水平传达给HCP以获得影响反馈的手段来增强SMBG，已被证明可以减少HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}在一些涉及T2DM患者的随机对照试验中[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba］．报告频率与HbA之间呈负相关gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}水平，以及HbA的显著差异gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}频繁的测试者(定义为那些平均每天测试两次或更多的人)，表明频繁的SMBG对减少HbA有影响gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}只有在与HCP进行定期、频繁的沟通时，SMBG才能达到上述水平[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba］．众所周知，用智能手机应用程序记录食物日记是一种简单的工具，利用图像量化食物的成分和卡路里含量的技术也已经开发出来。然而，用户要根据自己的饮食习惯不断记录数据，这是非常困难和麻烦的[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba］．然而，在定期门诊就诊之间，EMR中葡萄糖和生命记录数据的自动集成改善了HCP审查数据的工作流程，并改善了与患者的沟通，最终导致更好的护理[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在本研究中，87.2%(137/152)的参与者对iCareD系统感到满意，并回答该应用程序有助于他们的糖尿病自我护理技能;但是，iCareD系统未能减少HbA卡gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}水平超过>3个月。HbA缺乏改善有可能的解释gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}移动健康应用用户的水平。首先，年龄是采用数字医疗保健的障碍，并可能影响新技术的采用[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．本研究参与者的平均年龄为52.5岁(范围20-74岁)。共有16%(42/269)的参与者年龄为65岁。其次，iCareD系统的开发重点是生活方式的改变，而不是严格的血糖控制或积极的药物调整，如抗糖尿病药物的旋风剂量增加。在text - med研究的情况下，对糖尿病自我护理的单向短信干预提供短信触发器来鼓励个人进行自我护理行为，text - med项目也没有导致HbA的显著改善gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}的水平。然而，HbA的主要结果有改善的趋势gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}观察其水平和其他次要结果，包括生活质量。与我们的满意度调查相似，94%(44/47)接受TExT-MED干预的患者喜欢该计划，并认为这是了解糖尿病的好方法[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba］．患者对更多医疗话题的参与度最高，如血糖监测和药物治疗，而对生活方式话题的参与度较低，如PA和健康应对[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．因此，我们建议糖尿病自我护理的干预措施应包括改善HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}通过改变生活方式、血糖监测以及抗糖尿病药物的依从性和剂量调整而达到的水平[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba］．第三，我们的患者患有糖尿病的时间较长，并且是胰岛素使用者[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba］．一般而言，教育和生活方式改变的影响会随着糖尿病病程的延长而降低[gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba］．第四，没有证据表明干预信息的最有效频率。我们每两周从HCPs发送个性化干预信息，每隔一天自动发送一般信息信息。患者满意度和可及性对提高自我管理效率很重要，可通过个性化干预改善临床病程[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．与hcp和患者进行更频繁、双向、实时的沟通，可以更有效地改善HbAgydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}的水平。gydF4y2Ba

尽管我们没有观察到HbA的显著改善gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}从长期来看，令人鼓舞的是，干预组在26周时PA的目标实现率更高。当每天7500步的目标被应用时[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba]，各组之间目标达成率的差异进一步增加(UC vs MC vs MPC: 25.9% vs 28.5% vs 30.2%)。考虑到T2DM的终身治疗，短期内观察到的小差异在未来可能会增加。此外，在预防糖尿病并发症如心血管疾病方面，PA再怎么强调也不为过[gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba］．最后，我们期望我们的研究将为基于移动应用程序的糖尿病管理的短期疗效提供更确凿的证据。特别是在最近的全球公共卫生危机，即COVID-19大流行方面，预计这种方法将在未来为促进远程医疗等新的数字卫生相关技术的迅速引进和推广做出巨大贡献[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

为了使移动健康干预措施的效果最大化，以患者为中心的方式调整干预措施并评估用户满意度是很重要的[gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba］．毫无疑问，应该进行更多随访时间较长的随机对照试验，以评估糖尿病相关移动应用程序的长期影响，并确认初步研究中看到的结果是可持续的[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

综上所述，使用iCareD应用程序进行糖尿病自我护理可以被认为是一种有效的措施，特别是当患者可以与hcp沟通时[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．远程健康数据监测和与患者的实时沟通支持糖尿病的自我护理，导致HbA的短期改善gydF4y2Ba_{1 cgydF4y2Ba}的水平。应该为2型糖尿病患者开发移动医疗系统，以支持和激励患者的可持续行为改变，并允许更适合个人需求的方法。gydF4y2Ba