Gestione dell'assistenza domiciliare basata su piattaforme multimediali per pazienti anziani con diabete

Sommario

Questo studio retrospettivo di coorte mostra che un modello di assistenza domiciliare basato su piattaforme multimediali migliora significativamente il controllo glicemico e lipidico, è associato a una minore incidenza di complicanze cardiovascolari e a una minore fragilità, e migliora la capacità di autogestione e la qualità della vita negli anziani con diabete di tipo 2.

Abstract

Con l'accelerazione dell'invecchiamento della popolazione, il scarso controllo della glicemia e l'aumento del rischio di complicanze cardiovascolari tra gli anziani con diabete mellito (DM) sono emersi come importanti sfide per la salute pubblica. Questo studio ha condotto un'analisi retrospettiva e non randomizzata delle coorti per confrontare gli esiti clinici tra due gruppi di anziani con diabete mellito di tipo 2 (T2DM) stratificati per periodo di trattamento e per indagare l'associazione tra un modello di assistenza domiciliare basato su piattaforme multimediali e il controllo glicemico, gli esiti cardiovascolari e altri esiti correlati ai pazienti.

Sono stati inclusi in totale 167 adulti anziani con DM (82 nel gruppo di osservazione e 85 nel gruppo di controllo). Il gruppo di controllo ha ricevuto un follow-up ambulatoriale di routine tra gennaio e agosto 2024, mentre il gruppo di osservazione ha ricevuto un intervento completo di 6 mesi tramite un mini-programma WeChat sviluppato dall'ospedale dopo agosto 2024. Dopo il periodo di intervento di 6 mesi, sono state osservate differenze significative tra i gruppi nel controllo glicemico e lipidico, con il gruppo osservativo che ha mostrato miglioramenti maggiori rispetto al periodo basale (P < 0,05). Una minore incidenza di complicazioni cardiovascolari durante il periodo di follow-up è stata osservata anche nel gruppo di osservazione (P < 0,05). Inoltre, la percentuale di fragilità nel gruppo di osservazione è diminuita dal 45,12% al 20,73% dopo l'intervento, e in questo gruppo sono stati osservati miglioramenti nella capacità di autogestione e nella qualità della vita (valutati a 6 mesi dall'intervento).

Queste differenze osservate tra i gruppi possono essere parzialmente spiegate dal rinforzo comportamentale, dalle strategie di intervento personalizzate e dalla gestione multi-fattori di rischio integrate nel modello della piattaforma multimediale. Nonostante limitazioni che includono un design a centro singolo e un raggruppamento non randomizzato, questo modello mostra un potenziale preliminare per ottimizzare la gestione domiciliare delle malattie croniche per gli anziani con diabete. Sono necessari ulteriori studi controllati randomizzati su larga scala per convalidare questi risultati ed esplorare l'integrazione di dispositivi intelligenti per ampliarne l'utilità clinica.

Introduzione

Con l'accelerazione dell'invecchiamento della popolazione globale, il diabete mellito (DM) negli anziani è diventato una delle principali malattie croniche che minacciano la salute^{pubblica 1}. Le statistiche indicano che la prevalenza della DM tra gli individui di età pari o superiore a 60 anni raggiunge fino al 30%, spesso accompagnata da complicazioni cardiovascolari (ad esempio, ipertensione, malattie coronariche), aumentando significativamente i tassi di disabilità e^{mortalità 2,3}. Una gestione efficace della glicemia è fondamentale per ritardare la progressione delle complicanze. Tuttavia, i modelli tradizionali di follow-up ambulatoriale faticano a soddisfare le esigenze di assistenza a lungo termine dei pazienti anziani a causa di sfide come limitazioni di mobilità, declino cognitivo e distribuzione diseguale delle risorse^{mediche 4,5}. Negli ultimi anni, le piattaforme multimediali (ad esempio, app per smartphone, dispositivi di monitoraggio remoto e sistemi di follow-up video) sono emerse come una nuova via per l'assistenza domiciliare grazie alla loro comodità, prestazioni in tempo reale e interattività, diventando un punto focale di ricerca nella gestione delle malattie^{croniche 6}. Attualmente, numerosi studi clinici sull'assistenza domiciliare multimediale per la DM hanno dimostrato effetti positivi nel migliorare le capacità di autogestione dei pazienti e nel controllo della glicemia ^7,8. Tuttavia, gli studi esistenti si concentrano prevalentemente su tutte le fasce d'età o su indicatori^{singoli 9}, con un'osservazione a lungo termine insufficiente sulle esigenze specifiche delle popolazioni anziane (come comorbidità complesse e diversi livelli di alfabetizzazione digitale) e sugli effetti protettivi contro le complicazioni cardiovascolari. Inoltre, alcuni studi valutano solo gli esiti degli interventi a breve termine, senza follow-up sull'incidenza degli eventi^{cardiovascolari 10}. I modelli applicativi specifici delle piattaforme multimediali e la loro idoneità per i pazienti anziani richiedono ulteriori validazioni. Pertanto, è urgente sviluppare programmi di intervento multimediale personalizzati su misura per le caratteristiche dei pazienti anziani con DM, considerando i loro stati fisiologici e psicologici, l'accettazione tecnologica e il supporto familiare.

Questo studio mirava a indagare sistematicamente l'impatto delle cure domiciliari basate su piattaforme multimediali sul controllo glicemico e sull'incidenza di complicazioni cardiovascolari nei pazienti anziani con DM, e a approfondire ulteriormente i suoi effetti sullo stato di fragilità, sulla capacità di autogestione e sulla qualità della vita. Gli aspetti innovativi di questo studio includono: (1) la progettazione di un programma di assistenza multimediale su misura per le caratteristiche della popolazione anziana, comprendendo contenuti multidimensionali come indicazioni per il monitoraggio della glicemia nel sangue, promemoria di farmaci, interventi dietetici e di esercizio fisico e supporto psicologico; (2) Osservare l'incidenza delle complicazioni cardiovascolari con un intervento di 6 mesi e un follow-up completo, affrontando le limitazioni della valutazione degli esiti a breve termine nella maggior parte degli studi esistenti. I risultati miravano a fornire supporto basato sull'evidenza per l'assistenza domiciliare di pazienti anziani con DM, promuovendo così l'integrazione della tecnologia multimediale nella gestione delle malattie croniche, ottimizzando le strategie di gestione della salute per i pazienti anziani, riducendo i rischi di complicazioni cardiovascolari e migliorando la qualità della vita.

Protocollo

Partecipanti allo studio
Pazienti anziani con DM che hanno visitato il Dipartimento di Affari Medici del Centro di Servizi Sanitari Comunitari di Tian Shui Wulin Street, Hangzhou, da gennaio 2024 a febbraio 2025 sono stati iscritti allo studio, per un totale di 167 casi (82 nel gruppo di osservazione e 85 nel gruppo di controllo). Criteri di inclusione: età ≥ 60 anni; soddisfare i criteri diagnostici per il T2DM¹¹; presentare almeno un fattore di rischio cardiovascolare (ipertensione, dislipidemia, obesità o storia familiare di malattie cardiovascolari premature); essere consapevole, con competenze comunicative di base e capace di gestire piattaforme multimediali in modo indipendente o con l'assistenza della famiglia. Criteri di esclusione: DM di tipo 1 o tipi speciali di DM; grave insufficienza epatica o renale (ALT/AST > 3 volte il limite superiore della normalità, Cr > 177 μmol/L); disturbi psichiatrici o compromettenti cognitivi che impediscono la cooperazione; ≥3 ricoveri negli ultimi 6 mesi o intervento chirurgico programmato. Lo studio è stato approvato dal Comitato Etico dell'ospedale e tutti i partecipanti hanno firmato il modulo di consenso informato.

Metodo di raggruppamento
È stata condotta un'analisi retrospettiva delle coorti, dividendo i pazienti in due gruppi in base al fatto che abbiano ricevuto "cure domiciliari basate su piattaforme multimediali." Il gruppo di osservazione includeva pazienti che hanno cercato cure mediche dopo agosto 2024, hanno partecipato volontariamente al progetto "Home Management Multimedia Platform for DM" dell'ospedale e hanno ricevuto cure domiciliari standardizzate per 6 mesi. Il gruppo di controllo era composto da pazienti che hanno cercato assistenza medica da gennaio ad agosto 2024, hanno ricevuto solo un follow-up ambulatoriale di routine (ogni 3 mesi) e non hanno utilizzato la piattaforma multimediale. I pazienti ricoverati tra gennaio e agosto 2024 avevano completato le procedure di follow-up ambulatoriale di routine prima del lancio ufficiale del programma della piattaforma multimediale nell'agosto 2024 e quindi non erano idonei all'iscrizione nel gruppo di intervento. I due gruppi di pazienti non hanno mostrato differenze statisticamente significative in età, genere, durata della malattia, livelli basali di glucosio nel sangue o fattori di rischio cardiovascolare (P > 0,05), indicando caratteristiche basali comparabili ( vedi Tabella 1).

Intervento
Controllo ambulatoriale di routine: Le visite ambulatoriali venivano programmate una volta ogni 3 mesi, inclusi test della glicemia, aggiustamenti dei farmaci e distribuzione di manuali sanitari stampati. Non sono stati effettuati monitoraggi a distanza né follow-up video.

Assistenza domiciliare basata su piattaforme multimediali: È stato utilizzato un mini-programma WeChat (APP) sviluppato indipendentemente dall'ospedale (https://weixin.ngarihealth.com/weixin/wx/mp/wx87e933682e320dea/index.html?pageModule=secHomepage). Il mini-programma includeva molteplici moduli funzionali per supportare la gestione del diabete a domicilio. Il modulo di monitoraggio dati consentiva la sincronizzazione automatica dei livelli di glucosio nel sangue a digiuno e postprandiali a 2 ore, oltre alle misurazioni della pressione sanguigna, tramite glucometri abilitati Bluetooth. Valori anomali (ad esempio, glicemia >13,9 mmol/L o <3,9 mmol/L) attivavano avvisi in tempo reale tramite notifiche di applicazione e SMS agli operatori sanitari.

Un modulo di gestione dei farmaci forniva programmi individuali, inclusi nomi dei farmaci, dosaggi e frequenze di somministrazione, con promemoria automatici inviati 15 minuti prima della somministrazione tramite avvisi vocali e vibratori. Un modulo di autovalutazione delle complicanze ha incorporato diagrammi di flusso strutturati per supportare lo screening della retinopatia diabetica, della neuropatia periferica e delle ulcere dei piedi, utilizzando immagini e brevi video, insieme a valutazioni vocali guidate mensilmente da AI. Un modulo di contatto d'emergenza ha permesso ai pazienti di mettersi rapidamente in contatto con familiari, medici della comunità e infermieri specialisti, incluso l'accesso a una consulenza video con un solo tocco.

I contenuti di educazione sanitaria venivano forniti due volte a settimana (lunedì e giovedì) tramite l'applicazione, utilizzando un testo breve (≤300 parole) combinato con immagini o brevi video (≤3 min). I contenuti includevano argomenti pratici come indicazioni dietetiche (ad esempio, ricette stagionali per il controllo glicemico) e semplici dimostrazioni di esercizio fisico (ad esempio, esercizi per gli arti inferiori seduti). Inoltre, sono state condotte sessioni online in diretta mensili da parte di endocrinologi e nutrizionisti.

Per la gestione glicemica, ai pazienti è stato istruito a caricare le misurazioni della glicemia due volte al giorno (digiuno e postprandiale). Il personale infermieristico ha esaminato i dati e fornito feedback entro 48 ore per adeguare gli obiettivi glicemici individualizzati (digiuno 7,0–8,0 mmol/L; postprandiale <10,0 mmol/L), con particolare attenzione alla sicurezza nei pazienti anziani. I farmacisti hanno fornito consulenze online per valutare potenziali interazioni farmacologiche, in particolare nei pazienti che ricevevano cinque o più farmaci.

La gestione alimentare ha seguito un modello strutturato "3 + 3", composto da tre pasti principali con porzioni controllate di alimenti base e tre snack a basso indice glicemico. Un modello visivo di "piastra di controllo della glicemia" (verdure: proteine: staples = 2:1:1) veniva fornito settimanalmente. L'intervento è stato condotto nell'arco di 6 mesi in entrambi i gruppi.

Requisiti di risorse per l'intervento
L'implementazione dell'intervento della piattaforma multimediale ha richiesto un project manager a tempo pieno, due infermieri specializzati per il diabete, un farmacista clinico part-time, un endocrinologo part-time e un nutrizionista part-time. Il mini-programma WeChat è stato sviluppato e mantenuto dal dipartimento di tecnologia dell'informazione dell'ospedale, con un costo di sviluppo unico di circa 15.000 USD e un costo annuo di manutenzione di 2.000 USD.

Fonte dei dati
I dati sono stati estratti retroattivamente dal sistema di cartelle cliniche elettroniche ospedaliere (HIS), dal database backend della piattaforma multimediale e dai registri di follow-up.

Metriche di aderenza all'intervento
Indicatori di utilizzo della piattaforma predefiniti sono stati utilizzati per valutare l'aderenza all'intervento della piattaforma multimediale, con definizioni standardizzate come segue: 1. Frequenza mensile di accesso della piattaforma: Il numero totale di login di pazienti riusciti al mini-programma WeChat per mese solare durante il periodo di intervento di 6 mesi, riportato come valore medio per l'intero intervento di 6 mesi. 2. Tasso valido di upload della glicemia: la percentuale di letture valide di glucosio nel sangue caricate dai pazienti rispetto al totale necessario durante il periodo di intervento. Secondo il protocollo di intervento, ai pazienti è stato richiesto di caricare 2 letture valide al giorno (1 a digiuno, 1 ora dopo prandiale), per un totale di 360 letture durante l'intervento di 6 mesi. Le letture valide sono state definite come valori all'interno dell'intervallo di misura fisiologica del glucometro Bluetooth standardizzato dello studio, con una chiara etichettatura del tempo a digiuno/postprandiale, escludendo risultati duplicati o invalidi. 3. Tasso di partecipazione al follow-up video: la percentuale di interazioni programmate online basate su video a cui partecipano i pazienti durante il periodo di intervento, incluse le sessioni mensili di domande e risposte con esperti dal vivo (6 sedute totali in 6 mesi) e le consulenze video programmate con il team di cura del diabete.

Misure di risultato
I parametri della glicemia e lipidici, inclusi HbA1c, FPG, 2hPG, TC, TG, LDL-C e HDL-C, sono stati registrati prima dell'intervento e tra i 3 e i 6 mesi. Complicazioni cardiovascolari (ad esempio, insufficienza cardiaca, angina pectoris) verificatesi durante l'intervento sono state statisticamente documentate. Tutti gli eventi cardiovascolari sono stati giudicati indipendentemente da due cardiologi certificati, ignari degli assegni di gruppo. Le discrepanze nella classificazione degli eventi sono state risolte per consenso con un terzo cardiologo senior. Lo stato di fragilità del paziente prima e dopo l'intervento è stato registrato utilizzando il fenotipo di fragilità Fried¹²:1. Perdita di peso non intenzionale: ≥4,5 kg (o ≥5% del peso corporeo) nei 12 mesi precedenti; 2. Esaurimento: risposta positiva auto-dichiarata a uno dei due elementi della Depression Scale del Center for Epidemiologic Studies (CES-D); 3. Debolezza: riduzione della forza di presa, stratificata per genere e indice di massa corporea (BMI) secondo le soglie fenotipiche originali; 4. Lentezza: diminuzione della velocità di camminata in 4 metri, stratificata per sesso e altezza secondo le soglie fenotipiche originali; 5. Bassa attività fisica: specifica per sesso, bassa spesa energetica settimanale, definita come <383 kcal/settimana per gli uomini e <270 kcal/settimana per le donne. Il rispetto di ≥3 dei 5 criteri era definito come "fragilità"; il soddisfacimento dei criteri 1–2 era definito come "pre-fragilità"; e soddisfare i criteri 0 era definito come "non fragile". A 6 mesi, i pazienti hanno completato il Summary of Diabetes Self-Care Activities Scale (SDSCA⁾¹³, che valuta cinque ambiti: analisi della glicemia, dieta, esercizio fisico, farmaci e cura dei piedi. Punteggi più alti indicano una migliore capacità di autogestione. Contemporaneamente, ai pazienti è stato richiesto di completare il Breve Modulo 36 Health Survey (SF-36)¹⁴. Ci sono otto dimensioni: Funzionamento Fisico (PF), Ruolo-Fisico (RP), Dolore Corporeo (BP), Salute Generale (GH), Vitalità (VT), Funzionamento Sociale (SF), Ruolo-Emotivo (RE), Salute Mentale (MH); Punteggi più alti indicano una migliore qualità della vita.

Analisi statistica
I dati di enumerazione sono stati registrati come [n (%)] e confrontati utilizzando il test del chi quadrato. I dati di misurazione sono stati inizialmente valutati per la distribuzione (test di Shapiro-Wilk); I dati normalmente distribuiti venivano registrati come (x̄ ± s) e confrontati utilizzando campioni indipendenti di test T (tra gruppi) e test T accoppiati (all'interno dei gruppi); i dati non normalmente distribuiti venivano registrati come [M (P25, P75)] e confrontati utilizzando i test Mann-Whitney U (tra gruppi) e i test Wilcoxon (all'interno dei gruppi). Il confronto in più momenti temporali è stato condotto utilizzando l'analisi della varianza con strategie ripetute e il test intra-gruppo di Bonferroni. P < 0,05 è stato considerato statisticamente significativo.

Risultati

Utilizzo della piattaforma multimediale
I seguenti dati riflettono l'aderenza all'intervento della piattaforma multimediale nel gruppo di osservazione e sono indicatori di implementazione piuttosto che misure di esito clinico. L'analisi statistica ha rivelato che la frequenza degli accessi della piattaforma nel gruppo di osservazione era (21,50±5,63) volte al mese, con sia il tasso di upload della glicemia (89,67%) sia il tasso di partecipazione ai follow-up video (92...

Discussione

I risultati di questo studio retrospettivo di coorte hanno mostrato che i pazienti anziani con diabete di tipo 2 che hanno ricevuto cure domiciliari basate su piattaforme multimediali hanno avuto un controllo glicemico e lipidico significativamente migliore, un'incidenza inferiore di eventi cardiovascolari durante il periodo di osservazione di 6 mesi e uno stato di fragilità migliorato, rispetto a coloro che hanno ricevuto un follow-up ambulatoriale di routine. Ciò suggerisce che il mode...

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Analizatore Biochimico Automatico	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	cobas c 702	Utilizzato per il rilevamento batch di indicatori biochimici di base nello studio, tra cui Glucosio Plasmatico a Digiuno (FPG), Glucosio Plasmatico a 2 ore dopo il Pasto (2hPG), Colesterolo Totale (TC), Trigliceridi (TG), Colesterolo Lipoproteico a Bassa Densità (LDL-C) e Colesterolo Lipoproteico ad Alta Densità (HDL-C). La precisione del rilevamento soddisfa i requisiti di standardizzazione del laboratorio clinico e fornisce dati di rilevamento di base per gli indicatori di esito dello studio.
Reagente per il Rilevamento del Glucosio nel Sangue (Glucosio)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Reagente Biochimico Compatibile per cobas c 702	Utilizzato in combinazione con l'analizzatore biochimico automatico per il rilevamento quantitativo accurato della concentrazione di glucosio nel siero/plasma. Fornisce dati di rilevamento per gli indicatori di glucosio nel sangue di base di FPG e 2hPG, e la differenza tra i batch soddisfa gli standard di controllo di qualità del laboratorio clinico.
Glucometro Bluetooth	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Accu-Chek Guide	Dispositivo di test domiciliare principale per l'intervento dello studio, utilizzato per il rilevamento della glicemia a digiuno e a 2 ore dopo il pasto dei pazienti. Supporta la sincronizzazione automatica dei dati Bluetooth al programma WeChat Mini specifico dello studio, può identificare valori di glicemia anomali (>13,9 mmol/L o <3,9 mmol/L) e attivare avvisi, e fornisce supporto di dati standardizzati per il monitoraggio dinamico della glicemia domiciliare nei pazienti diabetici anziani.
Tubo di Raccolta del Sangue Anticoagulante EDTA-K2 Monouso	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	Tipo Anticoagulante 2mL	Utilizzato per la raccolta di campioni di sangue intero dei pazienti. L'anticoagulante EDTA-K2 può stabilizzare la morfologia delle cellule del sangue, è compatibile con il rilevamento dell'Emoglobina Glicata (HbA1c) e rispetta le specifiche di raccolta dei campioni di sangue clinici.
Aghi per Prelievo del Sangue Intravenoso Monouso	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	21G	Utilizzato in combinazione con tubi di prelievo del sangue sottovuoto per la raccolta di campioni di sangue venoso dei pazienti. Ha un design monouso sterile, la specifica è adatta per le procedure di prelievo del sangue intravenoso negli adulti, che riduce il rischio di emolisi del campione e garantisce l'accuratezza dei risultati del test.
Tubo di Raccolta del Sangue sottovuoto Promotore della Coagulazione Monouso	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	Tipo Promotore della Coagulazione Convenzionale 3mL	Utilizzato per la raccolta di campioni di sangue venoso dei pazienti. Il coagulante può accelerare la coagulazione del sangue e il siero separato è compatibile con il rilevamento di indicatori biochimici come la glicemia e i lipidi nel sangue. Il design monouso sterile garantisce la sicurezza e la standardizzazione della raccolta dei campioni.
Dinamometra Elettronico	Guangdong Xiangshan Weighing Apparatus Group Co., Ltd.	EH101	Utilizzato per la misurazione accurata degli indicatori di forza di presa nella valutazione del fenotipo di fragilità di Fried. Può registrare quantitativamente la massima forza di presa manuale e giudicare il declino della forza muscolare stratificata per genere e BMI, rispettando pienamente i requisiti operativi standardizzati per la valutazione della fragilità in questo studio.
Reagente per il Rilevamento dell'Emoglobina Glicata (HbA1c)	Bio-Rad Laboratories, Inc. (USA)	Reagente Compatibile per Variant II Turbo	Utilizzato in combinazione con l'analizzatore di emoglobina glicata per rilevare l'HbA1c nei campioni di sangue intero mediante HPLC. È utilizzato per valutare il livello di controllo della glicemia a lungo termine dei pazienti ed è un reagente di rilevamento speciale per gli indicatori di esito della glicemia di base di questo studio.
Misuratore di Distanza Laser Portatile	Deli Group Co., Ltd.	DL4168	Utilizzato per calibrare accuratamente la distanza standard del test di cammino di 4 metri, eliminare gli errori di misurazione manuale e garantire la coerenza e l'accuratezza della misurazione della velocità di cammino nella valutazione del fenotipo di fragilità di Fried.
Reagente per il Rilevamento del Colesterolo Lipoproteico ad Alta Densità (HDL-C)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Reagente Biochimico Compatibile per cobas c 702	Utilizzato in combinazione con l'analizzatore biochimico automatico per il rilevamento quantitativo della concentrazione di HDL-C nel siero, per assistere nella valutazione dei fattori protettivi lipidici dei pazienti e del rischio di malattie cardiovascolari.
Cronometro Elettronico ad Alta Precisione	Shenzhen Tianfu Electronics Co., Ltd.	PC894	Utilizzato per la misurazione del tempo della velocità di cammino di 4 metri nella valutazione del fenotipo di fragilità di Fried, con una precisione di temporizzazione di 0,01 secondi. Fornisce dati di temporizzazione accurati per il giudizio degli indicatori di fragilità relativi alla lentezza della velocità di cammino.
Sistema Informativo Ospedaliero (HIS)	Winning Health Technology Group Co., Ltd.	Winning HIS V5.0	La fonte di dati principale per i dati di base dei pazienti, i risultati dei test clinici e le registrazioni di diagnosi e trattamento in questo studio. Può rintracciare completamente le informazioni complete di diagnosi e trattamento dei pazienti e garantire l'autenticità, l'integrità e la tracciabilità dei dati dello studio.
Analizzatore di Emoglobina Glicata HPLC	Bio-Rad Laboratories, Inc. (USA)	Variant II Turbo	Adotta l'Alta Prestazione della Cromatografia Liquida (HPLC) per rilevare l'Emoglobina Glicata A1c (HbA1c). È l'attrezzatura di riferimento per valutare il livello medio di controllo della glicemia dei pazienti diabetici negli ultimi 2-3 mesi e fornisce risultati di test standardizzati e tracciabili per gli esiti di controllo della glicemia di questo studio.
Reagente per il Rilevamento del Colesterolo Lipoproteico a Bassa Densità (LDL-C)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Reagente Biochimico Compatibile per cobas c 702	Utilizzato in combinazione con l'analizzatore biochimico automatico per il rilevamento quantitativo della concentrazione di LDL-C nel siero. È il reagente di rilevamento degli indicatori lipidici di base per la valutazione del rischio di complicazioni cardiovascolari in questo studio.
Bilancia Elettronica Medica	Huawei Device Co., Ltd.	AH100	Utilizzato per misurare con precisione il peso corporeo dei pazienti e calcolare l'Indice di Massa Corporea (BMI). È lo strumento di rilevamento principale per l'indicatore di perdita di peso involontaria nel fenotipo di fragilità di Fried e fornisce anche dati di base per la gestione del peso corporeo dei pazienti e l'intervento dietetico personalizzato.
Centrifugatrice Medica a Bassa Velocità	Hunan Xiangyi Laboratory Instrument Development Co., Ltd.	TDZ5-WS	Utilizzato per il trattamento preliminare dei campioni di sangue venoso. Separa il siero/plasma attraverso una centrifugazione standardizzata per fornire campioni qualifica