제2형 당뇨병 환자의 당화 헤모글로빈, 체질량지수, 삶의 질에 미치는 생태학적 순간적 개입의 영향: 리뷰

요약

이 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 통해 제2형 당뇨병 환자의 혈당 조절, 체중 관리 및 삶의 질에 대한 생태학적 순간적 개입의 효과를 평가합니다.

초록

제2형 당뇨병(T2DM)의 전 세계적 유병률은 계속 증가하고 있습니다. 효과적인 혈당과 체중 관리는 질병 통제와 삶의 질 향상에 매우 중요합니다. 생태학적 순간 개입(EMI)은 관련 변수에 대한 생태학적 순간 평가(EMA)를 기반으로 실시간 맞춤형 지원을 제공하며, 일상생활에서 적응적 자기 관리를 촉진하는 유망한 접근법을 제공합니다. 우리는 시작부터 2025년 8월까지 다섯 개의 데이터베이스를 체계적으로 검색했습니다. 주요 결과는 당화 헤모글로빈(HbA1c)과 체질량지수(BMI)였으며; 부차적 결과는 신체 및 정신 건강 관련 삶의 질(HRQoL)을 포함했습니다. 총 1,873명의 참가자를 포함한 14개의 연구가 포함되었습니다. 대조군과 비교했을 때, EMI는 HbA1c(MD = -0.71, 95% 신뢰구간: -1.02에서 -0.40, p < 0.001)와 BMI(MD = -1.08, 95% 신뢰구간: -1.90에서 -0.26, p = 0.01)를 유의하게 감소시켰으며, 연구 간 이질성도 상당히 높았다(각각 I² = 84%와 92%). 하위 그룹 분석에서는 다중 영역 포괄적 EMI에서 더 일관된 효과를 보였으며, 단일 영역 EMI의 효과는 개입 내용에 따라 달라졌습니다. EMI는 신체적 개선도 소폭 동반되었습니다(SMD = 0.37, 95% 신뢰구간: 0.17에서 0.56, p < 0.001; I² = 47%) 및 정신 (SMD = 0.42, 95% 신뢰구간: 0.15에서 0.68, p = 0.002; I² = 0%) HRQoL. 이러한 결과는 EMIs, 특히 다영역 포괄적 전략이 T2DM 관리에 유망한 중재로 보이나, 현저한 이질성, 하위 집단의 통계적 검정력 제한, 일부 편향 위험으로 인해 현재 증거의 전반적인 확실성이 제한되어 있어 결과에 대한 신중한 해석이 필요합니다. 향후 연구는 고품질 설계와 포괄적인 결과 평가를 우선시해야 합니다.

서론

2024년 전 세계적으로 약 5억 8,900만 명의 당뇨병 환자가 있었으며, 2050년에는 8억 5,300만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다. 제2형 당뇨병(T2DM)은 전체 당뇨병 환자의 약 90–95%를 차지하며, 전 세계적으로 연간 약 1조 1조 5천억 달러에 달하는 경제적 부담을^{주어 전} 세계 의료 시스템에 상당한 부담을 주고^{있습니다.} 효과적인 혈당 관리는 T2DM의 질병 부담을 줄이고 T2DM 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 필수적입니다. 특히, 제2형 당뇨병 환자의 60% 이상이 과체중 또는 비만을 동반합니다.^4; 체질량지수(BMI) 상승은 인슐린 저항성을 악화시키고 혈당 조절을 복잡하게 만듭니다⁵. 혈당과 체중의 부적절한 관리는 미세혈관 및 대혈관 합병증의 위험을 크게 증가시켜 생명을 위협하는 임상 결과로 이어질 수 있습니다 ^6,7. 그러나 최적의 혈당 및 체중 조절을 달성하려면 혈당 모니터링, 식이 조절, 신체 활동, 약물 복용 준수 등 개인의 효과적인 일상 자기 관리 행동에 근본적으로 의존합니다⁸. 이러한 실천은 질병 관련 위험을 줄이고 장기적인 결과를 최적화하는 데 매우 중요합니다.

최근 몇 년간 기술은 T2DM 환자의 자가 관리 지원과 치료 순응도를 높이기 위해 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 전통적인 개입과 비교할 때, 현재 이용 가능한 전화 상담, 단기 메시지 서비스(SMS) 또는 기타 디지털 플랫폼은 의료 서비스의 접근성과 연속성을 어느 정도 향상시켰습니다 ^9,10,11. 그러나 개인이 즉각적인 의사결정이나 일상생활에서 동기 부족이나 지식 제한과 같은 도전에 직면할 때, 고정 상호작용 모델은 여전히 실시간적이고 맥락에 맞는 지원을 제공할 능력이 부족합니다^12,13. 특히 일부 프로그램은 여전히 회고적 자기보고나 긴 간격의 임상 평가에 의존하는데, 이는 T2DM 경험의 역동적이고 맥락적인 특성을 포착하기에 부족하여 개인화된 지원을 제공하지 못합니다¹⁴. 따라서 원격의료의 진화하는 맥락에서, 당뇨병 자가 관리에 효과적으로 참여할 수 있도록 개인화된 실시간 피드백을 더 잘 충족시키는 방법은 여전히 시급히 해결해야 할 문제^입니다.

생태학적 순간 개입(EMI)은 디지털 기술을 활용해 개인의 자연 환경에서 실시간으로 개인화된 피드백을 제공하는 행동 지원 전략을 의미합니다^17,18. 이 프로토콜의 핵심 특징은 생태학적 순간 평가(EMA)로 수집된 데이터를 바탕으로 건강하지 않거나 고위험 행동이 발생할 때 적응적 개입을 제공할 수 있다는 점으로, 미리 정해진 치료 프로토콜의 한계를 극복합니다¹⁹. 본 연구에서는 기존 문헌^17,20의 EMI에 대한 핵심 설명을 바탕으로 EMI의 운영 정의를 명확히 했으며, 포함된 연구를 위한 세 가지 최소 요구사항을 두었습니다: (1) 개입은 참가자의 일상 생활 환경에서 디지털 또는 전자 플랫폼을 통해 제공되며, 임상이나 감독 환경에만 제한되지 않고 참가자의 일상 활동 중에 접근할 수 있습니다; (2) EMA를 통해 정보를 얻는데, 이는 개인의 일상생활에서 관련 상태의 순간적인 변화를 포착하며, 이 데이터는 지원이 필요할 때 개입 전달을 안내하는 데 사용됩니다; (3) 개입은 수집된 EMA 데이터에 대응하여 적응적이고 개인화된 피드백 또는 행동 지원을 제공해야 하며, 개별 평가 결과와 무관한 사전 설정된 비맞춤화 콘텐츠에만 의존해서는 안 됩니다. 이론적으로, 일상생활에 원활하게 통합되고 실시간 변화에 따라 지원 전략을 동적으로 조정함으로써 EMI는 개입의 관련성과 효과를 강화할 수 있습니다²⁰. 습관적인 행동에서 목표 지향적 행동으로의 전환을 촉진하고 질병의 자기 관리를 개선하는 데 가능성을 지니고 있습니다^21,22. 디지털 건강 개입의 한 형태로서, EMI는 기본적인 디지털 문해력과 스마트 기기 접근성을 가진 개인에게 특히 적합할 수 있으며, 이는 정기적인 대면 지원^{이 제한된 환경에서} 일상적인 T2DM 관리 결정을 위한 실시간 지원을 받을 수 있습니다. 하지만 스마트 기기 사용에 불편함을 느끼는 개인이나 데이터 프라이버시에 대한 우려가 있는 사람들에게는 다소 적합할 가능성이 높습니다¹⁷.

T2DM 관리에서 EMI의 적용을 탐구하는 연구가 점점 늘어나고 있습니다. 대부분의 개입은^{24, 25, 26} 개인의 실시간 동적 데이터(예: 혈당, 식단, 신체 활동)를 수집하여 생활습관(예: 식이 칼로리 조절, 운동 강도 조절)에 대한 즉각적인 지침을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 검사들은 T2DM 환자의 혈당 조절과 체중 관리를 촉진하는 데 유망한 것으로 평가되며, EMI의 효과 평가를 위한 객관적이고 정량적인 근거를 제공합니다. 일부 연구에서는 EMI가 환자 보고 결과에 미치는 영향도 평가하여 전반적인 이점을 완전히 이해하고 있습니다. 그러나 현재까지 이러한 발견에 대한 체계적인 통합과 평가는 이루어지지 않았습니다. 더불어, 기존 EMI 연구들은 T2DM 개입 전략과 내용 설계에서 유의미한 차이를 보이며, 임상적 타당성에 대한 논의가 부족합니다. 따라서 본 체계적 문헌고찰 및 메타분석은 T2DM 환자에서 EMI가 임상적으로 관련 있는 결과에 미치는 효과를 평가하고, T2DM 관리에서 EMI의 최적화 및 촉진에 대한 근거를 제공하는 것을 목표로 합니다.

프로토콜

체계적 문헌고찰과 메타분석은 PRISMA 지침(보충표 1)²⁷에 따라 수행되었습니다. 이 검토 절차는 PROSPERO에 등록되었습니다: 아니요. CRD420251132100.

1. 탐색 전략

1. 데이터베이스 선택: PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science, Scopus 등 다섯 개의 주요 전자 데이터베이스에 걸쳐 체계적인 접근법을 수행하세요. 데이터베이스 시작부터 2025년 8월까지의 모든 기록을 검색에 포함하는지 확인하세요.
2. 검색어 개발: 의료 주제 제목(MeSH) 용어와 자유 텍스트 키워드를 조합하여 활용하세요. "제2형 당뇨병", "생태학적 순간 개입", "무작위 대조 시험"과 같은 핵심 개념을 포함하세요. 적절한 불 연산자(AND, OR)를 사용하여 이 용어들을 결합합니다.
3. 검색 실행: 각 데이터베이스의 구체적인 요구사항에 맞게 구성된 검색 문법을 맞춤화합니다. 상세한 검색 전략은 보충표 2에 제공해 주세요.

2. 자격 기준의 적용

1. 포함 기준: (1) 인구: 성별에 관계없이 T2DM 진단을 받은 성인(≥18세); (2) 개입: 스마트폰, 모바일 애플리케이션, 센서, 웨어러블 기기 등 기술 기반 도구를 통해 실시간 피드백과 지원을 제공하는 EMI; (3) 비교: 일반 진료, 표준 진료 또는 EMI 관련 요소가 없는 중재(예: 실시간 피드백 없는 전통적인 자가 모니터링 및 지침); (4) 결과: 당화 헤모글로빈(HbA1c)은 T2DM 2 환자의 장기 혈당 조절 평가의 금본위^이며, BMI는 체중 관리 및 대사 상태를 평가하는 핵심 지표로 T2DM 진행과 밀접하게 연관되어 있습니다 ^2,28. 건강 관련 삶의 질(HRQoL)은 중재가 건강과 웰빙에 미치는 영향을 평가하는 데 중요한 환자 보고 결과입니다²⁹. 따라서 HbA1c와 BMI를 주요 결과로 선택하고, 환자 보고 HRQoL을 부차적 결과로 정의합니다. (5) 연구 유형: 무작위 대조시험(RCT).
   참고: 중재의 잠재적 이점을 보다 포괄적으로 반영하기 위해, 자가 관리와 관련된 다른 환자 보고의 주관적 결과도 추출하여 추가 탐색적 보조 분석을 할 계획입니다. 따라서 적격 연구는 다음 결과 중 최소 하나를 보고하도록 요구합니다: HbA1c(% 또는 mmol/mol로 측정), BMI(kg/^{m 2}), 또는 환자 보고 결과(예: 당뇨병 자가관리 활동 또는 HRQoL);
2. 제외 기준: 다음 기준 중 하나라도 충족하는 연구를 제외한다: (1) 목표 결과를 보고하되 참고용 통계 결과가 없거나 전체 텍스트가 없는 연구; (2) 중복 데이터 보고; (3) 임신 중이거나 수유 중인 제2형 당뇨병 여성을 등록시키세요.

3. 연구 선발 절차

1. 기록 관리: 식별된 모든 문헌 기록을 참고문헌 관리 소프트웨어(자료표)로 불러와 중복 기록 제거를 용이하게 합니다.
2. 선별 과정: 이 작업은 두 명의 저자가 독립적으로 논문 제목과 초록을 검토하고, 포함 기준에 부합하지 않는 논문은 제외하고, 자격 있는 논문의 전체 텍스트를 읽어 추가 검증을 진행합니다. 이 과정에서 발생하는 불일치는 제3자의 합의를 통해 해결하세요.

4. 데이터 추출 방법

1. 추출 양식: 전자 스프레드시트(재료표)에서 표준화된 파일럿 양식을 사용하여 데이터를 추출합니다.
2. 데이터 포인트: 포함 기준에 명시된 사전 정의된 결과와 일치하는 변수를 분석에 사용하세요. 각 논문은 기본 출판 정보(연도, 국가, 저자), 참가자 특성(나이, 여성 참가자 수, 표본 크기, 그룹 분포), 모집 전략, 중재 그룹 세부 정보(EMA에 사용되는 기기, 수집 데이터 유형 및 빈도, 전달 플랫폼, 프레임워크, 방법, 내용, 지속 시간, EMI의 인간 참여 포함), 결과 지표에 따라 정리하세요.

5. 편향 위험 평가

1. 평가 도구: 무작위 대조 시험에 대해 개정된 Cochrane 편향 위험 도구(RoB 2.0^)를 사용하여 선정된 연구를 평가합니다.
2. 평가 영역: 각 RCT를 다섯 가지 특정 영역에 대해 평가합니다: (1) 무작위화 과정; (2) 계획된 개입에서 벗어난 것; (3) 결과 데이터가 누락됨; (4) 결과 측정; 그리고 (5) 보고된 결과의 선택³⁰.
3. 판단 과정: 전체 등급에 대해 '저위험', '일부 우려 사항', '고위험'이라는 편향 값을 부여합니다.³⁰. 오류나 편향을 최소화하기 위해 두 명의 저자가 독립적으로 평가를 수행하세요. 특정 연구의 편향 위험을 평가한 후 두 저자 간의 불일치를 제3자의 저자로 해결합니다.

6. 증거의 확실성 평가

1. 평가 도구: 권고안 평가 평가, 개발 및 평가(GRADE) 프레임워크를 사용하여 모든 통합 임상 결과에 대한 증거의 확실성을 평가합니다³¹.
2. 증거 확실성 평가 영역: 증거 하향 평가를 위해 다섯 개의 미리 정의된 영역에 대해 각 결과를 평가합니다: (1) 앞서 언급한 RoB 2.0 평가 결과에 기반한 편향 위험; (2) 연구 간 설명되지 않은 상당한 이질성으로 정의되는 불일치; (3) 간접성, 포함된 연구와 핵심 연구 질문 간의 불일치를 의미; (4) 전체 표본 크기와 95% 신뢰구간(CI) 폭에 의해 결정되는 부정확성; 그리고 (5) 퍼널 플롯 대칭성 및 민감도 분석을 통해 평가한 출판 편향³¹.
3. 증거 확실성 판단 과정: 포함된 RCT의 증거를 모든 결과에 대해 높은 확실성으로 평가하였습니다. 다섯 개 영역 모두에 대해 완전한 평가 후 최종적으로 높음, 중간, 낮음 또는 매우 낮은 등급을 부여하세요.³¹. 두 명의 저자와 독립적으로 평가를 완료하고, 불일치가 있다면 세 번째 저자와의 합의 토론을 통해 해결하세요.

7. 데이터 종합 및 분석 계획

1. 메타분석 소프트웨어: EMI의 효능을 평가하기 위해 전문 메타분석 소프트웨어(재료표)를 사용하여 메타분석을 수행하세요.
2. 효과 측정: 주요 결과(HbA1c 및 BMI)를 평균 차이(MD)를 사용하여 요약합니다. HbA1c 값을 mmol/mol의 균일한 단위로 변환하고, BMI를 kg/m²로 표현합니다. 표준화된 평균 차(SMD)를 사용하여 다양한 척도를 포함하는 2차 결과(HRQoL)를 나타냅니다. 모든 효과 추정치는 95% 신뢰구간으로 보고하세요.
3. 이질성 및 모델 선택: I² 검정을 통해 연구 간 이질성 수준을 평가합니다. 통계적 유의의 임계값을 양측 확률(p) 값 0.05< 설정한다. 결합 분석에 고정 효과 모델을 적용하는데, 이는 2<50%(허용 가능한 이질성)입니다. 분석에 무작위 효과 모델을 적용하세요. 만약^{제가 2}≥50%를 달성하면
4. 추가 분석: 최신 Cochrane Handbook for Systematic Reviews of interventions에 따르면, 개별 연구를 순차적으로 제외하여 전체 결과에 미치는 영향을 평가하는 민감도 분석을 수행한다³². 고정 효과와 무작위 효과 추정치를 비교하여 소규모 연구 효과가 개입 효과 추정치에서 어떤 역할을 하는지 평가합니다. 이전 관련 연구와 EMI의 개입 특성을 바탕으로 연구 설계 특성에 따른 차등 효과를 탐구하기 위해 하위 그룹 분석을 시도합니다.
   참고: EMI의 핵심 개입 영역(단일 영역 vs. 다중 영역)에 따른 그룹 연구를 수행하고, EMA 빈도(높은 vs. 낮은 위치), 인간 참여(즉, 개입이 완전 자동화되었는지; 예 vs 아니오), EMI 기간(≤3개월 vs. >3개월)을 기반으로 추가 탐색적 분석을 수행합니다. 포함된 연구에서 직접 분석에 사용된 모든 변수를 추출하세요.
5. 메타분석으로 통합할 수 없는 결과(예: 적격 연구 수 부족, 효과 크기 추출을 위한 불완전한 데이터)에 대해서는 연구 결과를 기술적 요약으로 제공해야 합니다. 이 요약은 임상적 결론을 뒷받침할 증거적 무게가 없고 공식적인 결과로 보고되지 않는 보조 탐색 자료로만 제시하십시오.

결과

연구 선정
다양한 데이터베이스를 종합적으로 검색한 결과, 2,691개의 논문이 확인되었습니다. 중복 기록(n = 633) 제거 후, 남은 2,058개의 기록이 제목과 초록을 확인했고, 2,029개가 삭제되었습니다. 최종 심사와 보다 상세한 조사에서 29편의 전문문 기사를 다운로드했습니다. 결국 사전에 정해진 기준을 충족한 조항은 단 14개뿐이었습니다(그림 1).

연구의 특징
이 리뷰에 포함된 14개의 RCT 모두 2014년부터 2025년 사이에 발표되었으며, 영국 등 여러 국가에서 출발했습니다^25,33, 미국^34,<...

토론

이 체계적 문헌고찰 및 메타분석은 14개 연구를 대상으로 한 EMI의 T2DM 관리에 대한 효과를 평가하는 것을 목표로 했습니다(보충표 4). 결과는 EMI가 HbA1c와 BMI를 유의미하게 감소시켰음을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고 연구별로 상당한 이질성이 관찰되었고, 하위 그룹 분석 결과 중재 구성 요소가 이질성의 핵심 원인임이 확인되었습니다. 다영역 포괄적 EMI는 혈당 및 BMI 조절에 더 유익한 것으로 보이지만, 단일 도메인 EMI에서는 신체 활동이 혈당 조절에 미치는 영향이 불확실합니다; 식이 영양은 유의미한 효과를 보였지만, 이는 단 하나의 연구에 근거한 것이며 더 높은 수준의 연구로 검증이 필요합니다. 더불어, EMI가 제2형 당뇨병 환자의 신체적·정신적 HRQoL 모두에 다소 개선을 가져올 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 메타분석은 EMI가 HbA1c를 유의미하게 감소시켜...

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
EndNote X9	Clarivate	공식 버전	이 소프트웨어는 체계적인 데이터베이스 검색을 통해 식별된 중복 인용을 제거하고 서지 기록을 관리하는 데 사용되었습니다. 검토 과정 전에 참조를 초기적으로 구성하는 데 도움을 주었습니다.
Review Manager 5.3 (RevMan 5.3)	The Cochrane Collaboration	공식 버전	이 프로그램은 메타 분석을 수행하는 주요 도구로 사용되었습니다. 모든 통계 계산을 수행하고, 결과 분석을 위한 포레스트 플롯을 생성하고, 편향 위험 그림을 만드는 데 사용되었습니다.
Microsoft Excel	Microsoft	공식 버전	이 스프레드시트 소프트웨어에서 표준화된 데이터 추출 양식이 작성되었습니다. 포함된 각 기본 연구에서 관련 데이터를 체계적으로 수집하고 표로 작성하는 데 사용되었습니다.