Wpływ ekologicznych interwencji momentalnych na hemoglobinę glikowaną, wskaźnik masy ciała i jakość życia u osób z cukrzycą typu 2: przegląd

Podsumowanie

Niniejsza przegląd systematyczny i meta-analiza oceniają skuteczność ekologicznych interwencji momentalnych na kontrolę glikemii, zarządzanie wagą i jakość życia u osób z cukrzycą typu 2.

Streszczenie

Globalne rozpowszechnienie cukrzycy typu 2 (T2DM) nadal wzrasta. Skuteczne zarządzanie poziomem glukozy we krwi i wagą są kluczowe dla kontroli choroby i poprawy jakości życia. Ekologiczne interwencje momentalne (EMI), które zapewniają indywidualne wsparcie w czasie rzeczywistym na podstawie ekologicznych ocen momentalnych (EMA) istotnych zmiennych, oferują obiecujące podejście do promowania adaptacyjnego samodzielnego zarządzania w życiu codziennym. Przeprowadziliśmy systematyczne wyszukiwanie w pięciu bazach danych od początku do sierpnia 2025 roku. Pierwszorzędne wyniki obejmowały glikozilowane hemoglobiny (HbA1c) i wskaźnik masy ciała (BMI); efekty wtórne obejmowały jakość życia związaną z zdrowiem fizycznym i psychicznym (HRQoL). W analizie uwzględniliśmy czternaście badań, w których wzięło udział łącznie 1 873 uczestników. W porównaniu z kontrolą, EMI znacząco zmniejszały HbA1c (MD = -0,71, 95% CI: -1,02 do -0,40, p < 0,001) oraz BMI (MD = -1,08, 95% CI: -1,90 do -0,26, p = 0,01), przy znacznej heterogeniczności między badaniami (I² = 84% i 92% odpowiednio). Analizy podgrup wykazały bardziej spójne efekty dla kompleksowych interwencji EMI obejmujących wiele dziedzin, podczas gdy efekty interwencji EMI jednodziedzinowych różniły się w zależności od treści interwencji. EMI były również powiązane z umiarkowanymi poprawami w jakości życia związaną ze zdrowiem fizycznym (SMD = 0,37, 95% CI: 0,17 do 0,56, p < 0,001; I² = 47%) i psychicznym (SMD = 0,42, 95% CI: 0,15 do 0,68, p = 0,002; I² = 0%). Te wyniki sugerują, że EMI, szczególnie kompleksowe strategie obejmujące wiele dziedzin, wydają się być obiecującą interwencją w leczeniu cukrzycy T2DM, jednak ogólna pewność obecnych dowodów jest ograniczona przez znaczną heterogeniczność, ograniczoną moc statystyczną w podgrupach oraz pewien ryzyko zniekształcenia, co wymaga ostrożnej interpretacji wyników. Przyszłe badania powinny priorytetowo uwzględniać wysokiej jakości projekty i kompleksowe oceny wyników.

Wprowadzenie

Szacuje się, że w 2024 roku na całym świecie było około 589 milionów osób z cukrzycą, a liczba ta ma wzrosnąć do 853 milionów do 2050 roku¹. Cukrzyca typu 2 (T2DM) stanowi około 90–95% wszystkich przypadków cukrzycy, a cukrzyca obciąża światową gospodarkę o prawie 1,015 tryliona dolarów rocznie², wywierając znaczny nacisk na systemy opieki zdrowotnej na całym świecie³. Skuteczne zarządzanie poziomem glukozy we krwi jest niezbędne do zmniejszenia obciążenia chorobowego T2DM i poprawy jakości życia osób z T2DM. Warto zauważyć, że ponad 60% osób z T2DM ma również nadwagę lub otyłość⁴; podwyższony wskaźnik masy ciała (BMI) pogarsza odporność na insulinę i komplikuje kontrolę glikemii⁵. Złe zarządzanie poziomem glukozy we krwi i wagą ciała znacząco zwiększa ryzyko powikłań mikro- i makroangiopatycznych, co może prowadzić do zagrażających życiu wyników klinicznych^6,7. Jednak osiągnięcie optymalnej kontroli glikemii i wagi opiera się w zasadzie na skutecznych codziennych zachowaniach samoregulacji przez jednostki, w tym, ale nie tylko, monitorowanie poziomu glukozy we krwi, korekty diety, aktywność fizyczna i przestrzeganie zaleceń dotyczących leków⁸. Praktyki te są niezbędne do zmniejszenia ryzyka związanego z chorobą i optymalizacji długoterminowych wyników.

W ostatnich latach coraz częściej wykorzystuje się technologię do wspierania samoregulacji i poprawy przywiązania do leczenia wśród osób z T2DM. W porównaniu z tradycyjnymi interwencjami, obecnie dostępne telefoniczne doradztwo, usługi SMS lub inne platformy cyfrowe poprawiły w pewnym stopniu dostępność i ciągłość usług opieki zdrowotnej^9,10,11. Jednak gdy jednostki stają przed natychmiastowym podejmowaniem decyzji lub wyzwaniami, takimi jak niska motywacja lub ograniczona wiedza w codziennym życiu, sztywne modele interakcji nadal nie są w stanie zapewnić wsparcia w czasie rzeczywistym, odpowiedniego do kontekstu^12,13. W szczególności niektóre programy nadal opierają się na retrospektywnych samorelacjach lub ocenach klinicznych z długimi przerwami, które są nieodpowiednie do uchwycenia dynamicznej i kontekstowej natury doświadczenia T2DM, przez co nie zapewniają spersonalizowanego wsparcia¹⁴. Dlatego w zmieniającym się kontekście telemedycyny, jak lepiej zaspokoić potrzeby osób z T2DM w zakresie spersonalizowanej, aktualnej opinii w celu promocji ich efektywnego uczestnictwa w samozarządzaniu cukrzycą, pozostaje pilnym zagadnieniem do rozwiązania^15,16.

Ekologiczne interwencje momentalne (EMI) odnoszą się do strategii wsparcia behawioralnego, która wykorzystuje technologię cyfrową do dostarczania aktualnej i spersonalizowanej opinii w naturalnym środowisku jednostek^17,18. Kluczową cechą jest zdolność do dostarczania adaptacyjnych interwencji w przypadku niezdrowych lub wysokiego ryzyka zachowań, na podstawie danych uchwyconych przez ekologiczne momentalne oceny (EMA)—pokonywanie w ten sposób ograniczeń ustalonych wcześniej protokołów leczenia¹⁹. W niniejszym badaniu określiliśmy operacyjną definicję EMI w oparciu o kluczowe opisy EMI z istniejącej literatury^17,20, z trzema niezbędnymi minimalnymi wymaganiami dla włączonych badań: (1) Interwencje są realizowane za pośrednictwem cyfrowych lub elektronicznych platform w codziennym środowisku uczestników i są dostępne podczas ich rutynowych czynności, zamiast ograniczać się do ustawień klinicznych lub nadzorowanych; (2) Informacje są uzyskiwane za pomocą EMA, które rejestrują momentalne zmiany w stanie jednostek w życiu codziennym, a te dane są wykorzystywane do kierowania dostarczaniem interwencji, gdy jest to potrzebne; (3) Interwencje muszą dostarczać adaptacyjnej i spersonalizowanej opinii lub wsparcia behawioralnego w odpowiedzi na zebrane dane EMA, zamiast polegać wyłącznie na wstępnie ustalonym, niedostosowanym treściom, które nie są powiązane z wynikami indywidualnej oceny. Teorytycznie, poprzez bezproblemowe wdrożenie w codziennym życiu i dynamiczne dostosowywanie strategii wsparcia zgodnie z zmianami w czasie rzeczywistym, EMI mogą zwiększyć istotność i skuteczność interwencji²⁰. Obiecuje to w ułatwieniu przejścia od zachowań nawykowych do zachowań ukierunkowanych na cele i poprawie samozarządzania chorobą^21,22. Jako forma interwencji zdrowia cyfrowego, EMI mogą być szczególnie odpowiednie dla osób z podstawową wiedzą cyfrową i dostępem do inteligentnych urządzeń, które mogą skorzystać na aktualnym wsparciu w codziennych decyzjach dotyczących zarządzania T2DM, szczególnie w us

Protokół

Przegląd systematyczny i metaanaliza przeprowadzone zostały zgodnie z wytycznymi PRISMA (Tabela uzupełniająca 1)²⁷. Protokół tego przeglądu został zarejestrowany w PROSPERO: nr. CRD420251132100.

1. Strategia wyszukiwania

1. Wybór bazy danych: Przeprowadź systematyczne wyszukiwanie w pięciu głównych bazach danych elektronicznych: PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science i Scopus. Upewnij się, że wyszukiwanie obejmuje wszystkie zapisy od uruchomienia bazy danych do sierpnia 2025 roku.
2. Opracowanie terminów wyszukiwania: Skorzystaj z kombinacji terminów z zakresu medycznych nagłówków tematycznych (MeSH) i słów kluczowych w tekście wolnym. Uwzględnij kluczowe pojęcia takie jak „cukrzyca typu 2”, „momentalna interwencja ekologiczna” i „losowane badanie kontrolne”. Połącz te terminy za pomocą odpowiednich operatorów Booleana (AND, OR).
3. Wykonanie wyszukiwania: Dostosuj skonstruowaną składnię wyszukiwania do wymagań każdej bazy danych. Przedstaw szczegółową strategię wyszukiwania w Tabeli uzupełniającej 2.

2. Zastosowanie kryteriów kwalifikacji

1. Kryteria włączenia: (1) Populacja: dorośli (wiek ≥18 lat) z rozpoznaniem cukrzycy typu 2, niezależnie od płci; (2) Interwencja: EMI przekazywane za pomocą narzędzi wspomaganych technologią (np. smartfony, aplikacje mobilne, czujniki, urządzenia przenośne), które zapewniają opinię zwrotną i wsparcie w czasie rzeczywistym w pierwotnej opiece zdrowotnej lub w warunkach domowych; (3) Porównanie: zwykła opieka, standardowa opieka lub interwencje bez komponentów związanych z EMI (np. tradycyjne samoobserwacja i porady bez opinii zwrotnej w czasie rzeczywistym); (4) Wyniki: hemoglobina glikowana (HbA1c) jest standardem złotym dla oceny długoterminowej kontroli glikemii u osób z cukrzycą typu 2², a BMI jest podstawowym wskaźnikiem do oceny zarządzania wagą i stanu metabolicznego, który jest ściśle związany z progresją cukrzycy typu 2^2,28. Związana ze zdrowiem jakość życia (HRQoL) jest ważnym wynikiem zgłaszanym przez pacjenta do oceny wpływu interwencji na zdrowie i dobre samopoczucie²⁹. Dlatego wybierz HbA1c i BMI jako główne wyniki oraz zdefiniuj zgłaszaną przez pacjenta HRQoL jako wtórny wynik. (5) Typ badania: losowane badania kontrolne (RCTs).
   ​UWAGA: Aby bardziej kompleksowo odzwierciedlić potencjalne korzyści z interwencji, planujemy wyodrębnić inne subiektywne wyniki zgłaszane przez pacjentów dotyczące samodzielnego zarządzania na potrzeby dalszych uzupełniających analiz eksploracyjnych. Dlatego wymagaj, aby kwalifikujące się badania zgłaszały przynajmniej jeden z następujących wyników: HbA1c (mierzone w % lub mmol/mol), BMI (kg/m²) lub wyniki zgłaszane przez pacjenta (np. działania samoleczenia na cukrzycę lub HRQoL);
2. Kryteria wykluczenia: Wyklucz badania, które spełniają którekolwiek z następujących kryteriów: (1) raportowanie​ wyników docelowych, ale nie podają żadnych odpowiednich wyników statystycznych do odniesienia lub nie mają dostępnego pełnego tekstu; (2) raportowanie zduplikowanych danych; (3) rekrutacja kobiet w ciąży lub karmiących piersią z cukrzycą typu 2.

3. Procedura selekcji badań

1. Zarządzanie zapisami: Zaimportuj wszystkie zidentyfikowane zapisy literatury do oprogramowania do zarządzania referencjami (Tabela materiałów) w celu ułatwienia usunięcia duplikatów.
2. Proces przesiewowy: Przeprowadź to zadanie ślepo, z dwoma autorami niezależnie przeglądającymi tytuły i abstrakty artykułów, wyłączając te, które nie spełniają kryteriów włączenia, a następnie czytając pełne teksty kwalifikujących się artykułów w celu dalszej weryfikacji. Rozwiąż wszelkie różnice pojawiające się w tym procesie poprzez konsensus z trzecim autorem.

4. Metoda wyodrębniania danych

1. Formularz wyodrębniania: Wyodrębnij dane za pomocą standaryzowanego, przetestowanego formularza stworzonego w arkuszu kalkulacyjnym elektronicznym (Tabela materiałów).
2. Punkty danych: Użyj zmiennych do analizy, które są zgodne z wcześniej określonymi wynikami określonymi w kryteriach włączenia. Uporządkuj każdy artykuł według podstawowych informacji opublikowanych (rok, kraj, autor/autorzy), cech uczestników (wiek, liczba uczestniczek, wielkość próby i rozkład grup), strategii rekrutacji, szczegółów grup interwencyjnych (urządzenia używane do EMA, typy i częstotliwość zebranych danych, platforma dostarczania, struktura, metody, treść, czas trwania i zaangażowanie ludzi dla EMI) oraz wskaźników wyników.

5. Ocena ryzyka zniekształcenia

1. Narzędzie oceny: Oceń wybrane badania za pomocą zrewidowanego narzędzia Cochrane do oce

Wyniki

Selekcja badań
Po przeprowadzonych kompleksowych poszukiwaniach w różnych bazach danych zidentyfikowano 2 691 artykułów. Po usunięciu duplikatów (n = 633) sprawdzono tytuły i abstrakty pozostałych 2 058 zapisów, z czego usunięto 2 029. Podczas ostatniej selekcji i bardziej szczegółowego dochodzenia pobrano 29 pełnych artykułów, a ostatecznie tylko 14 spełniało wcześniej ustalone kryteria (Rysunek 1).

Charakterystyka badań

Dyskusja

Niniejszy przegląd systematyczny i metaanaliza 14 badań miały na celu ocenę skuteczności EMIs w leczeniu T2DM (Tabela uzupełniająca 4). Wyniki wskazują, że EMIs znacząco obniżyły poziom HbA1c oraz BMI. Niemniej jednak, w badaniach zaobserwowano znaczną heterogeniczność, a analizy podgrup potwierdziły, że komponenty interwencji były głównym źródłem tej heterogeniczności. Kompleksowe EMIs wielodomenowe wydają się bardziej korzystne dla kontroli glikemii i BMI, podczas gdy wśród EMIs jednodomenowych wpływ a...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
EndNote X9	Clarivate	Official Version	To oprogramowanie było wykorzystywane do zarządzania zapisami bibliograficznymi i usuwania duplikatów cytowań zidentyfikowanych poprzez systematyczne wyszukiwania w bazach danych. Umożliwiło początkowe uporządkowanie referencji przed procesem przesiewania.
Review Manager 5.3 (RevMan 5.3)	The Cochrane Collaboration	Official Version	Ten program służył jako główne narzędzie do przeprowadzania metaanalizy. Był używany do wykonywania wszystkich obliczeń statystycznych, generowania wykresów lasu dla analiz wyników i tworzenia figur ryzyka stronniczości.
Microsoft Excel	Microsoft	Official Version	W tym oprogramowaniu arkuszowym stworzono standaryzowany formularz ekstrakcji danych. Był używany do systematycznego zbierania i tabulacji istotnych danych z każdego z włączonych pierwotnych badań.