Yöntem makalesi

Tip 2 diyabetli kişilerde Ekolojik Anlık Müdahalelerin Glikleşmiş Hemoglobin, Vücut Kütle İndeksi ve Yaşam Kalitesi Üzerindeki Etkileri: Bir İnceleme

DOI:

10.3791/70983

⸱

5 Mayıs 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Nursing, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 2School of Nursing, Sun Yat-sen University, 3Dean’s Office, Sichuan Nursing Vocational College

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu sistematik inceleme ve meta-analiz, tip 2 diyabetli kişilerde ekolojik anlık müdahalelerin glisemik kontrol, kilo yönetimi ve yaşam kalitesi üzerindeki etkinliğini değerlendirmektedir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tip 2 diyabet hastalığının (T2DM) küresel yaygınlığı artmaya devam etmektedir. Etkili kan şekeri ve kilo yönetimi, hastalık kontrolü ve yaşam kalitesini artırmak için hayati öneme sahiptir. İlgili değişkenlerin ekolojik anlık değerlendirmelerine (EMA) dayalı gerçek zamanlı kişiselleştirilmiş destek sağlayan ekolojik anlık müdahaleler (EMI'ler), günlük yaşamda uyarlanabilir öz-yönetimi teşvik etmek için umut verici bir yaklaşım sunar. Başlangıçtan Ağustos 2025'e kadar beş veritabanında sistematik arama yaptık. Birincil sonuçlar arasında glikolü hemoglobin (HbA1c) ve vücut kitle indeksi (BMI) yer aldı; ikincil sonuçlar ise fiziksel ve zihinsel sağlıkla ilgili yaşam kalitesini (HRQoL) kapsıyordu. Toplam 1.873 katılımcı dahil olmak üzere on dört çalışma dahil edildi. Kontrol kontrolleriyle karşılaştırıldığında, EMI'ler HbA1c'yi (MD = -0.71, %95 GA: -1.02 ile -0.40, p < 0.001) ve BMI (MD = -1.08, %95 GA: -1.90 ile -0.26, p = 0.01) anlamlı şekilde azalttı, çalışmalar arasında önemli bir heterojenlik (I2 = %84 ve %92) vardı. Alt grup analizleri, çoklu alanlı kapsamlı EMI'ler için daha tutarlı etkiler göstermişken, tek alanlı EMI'lerin etkileri müdahale içeriğine göre değişiyordu. EMI'ler ayrıca fiziksel iyileşmelerle de ilişkilendirildi (SMD = 0,37, %95 GA: 0,17 ila 0,56, p < 0,001; I2 = %47 ve zihinsel (SMD = 0,42, %95 CI: 0,15 ila 0,68, p = 0,002; I2 = %0 HRQoL. Bu bulgular, özellikle çok alanlı kapsamlı stratejiler olan EMI'lerin T2DM yönetimi için umut verici bir müdahale olduğunu göstermektedir; ancak mevcut kanıtların genel kesinliği, belirgin heterojenlik, alt gruplarda sınırlı istatistiksel güç ve bazı önyargı riski nedeniyle sınırlı olup, sonuçların dikkatli yorumlanmasını gerektirir. Gelecekteki araştırmalar, yüksek kaliteli tasarımlar ve kapsamlı sonuç değerlendirmelerine öncelik vermelidir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

2024 yılında dünya genelinde yaklaşık 589 milyon diyabetli kişi olduğu tahmin ediliyor ve bu sayının 2050 yılına kadar 853 milyona çıkmasıöngörülmektedir. Tip 2 diyabet hastalığı (T2DM), tüm diyabet vakalarının yaklaşık %90–95'ini oluştururken, bu durum dünya genelinde yaklaşık 1,015 trilyon ABD doları yıllık ekonomik yükoluşturur 2 ve bu da sağlık sistemleri üzerinde önemli baskı oluşturur3. Etkili kan şekeri yönetimi, T2DM'nin hastalık yükünü azaltmak ve T2DM hastaları arasında yaşam kalitesini artırmak için gereklidir. Özellikle, T2DM olan bireylerin %60'ından fazlası da fazla kilolu veya obezitelidir4; Yüksek vücut kitle indeksi (BMI) insülin direncini artırır ve glisemik kontrolüzorlaştırır 5. Kan şekeri ve vücut ağırlığının kötü yönetimi, mikrovasküler ve makrovasküler komplikasyon riskini önemli ölçüde artırır ve bu da potansiyel olarak hayati tehlike edici klinik sonuçlara yolaçar 6,7. Ancak, optimal glisemik ve kilo kontrolüne ulaşmak, temel olarak bireylerin kan şekeri izleme, diyet ayarlamaları, fiziksel aktivite ve ilaç uyumu gibi günlük etkili kendi kendine yönetim davranışlarınadayanır; 8. Bu uygulamalar, hastalıkla ilgili riskleri azaltmak ve uzun vadeli sonuçları optimize etmek için hayati öneme sahiptir.

Son yıllarda, teknoloji giderek daha fazla T2DM hastaları arasında kendi kendine yönetimi desteklemek ve tedavi uyumunu iyileştirmek için kullanılmaktadır. Geleneksel müdahalelerle karşılaştırıldığında, mevcut telefon danışmanlığı, kısa mesaj hizmeti (SMS) veya diğer dijital platformlar, sağlık hizmetlerinin erişilebilirliğini ve sürekliliğini belli bir ölçüdeartırmıştır 9,10,11. Ancak, bireyler acil karar alma veya günlük hayatta düşük motivasyon veya sınırlı bilgi gibi zorluklarla karşılaştığında, sabit etkileşim modelleri hâlâ gerçek zamanlı, bağlamla ilgili destek sağlama yetisinesahip değildir 12,13. Özellikle, bazı programlar hâlâ geriye dönük öz-raporlara veya uzun aralıklı klinik değerlendirmelere dayanır; bu değerlendirmeler T2DM deneyiminin dinamik ve bağlamsal doğasını yakalamak için yetersizdir ve bu nedenle kişiselleştirilmiş destek sağlamamaktadır14. Bu nedenle, teletıp bağlamında değişen koşullarda, T2DM hastalarının diyabet öz-yönetimine etkili katılımlarını teşvik etmek için kişiselleştirilmiş, gerçek zamanlı geri bildirim ihtiyaçlarını nasıl daha iyi karşılayabileceğimiz, acil bir konu olarak elealınmaya devam ediyor 15,16.

Ekolojik anlık müdahaleler (EMI'ler), bireylerin doğal ortamlarında gerçek zamanlı ve kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlamak için dijital teknolojiyi kullanan davranışsal destek stratejisiniifade eder 17,18. Temel özelliği, sağlıksız veya yüksek riskli davranışlar ortaya çıktığında, ekolojik anlık değerlendirmeler (EMA) tarafından toplanan verilere dayanarak uyarlanabilir müdahaleler sağlayabilme yeteneğidir ve böylece önceden belirlenmiş tedavi protokollerinin sınırlamalarınıaşarak 19. Bu çalışmada, mevcutliteratürden EMI tanımları temel olarak 17,20 temel EMI'ye dayalı olarak EMI için operasyonel bir tanımı netleştirdik ve dahil edilen çalışmalar için üç gerekli minimum gereksinim belirtildi: (1) Müdahaleler, katılımcıların günlük yaşam ortamlarında dijital veya elektronik platformlar aracılığıyla gerçekleştirilir ve katılımcıların rutin aktiviteleri sırasında erişilebilir olur, klinik veya denetimli ortamlarla sınırlı kalmaz; (2) Bilgi, bireylerin günlük yaşamdaki ilgili durumlarındaki anlık değişiklikleri yakaleden EMA'lar aracılığıyla elde edilir ve bu veriler, destek gerektiğinde müdahalelerin uygulanmasına rehberlik etmek için kullanılır; (3) Müdahaleler, toplanan EMA verilerine yanıt olarak uyarlanabilir ve kişiselleştirilmiş geri bildirim veya davranışsal destek sağlamalıdır; yalnızca bireysel değerlendirme sonuçlarıyla ilgisi olmayan, önceden belirlenmiş, özelleştirilmedik içeriğe dayanmak yerine. Teorik olarak, günlük hayata sorunsuz entegre olarak ve destek stratejilerini gerçek zamanlı değişikliklere göre dinamik olarak ayarlayarak, EMI'ler müdahalelerin önemini ve etkinliğini artırabilir20. Bu yöntem, alışkanlık davranışlarından hedef odaklı davranışlara geçişi kolaylaştırma ve hastalığın kendi kendini yönetmesini geliştirme konusundaumut vaat ediyor 21,22. Dijital sağlık müdahalesinin bir biçimi olarak, EMI'ler özellikle temel dijital okuryazarlığa ve akıllı cihazlara erişime sahip bireyler için uygun olabilir; bu kişiler, günlük T2DM yönetim kararları için gerçek zamanlı destekten faydalanabilirler; özellikle düzenli yüz yüze destek erişimisınırlı olan ortamlarda 23. Ancak, akıllı cihazları kullanmakta rahatsız olan bireyler ve veri gizliliği konusunda endişeleri olanlar için muhtemelen daha azuygundur 17.

T2DM yönetiminde EMI'lerin uygulanmasını araştırmak için giderek daha fazla çalışma başlamıştır. Bu müdahalelerin çoğu,24,25,26 yaşındaki bireylerden gerçek zamanlı dinamik veriler (örneğin, kan şekeri, diyet, fiziksel aktivite) toplayarak yaşam tarzı hakkında (örneğin diyet kalori kontrolü, egzersiz yoğunluğu ayarlaması) anında rehberlik sağlamaya odaklanır. T2DM hastaları arasında glisemik kontrol ve kilo yönetimini teşvik etme konusunda umut vaat eden bu yapılar, EMI'lerin etkinliğini değerlendirmek için nesnel ve ölçülebilir kanıtlar sunmaktadır. Bazı çalışmalar, EMI'lerin hasta rapor edilen sonuçlar üzerindeki etkisini de değerlendirerek genel faydalarını tam olarak anlamıştır. Ancak, bugüne kadar bu bulguların sistematik bir entegrasyonu ve değerlendirilmesi olmamıştır. Ayrıca, mevcut EMI çalışmaları T2DM müdahale stratejileri ve içerik tasarımında önemli farklılıklar göstermekte olup, klinik uygulanabilirlikleri hakkında tartışma eksikliği bulunmaktadır. Bu nedenle, bu sistematik inceleme ve meta-analiz, T2DM hastalarında EMI'lerin klinik olarak ilgili sonuçlar üzerindeki etkinliğini değerlendirmeyi ve T2DM yönetiminde EMI'lerin optimize edilmesi ve teşviki için kanıt sağlamayı amaçlamaktadır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sistematik inceleme ve meta-analiz, PRISMA yönergelerine (Ek Tablo 1)27 uygun şekilde gerçekleştirilmiştir. Bu inceleme protokolü PROSPERO'da kaydedilmiştir: Hayır. CRD420251132100.

1. Arama stratejisi

  1. Veritabanı seçimi: Beş ana elektronik veritabanında sistematik bir yaklaşım uygulayın: PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science ve Scopus. Arama tabanının başlangıcından Ağustos 2025'e kadar olan tüm kayıtları kapsadığından emin olun.
  2. Arama terimi geliştirme: Tıbbi konu başlıkları (MeSH) terimleri ile serbest metin anahtar kelimelerinin birleşimini kullanın. "Tip 2 diyabet", "ekolojik anlık müdahale" ve "randomize kontrollü deneme" gibi temel kavramları dahil edin. Bu terimleri uygun Boolean operatörleri (AND, OR) kullanarak birleştirin.
  3. Arama yürütme: Oluşturulmuş arama sözdizimi her veritabanının özel gereksinimlerine göre uyarlanın. Detaylı arama stratejisini Ek Tablo 2'de sunun.

2. Uygunluk kriterlerinin uygulanması

  1. Dahil etme kriterleri: (1) Nüfus: Yetişkinler (≥18 yaş) cinsiyetinden bağımsız olarak T2DM tanısı konmuş; (2) Müdahale: Rutin birincil bakım veya ev ortamlarında gerçek zamanlı geri bildirim ve destek sağlayan teknoloji destekli araçlar (örneğin, akıllı telefonlar, mobil uygulamalar, sensörler, giyilebilir cihazlar) aracılığıyla sağlanan EMI'ler; (3) Karşılaştırma: EMI ile ilgili bileşenleri olmayan olağan bakım, standart bakım veya müdahaleler (örneğin, gerçek zamanlı geri bildirim olmadan geleneksel kendi kendini izleme ve rehberlik); (4) Sonuçlar: glikasyon hemoglobin (HbA1c), T2DM2 olan kişilerde uzun vadeli glisemik kontrolün değerlendirilmesinde altın standarttır ve BMI, kilo yönetimi ve metabolik durumu değerlendirmede temel bir göstergedir ve T2DMilerlemesi 2,28 ile yakından ilişkilidir. Sağlıkla ilgili yaşam kalitesi (HRQoL), müdahalelerin sağlık ve iyi oluş üzerindeki etkisini değerlendirmek için hasta tarafından bildirilen önemli birsonuçtur 29. Bu nedenle, birincil sonuçlar olarak HbA1c ve BMI seçin ve hasta tarafından bildirilen HRQoL'yi ikincil sonuç olarak tanımlayın. (5) Çalışma türü: randomize kontrollü çalışmalar (RCT).
    NOT: Müdahalenin potansiyel faydalarını daha kapsamlı yansıtmak için, kendi kendine yönetimle ilgili hasta tarafından bildirilen diğer öznel sonuçları da daha fazla araştırma amaçlı ek analizler için çıkarmayı planlıyoruz. Buna göre, uygun çalışmaların en az şu sonuçlardan birini bildirmesini zorunlu kılın: HbA1c (% veya mmol/mol ile ölçülür), BMI (kg/m 2) veya hasta tarafından bildirilen sonuçlar (örneğin, diyabet kişisel bakım faaliyetleri veya HRQoL);
  2. Dışlama kriterleri: Aşağıdaki kriterlerden herhangi birini karşılayan çalışmalar hariç tutulur: (1) hedef sonuçları rapor eder ancak referans için karşılık gelen istatistiksel sonuçlar sunmamış veya tam metni mevcut değildir; (2) tekrarlanan verileri raporlamak; (3) hamile veya emziren kadınları T2DM ile kaydetmek.

3. Çalışma seçimi prosedürü

  1. Kayıt yönetimi: Tanımlanan tüm literatür kayıtlarını, tekrarlanan kayıtların kaldırılmasını kolaylaştırmak için referans yönetim yazılımına (Materyal Tablosu) aktarın.
  2. Tarama süreci: Bu görevi körü körüne yaparak iki yazarın makale başlıklarını ve özetlerini bağımsız olarak incelemesi, dahil kriterlerini karşılamayanları hariç tutması ve ardından uygun makalelerin tam metinlerini daha fazla doğrulama için okuması sağlanması. Bu süreçte ortaya çıkan tutarsızlıkları üçüncü bir yazarla uzlaşarak çözebilirsiniz.

4. Veri çıkarma yöntemi

  1. Çıkarma formu: Elektronik bir tabloda oluşturulan standartlaştırılmış, pilot bir form kullanarak veri çıkarma (Materyal Tablosu).
  2. Veri noktaları: Analiz için dahil etme kriterlerinde belirtilen önceden tanımlanmış sonuçlarla tutarlı değişkenler kullanın. Her makaleyi temel yayın bilgisi (yıl, ülke, yazar/lar), katılımcı özellikleri (yaş, kadın katılımcı sayısı, örneklem büyüklüğü ve grup dağılımı), işe alım stratejileri, müdahale gruplarının detayları (EMA için kullanılan cihazlar, toplanan veri türleri ve sıklığı, teslimat platformu, çerçeve, yöntemler, içerik, süre ve EMI için insan katılımı) ve sonuç ölçütlerine göre düzenleyin.

5. Önyargı riski değerlendirmesi

  1. Değerlendirme aracı: Seçilmiş çalışmaları, rastgele çalışmalar için revize edilmiş Cochrane risk önyargısı aracı (RoB 2.0)30 kullanarak değerlendirin.
  2. Değerlendirme alanları: Her RCT'yi beş özel alan ile karşılaştırarak önyargı açısından değerlendirin: (1) rastgele izleme süreci; (2) planlanan müdahalelerden sapmalar; (3) eksik sonuç verileri; (4) sonuç ölçümü; ve (5) bildirilen sonucunseçilmesi 30.
  3. Değerlendirme süreci: Genelpuan 30 için 'düşük risk', 'bazı endişeler' veya 'yüksek risk' önyargı değeri atayın. Hataları veya önyargıyı en aza indirmek için, değerlendirmeyi iki yazar tarafından bağımsız olarak gerçekleştirin. İki yazar arasındaki tutarsızlıkları, belirli çalışmada önyargı riski değerlendirildikten sonra üçüncü bir yazarla çözülür.

6. Kanıt değerlendirmesinin kesinliği

  1. Değerlendirme aracı: Önerilerin derecelendirilmesi, değerlendirme, geliştirme ve değerlendirme (GRADE)çerçevesi 31 kullanılarak tüm birleştirilmiş klinik sonuçlar için kanıt kesinliğini değerlendirin.
  2. Kanıt kesinliği değerlendirme alanları: Her sonucu kanıt düşürülmesi için önceden tanımlanmış beş alan karşılaştırarak değerlendirin: (1) yukarıda bahsedilen RoB 2.0 değerlendirme sonuçları tarafından desteklenen önyargı riski; (2) tutarsızlık, çalışmalar arasında açıklanamayan önemli bir heterojenlik olarak tanımlanır; (3) dolaylılık, dahil edilen çalışmalar ile temel araştırma sorusu arasındaki uyumsuzlukları ifade eder; (4) toplam örneklem büyüklüğü ve %95 güven aralıklarının (CI) genişliğiyle belirlenen hassasiyetsizlik; ve (5) huni grafik simetrisi ve duyarlılık analizleriyle değerlendirilen yayınyanlılığı 31.
  3. Kanıt kesinliği değerlendirme süreci: Dahil edilen RCT'lerden elde edilen kanıtları başlangıçta tüm sonuçlar için yüksek kesinlik olarak değerlendirin. Beş alanın tamamında tam değerlendirmeden sonra yüksek, orta, düşük veya çok düşük nihai notatayın 31. Değerlendirmeyi iki yazarla bağımsız olarak tamamla ve herhangi bir tutarsızlık üçüncü yazarla uzlaşı görüşmesiyle çözül.

7. Veri sentezi ve analiz planı

  1. Meta-analiz yazılımı: EMI'lerin etkinliğini değerlendirmek için meta-analiz yapmak için özel meta-analiz yazılımı (Materyal Tablosu) kullanın.
  2. Etki ölçümleri: Birincil sonuçları (HbA1c ve BMI) ortalama fark (MD) kullanarak özetleyin. HbA1c değerlerini mmol/mol olarak eşit bir birim haline dönüştürün ve BMI'yi kg/m 2 cinsinden ifade edin. Standartlaştırılmış ortalama farkı (SMD) kullanarak çeşitli ölçekleri içeren ikincil sonuçları (HRQoL) temsil et. Tüm etki tahminlerini %95 CI ile raporlayın.
  3. Heterojenlik ve model seçimi: Çalışmalar arasındaki heterojenlik seviyesini I2 testi ile değerlendirin. İki kuyruklu olasılık (p) değerinde istatistiksel anlamlılık eşiğini 0,05 < belirleyin. Eğer %2 <50 (kabul edilebilir heterojenlik) ise, sabit etki modelini birleştirilmiş analiz için uygulayın. Eğer 2 ≥50% olursam, rastgele etki modelini analiz için uygularım.
  4. Ek analizler: En son Cochrane Handbook for Systematic Review of Interventions32'ye göre, bireysel çalışmaların genel sonuçlar üzerindeki etkilerini değerlendirmek için hassasiyet analizleri yapılmalıdır. Müdahale etki tahminindeki küçük çalışmaların etkisini değerlendirmek için sabit etkili ve rastgele etkili tahminleri karşılaştırın. Önceki ilgili araştırmalar ve EMI'lerin müdahale özelliklerine dayanarak, çalışma tasarım özelliklerine dayanarak potansiyel heterojenlik kaynaklarını araştırmak ve farklı etkileri tespit etmek için alt grup analizleri yapmaya çalışmak.
    NOT: EMI'lerin temel müdahale alanı (tek alanlı vs. çok alanlı) üzerinden grup çalışmaları yapılır ve EMA sıklığı (yüksek vs. düşük), insan katılımı (örneğin, müdahalenin tamamen otomatik olup olmadığı; evet vs. hayır) ve EMI süresine (≤3 ay vs. >3 ay) dayalı daha fazla keşif analizleri yapılır. Bu analizlerde kullanılan tüm değişkenleri doğrudan dahil edilen çalışmalardan çıkarın.
  5. Meta-analiz yoluyla birleştirilemeyen sonuçlar için (örneğin, yeterli sayıda uygun çalışma, etki boyutu çıkarımı için eksik veriler), çalışma bulgularının tanımlayıcı bir özetini sunun. Bu özeti yalnızca klinik olarak yönlendirici sonuçları destekleyecek kanıt ağırlığı taşımayan ve resmi bir sonuç olarak bildirilmeyen ek keşif içeriği olarak sunun.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Çalışma seçimi
Çeşitli veritabanlarında kapsamlı aramalar sonucunda 2.691 makale tespit edildi. Tekrarlanan kayıtların (n = 633) kaldırılmasının ardından, kalan 2.058 kayıt başlık ve özet açısından kontrol edildi ve 2.029 kayıt kaldırıldı. Son gösterim sırasında 29 tam metinli makale indirdik ve daha ayrıntılı bir soruşturma yaptık. Sonuç olarak, yalnızca 14 madde önceden belirlenmiş kriterleri karşıladı (Şekil 1).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

14 çalışmanın sistematik incelemesi ve meta-analizi, EMI'lerin T2DM yönetimindeki etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamıştır (Ek Tablo 4). Sonuçlar, EMI'lerin HbA1c ve BMI'yi anlamlı şekilde azalttığını göstermektedir. Buna rağmen, çalışmalar arasında önemli bir heterojenlik gözlemlendi ve alt grup analizleri, müdahale bileşenlerinin heterojenliğin temel kaynağı olduğunu doğruladı. Çok alanlı kapsamlı EMI'ler glisemik ve BMI kontrolü için daha faydalı görünürken, tek alanl...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, çıkar çatışması olmadığını belirtir.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu araştırma, Sichuan Eyaleti Koruyucu Tıp Derneği No. SYYXHPT202417, Sichuan Eyaleti Psikoloji Derneği Araştırma Planlama Programı No. SCSXLXH202402011 ve Sichuan Eyaleti Tıp Bilimi ve Teknolojisi Projesi No. 25LCYJ31.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
EndNote X9ClarivateResmi SürümBu yazılım, bibliyografik kayıtları yönetmek ve sistematik veritabanı aramalarında tespit edilen çoğaltılmış alıntıları kaldırmak için kullanılmıştır. Tarama işleminden önce referansların ilk organizasyonunu kolaylaştırmıştır.
Review Manager 5.3 (RevMan 5.3) The Cochrane CollaborationResmi SürümBu program, meta-analiz yapmak için ana araç olarak kullanılmıştır. Tüm istatistiksel hesaplamaları yapmak, sonuç analizleri için orman grafikleri oluşturmak ve önyargı risk şekilleri oluşturmak için kullanılmıştır.
Microsoft Excel MicrosoftResmi SürümBu tablo yayın yazılımında standart bir veri çıkarma formu oluşturulmuştur. Dahil edilen her birincil çalışmadan ilgili verileri sistematik olarak toplamak ve tablo haline getirmek için kullanılmıştır.

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Genitsaridi, I., et al. 11th edition of the IDF Diabetes Atlas: global, regional, and national diabetes prevalence estimates for 2024 and projections for 2050. Lancet Diabetes Endocrinol. 14 (2), 149-156 (2026).
  2. International Diabetes Federation. . IDF Diabetes Atlas. , (2025).
  3. Bommer, C., et al. The global economic burden of diabetes in adults aged 20-79 years: a cost-of-illness study. Lancet Diabetes Endocrinol. 5 (6), 423-430 (2017).
  4. Abdullah, A., Peeters, A., de Courten, M., Stoelwinder, J. The magnitude of association between overweight and obesity and the risk of diabetes: a meta-analysis of prospective cohort studies. Diabetes Res Clin Pract. 89 (3), 309-319 (2010).
  5. Wu, H., Ballantyne, C. M. Metabolic inflammation and insulin resistance in obesity. Circ Res. 126 (11), 1549-1564 (2020).
  6. Forbes, J. M., Cooper, M. E. Mechanisms of diabetic complications. Physiol Rev. 93 (1), 137-188 (2013).
  7. Polemiti, E., et al. BMI and BMI change following incident type 2 diabetes and risk of microvascular and macrovascular complications: the EPIC-Potsdam study. Diabetologia. 64 (4), 814-825 (2021).
  8. Sukartini, T., Nursalam, N., Pradipta, R. O., Ubudiyah, M. Potential methods to improve self-management in those with type 2 diabetes: A Narrative Review. Int J Endocrinol Metab. 21 (1), e119698 (2023).
  9. Moschonis, G., et al. Effectiveness, reach, uptake, and feasibility of digital health interventions for adults with type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. Lancet Digit Health. 5 (3), e125-e143 (2023).
  10. Kerr, D., et al. Digital interventions for self-management of type diabetes mellitus: systematic literature review and meta-analysis. J Med Internet Res. 26, e55757 (2024).
  11. Bodner, E., et al. Effect of multimodal app-based interventions on glycemic control in patients with Type 2 Diabetes: systematic review and meta-analysis. J Med Internet Res. 27, e54324 (2025).
  12. Krall, J. S., Childs, B., Mehrotra, N. Mobile applications to support diabetes self-management education: patient experiences and provider perspectives. J Diabetes Sci Technol. 17 (5), 1206-1211 (2023).
  13. Adu, M. D., Malabu, U. H., Malau-Aduli, A. E. O., Malau-Aduli, B. S. Enablers and barriers to effective diabetes self-management: A multi-national investigation. PLoS One. 14 (6), e0217771 (2019).
  14. Kim, J., Marcusson-Clavertz, D., Yoshiuchi, K., Smyth, J. M. Potential benefits of integrating ecological momentary assessment data into mHealth care systems. Biopsychosoc Med. 13, 19 (2019).
  15. Sim, R., Lee, S. W. H. Patient Preference and Satisfaction with the Use of Telemedicine for Glycemic Control in Patients with Type 2 Diabetes: A Review. Patient Prefer Adherence. 15, 283-298 (2021).
  16. Lee, J. Y., et al. Using telemedicine to support care for people with type 2 diabetes mellitus: a qualitative analysis of patients' perspectives. BMJ Open. 9 (10), e026575 (2019).
  17. Heron, K. E., Smyth, J. M. Ecological momentary interventions: incorporating mobile technology into psychosocial and health behaviour treatments. Br J Health Psychol. 15 (Pt 1), 1-39 (2010).
  18. Hirbod-Mobarakeh, A., et al. Ecological momentary interventions for bipolar disorder: a systematic review and meta-analysis. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. , (2025).
  19. Postma, M. R., et al. Working mechanisms of the use and acceptability of ecological momentary interventions: a realist evaluation of a guided self-help ecological momentary intervention targeting self-esteem. BMC Public Health. 24 (1), 1633 (2024).
  20. Dao, K. P., et al. Smartphone-Delivered Ecological Momentary Interventions Based on Ecological Momentary Assessments to Promote Health Behaviors: Systematic Review and Adapted Checklist for Reporting Ecological Momentary Assessment and Intervention Studies. JMIR Mhealth Uhealth. 9 (11), e22890 (2021).
  21. Schwabe, L., Wolf, O. T. Stress prompts habit behavior in humans. J Neurosci. 29 (22), 7191-7198 (2009).
  22. Otto, A. R., et al. Working-memory capacity protects model-based learning from stress. Proc Natl Acad Sci U S A. 110 (52), 20941-20946 (2013).
  23. Gardner, D. S. L., et al. Digital Health Technology in Diabetes Management in the Asia-Pacific Region: A Narrative Review of the Current Scenario and Future Outlook. Diabetes Ther. 16 (3), 349-369 (2025).
  24. Alòs, F., et al. Impact of a primary care-based mobile health intervention to 'sit less and move more' on HbA1c, blood pressure, and other clinical outcomes in office employees with type 2 diabetes: A randomized controlled trial. Prim Care Diabetes. 19 (5), 434-445 (2025).
  25. Brierley, M. L., et al. The Regulate Your Sitting Time (RESIT) intervention for reducing sitting time in individuals with type 2 diabetes: findings from a randomised-controlled feasibility trial. Diabetol Metab Syndr. 16 (1), 87 (2024).
  26. Shamanna, P., et al. Personalized nutrition in type 2 diabetes remission: application of digital twin technology for predictive glycemic control. Front Endocrinol (Lausanne). 15, 1485464 (2024).
  27. Page, M. J., et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 372, n71 (2021).
  28. Deng, L., Jia, L., Wu, X. L., Cheng, M. Association Between Body Mass Index and Glycemic Control in Type 2 Diabetes Mellitus: A Cross-Sectional Study. Diabetes Metab Syndr Obes. 18, 555-563 (2025).
  29. National Institutes of Health (NIH) Collaboratory Coordinating Center. Patient-Reported Outcomes. Rethinking Clinical Trials: A Living Textbook of Pragmatic Clinical Trials. , (2014).
  30. Sterne, J. A. C., et al. RoB 2: a revised tool for assessing risk of bias in randomised trials. BMJ. 366, l4898 (2019).
  31. Balshem, H., et al. GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence. J Clin Epidemiol. 64 (4), 401-406 (2011).
  32. Higgins, J. P. T., et al. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.5 (updated August 2024). Cochrane. , (2024).
  33. Hesketh, K., et al. Mobile Health Biometrics to Enhance Exercise and Physical Activity Adherence in Type 2 Diabetes (MOTIVATE-T2D): a decentralised feasibility randomised controlled trial delivered across the UK and Canada. BMJ Open. 15 (3), e092260 (2025).
  34. Bollyky, J. B., et al. Remote Lifestyle Coaching Plus a Connected Glucose Meter with Certified Diabetes Educator Support Improves Glucose and Weight Loss for People with Type 2 Diabetes. J Diabetes Res. 2018, 3961730 (2018).
  35. Levine, J. C., et al. Randomized trial of technology-assisted self-monitoring of blood glucose by low-income seniors: improved glycemic control in type 2 diabetes mellitus. J Behav Med. 39 (6), 1001-1008 (2016).
  36. Guo, M., et al. Effectiveness of mHealth management with an implantable glucose sensor and a mobile application among Chinese adults with type 2 diabetes. J Telemed Telecare. 29 (8), 632-640 (2023).
  37. Han, C. Y., et al. Telemedicine-assisted structured self-monitoring of blood glucose in the management of T2DM: results of a randomized clinical trial. BMC Med Inform Decis Mak. 23 (1), 182 (2023).
  38. Li, J., et al. Efficiency of an mHealth App and Chest-Wearable Remote Exercise Monitoring Intervention in Patients With Type 2 Diabetes: A Prospective, Multicenter Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 9 (2), e23338 (2021).
  39. Ruissen, M. M., et al. Clinical impact of an integrated e-health system for diabetes self-management support and shared decision making (POWER2DM): a randomised controlled trial. Diabetologia. 66 (12), 2213-2225 (2023).
  40. Ku, E. J., et al. Clinical efficacy and plausibility of a smartphone-based integrated online real-time diabetes care system via glucose and diet data management: a pilot study. Intern Med J. 50 (12), 1524-1532 (2020).
  41. Lim, S., et al. Multifactorial intervention in diabetes care using real-time monitoring and tailored feedback in type 2 diabetes. Acta Diabetol. 53 (2), 189-198 (2016).
  42. Thorsen, I. K., et al. The Effects of a Lifestyle Intervention Supported by the InterWalk Smartphone App on Increasing Physical Activity Among Persons With Type 2 Diabetes: Parallel-Group, Randomized Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 10 (9), e30602 (2022).
  43. Waki, K., et al. DialBetics: A Novel Smartphone-based Self-management Support System for Type 2 Diabetes Patients. J Diabetes Sci Technol. 8 (2), 209-215 (2014).
  44. Kolb, L. An Effective Model of Diabetes Care and Education: The ADCES7 Self-Care Behaviors. Sci Diabetes Self Manag Care. 47 (1), 30-53 (2021).
  45. Jin, P., et al. Time Perspective, Dietary Behavior, and Glycemic Control in Patients With Type 2 Diabetes. Nurs Res. 72 (6), 462-470 (2023).
  46. Visagie, E., Deacon, E., Kok, R. Exploring the thoughts, emotions, and behaviours related to the self-management practices of adults with type 2 diabetes. Health Psychol Open. 11, 20551029241278976 (2024).
  47. Despins, L. A., Wakefield, B. J. Making sense of blood glucose data and self-management in individuals with type 2 diabetes mellitus: A qualitative study. J Clin Nurs. 29 (13-14), 2572-2588 (2020).
  48. MacDonald, C., et al. Why exercise may never be effective medicine: an evolutionary perspective on the efficacy versus effectiveness of exercise in treating type 2 diabetes. Br J Sports Med. 59 (2), 118-125 (2025).
  49. Memelink, R. G., et al. Additional effects of exercise to hypocaloric diet on body weight, body composition, glycaemic control, and cardio-respiratory fitness in adults with overweight or obesity and type 2 diabetes: A systematic review and meta-analysis. Diabet Med. 40 (7), e15096 (2023).
  50. Yang, D., Yang, Y., Li, Y., Han, R. Physical Exercise as Therapy for Type 2 Diabetes Mellitus: From Mechanism to Orientation. Ann Nutr Metab. 74 (4), 313-321 (2019).
  51. Chen, Y., et al. Effect of Moderate and Vigorous Aerobic Exercise on Incident Diabetes in Adults With Obesity: A 10-Year Follow-up of a Randomized Clinical Trial. JAMA Intern Med. 183 (3), 272-275 (2023).
  52. Kothari, R., et al. A Longitudinal Evaluation of the Effects of Moderate Physical Activity on Health, Metabolic, and Physiological Parameters in Individuals With Type 2 Diabetes Mellitus: A Comprehensive Study. Cureus. 16 (8), e67370 (2024).
  53. Hanlon, P., et al. Self-management interventions for Type 2 Diabetes: systematic review protocol focusing on patient workload and capacity support. Wellcome Open Res. 6, 257 (2021).
  54. Fitch, K., Pyenson, B. S., Iwasaki, K. Medical claim cost impact of improved diabetes control for medicare and commercially insured patients with type 2 diabetes. J Manag Care Pharm. 19 (8), 609-620 (2013).
  55. Ab Rahman, N., et al. Medication regimen complexity and medication burden among patients with type 2 Diabetes Mellitus: a retrospective analysis. Front Pharmacol. 13, 808190 (2022).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

z Y netimKan Glukoz KontrolSa l kla lgili Ya am Kalitesiok Alanl M dahalelerDiyabet Y netimi

İlgili makaleler