基于德尔菲法开发的糖尿病辅助疗法赋能教育应用程序：开发与试点测试

本研究针对糖尿病患者在整合辅助疗法(CT)时面临的知识匮乏和安全风险问题，开发了基于WHO赋能框架的教育应用程序(ECT-Diabetes)。通过两轮德尔菲法(23名专家+6名患者)达成共识，验证了应用程序的内容效度(I-CVI>80%)和可用性。试点测试显示用户对CT认知提升9.02%，为糖尿病管理提供了安全整合CT与常规治疗的新型数字化工具。

　　

在全球糖尿病患病率激增的背景下，患者对辅助疗法(Complementary Therapies, CT)的使用呈现爆发式增长。台湾地区数据显示，糖尿病患者使用营养补充剂的比例从2007年68.3%飙升至2023年89.9%，但近70%患者从未向医疗专业人员披露CT使用情况。这种信息黑箱隐藏着巨大风险——54.9%的患者同时使用草药和常规降糖药物时存在药物相互作用风险，而患者往往依赖非专业渠道获取CT信息，对"天然即安全"的误解普遍存在。

面对这一严峻现状，长庚医疗财团法人机构的研究团队开发了全球首个基于世界卫生组织(WHO)赋能框架的糖尿病CT教育应用程序。这项发表在《International Journal of Nursing Studies Advances》的研究，通过创新的两阶段设计：首先采用改良德尔菲法(23名医疗专家+6名患者)建立共识，随后进行应用程序的功能验证和试点测试。关键技术包括德尔菲法的内容效度指数(CVI)分析、相对四分位距(RIR)和变异系数(COV)验证，以及基于WHO四大赋能维度(自我控制驱动力、认知策略、心理策略和行为策略)的应用程序架构设计。

3.1 外部专家面板
研究组建了跨学科专家团队(平均21年从业经验)，涵盖糖尿病护理、临床药学和CT领域。患者组平均病程10.67年，代表目标用户特征。这种多元组合确保了应用程序设计的专业性和实用性。

3.2 第一轮德尔菲共识
应用程序功能严格对应WHO赋能框架：自我控制模块整合个性化健康仪表盘；认知策略模块提供CT安全性的交互式学习；心理策略模块嵌入政府认证的CT数据库；行为策略模块设计医患沟通模拟训练。所有功能均获得超高内容效度(S-CVI/Ave 99.13%)，显示专家对设计理念的高度认同。

3.3 第二轮内容验证
迭代优化中，研究团队针对老年用户增大了字体、添加方言配音，并简化导航路径。最终方案在RIR和COV指标上均达成严格共识(<20%变异)，内容效度指数升至98.55%。特别值得注意的是，关于"CT使用指导"和"风险评估测试"的争议性内容通过专家辩论达成一致。

3.4 应用程序试点测试
6名糖尿病患者试用显示，应用程序界面友好性评分达0.88(满分1分)，用户对CT风险认知提升9.02%。测试验证了三大核心功能：安全登录系统、个性化数据追踪和互动式学习模块的稳定性，为后续大规模应用奠定基础。

这项研究首次实现了WHO赋能理论在糖尿病CT教育中的数字化转化。应用程序创新性地解决了CT使用中的三大痛点：通过政府认证数据库破解信息真实性难题，借助风险评估工具打破"天然无害"认知误区，利用沟通训练模块改善医患信息不对称。研究证实，数字化赋能工具能有效提升患者健康素养——这一发现为慢性病管理提供了新思路，尤其对草药使用率高的亚洲人群具有特殊价值。

实践层面，该应用程序可作为临床辅助工具，帮助医疗人员在有限接诊时间内完成CT安全教育。未来研究需扩大样本量并延长随访，验证其对临床结局的长期影响。随着全球整合医学发展，这种融合传统智慧与现代技术的教育模式，或将成为糖尿病综合管理的新标准。