糖尿病成人患者多技术整合自我管理行为模式的混合方法研究

本研究通过混合方法探讨糖尿病患者如何整合移动应用、持续血糖监测(CGM)和活动追踪器等数字技术进行自我管理。调查61名患者发现72%使用≥1种健康APP，59%使用活动追踪器，但存在数据整合困难。访谈揭示患者渴望被动采集、可视化呈现且可定制的跨平台数据整合方案，为开发个性化糖尿病管理工具提供重要依据。

　　

糖尿病作为全球公共卫生挑战，患者需长期管理血糖监测、用药、饮食等多维度行为。尽管移动应用、持续血糖监测(CGM)和可穿戴设备等技术日益普及，但患者如何整合这些工具优化自我管理仍存在知识空白。现有研究多聚焦单一技术效果，而忽略多技术协同使用的实际场景，特别是非胰岛素使用者、不同数字健康素养人群的技术整合差异。

为回答这一问题，匹兹堡大学的研究团队在《JMIR Diabetes》发表混合方法研究，通过线上调查（n=61）和半结构化访谈（n=18）探究糖尿病患者的多技术使用模式。研究发现，87%受访者使用至少1种健康APP，59%使用活动追踪器，且CGM使用者与非使用者的活动追踪器使用率无显著差异（61% vs 64%）。值得注意的是，62%患者使用APP跟踪≥1种健康行为，但仅23%-38%涉及压力或睡眠监测。

研究采用三项关键技术方法：1) 基于网络调查评估6类糖尿病管理APP（血糖、饮食、运动等）和2类可穿戴设备使用情况；2) 采用数字健康素养量表(DHLS)和简明健康素养筛查量表(BHLS)量化患者能力；3) 目的性抽样访谈法探索技术整合的实践体验。样本来自大学研究注册库，纳入18-75岁使用降糖药物的糖尿病患者。

研究结果
主题1：CGM助力个性化行为调整
访谈显示，患者突破CGM传统胰岛素剂量调整功能，将其数据用于饮食选择和运动模式优化。一位45-59岁男性2型糖尿病患者描述："通过CGM数据选择早餐食物——血糖接近200时减少水果摄入"。部分患者认为CGM比营养师建议更具个性化指导价值。

主题2：数据追踪的双刃剑效应
额外数据对患者产生差异化影响：部分认为增强掌控感（如70岁男性称"图表功能让我直观掌握90天趋势"），但33%受访者表示数据过载引发焦虑，如对CGM警报阈值变色的强迫性关注。

主题3：行为数据与血糖管理的割裂
尽管患者追踪多种行为（如压力、睡眠），但鲜少主动关联这些数据与血糖变化。一位无CGM使用经验的女性提到压力导致暴食影响血糖，却未尝试量化这种关联。

主题4：理想技术工具的核心特征
患者期望技术具备三大特性：1) 被动采集（减少手动输入负担）；2) 跨平台数据整合（如将CGM与活动追踪器数据同步）；3) 可视化界面（图表展示多维度数据关联）。

结论与意义
该研究首次系统揭示糖尿病患者在多技术环境下的实际使用图谱：尽管患者积极采用各类数字工具，但存在"数据孤岛"现象，尤其是压力、睡眠等新兴监测领域与血糖管理的联动不足。这一发现为未来开发整合型糖尿病管理平台指明方向——需重点解决三大痛点：1) 降低多源数据整合的技术门槛；2) 开发智能算法揭示行为-血糖关联；3) 建立可定制的数据展示模块。

研究创新性体现在突破传统单一技术评估框架，提出"技术生态系统"视角。局限在于样本存在自选择偏倚（高数字健康素养人群占比82%），未来需扩大至低资源人群验证普适性。成果对临床实践具有双重启示：教育项目应增加多技术整合培训，而厂商需优化设备互操作性，最终实现"以患者为中心"的智慧糖尿病管理。