个人健康记录使用对2型糖尿病患者HbA1c改善的影响

《Diabetology》：Impact of Personal Health Record Use on HbA1c Improvement in People with Type 2 Diabetes

　　

目的：本研究旨在评估使用个人健康记录（PHR；Health2Sync?）对2型糖尿病（T2DM）患者长期血糖管理和体重的影响，并识别与糖化血红蛋白（HbA1c）变化相关的因素。方法：这项单中心、回顾性观察性研究纳入了2022年4月至2024年6月期间的154例T2DM患者（76例PHR使用者和78例非使用者[对照组]；平均年龄分别为57.9岁和65.0岁）。在指标日期及第3、6、12个月收集临床参数（HbA1c、体重[BW]）、营养支持和抗糖尿病药物。从指标日期至12个月的HbA1c变化（ΔHbA1c）的组间差异为主要结局，体重变化（ΔBW）的组间差异为次要结局。在PHR组中采用多变量分析探讨与ΔHbA1c相关的因素。结果：在PHR组中，从指标日期起的ΔHbA1c在3个月时即显示出显著降低，并在6个月和12个月时持续保持（p < 0.001）。此外，ΔBW也观察到类似趋势（p < 0.001）。多变量回归分析显示营养支持与HbA1c改善之间存在独立关联。结论：PHR使用与T2DM患者血糖控制改善和体重减轻相关，与营养支持联合可能进一步增强自我管理和临床结局。

该研究发表于《Diabetology》。研究背景：2型糖尿病（T2DM）是一种代表性非传染性疾病，构成重大公共卫生问题。其管理需个体化治疗方案，包括饮食、运动等生活方式干预及药物治疗。饮食和运动等生活方式调整已被广泛证实可有效改善血糖控制。然而，COVID-19大流行加速了远程生活方式和营养支持的需求，基于物联网的个人健康记录（PHR）因此被广泛采用。PHR可记录和管理个人终身医疗信息和每日自我监测健康数据，帮助医护人员更准确了解患者状况。已有研究表明PHR干预可能改善肥胖和T2DM患者的临床结局。但年龄、教育水平、糖尿病病程和自我效能等背景因素可能影响PHR血糖管理的效果，且饮食摄入、体力活动和应用程序使用模式等因素对PHR使用者血糖控制结局的附加影响仍不清楚。因此，本研究旨在评估PHR使用对T2DM患者长期血糖控制和体重（BW）的影响，并识别与糖化血红蛋白（HbA1c）变化相关的因素。

研究人员开展了一项单中心回顾性观察性研究，纳入2022年4月至2024年6月期间就诊于糖尿病门诊的154例T2DM患者（76例PHR使用者，78例非使用者作为对照组；平均年龄分别为57.9岁和65.0岁）。PHR组使用智能手机应用程序Health2Sync?，对照组不使用。在指标日期及3、6、12个月收集临床参数（HbA1c、BW）、营养支持和抗糖尿病药物信息。主要结局为从指标日期至12个月的HbA1c变化（ΔHbA1c）的组间差异，次要结局为体重变化（ΔBW）的组间差异。研究结论是PHR使用与血糖控制改善和体重减轻相关，与营养支持联合可进一步增强自我管理和临床结局。该研究提示基于PHR的干预在糖尿病管理中具有临床相关性。

主要关键技术方法：研究采用单中心回顾性观察设计，样本来源于糖尿病门诊，PHR组纳入注册后每月至少使用一次且持续超过6个月的患者；对照组通过基于出生日期的分配规则确定指标日期，以避免研究者主观选择。临床参数从电子病历获取，PHR使用数据由Health2Sync Ltd.提供。统计分析采用协方差结构为复合对称的重复测量混合模型（MMRM），并校正年龄、双胍类和DPP-4抑制剂使用；辅助分析采用t检验；相关性和多因素分析分别采用Spearman秩相关和强制进入法多重回归。

研究结果如下：
3.1 参与者特征：与对照组相比，PHR组患者年龄更年轻（57.9±10.4岁 vs 65.0±11.5岁，p<0.001），糖尿病病程更短（7.8±8.2年 vs 9.6±8.7年，p=0.038）。两组在性别、体重指数（BMI）、HbA1c、血糖、估算肾小球滤过率（eGFR）、并发症和糖尿病相关问题量表（PAID-5）评分方面无显著差异。PHR组家庭规模和受教育程度显著高于对照组。用药方面，PHR组二甲双胍使用率显著更高，对照组二肽基肽酶-4抑制剂（DPP-4i）使用率显著更高。
3.2 主要终点：在PHR组中，ΔHbA1c从指标日期起3个月即显著降低，并持续至6和12个月（均p<0.001）。采用年龄、双胍类和DPP-4i校正的MMRM分析显示，两组纵向变化模式显著不同（p<0.001）。12个月时组间差异在未校正t检验中亦显著（?0.6%±1.2% vs ?0.1%±0.6%；p=0.005）。
3.3 次要终点：PHR组ΔBW同样在3个月时显著下降并持续至12个月（均p<0.001）。MMRM分析显示两组纵向变化模式显著不同（p<0.001），12个月时组间差异显著（?2.8±3.8 kg vs ?0.5±3.3 kg；p<0.001）。
3.4 PHR组内HbA1c变化的相关因素：在PHR组中，ΔHbA1c与BMI（r=?0.217，p=0.007）和营养支持干预频率（r=?0.301，p=0.008）显著相关。多因素回归分析显示，营养支持干预频率是ΔHbA1c的独立相关因素（β=?0.352，p=0.012），而性别、年龄和BMI无显著关联。模型显著（p=0.011），R=0.446，R²=0.199，未见多重共线性。

讨论部分总结：PHR使用对长期血糖和体重管理具有有益效应，与既往研究一致。营养支持频率与HbA1c改善独立相关，提示将营养支持与PHR整合可能增强应用程序对血糖管理的积极作用。但本研究为观察性研究，药物改变可能影响结果；且存在样本量小、单中心、缺乏标准化等局限性。研究结论翻译如下：在T2DM患者中，PHR使用与血糖控制改善和体重减轻相关，与营养支持整合可能进一步增强血糖管理和临床结局。