x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
Обучающийся алгоритм напоминаний делает диабетиков более активными

Обучающийся алгоритм напоминаний делает диабетиков более активными

Информация о мобильных медицинских приложениях, часто отличающихся сложными алгоритмами и использующих различные медицинские устройства, стала все чаще появляться в публикациях, но, к сожалению, это пока почти никак не отражается на показателях их реального использования в здравоохранении. Но существуют и существенно более простые средства, также относящиеся к сфере mHealth, которые уже сегодня могут эффективно работать в условиях нашего здравоохранения. В том числе и в России. Речь идет о использовании обычных текстовых сообщений для помощи людям, имеющим различные хронические заболевания, например, диабет.

В журнале Diabetes Care опубликованы результаты небольшого исследования, которые показывают, что персонализированные текстовые сообщения, требующие от пациентов обратной связи, более эффективны, чем простые сообщения с напоминаниями.

Исследования проводили в Израильском институте технологий. Ученые ставили своей целью не только доказать эффективность текстовых сообщений для изменения поведения пациентов, но и понять, какие текстовые сообщения предпочтительны для этой цели. Использование при эксперименте самообучающегося программного алгоритма для подбора типа сообщений имеет большое значение, поскольку делает такие адаптированные текстовые сообщения более подходящими для больших групп населения.

В рамках проекта пациенты-участники исследования были разделены на основную группу из 20 человек и контрольную группу из 7 человек. Все участники эксперимента имели диабет 2 типа и не занимались никакой физической активностью. Все получили смартфоны со встроенными трекерами активности и регулярно получали текстовые сообщения.

Участники контрольной группы получали еженедельные текстовые напоминания о необходимости физических упражнений. Остальным еженедельные сообщения пересылались с помощью приложения с обучающимся алгоритмом. Приложение изменяло тип сообщения, выбирая между текстом, требующего позитивного ответа, негативного ответа или текста с социальным компонентом, требующего позитивного или негативного ответа. Тип сообщения определялся на основании того, насколько оно было эффективно ранее, заставляя пользователя больше двигаться.

В основной группе были отмечены небольшие позитивные изменения в активности, в отличие от контрольной группы, где никаких изменений не было. Кроме того, при интервьюировании в конце исследования участники основной группы указали, что такие сообщения помогали им улучшить уровень своей активности, в то время как люди из контрольной группы утверждали, что сообщения им никак не помогали.

Кстати, как отметили исследователи, наиболее эффективными оказались сообщения с социальным компонентом, требующие позитивного ответа (среднее улучшение в активности на следующий день после получения сообщения - 8,8%).

Источник: mobiHealth News

Просмотров: 652
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь