Come migliorare le app mobili per il diabete

Il diabete incide significativamente sulla salute pubblica. La malattia colpisce approssimativamente 537 milioni di adulti tra i 20 e i 79 anni, con proiezioni che superano gli 1,31 miliardi entro il 2050 in tutto il mondo. Il suo onere economico è stato stimato in 1.310 miliardi di dollari statunitensi - l’1,8% del prodotto interno lordo (PIL) globale - nel 2015 e si prevede aumenterà sostanzialmente a 2.200 miliardi di dollari (2,2% del PIL globale) entro il 2030. 

Una gestione efficace è essenziale nell'affrontare malattie non trasmissibili come il diabete; tuttavia, la sua implementazione incontra sfide notevoli. Prima di tutto, implica un coinvolgimento attivo in diverse attività e comportamentali lungo tutto il corso della malattia. Queste includono l'adattamento costante della dieta, il mantenimento di un programma regolare di esercizio fisico, il monitoraggio dell'evoluzione dello stato di salute e il rispetto di regimi terapeutici complessi. Inoltre, la gestione del diabete è in gran parte indipendente dalla supervisione medica diretta e richiede ai pazienti di fare affidamento sulle proprie risorse per sopportare il carico della malattia. Inoltre, tale gestione non è facile standardizzare, variando giornalmente in risposta alla volatilità della glicemia. 

I progressi nelle tecnologie digitali offrono nuove opportunità per modificare i comportamenti sanitari e migliorare l'autogestione, tanto che si prevede che il mercato della cura digitale del diabete possa valere 1,5 miliardi di dollari statunitensi nel 2024. 

Sebbene le prove sperimentali dimostrino costantemente che le app mobili contribuiscono a migliorare il controllo glicemico, si sa poco su: 

• i contorni temporali di questa relazione; 
• i componenti specifici degli interventi delle app associati a risultati di salute migliorati; 
• la loro connessione con le teorie del cambiamento comportamentale. 

Per contribuire a questa discussione, abbiamo condotto una meta-analisi, attraverso una rassegna approfondita della letteratura esistente. Abbiamo cercato su PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials e Scopus gli studi controllati randomizzati pubblicati dal 2011 a novembre 2023, che avessero impiegato interventi basati su app per supportare l'autogestione del diabete e valutato il loro impatto sul controllo glicemico. 

Il controllo glicemico è stato misurato dai livelli di emoglobina glicata (HbA1c). Secondo Diabetes UK, l'emoglobina glicata “è la media dei livelli di glucosio nel sangue (zucchero) degli ultimi due o tre mesi. Se hai il diabete, un livello ideale di HbA1c è 48 mmol/mol (6,5%) o inferiore. Se sei a rischio di sviluppare il diabete di tipo 2, il tuo obiettivo di HbA1c dovrebbe essere inferiore a 42 mmol/mol (6%).” 

Partendo da 7.054 articoli, sono risultati idonei all’analisi 58 articoli provenienti da 57 studi, per un totale di 7.365 partecipanti, con un'età media di 50,5 anni e un valore medio dell'emoglobina glicata pari al 8,5%. 

Nel complesso, i nostri risultati confermano che le app sono efficaci nel migliorare il controllo glicemico nei pazienti con diabete, con una riduzione media di 0,36 punti percentuali nell'emoglobina glicata (oltre la soglia di 0,30 che definisce un intervento efficace nella riduzione delle complicanze del diabete). 

• I nostri dati mostrano una curva a campana rovesciata, con un miglioramento graduale delle prestazioni delle app, che raggiunge il picco intorno al punto temporale dei nove mesi, seguito da una diminuzione dell'efficacia in seguito. 
• L’”auto-monitoraggio del comportamento” si è dimostrato essere la tecnica di cambiamento comportamentale più efficace, tra quelle adottate dalle app. L'analisi del sottogruppo correlato ha mostrato che i 17 studi che non hanno adottato questa tecnica hanno prodotto un effetto medio di -0,15 punti percentuali, mentre i 37 che l'hanno impiegata hanno generato una riduzione più significativa (-0,46). 
• Un'altra variabile associata a un impatto statisticamente significativo sulla dimensione dell'effetto è stata “prendere farmaci” come comportamento target. 
• Solo un sottoinsieme limitato degli studi analizzati ha integrato teorie del cambiamento comportamentale, con ancora meno offerte di un resoconto completo del ruolo delle teorie nello sviluppo effettivo delle app. 

La nostra analisi ha evidenziato alcuni margini di miglioramento: gli studi attuali includono raramente funzionalità di personalizzazione, poiché aderiscono a design tradizionali di studi controllati randomizzati che offrono interventi standardizzati a tutti i partecipanti, indipendentemente dalle caratteristiche individuali, preferenze e contesto di vita. 

Infine, abbiamo anche analizzato le caratteristiche di sviluppo delle app e abbiamo osservato che il coinvolgimento degli utenti nel loro design migliora significativamente i loro risultati. 

Rosanna Tarricone, Francesco Petracca, Liv Svae, Maria Cucciniello, Oriana Ciani. “Which behaviour change techniques work best for diabetes self-management mobile apps? Results from a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials.” DOI: https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2024.105091.