決策輔助工具在糖尿病管理中的研究進展

周如華, 顧則娟, 3, 徐晶晶, 于 建

(1. 南京醫科大學護理學院, 江蘇 南京, 211166;南京醫科大學第一附屬醫院, 2. 內分泌科, 3. 黨委辦公室, 江蘇 南京, 210029)

中國糖尿病患者數量龐大，約為1.14億，中國是世界上糖尿病患者人數最多的國家[1]。然而，中國人群糖尿病知曉率僅為36.5%, 治療率為32.2%, 治療控制率為49.2%[2]。由于知曉率、治療率以及依從性較低，近年來糖尿病患者常發生多種并發癥，嚴重影響患者的生存質量和預期壽命[2-4]。基于糖尿病易引發多種并發癥的特點，不同治療護理決策方案的風險與獲益并存。然而，中國當前臨床決策模式仍是以家長型和知情同意型為主[5], 且患者本身知識有限、賦權有限，在日常生活自我管理中往往缺乏能力去做決定[6]。

隨著醫療保健模式的發展，以患者為中心的共享決策模式(SDM)越來越受重視。SDM作為彌補患者和臨床醫生之間信息差距的一種決策模式，可促進糖尿病患者參與決策、提高決策效能、增加疾病知識并改善健康結果[5, 7]。決策輔助是促進SDM的最有效的工具[8], 鼓勵患者在決策過程中表達自己的偏好和價值觀[9]。近10年來，通過世界各地研究人員的努力，許多糖尿病決策輔助工具得到了發展，例如決策量表、印刷手冊、網絡視頻、交互式在線應用程序等[10]。相比之下，中國共享決策研究起步較晚，糖尿病決策輔助工具形式單一，在網絡輔助工具研發力度上尤為欠缺。本研究就現有決策輔助工具在糖尿病管理中的應用進行綜述，明確其發展現狀及對護理管理的啟示，為中國進一步開展糖尿病診療護理的共享決策研究及決策輔助工具的研發提供依據。

1 決策輔助工具概述

國際患者決策輔助標準協會[11]對決策輔助工具的定義為: 通過向患者提供基于循證的、與其健康狀態有關的選擇及相應結果的利弊信息，幫助患者表達不同選擇的個人價值觀，從而促進患者與醫護人員的共同決策。決策輔助的目的是提高決策的質量，即提高患者健康照護干預選擇與其價值觀相一致的程度。在糖尿病領域，該工具通過提高糖尿病患者的自主權來增強賦能，從而優化血糖管理，具有較高的臨床價值。

為規范決策輔助工具的內容、開發過程和質量評估，國際患者決策輔助標準協會在2005年通過德爾菲專家咨詢制定了國際患者決策輔助標準(IPDAS), 并在過去的十幾年中持續更新和改進。牟瑋等[12]也引進了IPDAS 4.0版本，為中文版決策輔助工具開發提供參考和指導。然而，不同決策輔助工具的開發設計存在一定的區別。目前，依據是否符合IPDAS，決策輔助工具通常分為2類[13]: 一類是符合IPDAS的標準決策輔助，其設計規范復雜，常見類型包括基于網絡的決策支持系統、治療選擇表等; 另一類是未達到IPDAS標準的簡易決策輔助，常見的類型包括宣傳手冊、交互型媒體項目、錄像光盤項目、決策盒等。

2 決策輔助工具在糖尿病管理中的發展現狀

決策輔助工具是促進SDM最有效的干預方法[13], 不同糖尿病決策輔助可側重糖尿病管理的不同方面，主要用于輔助藥物治療方案的制訂、輔助慢性并發癥管理、輔助患者日常生活的自我管理、提供高度個性化的循證護理等。

2.1 輔助藥物治療決策

根據糖尿病管理指南[1]，單藥治療后血糖控制不達標的患者需開始二聯治療、三聯治療或胰島素注射治療。目前降糖藥物種類繁多，每一種都有不同的優點和缺點(如有效性、成本、低血糖風險、副作用、給藥方便性等)，針對不同患者可能有多種治療方案，需要綜合考慮患者特點進行最優決策。經典的藥物治療決策輔助工具為2008年美國梅奧診所開發的2型糖尿病藥物決策卡[14], 該工具圍繞血糖控制、低血糖、體質量變化、血糖監測和副作用5個方面進行醫患互動，從而輔助患者進行治療決策。菲律賓[15]、希臘[16]等國家以該工具為原型，結合本國患者決策需求和文化特點而開發本土化糖尿病藥物治療決策輔助工具，并進行臨床應用驗證了可行性。TAN N C等[17]通過對馬來西亞開發的決策輔助工具進一步研究，在整體設計、圖形、演示風格、上下文內容(副標題、成本和處理選項)上進行改進，開發了適應當地不同文化人群的工具。研究[17]表明，與從零開始開發的工具相比，已驗證決策輔助工具的文化適應通常更快，并且在文化適應過程中，目標用戶的反饋和調查人員的觀點是將內容進行文化適應的關鍵步驟。菲律賓、希臘、新加坡等國的實踐探索為中國多元文化的決策輔助工具開發提供了借鑒思路。

然而，上述幾種工具很大程度上依賴于醫護人員，進行決策前需要完成大量的準備工作。CHOI S E等[18]開發了一種建模方法，可將治療益處、副作用和患者偏好之間的復雜相互關系進行參數化，從而實現個性化決策支持; 主要方法為將患者偏好(如藥物價格和葡萄糖自我監測要求)、疾病結果(大血管和微血管并發癥)以及藥物療效和安全概況(低血糖和不良事件的風險)3個因素標準化后相乘，計算每種藥物的排名分數，輔助個性化藥物決策支持; 該研究結果指出，對于有微血管并發癥風險的患者，推薦將胰高血糖素樣肽-1(GPL-1)激動劑或胰島素作為首選藥物，而對于想要避免注射藥物或每日葡萄糖測試的患者，通常推薦鈉-葡萄糖協同轉運蛋白-2(SGLT-2)或二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制劑，對藥物價格介意的患者則推薦磺脲類藥物; 該研究由美國和英國學者共同完成，可見發達國家的糖尿病治療決策輔助工具已實現更為智能的個性化決策和推薦，這是中國學者未來共同努力的方向。

2.2 輔助慢性并發癥管理

糖尿病易引發多種慢性并發癥，如心血管病變、視網膜病變、腎臟疾病和神經病變，臨床上可通過早期評估并發癥發生風險，盡早開始預防或治療。心血管疾病一直是糖尿病患者致死的最主要原因[4], 諸多研究通過決策輔助工具的開發致力于糖尿病患者心血管風險的管理。早在2009年, LENZ M等[19]開發了關于2型糖尿病患者心肌梗死預防的決策輔助工具，內容包括基于證據的信息、個人風險評估工具、工作表和行動計劃。然而，近期歐洲初級保健糖尿病協會[20]提出了新的糖尿病心血管風險分層工具以及按風險分層的治療與護理建議, KAUL S等[21]也開發了幾種分析方法和可視化工具來幫助評估藥物治療方案對糖尿病患者心血管收益與風險平衡的影響。因此，決策輔助工具在內容上要與時俱進，以確保并發癥風險評估的準確性、內容的時效性、方法的合理性。除心血管并發癥外，近年來糖尿病其他相關并發癥的決策輔助工具也在逐漸完善。ADEJAR A J等[22]開發了一個基于Web的實用程序評估工具Gambler Ⅱ, 以盡早發現2型糖尿病的常見長期并發癥，例如糖尿病神經病變、糖尿病視網膜病變和糖尿病足部病變; 結果顯示，患者對Gambler Ⅱ的總體滿意度很高，可行性在0～100的規范化尺度上被高度評價為84.93, 患者知識分數從測試前的平均值68%增加到測試后的平均值76%; 雖然該評估工具易于使用和理解，但風險預測模型通常基于生存分析、回歸方程和馬爾科夫建模，不同人群存在文化、生活方式等差異，易導致預測效果存在差異，需基于本土人群特點建模以獲得精準可靠的風險評分，為并發癥風險管理提供有力的決策支持。

2.3 輔助日常生活自我管理

日常生活管理是糖尿病治療的基石。糖尿病患者每天要做出很多決定，例如決定每餐吃什么及吃多少、什么時候鍛煉、必要時確定胰島素劑量等。此外，患者每天要知曉大量數據，包括胰島素泵、傳感器、血糖儀和其他可穿戴設備產生的數據，需要綜合大數據以及患者偏好輔助進行日常生活方式的自我管理。

隨著人工智能及遠程醫療技術的發展，近年來研究人員已開發多種以患者自我管理為導向的決策輔助工具。POWER2DM項目[23]開發了一套個性化的2型糖尿病自我管理支持系統，具體內容為: ① 一套基于歐洲糖尿病個性化預測模型的決策支持系統; ② 基于行為變化理論的自動化電子輔導功能; ③ 實時個人數據處理和解釋，包括即時干預。該系統提供基于治療目標和活動的引導工作流程，定期審查、評估患者的進展，并提供關于如何改善健康、適合糖尿病的生活方式的詳細反饋。目前，該工具還未投入臨床應用，效果有待驗證。蘇清清等[24]以患者的需求為出發點，基于決策支持理論設計和開發了糖尿病自我管理決策輔助平臺?；颊咄ㄟ^手機APP可實現實時記錄、風險評測、在線學習等需求，護士則通過平臺的醫護端對患者自我管理情況進行監督和隨訪。該系統進行12周的臨床應用，結果顯示可有效提高血糖控制和患者自我管理能力。由此可見，隨著技術發展，與人工智能結合的遠程醫療技術實現了智能化的患者管理與臨床決策優化。目前，移動健康決策輔助中的決策支持算法正越來越多地被納入數字醫療的各個方面，這些算法都被視為“決策支持”。但算法的臨床有效性和安全性需要進一步研究，因為其本質上沒有遵循一定的標準。此外，這類工具的使用對糖尿病患者臨床結果或自我管理行為的長期影響較為局限，未來需進一步進行臨床應用以驗證其效果。

3 決策輔助工具應用于護理管理的啟示

KALSI D等[25]提倡將SDM作為護理患者的金標準，決策輔助工具作為促進SDM的最有效干預方法，是根據患者臨床情況采取及時、有效的護理措施，提升護理管理質量。

3.1 提高患者用藥依從性

在開始或強化降糖藥物治療的過程中，約50%患者服用的藥物少于醫囑的要求[26]。藥物攝入的延遲、藥物的遺漏和藥物的不持久性在2型糖尿病患者中是嚴重的問題。目前，中國糖尿病患者用藥依從性或通過電話隨訪或紙質日志進行記錄，或通過信息平臺了解服藥行為，前者在患者管理上存在一定的滯后性，而后者則增加了醫護人員的工作量。LO-CIGANIC W H等[27]采用了一種機器學習方法來檢查患者藥物依從性，針對依從性不佳的患者進行干預，降低了患者住院風險。FIORAVANTI A等[28]提出了一套基于反饋信息自動生成下一步健康管理策略的系統，促進了患者的賦權和治療依從性。HERINGA M等[29]通過回顧社區藥房決策支持系統的藥物相互作用警報，確定了22種經常發生的警報組合，形成集成警報，取代單個警報，從而減輕醫務人員警報疲勞，促使醫護人員盡早發現潛在的藥物治療相關問題。

3.2 輔助個性化自我管理目標設定

糖尿病患者自我管理目標應遵循個體化原則，根據患者病情特點、年齡、病程、并發癥、藥物不良反應風險等決定，對于健康狀態差的老年糖尿病患者、透析患者可適當放寬目標要求，而對于年齡較輕、病程較短、無并發癥的患者則建議設置嚴格的管理目標[30]。目標設定是以患者為中心的護理和有效的糖尿病護理管理的重要組成部分，已被證明可以改善糖化血紅蛋白(HbA1c)、患者與醫護人員關系以及患者管理糖尿病的能力[31]。DEN OUDEN H等[32]在治療方案選擇的基礎上增加了治療目標的設定和優先次序排序，而采用這種決策支持工具的干預可增加2型糖尿病患者實現個性化目標的比率。SWOBODA C M等[33]以目標設定理論為基礎，通過輔助患者設定具體的、可衡量的、可實現的個性化飲食和體育活動目標，結合電話支持決策干預，逐步促進患者生活方式的改變，顯著增強患者決策信心，幫助患者改善了疾病自我管理情況。一項來自加拿大的隨機對照研究[34]也報道了研究團隊開發的MyDiabetesPlan和多組件決策輔助工具包(網頁可根據患者選擇的輸入項生成針對糖尿病的個性化目標和策略)的應用情況，結果顯示患者參與度和行為支持得到了顯著優化。

3.3 提升護理管理質量

決策輔助工具是信息技術和決策支持技術相融合的結果，能夠輔助護理管理者和實踐者提供以患者為中心的護理，為糖尿病管理方案的設計和部署提供支持，提高醫護人員對糖尿病管理指南的依從性，增強最佳證據的臨床應用效果，進而提高糖尿病護理質量。CLEVERINGA F G等[35]開發了一套旨在優化護理工作流程來降低2型糖尿病患者心血管風險的系統，結果顯示通過關注有心血管疾病史的2型糖尿病患者相關危險因素，模擬計算個人健康相關費用，可實現經濟且高效的護理目標，降低患者心血管風險。孫玉嬌等[36]首次建立了低血糖護理決策支持系統，該系統可基于指南將患者低血糖自動分級，并提供結構化護理措施模板; 臨床應用結果顯示，患者低血糖再發率降低了約4%, 護理記錄完整率提高了約26%; 該系統實現了低血糖數據快速上傳、信息高效推送、文書記錄結構化勾選，大大提高了護士工作效率和滿意度。

4 小結與展望

從證據轉化的角度來看，決策輔助工具可促進糖尿病患者參與決策，豐富疾病知識，提高自我管理能力; 從醫患共同決策來看，決策輔助工具可告知患者現有決策方案的風險、益處及可能出現的結果，促進醫患雙方共同做出決定; 從臨床護理與管理方面來看，決策輔助工具可輔助藥物治療決策、并發癥管理以及患者日常生活自我管理，是發現護理問題、實施個性化護理措施的手段，可提高患者用藥依從性，促進患者個性化目標的實現，提高護理管理質量。

盡管決策輔助工具在改善糖尿病管理方面有諸多獲益，但國外研究[6, 37]顯示，決策輔助實施在臨床環境中受到各種因素的阻礙，如時間限制、醫療保健專業人員的態度、決策輔助工具的合法性、患者的適用性等，成功整合到臨床實踐中的比率僅為9.3%。近年來，中國學者[38]初步探究了糖尿病患者對決策輔助工具的態度，大多數患者表示支持認同。在借鑒國外決策輔助工具研發成果和經驗的同時，中國的決策輔助設計還需綜合考慮國內臨床工作流程、患者決策信息需求、目標用戶的算術和識字能力、社會文化背景等因素。中國也需完善各項制度、規范，為決策輔助工具的開發、應用提供有力的政策支持，以促進共享決策在國內的發展，真正實現以患者為中心的診療護理。