Đoàn thị huyền linh tổng quan hệ thống về các tính năng trong Ứng dụng di Động giáo dục và hỗ trợ tự quản lý bệnh Đái tháo Đường khóa luận tốt nghiệp dược sĩ

DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT 2-h PG 2-hour postprandial glucose Glucose huyết tương sau 2 giờ sau uống glucose Tự động truyền dữ liệu từ thiết bị đo Hiệp hội Đái tháo đường Hoa Kỳ AHR

TỔNG QUAN

Tổng quan về đái tháo đường

1.1.1 Định nghĩa, phân loạ i đái tháo đườ ng

Bệnh đái tháo đường là bệnh rối loạn chuyển hóa, có đặc điểm tăng glucose huyết mạn tính do khiếm khuyết về tiết insulin, về tác động của insulin, hoặc cả hai Tăng glucose mạn tính trong thời gian dài gây nên những rối loạn chuyển hóa carbohydrate, protide, lipide, gây tổn thương ở nhiều cơ quan khác nhau, đặc biệt ở tim và mạch máu, thận, mắt, thần kinh [1]

Bộ Y tế Việt Nam cũng như Hiệp hội Đái tháo đường Hoa Kỳ (ADA) đã thống nhất phân loại ĐTĐ thành các loại cơ bản như sau:

− Đái tháo đường típ 1 (do phá hủy tế bào beta tụy, dẫn đến thiếu insulin tuyệt đối bao gồm cả ĐTĐ tự miễn tiềm ẩn ở người lớn (LADA))

− Đái tháo đường típ 2 (do giảm chức năng của tế bào beta tụy tiến triển thường trên nền đề kháng insulin và hội chứng chuyển hóa)

− Đái tháo đường thai kỳ (là ĐTĐ được chẩn đoán trong 3 tháng giữa hoặc 3 tháng cuối của thai kỳ mà không rõ là ĐTĐ trước khi mang thai hoặc không có bằng chứng về các loại ĐTĐ khác xảy ra trong thời kỳ mang thai, như ĐTĐ típ 1, típ 2)

− Ngoài ra, còn có một số thể đặc biệt của ĐTĐ do các nguyên nhân khác, ví dụ như hội chứng đái tháo đường di truyền đơn gen (đái tháo đường sơ sinh và đái tháo đường khởi phát - toàn phát ở người trẻ), bệnh lý tụy ngoại tiết (bệnh xơ nang và viêm tụy) và bệnh ĐTĐ gây ra do thuốc hoặc hoá chất (sử dụng glucocorticoid, trong điều trị HIV/AIDS hoặc sau cấy ghép cơ quan nội tạng) [17]

Các triệu chứng điển hình của ĐTĐ típ 1 thường biểu hiên rầm rộ, đặc trưng bởi sút cân nhanh chóng, đái nhiều, uống nhiều Típ 2 có thể biểu hiện triệu chứng tương tự típ

1, nhưng khởi phát thường âm ỉ, ít triệu chứng [2]

1.1.2 Ch ẩn đoán đái tháo đườ ng

Theo Hướng dẫn chẩn đoán và phân loại ĐTĐ của ADA, tiêu chuẩn chẩn đoán ĐTĐ ở người không mang thai dựa vào 1 trong 4 tiêu chí được trình bày trong B ả ng 1.1 dưới đây [18]

B ả ng 1.1 Tiêu chu ẩ n ch ẩn đoán ĐTĐ ở ngườ i không mang thai

HbA1c (tiến hành theo phương pháp đã chuẩn hóa theo tiêu chuẩn quốc tế)

≥ 6,5% (48 mmol/mol) Glucose huyết tương lúc đói (FGP) ≥ 126 mg/dL (hay 7 mmol/L)

Glucose huyết tương ở thời điểm sau 2 giờ làm nghiệm pháp dung nạp với 75g glucose bằng đường uống (2-h PG)

BN có triệu chứng kinh điển của tăng glucose huyết hoặc của cơn tăng glucose huyết cấp kèm mức glucose huyết tương bất kỳ

Chẩn đoán xác định ĐTĐ nếu có 2 kết quả trong ngưỡng chẩn đoán trong cùng 1 mẫu xét nghiệm ở 2 thời điểm khác nhau đối với tiêu chí FGP, 2-h PG hoặc HbA1c; riêng tiêu chí còn lại chỉ cần một lần xét nghiệm duy nhất [18]

1.1.3 D ị ch t ễ h ọc đái tháo đườ ng típ 1 và típ 2

Theo một nghiên cứu phân tích gộp, ĐTĐ típ 1 có thể chiếm tới 9,5% ca mắc ĐTĐ

[3] Tuy nhiên, tỷ lệ hiện mắc típ bệnh này có thể dao động tùy từng vùng [19] [20] [21]

[22] Ước tính tới năm 2021, thế giới có khoảng 8,4 triệu người sống chung với ĐTĐ típ 1 Trong số này, khoảng 1,5 triệu người (18%) dưới 20 tuổi, 5,4 triệu người (64%) từ 20–59 tuổi, và 1,6 triệu người (19%) từ 60 tuổi trở lên [23] Tỷ lệ hiện mắc ĐTĐ típ

1 đang tăng đều đặn, đặc biệt ở trẻ em và thanh thiếu niên [24] Đái tháo đường típ 2 chiếm đa số, với tỷ lệ trên 90% các ca mắc ĐTĐ Típ bệnh này hay gặp ở đối tượng trung niên và người cao tuổi nhưng cũng đang ngày càng bắt gặp hơn ở trẻ em và thanh thiếu niên do sự gia tăng của tình trạng béo phì [2] Tỷ lệ hiện mắc Típ 2 tăng nhanh nhất tại các nước có thu nhập thấp và trung bình khu vực Đông Nam Á, Nam Á, Trung Đông và Bắc Phi [25]

Trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020, Việt Nam đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về tỷ lệ hiện mắc bệnh đái tháo đường, từ 5,4% lên 7,3% [26] Một phân tích tổng hợp các nghiên cứu từ năm 2000 đến 2020 cho thấy tỷ lệ mắc Típ 2 ở người trưởng thành Việt Nam dao động từ 1,0% đến 29,0%, với tỷ lệ gộp là 6,0% (95% CI: 4,0%– 7,0%) [27] Hiện chưa có số liệu cụ thể về tỷ lệ mắc ĐTĐ típ 1 tại Việt Nam, tuy nhiên số trẻ em và thanh thiếu niên tại Việt Nam mắc típ bệnh này được báo cáo là trên 2000 người và đang có xu hướng tăng [28] [29]

1.1.4 Bi ế n ch ứng đái tháo đườ ng ĐTĐ gây ra một số biến chứng cấp tính như hôn mê nhiễm toan ceton không kiểm soát tốt đường huyết, đặc biệt ở bệnh nhân ĐTĐ típ 1; tăng áp lực thẩm thấu do tăng đường huyết, thường xuất hiện ở bệnh nhân típ 2 Đặc biệt trong quá trình điều trị bằng

5 insulin, bệnh nhân có nguy cơ cao bị hạ đường huyết nếu bỏ bữa hoặc không tuân thủ điều trị [30]

Bên cạnh đó, ĐTĐ còn gây ra một số biến chứng mạn tính Bệnh tim mạch là nguyên nhân phổ biến nhất gây tử vong ở người mắc típ 2 Đường huyết cao, cholesterol cao, huyết áp cao làm gia tăng nguy cơ biến chứng tim mạch ở người bệnh, có thể gây ra các biến chứng gây tử vong như: suy tim, đột quỵ và nhồi máu cơ tim Ngoài ra, người mắc ĐTĐ có nguy cơ sa sút trí tuệ cao hơn 56% so với người không mắc ĐTĐ Tuổi khởi phát đái tháo đường càng sớm, nguy cơ mắc sa sút trí tuệ trong giai đoạn sau của cuộc đời càng cao Bệnh võng mạc do ĐTĐ cũng là một biến chứng thường gặp ở bệnh nhân ĐTĐ Theo báo cáo của IDF, gần 1 trong 4 người trưởng thành mắc ĐTĐ bị biến chứng này Hơn 1 trong 10 người mắc bệnh lý võng mạc do ĐTĐ có nguy cơ mất thị lực hoặc đã mất thị lực [2]

Tuy nhiên, nghiên cứu đã chỉ ra rằng những biến chứng này có thể được phòng ngừa nếu ĐTĐ được kiểm soát tốt bằng cách cân bằng dinh dường, hoạt động thể chất, kiếm soát tốt đường huyết, huyết áp và lipid máu [31]

1.1.5 Gánh n ặ ng c ủ a đái tháo đườ ng

1.1.5.1 Gánh nặng kinh tế của đái tháo đường Đái tháo đường gây ra gánh nặng chi phí to lớn cho kinh tế các quốc gia trên thế giới Chi phí toàn cầu liên quan ĐTĐ ở người trưởng thành đã tăng 338% qua 17 năm, từ 233 tỷ USD năm 2017 lên tới hơn 1 tỷ tỷ USD năm 2024 Trong đó, vùng Bắc Mỹ và Caribbean chiếm hơn 40% tổng chi phí Ước tính, người dân ở vùng này phải chi ra gần

8 nghìn USD cho ĐTĐ vào năm 2024 [2] Theo một nghiên cứu năm 2017 tại Việt Nam tổng chi phí gián tiếp và chi phí ngoài y tế do ĐTĐ là 239 triệu USD, chi phí này còn lớn hơn ở bệnh nhân mắc biến chứng liên quan [32]

1.1.5.2 Gánh nặng sức khỏe của đái tháo đường Đái tháo đường là một trong những nguyên nhân gây tử vong nhiều nhất trên toàn thế giới Trong năm 2024, có khoảng 3,4 triệu người trưởng thành tử vong do ĐTĐ hoặc các biến chứng liên quan trong đó 1/3 trong số đó liên quan đến ĐTĐ chưa được chẩn đoán Đáng chú ý, gần 40% số ca tử vong liên quan ĐTĐ xảy ra trong độ tuổi 20-59 tuổi, tức là độ tuổi lao động chính của xã hội [2] Đái tháo đường là một bệnh lý mạn tính Chỉ riêng mắc ĐTĐ cũng gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng cuộc sống (QoL) nói chung và chất lượng cuộc sống liên quan đến sức khỏe bệnh nhân nói riêng (HRQoL) [33] Các nghiên cứu của Aschalew và cộng sự (2020), Esubalew và cộng sự (2024) sử dụng các bộ công cụ đo lường (WHOQOL-BREF, SF-36) đều cho thấy điểm HRQoL ở bệnh nhân mắc các biến chứng ĐTĐ thấp đáng kể, đặc biệt ở những bệnh nhân cao tuổi, đơn thân [34] [35] Một nghiên

Ứng dụng di động giáo dục và hỗ trợ tự quản lý bệnh đái tháo đường

1.2.1 mHealth và ứ ng d ụng di độ ng mHealth (viết tắt của mobile health – y tế di động) là các hoạt động y tế công cộng và chăm sóc sức khỏe lâm sàng được hỗ trợ thông qua thiết bị di động như thiết bị kỹ thuật số hỗ trợ cá nhân (PDA), điện thoại di động, thiết bị theo dõi bệnh nhân và các thiết bị không dây khác [46] mHealth được xem là một phần của eHealth (y tế điện tử) – dịch vụ chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi công nghệ thông tin và truyền thông [47] mHealth ngày càng được quan tâm nhờ điểm mạnh nổi trội là khả năng thu thập dữ liệu và cung cấp phản hồi cho người dùng thông qua thiết bị cá nhân – vốn được sử dụng trong sinh hoạt hàng ngày, từ đó giúp thúc đẩy việc tự theo dõi sức khỏe một cách thường xuyên [48] [49] Hơn một thập kỷ qua, nhiều hệ thống mHealth dựa trên ứng dụng di động đã được triển khai trong nhiều nghiên cứu lâm sàng và nghiên cứu dựa trên bằng chứng trên toàn cầu [50] Các ứng dụng này được sử dụng để theo dõi, chia sẻ

8 thông tin liên quan đến sức khỏe qua các thiết bị di động bao gồm điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, máy tính bảng và các thiết bị theo dõi bệnh nhân khác Theo báo cáo của Cơ quan Dược phẩm, Công nghệ và Y tế Canada (CADTH), có hơn 350.000 ứng dụng di động có thể tải xuống trên các cửa hàng ứng dụng, được sử dụng trong các bệnh lý khác nhau, bao gồm: bệnh mạn tính, stress, sức khỏe tâm thần, thể dục thể thao, rối loạn giấc ngủ, tuân thủ và theo dõi dùng thuốc và đo lường các dấu hiệu sinh tồn

[51] Một nghiên cứu của Huang và cộng sự năm 2018 chỉ ra rằng có ít nhất 2.300 ứng dụng giúp tự quản lý bệnh đái tháo đường có sẵn trên các cửa hàng ứng dụng Google Play và App Store (iOS) ở các quốc gia và với những ngôn ngữ khác nhau [52] Các ứng dụng này giúp theo dõi người bệnh thông qua các thông tin liên quan đến quản lý cân nặng; kiểm soát bệnh ĐTĐ; nhắc nhở dùng thuốc, chế độ ăn và cung cấp phản hồi về chế độ ăn uống, kết quả xét nghiệm cũng như đưa ra những nhận xét hỗ trợ và khích lệ tinh thần bệnh nhân [51]

1.2.2 Hi ệ u qu ả c ủ a ứ ng d ụng di độ ng trong t ự qu ả n lý b ệnh đái tháo đườ ng

Mặc dù việc thực hiện DSMES ngay từ ban đầu là cần thiết, nhưng là không đủ đề duy trì khả năng tự quản lý bệnh suốt đời Các cải thiện ban đầu về kết quả lâm sàng được chính minh là giảm dần sau 6 tháng kể từ khi kết thúc can thiệp [53] Để duy trì tự chăm sóc ở mức độ cần thiết để quản lý bệnh ĐTĐ hiệu quả theo thời gian, như đã đề cập ở mục 1.1.6, bệnh nhân ĐTĐ cần sự hỗ trợ tự quản lý bệnh liên tục, giúp người bệnh áp dụng và duy trì các kỹ năng, kiến thức, chiến lược đối phó và hành vi cần thiết để kiếm soát bệnh [54]

Những năm gần đây, các phương thức cung cấp DSMES phát triển đáng kể nhờ việc ứng dụng công nghệ vào chăm sóc sức khỏe Nhiều hình thức cung cấp khác nhau có thể hỗ trợ tăng cường giao tiếp giữa bệnh nhân ĐTĐ và nhóm chuyên gia y tế, đồng thời cải thiện các kết quả liên quan đến kiểm soát bệnh ĐTĐ Trong đó, việc cung cấp DSMES thông qua hình thức ứng dụng điện thoại di động đã được nghiều nghiên cứu chứng minh mang lại hiệu quả cao, đặc biệt khi những ứng dụng này có thể tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của người bệnh

Một nghiên cứu tổng quan hệ thống và phân tích gộp của Tarricone và cộng sự

(2024) tiến hành phân tích trên 57 thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng chỉ ra việc sử dụng ứng dụng di động làm giảm đáng kể mức HbA1c ở nhóm can thiệp so với nhóm đối chứng (−0.36, 95% CI = −0.46 xuống −0.26, p < 0.001) [55] Một nghiên cứu RCT tại Hoa Kỳ tiến hành trên 669 bệnh nhân típ 2 với ứng dụng BT-001 và nghiên cứu RCT khác tại Singapore trên 204 bệnh nhân châu Á với ứng dụng nBuddy cũng cho kết quả tương tự [56] [57] Ngoài ra, các nghiên cứu của Kleinman và cộng sự (2017), Huang và cộng sự (2019), Brath và cộng sự (2013) còn chỉ ra việc sử dụng các ứng dụng di động DSMES làm tăng tuân thủ điều trị, giảm chỉ số BMI ở bệnh nhân nhóm can thiệp

9 so với nhóm đối chứng, nhờ các tính năng nhắc nhở và quản lý chế độ ăn uống trong các ứng dụng này [58] [14] [59]

Như vậy, các ứng dụng di động DSMES có thể giúp bệnh nhân chủ động hơn trong việc quản lý hiệu quả bệnh ĐTĐ Tuy nhiên, việc áp dụng DSMES trong thực tế còn nhiều khó khăn, bao gồm những khó khăn chính là thiếu sự quản lý của các cơ quan và xác nhận lâm sàng; quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu; thiếu cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và các tính năng khác; thiếu sự tham gia của nhân viên y tế

1.2.3 Rào c ả n c ủ a ứ ng d ụng di độ ng trong t ự qu ả n lý b ệnh đái tháo đườ ng

1.2.3.1 Thiếu sự quản lý của cơ quan và xác nhận lâm sàng

Phần lớn các ứng dụng di động DSMES không được quản lý bởi cơ quan chính phủ, ví dụ như FDA Vì thế, các ứng dụng này có thể không vận hành giống như quảng cáo Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhiều ứng dụng đo liều bolus insulin thiếu công thức tính toán liều dùng cần thiết và một số ứng dụng không cho phép tính toán liều khi thiếu một hoặc nhiều dữ liệu đầu vào [60] Điều này có thể dẫn đến sai liều insulin và kiểm soát bệnh kém ở bệnh nhân được chỉ định insulin trong quá trình điều trị

1.2.3.2 Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Tương tự, những ứng dụng di động DSMES không được quản lý bởi cơ quan có thẩm quyền có thể tiềm ẩn rủi ro về rò rỉ thông tin sức khỏe của bệnh nhân, đặc biệt khi những dữ liệu này được lưu trữ trên các máy chủ từ xa vốn khó quản lý bảo mật hơn

[60] Chính những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư này ngăn cản một số bệnh nhân sử dụng các ứng dụng sức khỏe để theo dõi thông tin y tế [61] [62]

1.2.3.3 Thiếu cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và các tính năng khác

Nhiều ứng dụng di động DSMES được ghi nhận thiếu tích hợp yếu tố giáo dục hoặc thông tin đưa ra không được cá nhân hóa với thông tin sức khỏe bệnh nhân Thông tin giáo dục cũng rất khác nhau, trong khi một số ứng dụng bao quát cả quá trình kiểm soát bệnh ĐTĐ, những ứng khác chỉ tập trung vào dinh dưỡng, tập thể dục hoặc cách sử dụng ứng dụng [63] [64] Vì những lí do trên, những ứng dụng di động DSMES khó có thể giúp bệnh nhân ĐTĐ tự quản lý bệnh ĐTĐ một cách toàn diện

1.2.3.4 Thiếu sự tham gia của nhân viên y tế

Một nghiên cứu ở Phần Lan chỉ ra rằng các chuyên gia y tế thường không hứng thú và không đề cập việc sử dụng các ứng dụng để quản lý bệnh ĐTĐ cho các bệnh nhân của họ kể cả khi bệnh nhân mong muốn họ giúp đỡ bệnh nhân sử dụng những ứng dụng này [62] Các chuyên gia y tế cũng lo ngại về việc tăng khối lượng công việc và trách nhiệm của họ, nhất là khi có những cảnh báo từ các chỉ số của bệnh nhân mà họ không kịp xử lý [65] Điều này làm giảm sự tham gia của nhân viên y tế trong việc hỗ trợ bệnh nhân sử dụng ứng dụng di động DSMES nói riêng và thực hiện DSMES nói chung, đặc

10 biệt khi các bệnh nhân cần có sự trợ giúp của các nhân viên y tế để làm chủ quản lý bệnh ĐTĐ [42]

1.2.4 Tình hình s ử d ụ ng ứ ng d ụng di độ ng trong t ự qu ả n lý b ệnh đái tháo đườ ng 1.2.4.1 Trên thế giới

Tuy hiệu quả sử dụng của các ứng dụng di động DSMES đã được ghi nhận qua nhiều nghiên cứu nhưng việc sử dụng các ứng dụng này rộng rãi còn hạn chế do giới hạn hạ tầng và khung pháp lý chưa hoàn thiện [66] Khảo sát tại New Zealand ghi nhận có tới 96,2% bệnh nhân ĐTĐ được khảo sát sở hữu điện thoại thông minh nhưng chỉ khoảng 23,4% số này đã từng sử dụng ứng dụng về ĐTĐ [67] Tương tự, một nghiên cứu tại Malaysia cho thấy chỉ 13,6% bệnh nhân ĐTĐ được khảo sát sử dụng ứng dụng mHealth để tự quản lý bệnh, mặc dù phần lớn sở hữu điện thoại thông minh [61] Tại Đức, nhiều bác sĩ chuyên khoa ĐTĐ bày tỏ sự thiếu tin tưởng vào các ứng dụng này do lo ngại về độ chính xác, quyền riêng tư dữ liệu và thiếu tiêu chuẩn đánh giá chất lượng

[68] Như vậy, khả năng tiếp cận các ứng dụng di động DSMES cao nhưng mức độ triển khai sử dụng còn thấp ở các nước trên thế giới Một tổng quan hệ thống cũng chỉ ra nhân tố quyết định tới việc bệnh nhân sử dụng các ứng dụng này là nhận thức về lợi ích ứng dụng, tính dễ dùng và sự giới thiệu từ các chuyên gia y tế hoặc bạn bè [69] Những người trẻ tuổi, có nhận thức cao về lợi ích tiềm năng của các ứng dụng di động DSMES, đặc biệt nếu bệnh nhân thấy rõ giá trị khi sử dụng các ứng này (nhắc lịch dùng thuốc, kết nối với bác sĩ qua ứng dụng), họ có xu hướng sử dụng cao hơn [67] [69] Ngoài ra, các bác sĩ am hiểu về công nghệ, có kinh nghiệm và hiểu giá trị lâm sàng của ứng dụng sẽ dễ khuyến nghị bệnh nhân dùng hơn [69]

Trên thế giới, một số ứng dụng di động DSMES đã được cơ quan quản lý thuốc và thiết bị y tế chính thức công nhận Tại Hoa Kỳ, FDA phân loại các ứng dụng này theo mức độ nguy cơ, các ứng dụng cho những chức năng cơ bản như cung cấp thông tin dinh dưỡng, sức khỏe thì được miễn trừ, còn các ứng dụng hỗ trợ điều chỉnh liều chẩn đoán phải đăng ký theo quy trình nhờ quyền tùy nghi thực thi pháp luật (enforcement discretion) [70] Theo đó, FDA đã cấp phép nhiều ứng dụng y tế liên quan ĐTĐ, ví dụ ứng dụng đồng bộ dữ liệu từ máy đo đường huyết Livongo và Telcare đều đã được FDA thông qua [71] Đặc biệt, BlueStar Rx của WellDoc là ứng dụng đầu tiên được FDA cho phép kê đơn (2017) để hỗ trợ quản lý típ 2 [72] [73] Gần đây, ứng dụng AspyreRx trở thành ứng dụng trị liệu kỹ thuật số đầu tiên được FDA phê duyệt nhằm cung cấp liệu pháp hành vi nhận thức (CBT) dành riêng cho bệnh nhân điều trị và quản lý bệnh típ 2

Các tính năng phổ biến trong ứng dụng di động giáo dục và hỗ trợ tự quản lý bệnh đái tháo đường

Các ứng dụng di động DSMES thường tích hợp nhiều tính năng giúp người bệnh theo dõi tình trạng sức khỏe và tuân thủ điều trị Các tính năng được ghi nhận phổ biến nhất bao gồm:

1.3.1 Ghi nh ậ n và theo dõi ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e

Hầu hết các ứng dụng di động DSMES cho phép người dùng nhập và theo dõi đường huyết, HbA1c, cân nặng, huyết áp, v.v [83] Một tổng quan hệ thống cập nhật năm 2024 ghi nhận tính năng theo dõi đường huyết được tích hợp 90% các ứng dụng di động DSMES, tính năng theo dõi cân nặng và huyết áp xuất hiện ở 40% các ứng dụng này [84]

1.3.2 Qu ả n lý thu ố c và nh ắ c nh ở điề u tr ị

Tính năng ghi lại đơn thuốc, liều insulin và nhắc nhở bệnh nhân uống thuốc đúng giờ cũng rất phổ biến [83] Trong đó, tính năng nhắc nhở dưới dạng tin nhắn để tăng tuân thủ điều trị chiếm 70% các nghiên cứu trong tổng quan hệ thống năm 2024, tiếp đến là tính năng cho phép bệnh nhân ghi lại lịch sử sử dụng thuốc (60%) và máy tính/nhập liều insulin chiếm 40% số nghiên cứu này [84]

1.3.3 Qu ản lý dinh dưỡ ng

Nhiều ứng dụng cung cấp tính năng tư vấn dinh dưỡng, nhập liệu bữa ăn hoặc tính toán carbohydrate Tính năng quản lý dinh dưỡng, chế độ ăn (tính toán lượng carbohydrate, lập kế hoạch ăn uống) được ghi nhận trong khoảng 90,5% các nghiên cứu về ứng dụng di động DSMES [69] Nói cách khác, gần như tất cả ứng dụng di động DSMES đều có liên quan tới chế độ ăn uống Nghiên cứu tại Trung Quốc (2023) cũng chỉ ra tính năng “giáo dục dinh dưỡng” là một trong các chức năng phổ biến [85]

1.3.4 Theo dõi ho ạt độ ng th ể ch ấ t

Từ lâu, tính năng ghi nhận và khuyến khích bệnh nhân tập luyện như đếm số bước, tạo lịch tập luyện đã rất phổ biển Báo cáo của Tổ chức nghiên cứu Y tế và Chất lượng (AHRQ) (2018) đã xếp tính năng này thuộc nhóm phổ biến [83] Năm 2024, một tổng quan hệ thống chỉ ra tính năng này xuất hiện phần ở 70% trong tổng số các nghiên cứu

1.3.5 N ộ i dung giáo d ục và hướ ng d ẫ n

Một nghiên cứu Trung Quốc (2023) cho biết giáo dục đái tháo đường là một trong những chức năng chính của các ứng dụng di động DSMES [85] Tuy nhiên, chỉ 40% các ứng dụng trong một tổng quan hệ thống cập nhật năm 2024 ghi nhận có xuất hiện tính

13 năng này [84] Điều này là đáng lo ngại khi giáo dục là yếu tố luôn được ưu tiên hàng đầu trong quản lý bệnh ĐTĐ Trong một khảo sát qua mạng, 100% các chuyên gia y tế cho rằng cần các ứng dụng di động DSMES cần có nội dung giáo dục dựa trên bằng chứng, cho thấy tầm quan trọng của việc tích hợp giáo dục trong thiết kế các ứng dụng này [82]

1.3.6 K ế t n ố i, chia s ẻ d ữ li ệ u v ớ i chuyên gia y t ế và tư vấ n t ừ xa

Chức năng gửi báo cáo hoặc liên lạc với nhân viên y tế (ví dụ video call, nhắn tin) ngày càng được chú trọng Khoảng 96% chuyên gia được khảo sát cho rằng tính năng tư vấn từ xa (video chat/nhắn tin với bác sĩ) sẽ hữu ích cho bệnh nhân [82] Nghiên cứu ở Trung Quốc cũng liệt kê dịch vụ tư vấn từ xa (teleconsultation) là một trong các chức năng phổ biến trong ứng dụng quản lý bệnh típ 2 [85]

1.3.7 Cá nhân hóa, nh ắ c nh ở và hu ấ n luy ệ n b ằ ng k ỹ thu ậ t s ố

Các ứng dụng di động DSMES thường cho phép người dùng đặt mục tiêu cá nhân, tùy chỉnh trải nghiệm và nhận cảnh báo thông báo (nhắc nhở) Nghiên cứu cho thấy 100% chuyên gia đánh giá các ứng dụng di động DSMES xem tùy chỉnh trải nghiệm người dùng và huấn luyện kỹ thuật số qua đặt mục tiêu/nhắc nhở là tính năng quan trọng

[82] Thêm vào đó, người dùng mong muốn các ứng dụng dễ dùng, có cảnh báo tự động như nhắc nhập dữ liệu hoặc khích lệ khi đạt mục tiêu [86]

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng của tổng quan hệ thống là các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) đánh giá hiệu quả của các ứng dụng di động DSMES để tự quản lý bệnh ĐTĐ so với các biện pháp điều trị, chăm sóc thông thường, có thể bao gồm: giáo dục tiêu chuẩn do nhân viên y tế cung cấp; tài liệu in ấn hướng dẫn bệnh nhân về cách quản lý bệnh; buổi tái khám định kỳ với bác sĩ theo lịch thông thường; hoặc các can thiệp không sử dụng các ứng dụng di động DSMES

Câu hỏi nghiên cứu: Các ứng dụng di động DSMES trên thế giới đã được tích hợp những tính năng nào? Đã có nghiên cứu nào đánh giá các tính năng này về hiệu quả, mức độ sử dụng và trải nghiệm người dùng chưa?

Nguồn cơ sở dữ liệu

Nguồn dữ liệu được sử dụng là hai cơ sở dữ liệu Pubmed và Cochrane Dữ liệu được tính đến ngày 16/10/2024.

Chiến lược tìm kiếm

Câu hỏi nghiên cứu được trình bày tóm tắt theo khung PICOS trong B ả ng 2.1 sau

B ả ng 2.1 Khung PICOS t ổ ng quan h ệ th ố ng v ề các tính năng trong ứ ng d ụ ng di độ ng DSMES di ễ n gi ả i câu h ỏ i nghiên c ứ u

P (Population – bệnh nhân) Bệnh nhân là người lớn (≥ 18 tuổi) được chẩn đoán mắc ĐTĐ típ 1 hoặc típ 2

I (Intervention – can thiệp) Bệnh nhân sử dụng can thiệp là các ứng dụng di động

DSMES để tự quản lý bệnh ĐTĐ

C (Comperator – can thiệp đối chứng)

Bệnh nhân sử dụng can thiệp là biện pháp điều trị, chăm sóc thông thường để tự quản lý bệnh ĐTĐ

O (Outcome – tiêu chí đầu ra) Dựa trên tiêu chuẩn lựa chọn

S (Study – nghiên cứu) Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) Các tiêu chuẩn lựa chọn và tiêu chuẩn loại trừ của nghiên cứu được trình bày trong B ả ng 2.2 dưới đây:

B ả ng 2.2 Tiêu chu ẩ n l ự a ch ọ n và lo ạ i tr ừ

Tiêu chuẩn lựa chọn Tiêu chuẩn loại trừ

− Theo quần thể bệnh nhân: người lớn (≥ 18 tuổi) được chẩn đoán mắc ĐTĐ típ 1 hoặc típ 2

− Theo can thiệp: ứng dụng di động giáo dục và hỗ trợ bệnh nhân tự quản lý bệnh ĐTĐ và cho phép tương tác thời gian thực giữa bệnh nhân và ứng dụng Các tương tác này bao gồm thông tin đầu vào từ người dùng, thiết lập mục tiêu, phân tích dữ liệu, hỗ trợ đưa ra quyêt định hoặc nhắc nhở nhằm cải thiện khả năng tự quản lý bệnh ĐTĐ ở bệnh nhân

− Theo tiêu chí đầu ra: kết quả nghiên cứu phải bao gồm HbA1c hoặc/và chỉ số đường huyết

− Theo thiết kế nghiên cứu: thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng (RCT)

− Can thiệp là không bao gồm ứng dụng di động DSMES, ví dụ: chế độ dinh dưỡng, nhắn tin, video call, hệ thống yêu cầu bệnh nhân nhập dữ liệu vào máy chủ sử dụng nền tảng web cho các nhà nghiên cứu hoặc chuyên gia y tế xem xét

− Các ứng dụng/phần mềm chỉ có kiểm soát liều insulin

− Bệnh nhân được xếp vào tiền ĐTĐ, ĐTĐ thai kỳ, ĐTĐ khác

− Nghiên cứu là báo cáo ca/loạt ca, ý kiến chuyên gia, bình luận, thư gửi tạp chí, tóm tắt hội nghị, nghiên cứu đánh giá chị phí – hiệu quả, nghiên cứu đánh giá chi phí – lợi ích, nghiên cứu thị trường

− Nghiên cứu không là nghiên cứu gốc

− Đề cương nghiên cứu; thử nghiệm dưới dạng pilot, nghiên cứu tính khả thi

− Nghiên cứu có can thiệp đối chứng không là các biện pháp điều trị, chăm sóc thông thường

− Nghiên cứu bị rút lại

− Nghiên cứu không đề cập đến tính năng của ứng dụng di động

− Nghiên cứu về bệnh béo phì, bệnh tim mạch, bệnh khác mà không có liên quan tới ĐTĐ

− Nghiên cứu trên quần thể gồm người lớn và trẻ em

− Nghiên cứu trên động vật, in vitro

− Nghiên cứu đang được tiến hành, kết quả chỉ là tạm thời

− Nghiên cứu không được công bố bằng tiếng Anh

Từ tiêu chuẩn lựa chọn và tiêu chuẩn loại trừ trên, các từ khóa liên quan đến bệnh và thuốc và toán tử AND/OR được sử dụng để thành lập cú pháp tìm kiếm Toán tử OR được sử dụng để liên kết các từ khóa trong cùng một nhóm, sau đó toán tử AND được sử dụng để liên kết hai nhóm từ khóa với nhau Câu lệnh tìm kiếm được trình bày ở Phụ lục 1.

Quy trình lựa chọn nghiên cứu

Quy trình lựa chọn nghiên cứu được thực hiện bởi hai thành viên trong nhóm nghiên cứu Mỗi người sẽ rà soát một cách độc lập tiêu đề và tóm tắt của các nghiên cứu dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn và loại trừ được thống nhất từ trước Kết quả soát chéo nếu có bất đồng sẽ được thảo luận lại, hoặc hỏi ý kiến của người nghiên cứu cấp cao hơn (senior investigator) cho đến khi đi đến thống nhất Những nghiên cứu được chọn sau khi đọc tiêu đề và tóm tắt được đọc toàn văn dựa trên khả năng cho phép của nguồn thông tin mà nhóm nghiên cứu có thể tham khảo Các nghiên cứu thỏa mãn tiêu chuẩn lựa chọn và không nằm trong tiêu chuẩn loại trừ, được đưa vào bước ba là đánh giá chất lượng nghiên cứu [87].

Đánh giá chất lượng nghiên cứu

Các nghiên cứu gốc được lựa chon sẽ được đánh giá nguy cơ sai lệch, sử dụng Bộ công cụ đánh giá nguy cơ sai lệch của Cochrane dành cho các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng phiên bản hai (RoB-2) Cụ thể, các RCT thiết kế song song (parallel- groups) được đánh giá bằng phiên bản RoB-2, 2019; các RCT thiết kế chéo (crossover) được đánh giá bằng phiên bản RoB-2, 2021 và các RCT theo cụm (cluster) được đánh giá bằng phiên bản RoB-2, 2021 [88]

Bộ công cụ đánh giá RCT thiết kế song song trên 5 khía cạnh, bao gồm sai lệch do quá trình ngẫu nhiên hóa, sai lệch do sự sai lệch so với can thiệp dự định, sai lệch do dữ liệu kết quả đầu ra bị thiếu (missing data), sai lệch do đo lường kết quả đầu ra và sai lệch do chọn lọc kết quả để báo cáo

Với các RCT thiết kế chéo, nguy cơ sai lệch có thể xảy ra trong thời kỳ chuyển giao giữa các giai đoạn của thử nghiệm do hiệu ứng thời kỳ (period effects) và ảnh hưởng tồn dư (carryover effects) đến giai đoạn sau của nghiên cứu gây nên Vì vây,

17 ngoài 5 khía cạnh trên, bộ công cụ còn đánh giá RCT thiết kế chéo trên cả khía cạnh sai lệch do hiệu ứng thời kỳ và ảnh hưởng tồn dư [89]

Với các RCT thiết kế theo cụm, các cá nhân tham gia trong các cụm không được phân bổ trực tiếp vào các can thiệp khác nhau Đặc điểm này làm phát sinh nguy cơ sai lệch vì các cá nhân thường được tuyển chọn vào nghiên cứu (hoặc được lựa chọn để phân tích) sau khi các cụm đã được phân bổ vào các nhóm can thiệp khác nhau Việc tuyển chọn hoặc xác định các cá nhân trong cụm khi đã biết nhóm can thiệp được phân bổ có thể làm nảy sinh nguy cơ lựa chọn không khách quan – tức là việc biết trước nhóm can thiệp có thể ảnh hưởng đến quyết định tuyển chọn người tham gia hoặc đưa họ vào phân tích Vì vậy, ngoài 5 khía cạnh như đánh giá RCT thiết kế song song, bộ công cụ còn đánh giá RCT thiết kế cụm trên cả khía cạnh sai lệch do thời điểm xác định và tuyển chọn đối tượng [90]

Tiếp đó, mỗi khía cạnh sẽ được đánh giá dựa trên các câu hỏi gợi ý có sẵn (signalling questions); theo 3 mức độ, bao gồm nguy cơ sai lệch thấp, cần cân nhắc và nguy cơ sai lệch cao Cuối cùng, mức độ nguy cơ sai lệch của từng nghiên cứu sẽ được đánh giá dựa trên mức độ nguy cơ sai lệch của các khía cạnh và được phân chia thành 3 mức độ nguy cơ sai lệch thấp, cần cân nhắc, nguy cơ sai lệch cao

B ả ng 2.3 Đánh giá tổ ng th ể nghiên c ứ u v ề nguy cơ sai lệ ch d ự a trên m ột đầ u ra c ụ th ể [88] Đánh giá tổng thể về khả năng sai lệch Tiêu chuẩn

Nguy cơ sai lệch thấp

Nghiên cứu được đánh giá là có nguy cơ sai lệch thấp đối với tất cả các khía cạnh

Cần cân nhắc (Some concern)

Nghiên cứu được đánh giá là cần cân nhắc trong ít nhất một khía cạnh, nhưng không có nguy cơ cao về sự sai lệch đối với bất kỳ khía cạnh nào

Nguy cơ sai lệch cao

Nghiên cứu được đánh giá là có nguy cơ sai lệch cao đối với ít nhất một khía cạnh hoặc, nghiên cứu được đánh giá là cần cân nhắc ở nhiều khía cạnh, làm giảm đáng kể độ tin cậy vào kết quả

Các nghiên cứu được lựa chọn sẽ được đánh giá nguy cơ sai lệch theo bộ công cụ RoB-2 dựa trên đầu ra chính (primary outcome) của nghiên cứu đó Nếu nghiên cứu không nêu rõ ràng đầu ra chính hoặc không thể xác định gián tiếp thông qua tính toán cỡ mẫu, nghiên cứu sẽ được đánh giá nguy cơ sai lệch dựa trên đầu ra đầu tiên được báo cáo trong phần kết quả nghiên cứu [91]

Quy trình trích xuất dữ liệu

Sau quá trình lựa chọn, các nghiên cứu đạt sẽ được trích xuất dữ liệu liên quan đến thông tin bao gồm:

− Tác giả chính và năm công bố

− Quốc gia thực hiện nghiên cứu

− Thiết kế nghiên cứu lâm sàng

− Can thiệp sử dụng ở nhóm can thiệp

− Phương pháp điều trị so sánh

− Cỡ mẫu, tỷ lệ bỏ cuộc

− Kết quả đầu ra chính

− Chiến lược cung cấp điện thoại di động của từng nghiên cứu

− Tiêu chí lựa chọn bệnh nhân

− Ứng dụng di động DSMES sử dụng trong nghiên cứu

− Tính năng của ứng dụng di động DSMES

− Hiệu quả, mức độ sử dụng của tính năng (nếu có)

− Phản hồi của người dung về các tính năng (nếu có)

Phương pháp xử lý số liệu

Thông tin từ các nghiên cứu được trích xuất và nhập vào bảng kết quả thích hợp bẳng phần mềm Microsoft Excel 365 Dữ liệu được trình bày dưới dạng thích hợp: số lượng, tỷ lệ phần trăm

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả tìm kiếm nghiên cứu

3.1.1 Quy trình, k ế t qu ả l ự a ch ọ n nghiên c ứ u

Hình 3.1 Quy trình l ự a ch ọ n các nghiên c ứu đưa vào tổ ng quan h ệ th ố ng v ề các tính năng trong ứ ng d ụng di độ ng DSMES

Số bài báo từ hai CSDL: 6393

Số bài báo được loại bỏ trước khi tiến hành lọc tiêu đề/tóm tắt:

Bước 1: Sàng lọc tiêu đề và tóm tắt lần 1:

Số bài báo bị loại: 5649

• Không tìm được tóm tắt: 144

• Không thực hiện trên người: 62

• Sử dụng nền tảng web: 47

• Can thiệp khác không bao gồm ứng dụng di động DSMES: 512

• Không là nghiên cứu gốc: 310

• Đề cương nghiên cứu; thử nghiệm pilot, nghiên cứu tính khả thi: 200

• Loại ĐTĐ khác, bệnh khác: 2893

• Không là nghiên cứu RCT: 637

• Nghiên cứu chưa kết thúc: 15

• Kết quả không là lượng đường huyết hoặc HbA1c: 261

• Ứng dụng chỉ kiểm soát liều insulin: 67

• Người tham gia không từ 18 tuổi: 273

• Nghiên cứu không công bố bằng tiếng Anh: 3

• Không là mục tiêu nghiên cứu: 32

Bước 2: Sàng lọc tiêu đề và tóm tắt lần 2:

(n = 237) Số bài báo bị loại: 68

• Nghiên cứu bị rút lại: 1

Bước 3: Sàng lọc toàn văn lần 1

Sau khi tìm kiếm ở hai cơ sở dữ liệu Pubmed và Cochrane, nhóm nghiên cứu đã thu được 6393 bài báo 507 bài báo bị loại do trùng lặp giữa hai cơ sở dữ liệu Ở lần sàng lọc tiêu đề và tóm tắt lần thứ nhất, có 5649 bài báo bị loại bao gồm:

− 144 nghiên cứu không tìm được tóm tắt

− 62 nghiên cứu không thực hiện trên người

− 47 nghiên cứu sử dụng can thiệp chỉ trên nền tảng web

− 512 nghiên cứu sử dụng các can thiệp khác không bao gồm ứng dụng di động DSMES

− 310 nghiên cứu không phải nghiên cứu gốc

− 200 đề cương nghiên cứu, thử nghiệm pilot, nghiên cứu tính khả thi

− 2893 nghiên cứu trên các loại ĐTĐ khác, bệnh khác

− 637 nghiên cứu không phải RCT

− 15 nghiên cứu chưa kết thúc

− 261 nghiên cứu không báo cáo kết quả là lượng đường huyết hoặc HbA1c

− 67 nghiên cứu sử dụng can thiệp là các ứng dụng chỉ kiểm soát liều insulin

• Kết quả không là lượng đường huyết hoặc HbA1c: 2

• Người tham gia không từ 18 tuổi: 1

• Không là mục tiêu nghiên cứu: 1

• Can thiệp đối chứng không phù hợp: 1

• Không đề cập đến tính năng của ứng dụng di động DSMES: 4

• Không tìm được toàn văn: 93

Bước 4: Sàng lọc toàn văn lần 2

Số bài báo lọc từ tài liệu tham khảo: 7

Số nghiên cứu được chọn: 38

− 273 nghiên cứu có người tham gia không từ 18 tuổi

− 3 nghiên cứu không công bố bằng tiếng Anh

− 32 nghiên cứu khác mục tiêu nghiên cứu Ở lần sàng lọc tiêu đề và tóm tắt lần thứ hai, có 68 bài báo bị loại bao gồm:

− 1 nghiên cứu bị rút lại

Sau khi sàng lọc tiêu đề và tóm tắt, 169 nghiên cứu được đưa vào lọc toàn văn Ở lần sàng lọc toàn văn lần thứ nhất, 93 nghiên cứu không tìm được toàn văn, 7 nghiên cứu khác được đưa vào từ rà soát mục tài liệu tham khảo của các nghiên cứu còn lại Ở lần sàng lọc toàn văn thứ hai, có 44 bài báo bị loại bao gồm:

− 2 nghiên cứu không báo cáo kết quả là lượng đường huyết hoặc HbA1c

− 1 nghiên cứu có người tham gia không từ 18 tuổi

− 1 nghiên cứu khác mục tiêu nghiên cứu

− 1 nghiên cứu có can thiệp đối chứng không phù hợp

− 4 nghiên cứu không đề cập tới tính năng của ứng dụng di động DSMES

Cuối cùng có 38 nghiên cứu đã được đưa vào tổng quan hệ thống Kết quả tìm kiếm và lựa chọn nghiên cứu để đưa vào tổng quan hệ thống được trình bày theo sơ đồ

3.1.2 Đánh giá chất lượ ng các nghiên c ứ u

38 báo cáo được đưa vào tổng quan hệ thống tương ứng với ba nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng Tất cả các nghiên cứu đều được đánh giá chất lượng theo công cụ RoB-2 Chất lượng các nghiên cứu được báo cáo tại B ả ng 3.1, B ả ng 3.2, B ả ng 3.3

B ả ng 3.1 Đánh giá chất lượ ng các nghiên c ứ u RCT thi ế t k ế song song theo RoB-2

Tác giả đầu, năm công bố

STT Nghiên cứu Phân tích D1 D2 D3 D4 D5 Tổng

B ả ng 3.2 Đánh giá chất lượ ng các nghiên c ứ u RCT thi ế t k ế chéo theo RoB-2

STT Nghiên cứu Phân tích D1 DS D2 D3 D4 D5 Tổng

B ả ng 3.3 Đánh giá chất lượ ng các nghiên c ứ u RCT thi ế t k ế c ụ m theo RoB-2

STT Nghiên cứu Phân tích D1a D1b D2 D3 D4 D5 Tổng

D1: Sai lệch do quá trình ngẫu nhiên hóa

D1a: Sai lệch do quá trình ngẫu nhiên hóa (với RCT thiết kế cụm)

D1b: Sai lệch do thời điểm xác định và tuyển chọn đối tượng (với RCT thiết kế cụm) DS: Sai lệch do hiệu ứng thời kỳ và ảnh hưởng tồn dư (với RCT thiết kế chéo)

D2: Sai lệch do sự sai lệch so với can thiệp dự định

D3: Sai lệch do dữ liệu kết quả đầu ra bị thiếu

D4: Sai lệch do đo lường kết quả đầu ra

D5: Sai lệch do chọn lọc kết quả để báo cáo

: Nguy cơ sai lệch thấp

- : Nguy cơ sai lệch cao

Trong tổng số 38 báo cáo, có 33 báo cáo (86,8%) có nguy cơ sai lệch cao, 5 báo cáo còn lại có nguy cơ sai lệch cần cân nhắc Nguyên nhân chính là do bản chất nghiên cứu không thể làm mù bệnh nhân trong quá trình tiến hành thử nghiệm và sai lệch so với can thiệp dự định

Trong tất cả các khía cạnh, nguy cơ sai lệch do đo lường kết quả đầu ra là ít xảy ra nhất (32/38 báo cáo) do hầu hết các nghiên cứu có đầu ra chính là chỉ số HbA1c, là chỉ số lâm sàng được xác định theo tiêu chuẩn quốc tế [17] Nghiên cứu của Lim và cộng sự có đầu ra chính là trọng lượng cơ thể do các nhân viên y tế sử dụng cân điện tử để đo và nghiên cứu không đề cập đến việc làm mù các nhân viên y tế này nên có thể kết quả đầu ra chính không khách quan [112] Nghiên cứu của Cuixart và cộng sự cũng có đầu ra chính khác là khả năng tự quản lý, được bệnh nhân tự đánh giá qua bộ câu hỏi DESSF-

S [113] Điều này dẫn đến kết quả ghi nhận có thể bị ảnh hưởng do đánh giá chủ quan của bệnh nhân

Có 17/38 báo cáo có nguy cơ sai lệch cần cân nhắc do lựa chọn kết quả để báo cáo do nhóm nghiên cứu không thể tìm thấy được đề cương của các nghiên cứu này hoặc không thể khẳng định liệu kết quả báo cáo có được lựa chọn có chủ đích gây thiên vị hay không

Các báo cáo của Anzaldo-Campos và cộng sự, Bouchi và cộng sự, Charpentier và cộng sự, Franc và cộng sự, Grady và cộng sự, Hsia và cộng sự, Kim và cộng sự, Kirwan và cộng sự, Lai và cộng sự, Leung và cộng sự, Li và cộng sự, Waki và cộng sự, Zhang

L và cộng sự, Katz và cộng sự, Zhang P và cộng sự không đề cập tới việc mù hóa bệnh nhân trong quá phân bổ vào các nhóm can thiệp nên có thể gây sai lệch trong quá trình ngẫu nhiên hóa [92] [96] [97] [99] [12] [56] [104] [13] [106] [110] [111] [117] [120]

[121] [122] Riêng nghiên cứu của Zhai và cộng sự là nghiên cứu nhãn mở nên khả năng việc bệnh nhân biết được nhóm can thiệp mình tham gia trong quá trình phân bổ là chắn chắn xảy ra, gây nguy cơ sai lệch cao cho nghiên cứu [119] Đáng chú ý, báo cáo RCT thiết kế chéo của Katz và cộng sự không đề cập đến hiệu ứng thời kỳ Hơn nữa, báo cáo cũng không nhắc đến đến thời gian rửa trôi (washout period) để loại bỏ ảnh hưởng của giai đoạn đầu đến giai đoạn thứ hai của nghiên cứu

Do đó, nhóm đối chứng có thể cải thiện hành vi và động lực sau trong giai đoạn đầu do hiệu ứng Hawthorne và tiếp tục ảnh hưởng đến giai đoạn thứ hai [121] [125] Điều này làm lo ngại về nguy cơ sai lệch do hiệu ứng thời kỳ và ảnh hưởng tồn dư của nghiên cứu

Với RCT thiết kế cụm của Yang và cộng sự, nguy cơ sai lệch cao xảy ra từ quá trình ngẫu nhiên hóa Cụ thể, các phòng khám và người tham gia không được làm mù trong quá trình phân bổ vào nhóm can thiệp Bên cạnh đó, quá trình tuyển chọn người tham gia được tiến hành sau khi phân bổ cụm vào các nhóm can thiệp nên càng làm

26 nguy cơ sai lệch cao hơn vì người tham gia ở nhóm can thiệp có thể có mức kỳ vọng và tích cực tham gia hơn nhóm đối chứng [123] Vì vậy, quá trình xác định và tuyển chọn có thể gây nguy cơ sai lệch cần cân nhắc cho nghiên cứu Tương tự, nghiên cứu của Quinn và cộng sự cũng có nguy cơ sai lệch cần cân nhắc do thời điểm của xác định và tuyển chọn với cùng lí do trên Ngược lại, nghiên cứu của Zhang P và cộng sự đã giảm thiểu được nguy cơ sai lệch này do tiến hành tuyển chọn và ngẫu nhiên hóa người tham gia trước khi tiến hành phân bổ các cụm [122]

Về quá trình tuyển chọn, nghiên cứu của Bonn và cộng sự phải dừng tuyển người tham gia trước thời điểm dự kiến do nếu kéo dài thời gian, các phiên bản điện thoại sử dụng trong nghiên cứu cần cập nhật gây khó khăn cho nghiên cứu [95] Trong nghiên cứu Franc và cộng sự, một số bác sĩ không thể hướng dẫn bệnh nhân đầy đủ về ứng dụng do thiếu thời gian hoặc vài lí do khác không được đề cập, dẫn tới chênh lệch về tỷ lệ sử dụng ứng dụng giữa các nhóm can thiệp [99] Trong khi đó, nhiều bệnh nhân bỏ cuộc ở nghiên cứu của Holmen và cộng sự do khó khăn khi sử dụng ứng dụng và một số cảm thấy giao diện ứng dụng này phức tạp [103] Ngoài các vấn đề về công nghệ, một số vấn đề khách quan khác cũng gây ảnh hưởng tới tuyển chọn người tham gia trong các nghiên cứu Cụ thể, ở nghiên cứu của Kusnanto và cộng sự tại Bali, Indonesia, một nửa số bệnh nhân xin dừng tham gia do họ còn theo tục lệ ăn uống cùng nhau hàng ngày ở địa phương nên không thể kiểm soát chế độ ăn uống được khuyến cáo cho bệnh nhân ĐTĐ [105] Nghiên cứu của Cuixart và cộng sự phải dừng tuyển chọn do đại dịch COVID-19 thay đổi cách bệnh nhân tiếp cận can thiệp, thời gian dự kiến và số người dự kiến ban đầu

Các tính năng được tích hợp trong ứng dụng di động DSMES ghi nhận từ các nghiên cứu

Trong số 38 nghiên cứu được phân tích, có tổng cộng 36 ứng dụng di động DSMES được sử dụng Hai nghiên cứu của Charpentier và cộng sự, Franc và cộng sự cùng sử dụng ứng dụng DIABEO [97], [99]; hai nghiên cứu của Rossi và cộng sự (2010, 2013) cùng sử dụng ứng dụng Diabetes Interactive Diary (DID) [115], [116] Ngoài ra, có 5 nghiờn cứu của Baron và cộng sự, Boels và cộng sự, Hửchsmann và cộng sự, Quinn và cộng sự, Wang và cộng sự không báo cáo rõ tên ứng dụng sử dụng [93], [94], [102],

Các ứng dụng được phân tích dựa trên các mô-đun chức năng chính, bao gồm: theo dõi chỉ số sức khỏe, vận động thể chất, giáo dục, ăn uống, quản lý thuốc, quản lý cảm xúc và niềm tin, quản lý biến chứng Các yếu tố như khả năng kết nối với nhân viên y tế; chức năng nhắc nhở, cảnh báo; phản hồi cho người bệnh và một số tính năng đặc biệt khác cũng được xem xét

3.2.1 Tính năng g hi nh ậ n và theo dõi ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e

3.2.1.1 Số lượng ứng dụng tích hợp tính năng ghi nhận và theo dõi chỉ số sức khỏe B ả ng 3.5 Th ố ng kê s ố nghiên c ứ u, ứ ng d ụ ng tích h ợp tính năng ghi nhậ n và theo dõi ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e

Ghi nhận Tỷ lệ ghi nhận (%)

Tỷ lệ không ghi nhận (%)

B ả ng 3.5 trình bày số nghiên cứu và ứng dụng có tích hợp tính năng ghi nhận và theo dõi chỉ số sức khỏe Cụ thể:

− Về ứng dụng: Có 33/36 ứng dụng (chiếm 91,7%) có tích hợp chức năng ghi nhận các chỉ số sức khỏe như đường huyết, huyết áp, cân nặng Chỉ có 3 ứng dụng (8,3%) không tích hợp tính năng này

− Về nghiên cứu: Trong tổng số 38 nghiên cứu phân tích, có 35 nghiên cứu (92,1%) đề cập đến các ứng dụng có chức năng ghi nhận và theo dõi chỉ số sức khỏe Chỉ 3 nghiên cứu (7,9%) không đề cập đến tính năng này trong các ứng dụng được khảo sát

3.2.1.2 Các chỉ số sức khỏe được thu thập

B ả ng 3.6 dưới đây tổng hợp các chỉ số sức khỏe được thu thập trong từng ứng dụng di động DSMES và nghiên cứu tương ứng

Các chỉ số bao gồm: các giá trị đường huyết, huyết áp, cân nặng, và nhịp tim, HbA1c ước tính và lipid máu

B ả ng 3.6 Các ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e đượ c thu th ậ p trong t ừ ng ứ ng d ụ ng và nghiên c ứ u

STT Tác giả đầu, năm công bố Ứng dụng

DMSES ĐH HA CNg NT HbA1c L

OneTouch Reveal (phiên bản tiếng Tây Ban Nha) x M, A

-: không báo cáo; x: có tính năng; ĐH: kết quả đo đường huyết; M: nhập thủ công; A: tự động truyền dữ liệu từ thiết bị đo;

HA: huyết áp; CNg: kết quả cân nặng; NT: nhịp tim; HbA1c: chỉ số HbA1c ước tính; L: ứng dụng cho phép ghi lại kết quả lipid máu

− Tính năng ghi nhận và theo dõi đường huyết:

Tính năng theo dõi đường huyết xuất hiện hầu hết trong các ứng dụng được phân tích Cụ thể, 30/36 ứng dụng (83,3%) có tính năng ghi nhận và theo dõi đường huyết Trong đó, 21 ứng dụng yêu cầu người dùng nhập thủ công chỉ số đường huyết đo được, trong khi 9 ứng dụng khác hỗ trợ truyền dữ liệu tự động từ thiết bị đo đường huyết Duy nhất 3 ứng dụng, bao gồm: Doctor Diary (Kim và cộng sự [104]), OneTouch Reveal (Grady và cộng sự [12]) và phiên bản Tây Ban Nha của ứng dụng này (Katz và cộng sự [121]) hỗ trợ đồng thời cả hai phương thức nhập liệu Hình 3.2 dưới đây minh họa cho tính năng ghi nhận và theo dõi đường huyết của ứng dụng

Hình 3.2 Thi ế t b ị đo đườ ng huy ế t OneTouch Verio Reflect, ứ ng d ụ ng OneTouch Reveal và truy ề n d ữ li ệ u t ừ ứ ng d ụng lên đám mây [126]

− Tính năng hỗ trợ quản lý các chỉ số sức khỏe khác ngoài đường huyết:

11/36 ứng dụng (30,6%) theo dõi cân nặng, huyết áp Trong khi đó, chỉ 3/36 (8,3%) ứng dụng có chức năng ước tính mức HbA1c dựa trên các đầu vào, bao gồm: ứng dụng Doctor Diary (Kim và cộng sự [104]), mySugr (Cuixart và cộng sự [113]) và Diacert (Bonn và cộng sự [95]) Tương tự, 3/36 (8,3%) ứng dụng ghi nhận nhịp tim của bệnh nhân Duy nhất ứng dụng SMARTDiabetes (Zhang P và cộng sự [122]) có ghi nhận mức lipid máu của người dùng Hình 3.3 dưới đây minh họa cho giao diện ghi nhận các chỉ số sức khỏe của ứng dụng mySugr

Hình 3.3 Giao di ệ n ghi nh ậ n các ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e c ủ a ứ ng d ụ ng mySugr [113]

3.2.2 Tính năng q u ả n lý s ử d ụ ng thu ố c

3.2.2.1 Số lượng ứng dụng tích hợp tính năng quản lý sử dụng thuốc

B ả ng 3.7 Th ố ng kê s ố nghiên c ứ u, ứ ng d ụ ng tích h ợ p tính năng quả n lý s ử d ụ ng thu ố c

Ghi nhận Tỷ lệ ghi nhận (%) Không ghi nhận Tỷ lệ không ghi nhận (%)

B ả ng 3.7 trình bày số liệu thống kê về việc tích hợp tính năng quản lý sử dụng thuốc trong các ứng dụng di động DSMES và nghiên cứu tương ứng Cụ thể:

− Về ứng dụng: Chỉ có 15/36 ứng dụng (chiếm 41,7%) tích hợp chức năng quản lý sử dụng thuốc, trong khi có tới 21 ứng dụng (58,3%) không có tính năng này

− Về nghiên cứu: Có 17/38 nghiên cứu (44,7%) ghi nhận sự hiện diện của tính năng quản lý thuốc trong ứng dụng, còn lại 21 nghiên cứu (55,3%) không đề cập hoặc ứng dụng không có chức năng này

3.2.2.2 Các tính năng quản lý sử dụng thuốc được tích hợp

B ả ng 3.8 dưới đây trình bày chi tiết về tính năng quản lý sử dụng thuốc được tích hợp trong các ứng dụng di động DSMES và nghiên cứu tương ứng

B ả ng 3.8 Chi ti ế t v ề tính năng quả n lý s ử d ụ ng thu ố c theo t ừ ng ứ ng d ụ ng và nghiên c ứ u

STT Tác giả đầu, năm công bố Ứng dụng DMSES

-: không báo cáo; x: có tính năng, G: ghi liều insulin, T: tính liều insulin

15/36 (41,7%) ứng dụng cho phép bệnh nhân quản lý việc dùng thuốc Trong đó,

11/36 (30,6%) ứng dụng hỗ trợ bệnh nhân quản lý về sử dụng insulin; 9/36 (27,8%) ứng dụng giúp bệnh nhân theo dõi thuốc khác ngoài insulin Trong số này, có 5 ứng dụng hỗ trợ cả hai, bao gồm: ứng dụng SMC-01 (Leung và cộng sự [110]), mySugr (Cuixart và cộng sự [113]), Doctor Diary (Kim và cộng sự [104]), Glucose Buddy (Kirwan và cộng sự [13]), ứng dụng trong nghiên cứu của Quinn và cộng sự [124]

Với tính năng quản lý dùng insulin, 10/11 ứng dụng có chức năng ghi lại liều insulin đã sử dụng, bao gồm: Doctor Diary (Kim và cộng sự [104]), Glucose Buddy

(Kirwan và cộng sự [13]), Vista Dialog (Leksell và cộng sự [109]), SMC-01 (Leung và cộng sự [110]), mySugr (Cuixart và cộng sự [113]), Welltang (Zhang L và cộng sự

[120]), DID (Rossi (2010, 2013) [115], [116]), ứng dụng trong nghiên cứu của Quinn và cộng sự [124], ứng dụng trong nghiên cứu của Wang và cộng sự [118], ứng dụng trong nghiên cứu của Baron và cộng sự [93] Ứng dụng còn lại là DIABEO (Charpentier và cộng sự [97], [99], Franc và cộng sự [99]) cho phép bệnh nhân tính toán liều dùng insulin dựa trên các thuật toán sẵn có Riêng ứng dụng DID (Rossi (2010, 2013) [115],

[116]) cho phép bệnh nhân vừa theo dõi lịch sử dùng insulin vừa tính toán liều insulin

3.2.3 Tính năng q u ản lý dinh dưỡ ng

3.2.3.1 Số lượng ứng dụng tích hợp tính năng quản lý dinh dưỡng

B ả ng 3.9 Th ố ng kê s ố nghiên c ứ u, ứ ng d ụ ng tích h ợ p tính năng quả n lý dinh dưỡ ng

Ghi nhận Tỷ lệ ghi nhận (%) Không ghi nhận Tỷ lệ không ghi nhận (%)

B ả ng 3.9 thống kê về số ứng dụng và nghiên cứu có tích hợp tính năng hỗ trợ quản lý dinh dưỡng Kết quả cho thấy có 23/36 ứng dụng (chiếm 63,9%) và 25/38 nghiên cứu

(chiếm 65,8%) ghi nhận sự tích hợp tính năng này Trong khi đó, vẫn còn 13 ứng dụng (tương ứng 13 nghiên cứu) không được tích hợp tính năng quản lý dinh dưỡng, tương ứng với tỷ lệ lần lượt là 36,1% và 34,2%

3.2.3.2 Các phương thức quản lý dinh dưỡng của từng ứng dụng

B ả ng 3.10 Các phương th ứ c qu ản lý dinh dưỡ ng c ủ a t ừ ng ứ ng d ụ ng

STT Tác giả đầu, năm công bố Ứng dụng DMSES Khẩu phần ăn Tin nhắn Khác

[105] DM-calendar x Nhắc nhở lịch ăn

Nutritionist Buddy Diabetes (nBuddy Diabetes) x Đặt mục tiêu

Diabetes Interactive Diary (DID) x CHO

STT Tác giả đầu, năm công bố Ứng dụng DMSES Khẩu phần ăn Tin nhắn Khác

21 Baron, 2017 [93] - Ghi thời điểm bữa ăn

-: không báo cáo; x: có tính năng; CHO: carbohydrate

B ả ng 3.10 cho thấy có sự đa dạng trong các phương thức quản lý dinh dưỡng được tích hợp vào các ứng dụng di động DSMES Trong đó:

− Ghi nhận khẩu phần ăn là phương thức phổ biến nhất (17/23 ứng dụng) được sử dụng để quản lý dinh dưỡng, trong đó 5 ứng dụng ghi lại lượng carbohydrate bệnh nhân nạp vào mỗi ngày hoặc gợi ý lượng carbohydrate bệnh nhân nên nạp vào như trong DID, (Rossi và cộng sự (2010, 2013) [115], [116])

Hiệu quả, mức độ sử dụng của các tính năng và phản hồi từ người dùng về các tính năng

3.3.1 Hi ệ u qu ả chung c ủ a ứ ng d ụ ng di độ ng DSMES

B ả ng 3.21 Th ố ng kê s ố nghiên c ứ u và ứ ng d ụng đượ c ghi nh ậ n hi ệ u qu ả

B ả ng 3.21 trình bày về mức độ ghi nhận hiệu quả tổng thể của các ứng dụng di động DSMES và số nghiên cứu ghi nhận hiệu quả của các ứng dụng này Cụ thể, có 25/36 (69,4%) ứng dụng, tương ứng 27/38 (71,1%) nghiên cứu ghi nhận hiệu quả sử dụng ứng dụng Hiệu quả này được thể hiện thông qua so sánh kết quả trước và sau can thiệp trong nhóm can thiệp và/hoặc so sánh giữa nhóm can thiệp với nhóm đối chứng Chi tiết về kết quả quả đánh giá hiệu quả của 36 ứng dụng di động DSMES lên đầu ra chính ở 38 nghiên cứu được trình bày ở Phụ lục 4

Có 32/38 nghiên cứu (tương ứng 30/36 ứng dụng) chọn HbA1c là đầu ra chính hoặc một trong các đầu ra chính 5 trong 6 nghiên cứu còn lại báo cáo các đầu ra chính không liên quan trực tiếp đến HbA1c bao gồm: thời gian hoạt động thể chất mỗi ngày (Bonn và cộng sự [95]); số bước đi mỗi ngày (Hửchsmann và cộng sự [102]); tỷ lệ mỡ cơ thể, sức bền tim phổi (Li và cộng sự [111]); cân nặng (Lim và cộng sự [112]); chỉ số chất lượng cuộc sống (Drion và cộng sự [98]) hoặc khả năng tự trao quyền (Cuixart và cộng sự [113]) Riêng nghiên cứu của Zhang P và cộng sự lựa chọn tiêu chí đầu ra chính là tỷ lệ bệnh nhân đạt được ít nhất hai trong ba mục tiêu kiểm soát yếu tố nguy cơ ABC, bao gồm: HbA1c < 7,0%, huyết áp < 140/80 mmHg và LDL-c < 2,6 mmol/L [122] 20/38 (tương ứng 19/36 ứng dụng) nghiên cứu ghi nhận khác biệt tích cực có ý nghĩa thống kê ở đầu ra chính của nhóm can thiệp so với nhóm chứng Trong đó, báo cáo của Li và cộng sự chỉ ghi nhận hiệu quả ứng dụng R Plus Health lên đầu ra tỷ lệ mỡ cơ thể khác biệt có ý thống kê, còn đầu ra sức bền tim phổi thì khác biệt không có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm nghiên cứu [111] Đáng chú ý, hiệu quả của ứng dụng DIABEO đối với chỉ số HbA1c đều cho thấy sự khác biệt tích cực có ý nghĩa thống kê giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng trong cả hai nghiên cứu của Charpentier và cộng sự và Franc và cộng sự [97], [99]

18/38 nghiên cứu (tương ứng 17/36 ứng dụng) ghi nhận ảnh hưởng tích cực có ý nghĩa thống kê lên đầu ra chính ở nhóm can thiệp so với khi chưa sử dụng Trong khi đó, 4 nghiên cứu của ghi nhận ảnh hưởng không có ý nghĩa thống kê của ứng dụng lên

65 nhóm can thiệp (Lee E và cộng sự [108], Bonn và cộng sự [95], Drion và cộng sự [98], Boels và cộng sự [94]); các báo cáo còn lại không báo cáo ảnh hưởng này

3.3.2 Hi ệ u qu ả c ủa các tính năng

B ả ng 3.22 Th ố ng kê s ố ứ ng d ụ ng, nghiên c ứ u ghi nh ậ n hi ệ u qu ả c ủa các tính năng

B ả ng 3.22 trình bày về mức độ ghi nhận hiệu quả của các tính năng trong ứng dụng di động DSMES và nghiên cứu tương ứng Cụ thể, chỉ 7/36 (19,4%) ứng dụng và 9/38 (23,7%) nghiên cứu tương ứng đánh giá hoặc mô tả rõ ràng hiệu quả của từng tính năng được tích hợp trong ứng dụng Ngược lại, có tới 29/36 (80,6%) ứng dụng và 29/38 (76,3%) nghiên cứu không ghi nhận hiệu quả cụ thể của từng tính năng, hoặc chỉ đánh giá hiệu quả chung của ứng dụng

Chi tiết về hiệu quả các tính năng của các ứng dụng và nghiên cứu tương ứng được trình bày ở B ả ng 3.23 dưới dây

B ả ng 3.23 Chi ti ế t v ề hi ệ u qu ả các tính năng củ a các ứ ng d ụ ng và nghiên c ứu tương ứ ng

STT Tác giả đầu, năm công bố Ứng dụng di động DSMES

Khác biệt giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng

DIABEO Nhắc nhở đo đường huyết

Số lần tự đo đường huyết

0 Tần suất tự đo đường huyết gia tăng không cho thấy mối liên quan đáng kể với sự cải thiện chỉ số HbA1c (không báo cáo p)

2 Franc, 2020 [99] Tính liều insulin HbA1c ở bệnh nhân dùng ứng dụng ≥ 1 lần/ngày hoặc ≥ 2 lần/ngày

- Hiệu quả giảm HbA1c có ý nghĩa thống kê được ghi nhận ở những bệnh nhân sử dụng ứng dụng DIABEO với tần suất ít nhất một lần mỗi ngày (p ≤ 0,001) Đáng chú ý, mức giảm HbA1c còn rõ rệt hơn ở nhóm bệnh nhân sử dụng ứng dụng này từ hai lần mỗi ngày trở lên (p ≤ 0,001)

3 Drion, 2015 [98] DBEES Nhắc nhở đo đường huyết

Chatbot Laura HRQoL nhóm can thiệp tương tác > 24 lần với chatbot

- Người dùng cứ tương tác > 24 lần với trợ lý ảo Laura thì

HRQoL cao hơn đáng kể (p = 0,02)

Tương tác với Laura ghi nhận khác biệt không có ý nghĩa thông kê giữa hai nhóm nghiên cứu (hiệu số –0,04%; p = 0,83)

Trao đổi tin nhắn HbA1c ở nhóm can thiệp nhận ≥ 10 tin/ngày hoặc < 10 tin/ngày

Nhắc nhở đo đường huyết

Gather Nhắc nhở đo đường huyết

8 Lee E, 2022 [108] iCareD Nhắc nhở đo đường huyết

0 Tần suất tự đo đường huyết trung bình có mối tương quan nghịch biến với HbA1c (r = -0,277, p = 0,003)

Welltang Nhắc nhở đo đường huyết

-: không báo cáo; +: khác biệt tích cực có ý nghĩa thống kê; 0: khác biệt không có ý nghĩa thống kê; a: nhóm nhận ≥ 10 tin/ngày; b: nhóm nhận < 10 tin/ngày

− Hiệu quả của tính năng:

Một số ứng dụng di động DSMES có những tính năng chính cho thấy cải thiện chỉ số lâm sàng đáng kể ở nhóm can thiệp Cụ thể, ứng dụng DIABEO là ứng dụng có chức năng chính là tính toán liều insulin dựa vào các dữ liệu đầu vào Nghiên cứu của Franc và cộng sự ghi nhận, việc sử dụng ứng dụng này ≥ 1 lần/ngày giúp giảm HbA1c (p ≤ 0,001) so với nhóm đối chứng, và tác dụng càng rõ khi dùng ≥ 2 lần/ngày (p ≤ 0,001)

[99] Trong khi đó, nghiên cứu của Gong và cộng sự lại ghi nhận ứng dụng MDC cũng cho thấy người dùng tương tác nhiều (> 24 lần) với trợ lý ảo Laura có chất lượng cuộc sống liên quan đến sức khỏe (HRQoL) cao hơn rõ rệt (p = 0,02) [100] Tương tự, trong nghiên cứu của Grady và cộng sự, tính năng trao đổi tin nhắn SMS với nhân viên y tế của ứng dụng OneTouch Reveal cũng cho thấy hiệu quả Cụ thể, những bệnh nhân nhận được ≥ 10 tin nhắn từ nhân viên y tế đã cải thiện HbA1c đáng kể so với nhóm đối chứng (p < 0,01), còn những bệnh nhân được < 10 tin nhắn thì không cải thiện HbA1c [12] Ngoài ra, tính năng nhắc nhở đo đường huyết ở hai ứng dụng Doctor Diary (Kim và cộng sự [104]), Gather (Kleinman và cộng sự [58]) cũng làm tăng số lần tự đo đường huyết ở nhóm can thiệp so với nhóm chứng (p < 0,05 (Kim và cộng sự [104]), p = 0,01 (Kleinman và cộng sự [58])) Tuy nhiên, tính năng này lại không cho thấy khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm về số lần tự đo đường huyết ở nghiên cứu của Zhang L và cộng sự (ứng dụng Welltang [120]), Lee E và cộng sự (ứng dụng iCareD [108]), Charpentier và cộng sự (ứng dụng DIABEO [97]), Drion và cộng sự (ứng dụng DBEES [98]) Trong nghiên của Lee E và cộng sự, sự gia tăng tần suất đo đường huyết làm giảm HbA1c đáng kể (r = -0,277, p = 0,003) [108] Tuy nhiên, tần suất tự đo đường huyết gia tăng lại không cho thấy mối liên quan rõ rệt đến cải thiện HbA1c trong các nghiên cứu của Charpentier và cộng sự [97] Tương tự, tính năng tương tác với trợ lý ảo Laura cũng không cho thấy cải thiện rõ rệt về HbA1c giữa hai nhóm nghiên cứu (p = 0,83) (Gong và cộng sự [100])

3.3.3 M ức độ s ử d ụ ng, ph ả n h ồ i c ủa ngườ i dùng v ề các tính năng

B ả ng 3.24 Th ố ng kê s ố ứ ng d ụ ng, nghiên c ứ u ghi nh ậ n m ức độ s ử d ụ ng và ph ả n h ồ i c ủa ngườ i dùng v ề các tính năng

Khía cạnh Ghi nhận Tỷ lệ ghi nhận (%)

Số ứng dụng Mức độ sử dụng

Số ứng dụng Phản hồi của người dùng

B ả ng 3.24 trình bày số lượng và tỷ lệ ứng dụng, nghiên cứu có ghi nhận thông tin về mức độ sử dụng và phản hồi của người dùng đối với các tính năng trong ứng dụng di động DSMES Cụ thể:

− Về mức độ sử dụng các tính năng:

Có 8/36 (22,2%) ứng dụng ghi nhận mức độ sử dụng của người dùng đối với các tính năng, và 8/38 (21,1%) nghiên cứu tương ứng đề cập đến vấn đề này Tuy nhiên, phần lớn (77,8% ứng dụng và 78,9% nghiên cứu) không ghi nhận mức độ sử dụng cụ thể

− Về phản hồi của người dùng về các tính năng:

Tỷ lệ nghiên cứu không ghi nhận phản hồi của người dùng về các tính năng rất cao (94,7% nghiên cứu, tương ứng 94,5% ứng dụng Chỉ có 2/36 (5,5%) ứng dụng và 2/38 (5,3%) nghiên cứu ghi nhận phản hồi hoặc cảm nhận của người dùng về tính năng

Chi tiết về mức độ sử dụng và phản hồi của người dùng về các tính năng được trình bày ở Phụ lục 5

− Về mức độ sử dụng các tính năng:

Các tính năng được ghi nhận sử dụng nhiều nhất liên quan đến theo dõi và ghi nhận dữ liệu cá nhân Tính năng ghi/theo dõi chỉ số đường huyết được sử dụng phổ biến nhất trong nhiều ứng dụng: ứng dụng BlueStar ghi nhận trung bình 76,6 lần truy cập/14 tuần cho tính năng này (Agarwal và cộng sự [72]), trong khi ứng dụng Glucose Buddy cho thấy 54% lượt nhập dữ liệu là để ghi đường huyết (Kirwan và cộng sự [13]) Tương tự, tính năng quản lý thuốc cũng được sử dụng rộng rãi Ứng dụng Gather ghi nhận 29.668 lần ghi lịch dùng thuốc, cao hơn cả ghi kết quả đo đường huyết (2575 lần) (Kleinman

69 và cộng sự [58]) Trong khi đó, các mô-đun về chế độ ăn uống và vận động có mức độ sử dụng khác nhau giữa các ứng dụng Cụ thể, ứng dụng SMARTDiabetes, mô-đun nhắc nhở chế độ ăn/vận động được sử dụng nhiều nhất (hơn 40000 lần click) (Zhang P và cộng sự [122]); ứng dụng Sidekickhealth lại báo cáo đa số người dùng thường xuyên sử dụng các chức năng liên quan đến chế độ ăn và vận động (Hilmarsdóttir và cộng sự [101]) Ứng dụng BlueStar (Agarwal và cộng sự [72]) và Glucose Buddy (Kirwan và cộng sự [13]) cho thấy người dùng ít sử dụng tính năng theo dõi vận động nhất

Ngoài ra, các tính năng như quản lý căng thẳng, theo dõi biến chứng hay giáo dục sức khỏe ít được quan tâm Ứng dụng SMARTDiabetes ghi nhận mô-đun giáo dục và đánh giá thói quen xấu, biến chứng được click rất ít (Zhang P và cộng sự [122])

Các nghiên cứu ghi nhận xu hướng sử dụng các tính năng này cũng giảm dần theo thời gian Ví dụ, trong ứng dụng MDC tần suất trò chuyện hàng tháng giảm từ 87% (tháng đầu) xuống 15% (tháng 12), ghi dữ liệu đường huyết cũng giảm từ 78% xuống 23% trong cùng thời gian (Gong và cộng sự [100]) Tương tự, tính năng chụp ảnh bữa ăn của ứng dụng DialBetics ban đầu được nhiều người dùng nhưng cuối kỳ chỉ còn 51,2% người duy trì (Waki và cộng sự [117])

− Về phản hồi từ người dùng:

TỔNG QUAN HỆ THỐNG VỀ CÁC TÍNH NĂNG TRONG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG GIÁO DỤC VÀ HỖ TRỢ TỰ QUẢN LÝ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG

1.1 Đặc điểm của các nghiên cứu trong tổng quan hệ thống

Sau khi thực hiện trên hai cơ sở dữ liệu Pubmed và Cochrane, nhóm nghiên cứu đã tìm được 6393 bài báo Sau quá trình lọc dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn và tiêu chuẩn loại trừ đề ra, qua 4 vòng sàng lọc tiêu đề/tóm tắt và toàn văn, 38 nghiên cứu đã được đưa vào tổng quan hệ thống Các nghiên cứu đưa vào tổng quan hệ thống đều là các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng, là bằng chứng mạnh nhất để đánh giá hiệu quả của một can thiệp [127]

Trong 38 nghiên cứu đưa vào lựa chọn, một nửa số nghiên cứu này được công bố từ năm 2020, giúp đảm bảo tính cập nhật của các bằng chứng, đặc biệt trong bối cảnh COVID-19 bùng nổ làm gia tăng nhu cầu sử dụng công nghệ, tư vấn sức khỏe từ xa Các nghiên cứu này còn được tiến hành trên 20 quốc gia và vùng lãnh thổ Không những vậy, các nghiên cứu trong tổng quan hệ thống này còn được thực hiện tại các quốc gia có vị trí tương đồng với Việt Nam như Nhật Bản, Trung Quốc, Singapore, Indonesisa… giúp tăng tính tin cậy cho việc tham khảo và áp dụng tại bối cảnh Việt Nam Ngoài ra, 13 nghiên cứu được tiến hành đa trung tâm giúp giúp cải thiện tính tổng quát, độ tin cậy và khả năng áp dụng thực tế của kết quả

Tuy nhiên, 25/38 nghiên cứu có thời gian tiến hành chỉ ≤ 6 tháng Đáng chú ý, có nghiên cứu chỉ kéo dài 3 tháng, với cỡ mẫu n = 65 nhưng tỷ lệ bỏ cuộc lên tới 53,8% (Kusnanto và cộng sự [105]) Điều này tuy thể hiện tính thực tế của các nghiên cứu RCT, nhưng cũng là điều đáng cân nhắc khi soi xét các nghiên cứu làm bằng chứng để triển khai các ứng dụng này trên thực tế

Hơn thế nữa, 23/38 nghiên cứu có yêu cầu người tham gia sử dụng thiết bị điện thoại do nhà nghiên cứu cung cấp Tuy việc này giúp đảm bảo đồng bộ và ít thiên lệch cho các nghiên cứu nhưng việc người tham gia sử dụng một thiết bị phụ đã được ghi nhận là một rào cản sử dụng ứng dụng trong các nghiên cứu trước đây [72], [128]

1.2 Đặc điểm của đối tượng nghiên cứu

Về đặc điểm độ tuổi, tất cả các nghiên cứu được đưa vào tổng quan hệ thống đều được thực hiện trên đối tượng bệnh nhân trưởng thành (≥ 18 tuổi) Việc lựa chọn nhóm đối tượng này là hợp lý, nhằm đảm bảo sự phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, bởi người trưởng thành thường có khả năng tiếp thu và áp dụng hiệu quả các nội dung từ chương trình DSMES, đồng thời thể hiện mức độ chủ động, động lực và cam kết cao hơn trong quá trình tự quản lý bệnh [129]

Về lựa chọn ngưỡng HbA1c, 24 nghiên cứu yêu cầu bệnh nhân có chỉ số HbA1c

> 7%, là hợp lý để phản ánh tình trạng kiểm soát đường huyết kém [130] Trong đó, 8 nghiên cứu còn đặt thêm ngưỡng trên của HbA1c nhằm loại trừ các trường hợp kiểm soát quá kém Hai nghiên cứu của Kim và cộng sự, Orsama và cộng sự áp dụng ngưỡng

HbA1c > 6,5% cũng là phù hợp với tiêu chuẩn chẩn đoán mắc ĐTĐ hiện hành của ADA

[104], [114], [17] Tuy nhiên, nghiên cứu của Bouchi và cộng sự sử dụng mức HbA1c

≥ 6,0%, bao gồm cả ngưỡng chẩn đoán tiền ĐTĐ [96], [17] Điều này là khó hiểu khi mục tiêu của nghiên cứu này nhắm đến đối tượng mắc ĐTĐ típ 2

Nghiên cứu của Zhai và cộng áp dụng tiêu chuẩn chẩn đoán của WHO 1999 Tiêu chuẩn này chỉ chẩn đoán ĐTĐ dựa trên 2-h PG và FGP, nhưng ngưỡng chẩn đoán là tương tự tiêu chuẩn hiện hành của ADA [119], [131], [17] Các nghiên cứu còn lại sử dụng chỉ số BMI (Hửchsmann và cộng sự, Lim và cộng sự) hay 2-h PG (Lai và cộng sự) đều phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, ngoài ra trong tiêu chí lựa chọn đều yêu cầu bệnh nhân được chẩn đoán mắc ĐTĐ [102], [112], [106]

Về thời gian mắc bệnh và tình trạng điều trị ổn định, nhiều nghiên cứu yêu cầu người bệnh đã được chẩn đoán ĐTĐ ít nhất từ vài tháng đến một năm nhằm đảm bảo tình trạng lâm sàng ổn định trước khi tham gia nghiên cứu Đáng chú ý, có 12 trong số

38 nghiên cứu không yêu cầu người tham gia có khả năng sử dụng điện thoại di động, mặc dù bản chất của các can thiệp đều phụ thuộc vào việc ứng dụng công nghệ, đặc biệt là khả năng tiếp cận và sử dụng thiết bị di động Điều này đặt ra câu hỏi về tính khả thi và mức độ tương thích giữa tiêu chí tuyển chọn và nội dung can thiệp của một số nghiên cứu

1.3 Các tính năng trong ứng dụng di động ghi nhận từ các nghiên cứu

Bi ểu đồ 4.1 biểu diễn tần suất các tính năng trong 36 ứng dụng di động DSMES trong tổng quan hệ thống

Bi ểu đồ 4.1 T ầ n su ất các tính năng trong 36 ứ ng d ụng di độ ng DSMES trong t ổ ng quan h ệ th ố ng

Bi ểu đồ 4.2 T ầ n su ấ t theo dõi các ch ỉ s ố s ứ c kh ỏ e trong 36 ứ ng d ụng di độ ng DSMES

Tổng cộng có 15 tính năng được tích hợp vào 36 ứng dụng di động DSMES được phân tích Trong số đó, các tính năng ghi nhận, theo dõi chỉ số sức khỏe, truyền dữ liệu đến nhân viên y tế, quản lý ăn uống và theo dõi hoạt động thể chất là những chức năng phổ biến nhất (xem Bi ểu đồ 4.1 ) Đặc biệt, với tính năng ghi nhận, theo dõi chỉ số sức khỏe được theo dõi ghi nhận và theo dõi chỉ số đường huyết là tính năng được tích hợp với tần suất cao nhất (83,3%), cho thấy vai trò then chốt của chức năng này trong các ứng dụng hỗ trợ bệnh nhân tự quản lý đái tháo đường (xem Bi ểu đồ 4.2 ) Tầm quan trọng của tính năng này càng được nhấn mạnh khi đây cũng là chức năng phổ biến nhất được ghi nhận trong các ứng dụng được phân tích trong nghiên cứu của Adu và cộng sự (2018)

[132] Các chức năng quản lý thuốc và nhắc nhở/cảnh báo được tích hợp trong hơn 40% số ứng dụng được phân tích, cho thấy tầm quan trọng đáng kể của những tính năng này trong các ứng dụng di động DSMES Việc hỗ trợ bệnh nhân tuân thủ điều trị, duy trì lối

Ghi nhận và theo dõi chỉ số sức khỏe

Kết nối, chia sẻ dữ liệu cho NVYT

Theo dõi hoạt động thể chất

Quản lý dinh dưỡng Nhắc nhở/cảnh báo Quản lý thuốc (bao gồm insulin)

Hỗ trợ giáo dục và hướng dẫn

Gửi tin nhắn, trao đổi Quản lý cảm xúc/niềm tin

Cá nhân hóa mục tiêu Ghi thông tin cơ bản Quản lý biến chứng Diễn đàn trực tuyến

Tần suất 15 tính năng trong 36 ứng dụng di động DSMES

100% Đường huyết Cân nặng Huyết áp HbA1c Nhịp tim Lipid máu

Tần suất theo dõi các chỉ số sức khỏe trong 36 ứng dụng di động DSMES

73 sống hợp lý và theo dõi chỉ số sức khỏe thông qua các nhắc nhở tự động được xem là những yếu tố thiết yếu trong việc nâng cao hiệu quả tự quản lý ĐTĐ Điều này càng trở nên có ý nghĩa khi các nội dung này đã được nhấn mạnh như những thành phần cốt lõi trong chương trình Giáo dục và Hỗ trợ Tự quản lý Đái tháo đường (DSMES) [42] Trái ngược với sự nhấn mạnh về vai trò trung tâm của giáo dục trong quản lý bệnh ĐTĐ, tỷ lệ các ứng dụng tích hợp tính năng giáo dục bệnh nhân chỉ đạt 41,7% Con số này còn thấp hơn tỷ lệ được báo cáo trong tổng quan hệ thống của Adu và cộng sự (2018)

[132] Thực trạng này đặt ra thách thức trong việc cung cấp kiến thức về bệnh đái tháo đường cho người bệnh, đặc biệt là trong bối cảnh nhiều bệnh nhân không có điều kiện tiếp cận tư vấn trực tiếp từ nhân viên y tế do những rào cản như tài chính, thời gian hoặc khoảng cách địa lý

Tương tự, tỷ lệ các ứng dụng tích hợp tính năng quản lý biến chứng, hỗ trợ tâm lý và theo dõi các chỉ số sức khỏe khác như HbA1c, nhịp tim, lipid máu, huyết áp và cân nặng vẫn còn ở mức thấp Tuy nhiên, việc tích hợp các tính năng này là cần thiết, trong bối cảnh các nghiên cứu đã chứng minh rằng giảm căng thẳng tâm lý có thể góp phần cải thiện sự tuân thủ điều trị và kết quả lâm sàng [82] Đồng thời, Hiệp hội Đái tháo đường Hoa Kỳ (ADA) cũng đã khuyến cáo lồng ghép các mục tiêu liên quan đến theo dõi chỉ số sức khỏe và đánh giá nguy cơ biến chứng trong nội dung chương trình DSMES [42] Ngoài ra, một số tính năng đặc biệt khác cũng được tích hợp trong các ứng dụng DSMES được phân tích, bao gồm: chatbot (Leung và cộng sự [110], Gong và cộng sự [100]), diễn đàn trực tuyến kết nối người dùng (Wang và cộng sự [118], Zhang L và cộng sự [120]), trũ chơi húa (Hilmarsdúttir và cộng sự [101], Hửchsmann và cộng sự [102]) và công nghệ NLP (Natural Language Processing – NLP) cho phép người dùng nhập liệu bằng giọng nói (Waki và cộng sự [117]) Sự xuất hiện của các tính năng này phản ánh xu hướng phát triển của công nghệ số trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt trong bối cảnh một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng người dùng thường ưu tiên lựa chọn các ứng dụng DSMES có khả năng tương tác cao và thân thiện với trải nghiệm cá nhân [133], [69]

1.4 Hiệu quả, mức độ sử dụng của các tính năng và phản hồi từ người dùng về các tính năng

Hiệu quả của các tính năng cụ thể chỉ được báo cáo trong 11/38 nghiên cứu được phân tích, và kết quả nhìn chung còn hạn chế do phần lớn các nghiên cứu không được thiết kế nhằm đánh giá riêng rẽ hiệu quả của từng tính năng Bên cạnh đó, các tính năng trong ứng dụng DSMES thường được triển khai đồng thời, và tương tác với nhau để tạo ra kết quả lâm sàng tích cực Chẳng hạn, tính năng ghi nhận chỉ số lipid máu nếu không đi kèm với các chức năng hỗ trợ quản lý chế độ ăn uống thì sẽ khó mang lại hiệu quả cải thiện chỉ số lipid trên bệnh nhân Vì vậy, cần có những nghiên cứu với thiết kế và

74 mục tiêu rõ ràng để thực sự đánh giá hiệu quả một hay nhiều nhóm tính năng trong một ứng dụng DSMES

ƯU ĐIỂM VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI

2.1 Ưu điểm của đề tài

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện tổng quan hệ thống trên hai cơ sở dữ liệu lớn và tin cậy là Pubmed và Cochrane để tổng hợp các tính năng cần thiết trong các ứng dụng di động DSMES So với tổng quan hệ thống của Adu và cộng sự, số lượng nghiên cứu đưa vào tổng quan lên đến 38 bài và đều rất cập nhật [132] Ngoài ra, các nghiên cứu này được tiến hành ở 20 quốc gia và vùng lãnh thổ: Hoa Kỳ, Trung Quốc, Nhật Bản, Anh, Úc, Italia…

Bên cạnh đó, đề tài này là nghiên cứu tiên phong tại Việt Nam tổng quan hệ thống về các tính năng cần thiết trong xây dựng các ứng dụng di động giúp giáo dục và hỗ trợ tự quản lý ĐTĐ

2.2 Hạn chế của đề tài

Bên cạnh những ưu điểm trên, đề tài cũng không tránh khỏi một số hạn chế Thứ nhất, nhóm nghiên cứu chỉ tiếp cận hai nguồn cơ sở dữ liệu Pubmed và Cochrane mà không mở rộng tìm kiếm các cơ sở dữ liệu khác như Web of Science, Embase; điều này làm hạn chế số lượng bài báo đưa vào tổng quan hệ thống Thứ hai, các nghiên cứu bị giới hạn bởi Tiếng Anh nên có thể bỏ sót các nghiên cứu được báo cáo bằng các ngôn ngữ khác Thứ ba, tổng quan hệ thống này chỉ tổng hợp kết quả các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) mà không xem xét các nghiên cứu quan sát hay bán thực nghiệm, dẫn đến có thể bỏ sót các nghiên cứu mang tính thực tế hơn Thứ tư, không có nghiên cứu nào được đánh giá có nguy cơ sai lệch thấp do bản chất nghiên cứu khó làm mù

Nhìn chung, đề tài bước đầu cung cấp thông tin về các tính năng thường được tích hợp vào các ứng dụng di động DSMES Bằng chứng từ tổng quan hệ thống là cơ sở để các nhà nghiên cứu hoặc các nhà thiết kế ứng dụng đưa ra những quyết định trong trong xây dựng, thiết kế các ứng dụng di động nhằm giáo dục và hỗ trợ bệnh nhân trong tự quản lý ĐTĐ

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Qua thực hiện đề tài tổng quan hệ thống về các tính năng trong ứng dụng di động hỗ trợ và giáo dục tự quản lý đái tháo đường (DSMES), chúng tôi đưa ra những kết luận sau:

Trên hai cơ sở dữ liệu Pubmed và Cochrane, có 38 nghiên cứu RCT được đưa vào tổng quan hệ thống 33/38 nghiên cứu có nguy cơ sai lệch cao, 5/38 nghiên cứu có nguy cơ sai lệch cần cân nhắc

15 tính năng được ghi nhận từ 36 ứng dụng di động DSMES, bao gồm ghi nhận và theo dõi chỉ số sức khỏe, chia sẻ dữ liệu cho nhân viên y tế, quản lý dinh dưỡng, theo dõi hoạt động thể chất, quản lý thuốc, nhắc nhở/cảnh báo, gửi tin nhắn/trao đổi, hỗ trợ giáo dục và hướng dẫn, quảnxúc/niềm tin, đặt mục tiêu, ghi thông tin cơ bản, quản lý biến chứng, diễn đàn người dùng, chatbot, trò chơi hóa Các tính năng này đều góp phần hỗ trợ bệnh nhân trong quá trình tự quản lý bệnh đái tháo đường và sử dụng ứng dụng lâu dài Việc lựa chọn tích hợp các tính năng nào vào ứng dụng di động DSMES nên đựa lựa chọn dựa trên độ phổ biến cùng với cân nhắc về hiệu quả, mức độ sử dụng, phản hồi của người dùng về tính năng đó

Hiệu quả của các tính năng được ghi nhận trong 9/38 nghiên cứu (tương ứng 8/36 ứng dụng) Mức độ sử dụng của từng tính năng được ghi nhận trong 7/38 nghiên cứu (tương ứng 7/36 ứng dụng); phản hồi của người dùng đối với từng tính năng được ghi nhận trong 2/38 nghiên cứu (tương ứng 2/36 ứng dụng), và nhìn chung còn hạn chế Thực tế này cho thấy nhu cầu cấp thiết đối với các nghiên cứu chuyên biệt nhằm đánh giá hiệu quả riêng lẻ hoặc theo nhóm của từng tính năng Những bằng chứng như vậy sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng thiết kế và tích hợp các tính năng phù hợp, hiệu quả vào các ứng dụng di động DSMES trong tương lai

Từ kết quả của nghiên cứu này, chúng tôi có một số đề xuất như sau:

− Tiến hành các nghiên cứu đánh giá ý kiến người dùng về các tính năng trong ứng dụng di động DSMES

− Các nhà nghiên cứu và thiết kế ứng dụng có thể xây dựng các tính năng trên trong ứng dụng di động DSMES

− Các nhà thiết kế cần tích hợp các tính năng làm kéo dài sử dụng và tăng tương tác của người dùng ứng đụng di động DSMES dưới sự tham khảo từ ý kiến chuyên gia y tế và người sử dụng ứng dụng

1 Bộ Y tế (2020), Quyết định 5481/QĐ-BYT về việc ban hành tài liệu chuyên môn

“Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị đái tháo đường típ 2”, Hà Nội

2 International Diabetes Federation (2025), IDF Diabetes Atlas 11th edition

3 Mobasseri M., Shirmohammadi M., Amiri T., Vahed N., et al (2020),

"Prevalence and incidence of type 1 diabetes in the world: A systematic review and meta-analysis", Health Promot Perspect, 10(2), pp.98-115

4 Bệnh viện Nội tiết Trung ương (2013), Báo cáo Tổng kết hoạt động năm 2012, triển khai kế hoạch năm 2013 Dự án Phòng chống đái tháo đường Quốc gia, hoạt đồng phòng chống các rối loạn thiếu hụt I ốt: Tài liệu nội bộ, tr.3-12

5 Lê T M H., Phạm N O., Phan T T., Trần Q C., et al (2023), "Prevalence of diabetes and some associated factors among adults in ho chi minh city in 2020",

Vietnam Journal of Nutrition & Food, 19(1+2), pp.57-65

6 Tuan Kiet Pham H., Tuyet Mai Kieu T., Duc Duong T., Dieu Van Nguyen K., et al (2020), "Direct medical costs of diabetes and its complications in Vietnam: A national health insurance database study", Diabetes Research and Clinical Practice, 162

7 Bộ Y tế (2024), Kế hoạch 927/KH-BYT bảo vệ, chăm sóc và nâng cao sức khỏe nhân dân năm 2025, Hà Nội

8 Shrivastava S R., Shrivastava P S., Ramasamy J (2013), "Role of self-care in management of diabetes mellitus", Journal of Diabetes & Metabolic Disorders, 12(1), pp.14

9 International Diabetes Federation (2003), IDF Diabetes Atlas 2nd edition

10 Forecast number of mobile users worldwide from 2020 to 2025, https://www.statista.com/statistics/218984/number-of-global-mobile-users- since-2010/, Ngày truy cập 24/04/2025

11 Share of health app users in 53 countries & territories worldwide, as of January

2025, https://www.statista.com/forecasts/1452648/share-of-health-app-users-in- selected-countries-worldwide?utm_source=chatgpt.com, Ngày truy cập 24/04/2025

12 Grady M., Katz L B., Cameron H., Levy B L (2017), "Diabetes App-Related

Text Messages From Health Care Professionals in Conjunction With a New Wireless Glucose Meter With a Color Range Indicator Improves Glycemic Control in Patients With Type 1 and Type 2 Diabetes: randomized Controlled Trial", JMIR diabetes, 2(2), pp.e19

13 Kirwan M., Vandelanotte C., Fenning A., Duncan M J (2013), "Diabetes self- management smartphone application for adults with type 1 diabetes: randomized controlled trial", J Med Internet Res, 15(11), pp.e235

14 Huang Z., Tan E., Lum E., Sloot P., et al (2019), "A Smartphone App to Improve

Medication Adherence in Patients With Type 2 Diabetes in Asia: Feasibility Randomized Controlled Trial", JMIR mHealth and uHealth, 7(9), pp.e14914

15 Martinez M., Park S B., Maison I., Mody V., et al (2017), "iOS Appstore-Based

Phone Apps for Diabetes Management: Potential for Use in Medication Adherence", JMIR Diabetes, 2(2), pp.e12

16 Kordonouri O., Riddell M C (2019), "Use of apps for physical activity in type

1 diabetes: current status and requirements for future development", Therapeutic

Advances in Endocrinology and Metabolism, 10, pp.1-7

17 American Diabetes Association Professional Practice Committee (2023),

"Diagnosis and Classification of Diabetes: Standards of Care in Diabetes— 2024", Diabetes Care, 47(Supplement_1), pp.S20-S42

18 American Diabetes Association (2013), "Diagnosis and Classification of

Diabetes Mellitus", Diabetes Care, 37(Supplement 1), pp.S81-S90

19 Mayer-Davis E J., Kahkoska A R., Jefferies C., Dabelea D., et al (2018),

"ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2018: Definition, epidemiology, and classification of diabetes in children and adolescents", Pediatr Diabetes,

20 Mayer-Davis E J., Lawrence J M., Dabelea D., Divers J., et al (2017),

"Incidence Trends of Type 1 and Type 2 Diabetes among Youths, 2002-2012",

The New England Journal of Medicine, 376(15), pp.1419-1429

21 Ogle G D., James S., Dabelea D., Pihoker C., et al (2022), "Global estimates of incidence of type 1 diabetes in children and adolescents: Results from the International Diabetes Federation Atlas, 10th edition", Diabetes Research and Clinical Practice, 183

22 Tuomilehto J., Ogle G D., Lund-Blix N A., Stene L C (2020), "Update on

Worldwide Trends in Occurrence of Childhood Type 1 Diabetes in 2020",

Pediatric Endocrinology Reviews, 17(Suppl 1), pp.198-209

23 Gregory G A., Robinson T I G., Linklater S E., Wang F., et al (2022), "Global incidence, prevalence, and mortality of type 1 diabetes in 2021 with projection to 2040: a modelling study", Lancet Diabetes Endocrinol, 10(10), pp.741-760

24 Gong B., Yang W., Xing Y., Lai Y., et al (2025), "Global, regional, and national burden of type 1 diabetes in adolescents and young adults", Pediatric Research, 97(2), pp.568-576

25 Zhou B., Rayner A W., Gregg E W., Sheffer K E., et al (2024), "Worldwide trends in diabetes prevalence and treatment from 1990 to 2022: a pooled analysis of 1108 population-representative studies with 141 million participants", The Lancet, 404(10467), pp.2077-2093

26 Phan D H., Vu T T., Doan V T., Le T Q., et al (2022), "Assessment of the risk factors associated with type 2 diabetes and prediabetes mellitus: A national survey in Vietnam", Medicine, 101(41), pp.e31149

27 Biswas T., Tran N., Thi My Hanh H., Van Hien P., et al (2022), "Type 2 diabetes and hypertension in Vietnam: a systematic review and meta-analysis of studies between 2000 and 2020", BMJ Open, 12(8), pp.e052725

30 Rewers A (2018), "Acute Metabolic Complications in Diabetes", Diabetes in

America, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (US),

31 Templer S., Abdo S., Wong T (2024), "Preventing diabetes complications",

32 Kieu T T M., Trinh H N., Pham H T K., Nguyen T B., et al (2020), "Direct non-medical and indirect costs of diabetes and its associated complications in Vietnam: an estimation using national health insurance claims from a cross- sectional survey", BMJ Open, 10(3), pp.e032303

33 Clouet F., Excler-Cavailher G., Christophe B., Masson F., et al (2001), "Type 2

Diabetes and Short Form 36-items Health Survey", Diabetes Metab, 27(6), pp.711-717

34 Aschalew A Y., Yitayal M., Minyihun A (2020), "Health-related quality of life and associated factors among patients with diabetes mellitus at the University of Gondar referral hospital", Health and Quality of Life Outcomes, 18(1), pp.62

35 Esubalew H., Belachew A., Seid Y., Wondmagegn H., et al (2024), "Health-

Related Quality of Life Among Type 2 Diabetes Mellitus Patients Using the 36- Item Short Form Health Survey (SF-36) in Central Ethiopia: A Multicenter Study", Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity, 17, pp.1039-1049

36 AbuAlhommos A K., Alturaifi A H., Al-Bin Hamdhah A M., Al-Ramadhan H

H., et al (2022), "The Health-Related Quality of Life of Patients with Type 2 Diabetes in Saudi Arabia", Patient Prefer Adherence, 16, pp.1233-1245

37 Pham T B., Nguyen T T., Truong H T., Trinh C H., et al (2020), "Effects of

Diabetic Complications on Health-Related Quality of Life Impairment in Vietnamese Patients with Type 2 Diabetes", Journal of Diabetes Research,

38 Adu M D (2020), "Enhancing diabetes self-management through mobile phone application", PhD Thesis, James Cook University, Australia, pp.32-38

39 Beck J., Greenwood D A., Blanton L., Bollinger S T., et al (2017), "2017

National Standards for Diabetes Self-Management Education and Support",

40 Committee A D A P P (2021), "Glycemic Targets: Standards of Medical Care in Diabetes—2022", Diabetes Care, 45(Supplement 1), pp.S83-S96

41 Berk S I (2020), "Time to Care: Primary Care Visit Duration and Value-Based

Healthcare", The American Journal of Medicine, 133(6), pp.655-656

42 Davis J., Fischl A H., Beck J., Browning L., et al (2022), "2022 National

Standards for Diabetes Self-Management Education and Support", Diabetes Care, 45(2), pp.484-494

43 Sherifali D., Brozic A., Agema P., Punthakee Z., et al (2021), "Effect of Diabetes

Health Coaching on Glycemic Control and Quality of Life in Adults Living With Type 2 Diabetes: A Community-Based, Randomized, Controlled Trial",

Canadian Journal of Diabetes, 45(7), pp.594-600

44 Sherifali D., Viscardi V., Bai J W., Ali R M (2016), "Evaluating the Effect of a Diabetes Health Coach in Individuals with Type 2 Diabetes", Canadian Journal of Diabetes, 40(1), pp.84-94

45 McBain H., Mulligan K., Haddad M., Flood C., et al (2016), "Self management interventions for type 2 diabetes in adult people with severe mental illness",

Cochrane Database of Systematic Reviews, 4(4), pp.Cd011361

46 World Health Organization (2011), "mHealth: new horizons for health through mobile technologies: Based on the findings of the second global survey on eHealth", WHO Global Observatory for eHealth Series – Volume 3

47 Moss R J., Süle A., Kohl S (2019), "eHealth and mHealth", European Journal of Hospital Pharmacy, 26(1), pp.57-58

48 Rabbi M., Pfammatter A., Zhang M., Spring B., et al (2015), "Automated personalized feedback for physical activity and dietary behavior change with mobile phones: A randomized controlled trial on adults", JMIR mhealth uhealth, 3(2), pp.e42

Tiêu đề	Đoàn Thị Huyền Linh Tổng Quan Hệ Thống Về Các Tính Năng Trong Ứng Dụng Di Động Giáo Dục Và Hỗ Trợ Tự Quản Lý Bệnh Đái Tháo Đường Khóa Luận Tốt Nghiệp Dược Sĩ
Tác giả	Đoàn Thị Huyền Linh
Người hướng dẫn	TS. Kiều Thị Tuyết Mai, NCS. Trương Khắc Quỳnh
Trường học	Trường Đại học Dược Hà Nội
Chuyên ngành	Dược học
Thể loại	Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2025
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	123
Dung lượng	2,25 MB