Adipositas - Ursachen, Folgeerkrankungen, Therapie 2024; 18(03): 159
DOI: 10.1055/s-0044-1788878
Abstracts
Freitag, 18.10.24 | 11:45–13:15 Uhr
Kurzpräsentationen 4

Ergebnisse der Evaluation eines digitalen Diabetes-Management-Systems

L. Roth
1   Universitätsklinikum Carl Gustav Carus der TU Dresden, Medizinische Klinik III, Abteilung für Prävention und Behandlung von Diabetes, Dresden
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P. Schwarz
1   Universitätsklinikum Carl Gustav Carus der TU Dresden, Medizinische Klinik III, Abteilung für Prävention und Behandlung von Diabetes, Dresden
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N. Steckhan
1   Universitätsklinikum Carl Gustav Carus der TU Dresden, Medizinische Klinik III, Abteilung für Prävention und Behandlung von Diabetes, Dresden
› Institutsangaben
 

Einleitung Das Ziel der Evaluation des digitalen Management-Systems ESYSTA (EMPERRA GmbH) ist der Nachweis eines positiven Versorgungseffekts für PatientInnen mit DMT1 und DMT2 im Sinne eines verbesserten Selbstmanagements. Der primäre Endpunkt ist die Veränderung des HbA1c-Wertes nach 6 bzw. 12 Monaten. Hierzu wurde die web- und app-basierte Anwendung ESYSTA in drei verschiedenen Projekten evaluiert.

Methoden Das Evaluationskonzept bezieht sich auf Daten von zwei Studien sowie auf Real-World-Daten des EMPERRA-Portals. Die erste prospektive Beobachtungsstudie basiert auf einem Versicherungsdatensatz, aus welchem für die Interventionsgruppe eine Kontrollgruppe gematcht wurde. Die zweite Studie ist eine zweiarmige, randomisierte, kontrollierte Studie (RCT). Die Veränderung des HbA1c-Wertes wurde mit linearen gemischten Modellen in Intention-to-treat- und Per-Protokoll-Analysen geprüft.

Ergebnisse Insgesamt wurden Daten von über 1000 PatientInnen ausgewertet. Die Studien zeigen, dass ESYSTA-NutzerInnen nach 6 bzw. 12 Monaten eine anhaltende und klinisch relevante HbA1c-Reduktion von mindestens 0,4 % erreichen. In den Studien mit Kontrollgruppen zeigt der Gruppenvergleich stärkere Absenkungen in der Interventionsgruppe.

Schlussfolgerung Das Evaluationskonzept mit Einbezug verschiedener Datenquellen zeigt einen positiven Versorgungseffekt von ESYSTA und bietet ein Beispiel für die Integration verschiedener Datenquellen zur Evaluation digitaler Therapien.



Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
20. September 2024

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