Diabetes og telemedicin

Diabetes kandiderer til brug af telemedicin i behandlingen, men der mangler overblik over evidensen for telemedicinske tiltag. Metastudier af feltet afslører stor heterogenitet i studiedesign og til tider modstridende konklusioner. Denne artikel er et meta-metastudie, dvs. et litteratur- review af review -litteraturen, og den giver en status over evidensen for brug af telemedicin inden for diabetesbehandling.

Udviklingen af teknologiske hjælpemidler til brug i diabetesbehandlingen har igennem de seneste årtier gjort diabetes til en oplagt kandidat for telemedicin. Til trods herfor er indførelsen af telemedicin (også) på diabetesområdet en træg proces.

En ofte fremført indvending mod en mere omfattende ibrugtagning af telemedicin er mangel på evidens for de kliniske og organisatoriske effekter. Metaanalyser af telemedicinske studier inden for -diabetesområdet afslører da også en stor grad af heterogenitet i studiernes design, og studiernes konklu-sioner har til tider været modstridende. Denne kompleksitet er så gennemgribende, at den også slår igennem på review -niveau, hvor man i forskellige litteraturgennemgange er nået frem til forskellige resultater. I en stor andel af den foreliggende review -litteratur har man - som en naturlig konsekvens af den store kompleksitet - valgt at fokusere på en specifik målgruppe eller på en specifik intervention. I disse »niche-review « undgår man dermed den fælde, at man forsøger at generalisere over et felt, der er så bredt som diabetesbehandling og telemedicin. Resul-tatet er desværre samtidigt, at evidensen opmåles langs forskellige sæt af divergerende dimensioner.

Denne artikel præsenterer i et forsøg på at opnå et overblik over status for evidensen for den telemedicinske diabetesbehandling resultatet af et »meta-metastudie«, dvs. et litteraturgennemgang af review -litteraturen. Dette gøres velvidende, at et sådant overblik nødvendigvis må basere sig på en række grove generaliseringer, som kan anfægte validiteten af konklusionerne. En læser, som ikke måtte dele Delgado-Rodriguez' syn på meta-metaartikler som et berettiget værktøj, hvormed der kan skabes overblik over et heterogent domæne [1], opfordres derfor til i stedet at springe direkte til de refererede artikler (gå evt. efter de artikler, som scorer et femtal i Tabel 1 ).

Materiale og metoder

Der blev foretaget en søgning på PubMed efter review -artikler, der omhandlede telemedicin og diabetes, og som indeholdt søgeordene: »(Telemedicine OR Telecare OR Telemonitoring OR Telematics OR Telehealth OR Telehomecare OR eHealth OR e-Health OR Internet) AND diabetes« . Søgningen gav 980 hits, hvoraf 148 var forsynet med review -markering. På baggrund af gennemlæsning af abstrakter blev 29 artikler hentet fra internettet i fuld længde. Artikler fra før år 2000 blev udeladt. Nogle artikler blev fravalgt pga. manglende relevans/kvalitet, andre gav via krydsreferencer anledning til, at yderligere artikler blev hentet efter en målrettet søgning. I alt baserer dette meta-meta-review sig på 22 review -artikler [2-23]. Der blev også foretaget en lignende søgning på Association for Computing Machinery (ACM)-portalen samt Cochrane-biblioteket. Disse søgninger gav dog ikke anledning til review -artikler, som ikke allerede var indeholdt i de 22 artikler, der var fundet på PubMed.

Resultater

Det samlede materiale, der bestod af 22 artikler, giver anledning til høj kompleksitet og åbner for mange perspektivmæssige indfaldsvinkler. De forskellige review -artikler har forskellige foki, der rækker fra specifikke telemedicinske koncepter, en særlig patientgruppe inden for diabetes, til særlige effektmål, f.eks. klinisk effekt, økonomi, eller organisatoriske effekter som eksempelvis udvikling i patient-behandler-rela-tionen. De forskellige foki giver også udslag i stor -variation i den litteratur, de forskellige review inkluderer. En oversigt over alle 22 review kan findes i Tabel 1.

Telemedicinske koncepter

Forskellige teknologier er afprøvet til forskellige interventioner på forskellige grupper af personer med diabetes. Enhver kategorisering vil skulle trække skillelinjer igennem studier, som overlapper på en række områder. Opdelingen i nedenstående fire kategorier er derfor ikke et udtryk for en systematisk tilgang, men hver for sig synes kategorierne at definere en velafgrænset gruppe af klinisk afprøvede teknologiske interventioner.

Telemedicinsk støtte til blodglukoseregulering

Den daglige regulering af blodglukose er det dominerende scenarie for brug af telemedicin på diabetesområdet [19]. Især review -artiklen af Verhoeven et al [5] giver et godt overblik over klinisk afprøvede interventioner inden for telekonsultation og videokonsultation. Generelt findes tungest evidens for afprøvning af asynkrone (også kaldet store-and-forward ) koncepter, men ofte er disse suppleret med synkron feedback fra eksperten til patienten.

Medicinsk informatik

Hvor »klassiske« telemedicinske interventioner søger at understøtte menneskelig kommunikation, defineres medicinsk informatik som løsninger, hvor computeren i sig selv er det primære værktøj for brugeren. Ud over daglig brug af det brede spektrum af kommercielle teknologier til måling af blodglukose og til selvadministreret insulinbehandling [16, 17, 21], rummer litteraturen erfaringer med computergenereret feedback på blodglukosemålingerne og simpel dataprocessering som f.eks. grafisk repræsentation af data, hvilket er bredt accepteret blandt patienterne [14, 18]. Selv om forskning i mere avancerede modeller og beslutningsstøtte har ført til en række systemer, som på papiret giver god nøjagtighed i fremskrivningerne af blodglukose, mangler der stadig større kliniske afprøvninger af disse, og brug i daglig praksis byder på uløste udfordringer [15, 22].

De matematiske modeller vil sammen med kontinuerte blodglukosemålinger og insulinpumper - med særlig fordel for diabetiske børn - kunne skabe en fuldau tomatisk kontrol [6, 16]. Closed loop -regulering af blodglukose må dog fortsat betegnes som noget, der hører fremtiden til uden egentlig evidens fra kliniske afprøvninger i daglig praksis [6, 16, 17, 21].

Informationsteknologibaseret uddannelse og støtte

Uddannelse af patienten synes at være det bedste middel til at opnå forbedret blodglukosekontrol, både når dette involverer konventionelle og it-baserede undervisningsformer [19]. For både telemedicinske tilgange og medicinsk informatik, hvor det primære mål er støtte i selve behandlingen, er der ofte formuleret et sekundært mål om at uddanne patienter og klinikere igennem de tekniske interventioner. Af denne grund kommer en del review ind på uddannelsesaspektet (se især [3, 7, 19]), selv om der ikke blev fundet review med primært fokus på dette.

Som eksempler på klinisk afprøvede teknologier til uddannelse kan nævnes: forskellige former for internetportaler eller webbaserede systemer [14], mobiltelefoner [3], computerspil til undervisning af børn med diabetes [6], små tekstbaserede patientterminaler [5], samt diverse telemedicinske tiltag for at sikre/forbedre kommunikationen mellem patient og behandler eller mellem forskellige behandlere. Der tegner sig et overordnet billede af, at man med forskellige former for IT kan opnå en ligeså kvalificeret uddannelse af personer med diabetes som med konventionelle metoder [9, 19].

Telemedicinsk håndtering af senkomplikationer

En særlig gruppe telemedicinske studier omhandler håndtering af diabetesrelaterede senkomplikationer, hvor diabetiske fodsår [5, 23] og retinopati [12, 19] står for størstedelen af studierne. I håndteringen af begge disse komplikationer findes gode kvalitative erfaringer med at bruge digitale billeder i telemedicinske løsninger [5, 10]. Den overvejende konklusion er, at telemedicin muliggør en ligeså kvalificeret behandling som konventionelle konsultationer, samtidigt med at der åbnes for en mere smidig organisation og større patienttilfredshed. Udsagnet er hverken blevet verificeret eller afvist med statistisk signifikant evidens.

Evidens for forskellige effektmål

At sammenfatte evidensgrundlaget ud fra en kate-gorisering af forskellige effektmål indbefatter nødvendigvis, at man må foretage en række grove -generaliseringer. I de følgende afsnit dækker gene-raliseringerne f.eks. over, at interventioner har fundet sted i både primær- og sekundærsektoren, samt at studierne involverer både personer med type 1- og type 2-diabetes.

Anvendelighed og accept

Uanset om fokus er telemedicin, medicinsk informatik, it-baseret uddannelse eller telemedicinsk behandling af komplikationer, viser hovedparten af de eksperimentelle studier, at de teknologiske interventioner er gennemførlige, og at de bliver accepteret af patienter og klinisk personale [5, 23]. På trods af eventuelle tekniske problemer er patienterne glade for teknologien [14]. Eneste undtagelse til dette er inden for beslutningsstøttesystemer som nævnt i afsnittet om medicinsk informatik.

Klinisk effekt

Diabetes er det emne, som mønstrer flest artikler i Barlow et als store søgning [7]. På trods af dette synes der helt generelt at være tungere evidens for en klinisk effekt af telemedicin til hjertesygdomme og psykiske tilstande end for diabetes [4].

I mange telemedicinske studier forsøger man at påvise forbedringer i blodglukosekontrol, og et fald i glykeret hæmoglobin (HbA1c ) er blevet en slags hellig gral for telemedicinsk diabetesbehandling. De færreste har dog kunnet måle evidente forskelle på telemedicinske interventioner i forhold til en kontrolgruppe. Kun i et review [10] mener man at finde signifikant evidens for klinisk effekt målt som et fald i HbA1c --niveauet, hvorimod hovedparten af de behandlede review ikke finder statistisk signifikans [4, 5, 9, 14].

I flere review [7, 23] hæfter man sig ved, at ca. halvdelen af de inkluderede diabetesstudier finder signifikans for klinisk effekt, hvorimod den anden halvdel ikke gør. I mange studier viser før-efter-målinger, at patienternes HbA1c -niveau forbedres i både interventions- og kontrolgruppen [5]. Omvendt er der intetsteds studier, i hvilke man konkluderer, at telemedicinsk behandling forværrer patientens kliniske situation.

I studier, hvor man søger at forbedre uddannelsen af patienterne gennem proaktiv og opfølgende support, f.eks. via daglige telefonopkald til patienten [7], er der dog konstateret en statistisk signifikant forbedring af HbA1c -niveauet. I et review noteres det, at den signifikante forbedring ser ud til at skulle findes i forholdsvis komplekse interventioner med permanent health care professional support [9].

Økonomi

Der er bred enighed om, at telemedicin kan spare tid og penge for patienten [5, 23]. Ud fra et behandlerperspektiv giver de forskellige studier imidlertid ikke noget entydigt billede [7]. I nogle studier konkluderes det, at telemedicin medfører øgede udgifter for klinikerne pga. øget kommunikation med patienterne samt tidsforbrug til teknik [5]. I andre studier rapporteres om besparelser pga. en reduktion i anvendelsen af ambulatorie- og akutfaciliteter [5]. Ligeledes finder nogle studier, at klinikernes ekstra tidsforbrug vindes ind igen pga. færre komplikationer [23]. Flertallet af disse konklusioner stammer fra før-efter-analyser [5], og der mangler gode langtidsorienterede studier for at kunne komme med tungere evidens for, hvordan telemedicin påvirker de økonomiske forhold omkring behandlingen.

Andre organisatoriske effekter

Især to hypoteser om telemedicins gavnlige effekt på organisatoriske forhold synes at forekomme hyppigt: 1) Telemedicin kan understøtte bedre og mere sammenhængende behandlingsforløb på tværs af forskellige behandlere, og 2) telemedicin kan være med til at forbedre patientens muligheder for egenomsorg.

Evidensen for disse hypoteser er sparsom, idet det først og fremmest er observationsstudier, der har beskæftiget sig med disse faktorer. Verhoeven et als litteraturgennemgang [5] beskriver en række observerede effekter i forskellige studier, som til dels kan underbygge hypoteserne. Også Jaana et al [23] fremhæver patienternes forståelse for deres sygdom og egenomsorg som vigtige implikationer for telemedicin. I andre review konstateres det, at telemedicin og internetbaseret støtte har haft en forbedrende effekt på egenomsorgen i nogle tilfælde, men ikke i andre [7, 14, 19].

Opsummering af evidensen

Ved at lave en tabel, der omfatter de fire kategorier for interventioner og de fire effektmål, kan der etableres et samlet overblik over evidensen for telemedicinsk diabetesbehandling (Tabel 2 ).

Diskussion

Effektiv diabeteskontrol kræver viden og evner til daglig handling og udgør et egnet scenarie for anvendelse af telemedicinske løsninger mellem patienter og klinikere. Det samlede billede fra nærværende litteraturarbejde viser, at trods huller i evidensen er der basis for at konkludere, at teknologiske tiltag kan understøtte en lige så god behandling/uddannelse som konventionelle kommunikationsforme r. Forsøg på at vise, at telemedicinsk diabetesbehandling også overgår den konventionelle behandling, mislykkes som oftest, selv om der findes eksempler på det modsatte.

I forhold til fremtidige studier for telemedicinsk diabetesbehandling, bør konsekvensen være, at HbA1c ikke bør være det eneste effektmål i forskningsprotokollerne. Det er i stedet i højere grad nødvendigt at højne evidensen for de økonomiske og organisatoriske effekter, som kan opnås ved telemedicin uden at gå på kompromis med det kliniske niveau. Der foreligger en række kvalitative studier, som har påpeget en række positive effekter ved telemedicin, men disse mangler endnu at blive kvantitativt verificeret.

På samme måde er der evidens for, at telemedicin bliver accepteret og virker i praksis både for patienter og klinikere. Der er derfor ikke umiddelbart behov for flere studier, som udelukkende undersøger anvendeligheden af disse allerede afprøvede teknologier. Fremtidige studier om diabetes og telemedicin bør i stedet fokusere på de mere langsigtede konsekvenser, hvor den nuværende evidens fremstår svag.

Få telemedicinske studier har interveneret i mere end 6-12 måneder. For nærmere at kunne vurdere hvordan telemedicin påvirker organisation og økonomi, vil det være nødvendigt at følge telemedicinske tiltag igennem en længere periode. Dette kan vise sig at være i konflikt med ønsket om at udbygge evidensen med den traditionelle evidensbaserede tilgang, fordi et langtidsstudie vil gøre det overmåde svært at kontrollere den »kontrollerede« undersøgelse fuldstændigt. Konsekvenserne ved indførelsen af ny teknologi er netop, at organisationen forandrer sig undervejs i processen.

Det kan derfor være nødvendigt med en mere pragmatisk tilgang til studiedesign og evidens [24]. Der kan være brug for at bevæge sig fra kliniske eksperimenter til eksperimentelle klinikker, som løbende evaluerer og følger op på de ændringer, der sker i organisationen. Først på dette grundlag vil det være muligt at kunne nå frem til solide analyser af økonomiske og organisatoriske forhold, som kan overbevise beslutningstagere om potentialet i telemedicin til diabetesbehandling.

Diabetesbehandling er på mange områder langt fremme i Danmark - hvilket for eksempel kan ses af Danmarks kåring som »Europ,amester« i diabetesbehandling ifølge en europæisk sammenlignende rapport [25]. Imidlertid lader det til, at den store interesse kun i begrænset omfang er blevet omsat til internationalt publicerede artikler på det telemedicinske område: Gentages ovennævnte søgning med tilføjelsen »AND (»denmark«[affiliation])« - dvs. en søgning efter artikler med danske forfattere - giver PubMed kun ti søgeresultater i alt.

Simon Bo Larsen, Forsknings- og innovationsspecialist, Alexandra Instituttet A/S, Åbogade 34, 8200 Århus N. E-mail: simon.larsen@alexandra.dk

Antaget: 26. september 2009

Først på Nettet: 8. marts 2010

Interessekonflikter: Forarbejdet for denne artikel skete som led i forberedelsen af et mundtligt oplæg på årsmødet for Dansk Selskab for Klinisk Telemedicin, marts 2009. I denne forbindelse finansierede MedCom 50 arbejdstimer til litteraturarbejdet.

Taksigelser: Tak til MedCom for finansiering af forarbejdet for denne artikel. Tak til Jane Clemensen og Lars Hulbæk for konstruktiv feedback på en tidlig version af artiklen.

1. Delgado-Rodriguez M. Systematic reviews of meta-analyses: applications and limitations. J Epidemiol Community Health 2006;60:90-2.
2. Vasquez MS. Down to the fundamentals of telehealth and home healthcare nursing. Home Health Nurse 2008;26:280-7.
3. Blake H. Innovation in practice: mobile phone technology in patient care. Br J Comm Nurs 2008;13:160-5.
4. Dellifraine JL, Dansky KH. Home-based telehealth: a review and meta-analysis. J Telemed Telecare 2008;14:62-6.
5. Verhoeven F, Gemert-Pijnen L, Dijkstra K et al. The contribution of teleconsultation and videoconferencing to diabetes care: a systematic literature review. J Med Internet Res 2007;9:e37.
6. Shalitin S, Phillip M. The role of new technologies in treating children and adolescents with type 1 diabetes mellitus. Pediatr Diabetes 2007;8 Suppl 6: 72-9.
7. Barlow J, Singh D, Bayer S et al. A systematic review of the benefits of home telecare for frail elderly people and those with long-term conditions. J Telemed Telecare 2007;13:172-9.
8. Chistensen MC, Remler D. Information and communications technology in chronic diasease care - What are the implications for payment? Med Care Res and Rev 2007;64:123-47.
9. Garcia-Lizana F, Sarria-Santamera A. New technologies for chronic disease management and control: a systematic review. J Telemed Telecare 2007;13: 62-8.
10. Pare G, Jaana M, Sicotte C. Systematic review of home telemonitoring for chronic diseases: the evidence base. J Am Med Inform Assoc 2007;14:269-77.
11. Hebert MA, Korabek B, Scott RE. Moving research into practice: A decision framework for integrating home telehealth into chronic illness care. Int J Med Inform 2006;75:786-94.
12. Whited JD. Accuracy and reliability of teleophthalmology for diagnosing diabetic retinopathy and macular edema: a review of the literature. Diabetes Technol Ther 2006;8:102-11.
13. Gabbay RA. New dawn for diabetes data management. Diabetes Technol Ther 2005;7:801-4.
14. Farmer A, Gibson OJ, Tarassenko L et al. A systematic review of telemedicine interventions to support blood glucose self-monitoring in diabetes. Diabet Med 2005;22:1372-8.
15. Lehmann ED. Computerised decision-support tools in diabetes care: hurdles to implementation. Diabetes Technol Ther 2004;6:422-9.
16. Rohrscheib M, Robinson R, Eaton RP. Non-invasive glucose sensors and improved informatics - the future of diabetes management. Diabetes Obes Metab 2003;5:280-4.
17. Lawlor MT, Laffel LM. New technologies and therapeutic approaches for the management of pediatric diabetes. Curr Diab Rep 2001;1:56-66.
18. Krishna S, Balas EA, Boren SA et al. Patient acceptance of educational voice messages: a review of controlled clinical studies. Methods Inf Med 2002;41:360-9.
19. Lahtela JT, Lamminen H. Telemedical devices in diabetes management. Ann Med 2002;34:241-7.
20. Montori VM, Smith SA. Information systems in diabetes: in search of the holy grail in the era of evidence-based diabetes care. Exp Clin Endocrinol Diabetes 2001;109 Suppl 2:S358-S372.
21. Takahashi D, Xiao Y, Hu F et al. A survey of insulin-dependent diabetes part I: therapies and devices. Int J Telemed Appl 2008;405796.
22. Athena M, Jiaxu L, Yang K. Mathematical models and software tools for the glucose-insulin regulatory system and diabetes: an overview. Appl Numer Math 2006;56:559-73.
23. Jaana M, Pare G. Hom