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Digitale Diabetestherapie Patrick Timpel

Digitalisierung der Diabetestherapie Patrick Timpel Online Fortbildungskurs „Klinische Diabetologie“ // 14.09.2020

Folie 2

Agenda

1. Hintergrund

2. Begriffliche Abgrenzung

3. Fallbeispiel(e)

4. Evidenz digitaler Diabetestherapie

5. Frühe Evidenzbewertung

6. Forschungs- und Entwicklungsbedarf


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Anzahl der Smartphone-Nutzer in Deutschland in den Jahren 2009 bis 2019 (in Millionen)

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/198959/umfrage/anzahl-der-smartphonenutzer-in-deutschland-seit-2010/

Hintergrund - Digitalisierung

6,31 8,43

14,03

17,8

21,3 24

27,3 29,5

31 33,4

35,7 37,4

40,4 41,1

45,6 46

51 54

57 57,7

0

10

20

30

40

50

60

70

01/

2009

01/

2010

12/

2010

07/

2011

12/

2011

03/

2012

07/

2012

10/

2012

12/

2012

02/

2013

06/

2013

10/

2013

02/

2014

05/

2014

02/

2015

07/

2015

2016 2017 2018 2019

Pe

rso

ne

n in

Mill

ion

en
















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97,1%

97,2%

95,7%

92,2%

86,8%

73%

43,9%

81,7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

14-19 Jahre

20-29 Jahre

30-39 Jahre

40-49 Jahre

50-59 Jahre

60-69 Jahre

≥ 70 Jahre

Gesamt

Anteil der Smartphone-Nutzer in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2019

Details: Deutschland; IFAK; GfK Media and Communication Research; forsa marplan; 17.725 Befragte; ab 14 Jahre; deutschsprachige Bevölkerung; Besitzer eines internetfähigen Smartphones oder Handys


Folie 5



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Search results: • insgesamt: 338,646 • bis 1988 publizierte Arbeiten/Jahr < 1.000 • 34.138 Arbeiten im Jahr 2019

2002: Blackberry

5810

2007: iPhone



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DRKS – Deutsches Register Klinischer Studien

• open access online register for clinical trials conducted in Germany

• More than 10,000 Studies registered on DRKS

Diabetes 1,179

“telemedizin” 58

“ehealth” 34

https://www.drks.de/drks_web/setPage.do?page=2

Hintergrund – Diabetes & Digitalisierung


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Diabetes Digital App Technology – EASD ADA Empfehlungen

Flemming et al., Diabetes Care Dec 2019, dci190062;


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Diabetes Digital App Technology – EASD ADA Empfehlungen

• Wissen um die Stärken / Schwächen von Apps

• Unterstützung bei App-basiertem Diabetesmanagement + Lebensstilanpassung

• Nutzung von Gesundheitsdaten zur Qualitäts- und Versorgungs-verbesserung

Flemming et al., Diabetes Care Dec 2019, dci190062; Chat: Fühlen Sie sich diesen Anforderungen gewachsen?


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Ein bunter Blumenstrauß…

Chancen und Möglichkeiten der digitalen Welt

Optimierte metabolische Kontrolle durch Entwicklungen der kontinuierlichen Glukosemessung und Insulinpumpentherapie (Colberg et al., 2015; Dovc et al., 2017)

Gesundheits-Apps zur Optimierung des Lebensstils (Prävention und Therapie) (Lunde et al., 2018; Wu et al., 2019)

Digitale Diabetes-Schulung (Huang et al., 2019)

Gesundheits-Apps zum Selbstmanagement bei Gestationsdiabetes (Pais et al., 2017)

Exergaming zur Verbesserung der körperlichen und kognitiven Leistung (Amerkamp et al., 2018; Lazem et al., 2015)

Sensorik, Aufzeichnung nichtinvasiver physiologischer Signale (z. B. Herzfrequenz, Beschleunigung, Wärmefluss und Hautfeuchtigkeit) (Ding et al., 2016)

Smartphone-Apps für Sportler mit Typ-1-Diabetes (Kordonouri 2019)

Telemedizinische Versorgung (Thomas et al., 2019; Timpel et al., 2020)

Digitale Selbsthilfe [Schütte et al., 2019)

Wearables (u.a. Sportuhren, Fitness- und Aktivitätstracker, Smartwatches)

rtCGM (Beck et al., 2017)

Digitale Fotografie im Rahmen von digitalen Ernährungstagebüchern (Ehrmann et al., 2014)


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Vom willkommenen Trend zur medizinischen Notwendigkeit…?

• Eingeschränkter Kontakt zu Ärzten / Diabetespersonal

Hintergrund – Diabetes & Corona

Rel. Anzahl Behandlungsfälle im Vg- zu Vorjahreszeitraum

• DMP-Schulungen

• Telemedizinische Kontrolle Herzschrittmacher

• Videosprechstunde Ärztezeitung vom 26. November 2019

„Dem § 4 wird folgender Absatz 4 angefügt:

„Die Teilnahme an Schulungen kann für Patientinnen und Patienten im Jahr 2020, sofern endemisch geboten, ausgesetzt werden.“ “ [BAnz AT 07.04.2020 B4, Berlin 27.03.2020]


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Agenda

1. Hintergrund


3. Fallbeispiel(e)





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Begriffliche Abgrenzung

Was wissen wir? …oder glauben wir es nur zu wissen?

• Was ist eHealth? Wann sprechen wir von Telemedizin?

• Wie sind andere Begriffe, wie mHealth, telehealth oder andere, abzugrenzen?

• Wo bestehen Schnittmengen?

Begriffe falsch / synonym verwendet

Vielfalt und Unsicherheit der Definitionen von eHealth und verwandten Begriffen

„Unfortunately, we have used these words in so many different ways that we no longer clearly understand each other when we say them.“ A. Donabedian (1982)

Ziel:

evidenzbasierte

(1) Definition relevanter Begriffe

(2) Synthese von Schnittmengen und Abgrenzungen


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Digitization

The use of digital instead of analogue signals broadens the abilities of technological systems digitization and its diffusion in all areas of life requires the use of information and communication technology (ICT) is required (Hagen, 2017)

Information and communication technology (ICT)

“refers to both different types of communications networks and the technologies used in them. [...][It] fulfil[s] or enable[s] the function of information processing and communication by electronic means” (OECD, 2014).

Telematics • Strongly related with ICT • combines the theories of telecommunication with informatics (Alpay and Heathfield, 1997)

• concept describes “the transmission of information across distances” (Alpay and Heathfield,

1997)

• enables changes in the way care is delivered (Dasgupta and Deb, 2008)

Definition und Abgrenzung zentraler Begriffe

Digitalisierung der Diabetestherapie / Timpel, Patrick DDG Kurs „Klinische Diabetologie“ // 03.09.2018

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eHealth

• „the use of emerging information and communication technology, especially the Internet, to improve or enable health and health care” (Eng, 2002)

• “refers to tools and services using information and communication technologies that can improve prevention, diagnosis, treatment, monitoring and management” (EC, 2015).

• also supports care provision using different new services and systems, such as electronic health records or telemedicine services (EC, 2015)

• eHealth is therefore mostly related to healthcare by involving professional service providers as well as focusing on patients and their (everyday) behaviour and lifestyle



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Telemedizin

a) … Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnolgien (IuK)

b) … unmittelbare Patientenversorgung durch Gesundheitsprofessionellen und / oder Schulung

c) … Distanzüberbrückung

Sood, S., Mbarika, V., Jugoo, S., Dookhy, R., Doarn, C.R., Prakash, N. and Merrell, R.C. (2007). What is Telemedicine? A Collection of 104 Peer-Reviewed Perspectives and Theoretical Underpinnings. Telemedicine and e-health, 13(5), pp. 573-590.



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“Towards a unified understanding of eHealth and related terms – proposal of a consolidated

terminological basis” (Otto et al. 2017)



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Agenda

1. Hintergrund


3. Fallbeispiel(e)





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GLUCOMETER, APP AND INTEGRATED DATA MANAGEMENT ON GLYCAEMIC CONTROL AND SELF-MANAGEMENT IN INSULIN-TREATED PATIENTS WITH EITHER TYPE 1 DIABETES OR TYPE 2 DIABETES MELLITUS

Bitte um Votum im Chat:

Telemedizin mHealth weder noch

Beispiel I Integriertes Diabetesmanagement

Bild: https://diabetes.ascensia.de/mein-diabetes-service/bestellcenter


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Votum: Telemedizin mHealth weder noch

The perspective of losing your stake if you don’t reach the 10.000 steps will give your motivation an unexpected boost.

Commit to You

Win your game

Get rewarded ! For each successful day you keep your stake and get a reward on top, payed to you by AnkerSteps users who walked less than 10.000 steps that day.

You agree to walk 10.000 steps per day and you set an amount of money that you will give to other AnkerSteps users in case you lose your bet.

Beispiel II AnkerSteps


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Agenda

1. Hintergrund


3. Fallbeispiel(e)





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Wirksamkeit von Telemedizin

Beispiel: digitale Prävention und Versorgung des Diabetes

• ∅ evidenzbasierter „best-practice-Ansatz“ zur Evaluation mobiler digitaler Gesundheitsanwendungen (McKay et al., 2018; Zanaboni et al., 2018)

• Unklare Wirkmechanismen (Yasmin et al. 2016)

• methodische Schwächen (Dinesen et al. 2016; Kitsiou et al., 2017)

to identify, synthesize, and critically appraise evidence on the effectiveness of telemedicine solutions and their components on clinical outcomes in patients with diabetes, hypertension, or dyslipidemia

Evidenz zur Wirksamkeit digitaler Diabetestherapie


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PICO-Kriterien

P Mind. eine der folg. Erkrankungen: Diabetes,

Hypertonie und/oder Lipidstoffwechselstörung

I Telemedizin (Sood et al., 2007; Otto et al., 2018)

C Routineversorgung

O Prim.: HbA1c, SBP, DBP, HDL-c, LDL-c, TC, TGC

Sec.: self-management related outcomes

T Follow-up ≥ 3 Monate

SD Systematic reviews / Metaanalysen von RCTs

Methoden

Studiendesign und Suchstrategie • Umbrella review (Aromataris et al. 2015)

• Pubmed, Embase, and Cochrane Library + Handsuche

Mapping the evidence on the effectiveness of telemedicine interventions in diabetes, dyslipidaemia and hypertension – an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses

• Komponenten-, Erbringungs-, Subgruppen- oder Setting-spezififsche Wirksamkeit

• Klinisch relevante Reduktion HbA1c ≤ -0.5 % (Wilding et al. 2018; Dobson et al. 2018)

• Heterogentät (I²) (Egger et al., 1997)

• Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) (Guyatt et al., 2008)

Bewertung: Qualität der Evidenz / Vertrauen in den Effektschätzer (Meerpohl et al., 2012)

Datenanalyse und -aufbereitung

Tab.: PICO-Kriterien für Studiensuche und -einschluss



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Ergebnisse

Mapping the evidence on the effectiveness of telemedicine interventions in diabetes, dyslipidaemia and hypertension – an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses

Interventionscharakteristika • Häufiges und/oder intensives Feedback bzw. Interaktionen zwischen

PatientIn und Leistungserbringer • Interventionsdauer (≤ 6 Monate)

Patientencharakteristika • kürzlich diagnostizierte PatientInnen (< 7 Jahre) • jüngere PatientInnen (Alter < 55 Jahre) • verhältnismäßig stark erhöhter Baseline HbA1c ( > 8 % mmol/l)

Insgesamt • klinisch relevante Reduktion des HbA1c (≤ -0,5 %) durch Telemedizin bei Patienten mit Diabetes

Charakteristika die eine klinisch relevante HbA1c-Reduktion zur Folge hatten


Timpel P, Oswald S, Schwarz PEH, Harst L. Mapping the Evidence on the Effectiveness of Telemedicine Interventions in Diabetes, Dyslipidemia, and Hypertension: An Umbrella Review of Systematic Reviews and Meta-Analyses. J Med Internet Res. 2020;22(3):e16791. Published 2020 Mar 18. doi:10.2196/16791


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Agenda

1. Hintergrund


3. Fallbeispiel(e)





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The Scaling Up Problem

Transfering „pilots“ into practice

Literacy

Security

Evidence Quality Assurance Financing

Acceptance

Fitness for use

Standardization

Effectiveness


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Evidenz zur Nutzerakzeptanz

Patienten

• Hohe Erklärungskraft sozialer Einflussvariablen (OR im Median=7,04; beta im Median=0,32)

• Hoher Stellenwert technischer Unterstützung

Leistungserbringer

• Wenig Relevanz sozialer Einflussvariablen

• Überragende Bedeutung der wahrgenommenen Nützlichkeit (OR im Median 5,28; beta im Median = 0,43)

• Einstellung gegenüber Technologie erzielt insgesamt den höchsten beta-Wert (0,65)

• Wahrgenommene Nutzerfreundlichkeit für beide gleich wichtig (OR im Median=1,57; beta im Median = 0,26)

• Pilotitis: „Absterben“ von Projekten nach Ablauf der Finanzierungsphase (Huang et al., 2017)

• Nützlichkeit der Anwendung, Nutzenerwartung und Aufwand bei der Nutzung (Esser et al. 2009)

• Frühe Nutzereinbindung förderlich (NICE 2019; ISO 9241-210:2019)

Harst et al., 2019


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BfArM-Fast-Track-Verfahren für digitale Gesundheitsanwendungen nach §139e SGB V

Das Digitale Versorgungsgesetz vom 19.12.2019 ermöglicht die Verschreibung von "Apps auf Rezept". Die Prüfung und Zulassung dieser Digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) erfolgt durch das BfArM.

CAVE: Es handelt sich hier nicht um den Weg der Medizinproduktezulassung (CE-Zertifizierung)

BfArM-Fast-Track: App auf Rezept


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BfArM-Fast-Track-Verfahren für digitale Gesundheitsanwendungen nach §139e SGB V (§§ 33a & 139e SGB V)

Digitale-Versorgung-Gesetzes (DVG) vom 19. Dezember 2019 „App auf Rezept“ durch ÄrztInnen und PsychotherapeutInnen Verfahren zur Kassenzulassung, technischen Anforderungen, Effektivitätsnachweise

nur grob beschrieben https://www.gesetze-im-internet.de/sgb_5/__139e.html

Digitale-Gesundheitsanwendungen-Verordnung (DiGAV) vom 8. April 2020 durch BMG Detaillierte Beschreibung des Zulassungsverfahrens https://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGBl&jumpTo=bgbl120s0768.pdf#__bgbl__%2F%2F*%5B%40attr_id%3D%27bgbl120s0768.pdf%27%5D__1597151004770

Fast Track „Das Fast-Track-Verfahren für digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) nach § 139e

SGB V: Ein Leitfaden für Hersteller, Leistungserbringer und Anwender“ vom April 2020 durch das BfArM (aktuelle Fassung 10. Juni 2020)

https://www.bfarm.de/SharedDocs/Downloads/DE/Service/Beratungsverfahren/DiGA-Leitfaden.pdf?__blob=publicationFile&v=4


https://www.gesetze-im-internet.de/sgb_5/__139e.html





https://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGBl&jumpTo=bgbl120s0768.pdf__bgbl__%2F%2F*%5B%40attr_id%3D%27bgbl120s0768.pdf%27%5D__1597151004770

https://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGBl&jumpTo=bgbl120s0768.pdf__bgbl__%2F%2F*%5B%40attr_id%3D%27bgbl120s0768.pdf%27%5D__1597151004770






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Definition „digitale Gesundheitsanwendung“

Medizinprodukt der Risikoklasse I oder IIa nach Medical Device Regulation (MDR), d.h. nicht invasiv, keine Abgabe von Energie oder Pharmzeutika oder Verhütung

keine digitale Anwendung, die lediglich dem Auslesen oder Steuern eines Gerätes dient; der medizinische Zweck muss wesentlich durch die digitale Hauptfunktion erreicht werden

unterstützt die Erkennung, Überwachung, Behandlung oder Linderung von Krankheiten oder die Erkennung, Behandlung, Linderung oder Kompensierung von Verletzungen oder Behinderungen

dient nicht der Primärprävention

wird vom Patienten oder von Leistungserbringer und Patient gemeinsam genutzt

Keine DiGA sind: KIS, RIS, PACS etc. EPA / EHR Fitnesstracker im privaten / sportlichen Gebrauch

Orientierungshilfe Medical Apps https://www.bfarm.de/DE/Medizinprodukte/Abgrenzung/MedicalApps/_node.html

https://www.bfarm.de/DE/Medizinprodukte/Abgrenzung/MedicalApps/_node.html


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Beispiel und Anforderungen an die Datenauswertung



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Beispiel Patientensicherheit

Was denken Sie? Ja oder nein?



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Ablauf: BfArM Fast-Track



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Definition: „Positive Versorgungseffekte“

Medizinischer Nutzen (mN) bzw. patientenrelevante(r) Effekt(e) insb.:

• der Verbesserung des Gesundheitszustands,

• der Verkürzung der Krankheitsdauer,

• der Verlängerung des Überlebens oder

• einer Verbesserung der Lebensqualität

Patientenrelevante Struktur- und Verfahrensverbesserungen (pSVV):

• Koordination der Behandlungsabläufe

• Ausrichtung der Behandlung an Leitlinien und anerkannten Standards

• Adhärenz

• Erleichterung des Zugangs zur Versorgung

• Patientensicherheit

• Gesundheitskompetenz

• Patientensouveränität & Bewältigung krankheitsbedingter Schwierigkeiten im Alltag

• Reduzierung therapiebedingter Aufwände und Belastungen der Patienten und Angehörigen



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Anforderungen an Studien

• nach anerkannten wissenschaftlichen Standards verfasste Studie die zeigt, dass die Anwendung der DiGA besser ist als die Nichtanwendung

• Design: Quantitativ

klinische oder epidemiologische Studien (mN)

Versorgungsforschung, Sozialforschung oder Verhaltensforschung (pSVV)

• Durchführung in Deutschland

• Eintrag in Studienregister

• Evaluationskonzept

• Veröffentlichung der Ergebnisse im Register verpflichtend, Journals optional



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Agenda

1. Hintergrund


3. Fallbeispiel(e)





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Forschungs- und Entwicklungsbedarf Forschungsbedarfe

Identifikation und Priorisierung zukünftiger Forschungsbedarfe

Timpel, P.; Harst, L. Research Implications for Future Telemedicine Studies and Innovations in Diabetes and Hypertension—A Mixed Methods Study. Nutrients 2020, 12, 1340.


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Identifikation und Priorisierung zukünftiger Forschungsbedarfe

Timpel, P.; Harst, L. Research Implications for Future Telemedicine Studies and Innovations in Diabetes and Hypertension—A Mixed Methods Study. Nutrients 2020, 12, 1340.

Forschungs- und Entwicklungsbedarf Forschungsbedarfe


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Forschungs- und Entwicklungsbedarf

Neue Wege in der Diabetesberatung…

• Diabetesberater brauchen eine gute fundierte Ausbildung in den Bereichen der Technik, aber auch in den Fähigkeiten, personalisierte Medizin umzusetzen.

• Sorgfältige Auswahl von Patienten die mit hoher Wahrscheinlichkeit von Technik profitieren

• Individuelle Schulung von Patienten zum Umgang mit neuen Technologien

• technologische Grundlagen

• Handhabe

• Möglichkeiten im Alltagseinsatz

• Auswertung und Umgang mit Daten

Tombek, A., Boehm, K. Sicherer Umgang mit Diabetestechnologien. Diabetologe 16, 19–26 (2020). https://doi.org/10.1007/s11428-019-00566-x


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Code of Conduct Digital Health

Ziel: • Orientierungs- und

Handlungsrahmen für die digitale Transformation

• Teile: • „Handlungsfelder“

(Datenschutz und Informationssicherheit, „Datenspende“, Forschung, Klinische Versorgung)

• „Handlungsrahmen“ (Big Data, Einsatz kontrollierter Algorithmen)

• „Perspektiven digitaler Transformation“.

https://www.deutsche-diabetes-gesellschaft.de/politik/projekte/code-of-conduct












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DiaDigital – AG Diabetes & Technologie

Arbeitsgruppe „DiaDigital“ bewertet Diabetes-Apps

Kriterienkatalog https://appcheck.de/kriterienkatalog + Prüfprozess

DiaDigital-Prüfsiegel u.a. für „Omnitest Diabetes-Tagebuch“-App der B. Braun Melsungen AG

Partner bei DiaDigital:

• Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG): Federführend DDG-Arbeitsgemeinschaft Diabetes & Technologie (AGDT).

• Deutsche Diabetes-Hilfe (diabetesDE), • Verband der Diabetes-Beratungs- und Schulungsberufe in Deutschland (VDBD) • Deutsche Diabetes-Hilfe – Menschen mit Diabetes (DDH-M). • technische Überprüfung ZTG GmbH

Bewerbung + Selbstauskunft (http://diadigital.de/selbstauskunft/).

DiaDigital sucht neue App-Tester (ob Anfänger oder Erfahrene),

Bei Interesse melden Sie sich bei: [email protected] [email protected]

https://appcheck.de/kriterienkatalog


http://diadigital.de/selbstauskunft/

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]


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AG Diabetes + Technologie

Gemeinsame Tagung von Diabetes und Psychologie (DY) und Diabetes und Technologie (AGDT) der DDG vom 25.09.-27.09.2020 in Würzburg zum Thema

„Mensch und Technik: Den Diabetes gemeinsam gestalten“

https://www.diabetes-technologie.de/service/stellungnahmen/















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Vielen Dank!


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Annex


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DiaDigital – AG Diabetes & Technologie Ablauf der Bewertung

1. Hersteller werden motiviert, sich um das Siegel zu bewerben, wenn ihr Produkt zum diabetologischen Versorgungsgebiet gehört.

2. Der Hersteller bewirbt sich um das Diabetes App-Siegel.

3. Der Hersteller beantwortet die Selbstauskunft (siehe "Selbstauskunft des Herstellers“).

4. Das ZTG überprüft die App technisch und die technischen Angaben der Selbstauskunft (siehe "Technische Überprüfung des ZTG“).

5. Die App Bewertungsgruppe überprüft die Erfüllung der Selbstauskunft und nimmt eine eigene Bewertung vor (siehe „DiaDigital – Bewertung“).

6. Die Bewertung erfolgt auf einer Internetplattform aus Gründen der Praktikabilität und Transparenz.

7. In regelmäßigen Konsensus-Telefonkonferenzen, die acht Mal im Jahr stattfinden, werden die Ergebnisse abgestimmt und über die Siegelvergabe entschieden.

8. Das Siegel wird bei 100%iger Erfüllung der Codex-Kriterien vergeben bzw. der Hersteller erhält eine Rückmeldung über die Nichterfüllung und deren Gründe ohne Veröffentlichung.

9. Bei Siegelvergabe wird die Selbstauskunft, das technische Prüfergebnis und unsere Bewertung differenziert nach Nutzer und Behandler mit der Angabe der Zielgruppe veröffentlicht.

10. Das Siegel ist ein Jahr gültig, der Siegelempfänger kann das Siegel in dieser Zeit zur Marketingzwecken nutzen. Er verpflichtet sich die DiaDigital Gruppe über Updates und deren Inhalt zu informieren.

11. Die Liste der Apps mit Siegel, sowie die Bewertungsergebnisse können von allen teilnehmenden Verbänden und dem ZTG veröffentlicht werden.

12. Die App-Bewertungsergebnisse können öffentlich z.B. auf Kongressen präsentiert werden.



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Referenzen Amerkamp J, Masoud M, Schwarzer J, Lay D et al.: Effekte von regelmäßigem Exergaming auf die körperliche und kognitive Leistungsfähigkeit, die individuelle Alpha-Peak-Frequenz sowie krankheitsspezifische Variablen bei älteren Typ-2-Diabetespatienten. Diabetologie & Stoffwechsel. 2018;13 (S01): S42. P121.

Beck RW, Riddlesworth TD, Ruedy KJ, et al.: Effect of initiating use of an insulin pump in adults with type 1 diabetes using multiple daily insulin injections and continuous glucose monitoring (DIAMOND): a multicenter, randomized controlled trial. Lancet Diabetes Endocrinol 2017;5:700–708.

Beck RW, Riddlesworth TD, Ruedy K, et al.: Continuous glucose monitoring versus usual care in patients with type 2 diabetes receiving multiple daily insulin injections: a randomized trial. Ann Intern Med 2017;167:365–374.

Colberg SR, Laan R, Dassau E, Kerr D: Physical Activity and Type 1 Diabetes:Time for a Rewire? Journal of Diabetes Science and Technology 2015; 9(3) 609–618

Ding S, Schumacher M: Sensor Monitoring of Physical Activity to Improve Glucose Management in Diabetic Patients: A Review. Sensors 2016; 16: 589; doi:10.3390/s16040589

Dovc K, Macedoni M, Bratina N, Lepej D, Nimri R, Atlas E, Muller I, Kordonouri O, Biester T, Danne T, Phillip M, Battelino T: Closed-loop glucose control in young people with type 1 diabetes during and after unannounced physical activity: a randomised controlled crossover trial. Diabetologia 2017; 60: 2157–2167

Kordonouri O, Riddell MC: Use of apps for physical activity in type 1 diabetes: current status and requirements for future development. Ther Adv Endocrinol Metab 2019 (10): 1-7DOI: 10.1177/ 2042018819839298

Lunde P, Blakstad Nilsson, B Bergland A et al.: The Effectiveness of Smartphone Apps for Lifestyle Improvement in Noncommunicable Diseases: Systematic Review and Meta-Analyses. J Med Internet Res 2018; 20 (5): 1-12

Pais S, Parry D, Petrova K, Rowan J: Acceptance of Using an Ecosystem of Mobile Apps for Use in Diabetes Clinic for Self-Management of Gestational Diabetes Mellitus. Stud Health Technol Inform. 2017;245: 188-192.

Schütte L: Digitale Selbsthilfe. Digitalisierungs- und Technologiereport Diabetes 2019. https://www.dut-report.de/wp-content/uploads/2019/01/Selbsthilfe_Schuette.pdf. Zugriff 26.05.2019

Thomas JG, Bond DS, Raynor HA, Papandonatos GD, Wing RR: Comparison of Smartphone-Based Behavioral Obesity Treatment with Gold Standard Group Treatment and Control: A Randomized Trial. Obesity 2019; 27: 572-580. doi:10.1002/oby.22410

Wu X, Guo X, Zhang Z: The Efficacy of Mobile Phone Apps for Lifestyle Modification in Diabetes: Systematic Review and Meta-Analysis. JMIR Mhealth Uhealth 2019; 7(1): e12297 doi:10.2196/12297


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Vielen Dank!

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