Engajamento do usuário e Preferências de Característica em uma Intervenção de Saúde para Prevenção de Diabetes com AI: Análise Secundária de um Ensaio Controlado Randomizado

O que aconteceu

Prediabetes is highly prevalent and increasing globally, yet lifestyle interventions remain underused. AI-driven mobile health (mHealth) tools can help scale diabetes prevention efforts, but the key factors driving their success are not well understood. This post hoc secondary analysis of a randomized controlled trial (RCT) aimed to characterize the most valued features and the role of user engagement in outcomes of a fully automated mHealth intervention for diabetes prevention. Data from 151 participants with prediabetes and overweight or obesity who were assigned to an AI-based diabetes prevention program (Sweetch) in a parent RCT (NCT05056376) were analyzed. Engagement (defined as the total number of days the app was used) was categorized into tertiles (low, medium, and high). Baseline characteristics were compared across engagement groups using ANOVA, Kruskal-Wallis, and chi-square tests, and regression models assessed the association between engagement and achievement of diabetes risk reduction outcomes (≥5% weight loss, ≥4% weight loss with ≥150 min/week of physical activity, or ≥0.2 percentage point reduction in hemoglobin A1c [HbA1c] at 12 months). Perceived usefulness of intervention features was surveyed at 12 months. ClinicalTrials.gov NCT05056376; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05056376.

Trecho mantido em inglês: a tradução automática não passou na conferência de números.

O que encontraram

O envolvimento mediano foi de 98 dias (IQR 34-232). Idade mais avançada (P1c (OR 3,57; IC 95% 1,19-10,75; P=,02). Os participantes mais frequentemente classificaram o rastreamento de peso, o rastreamento de atividade física e a escala digital de peso corporal como as características mais úteis para atingir seus objetivos de saúde.

Por que isso importa

O maior envolvimento com uma intervenção orientada por IA que exigia nenhuma intervenção humana foi associado à melhoria da redução do risco de diabetes. Ao contrário das preocupações com a menor alfabetização digital, os idosos se envolveram com a intervenção mais do que os adultos mais jovens. As características relacionadas ao rastreamento de peso e atividade física foram mais valorizadas pelos pacientes do programa.