Metabolic syndrome in Mexican American females---prevalence and impact of age, socioeconomic status, and family history of type II diabetes

This thesis presents an analysis of data from Molecular Epidemiology of Type II Diabetes Mellitus in Mexican Americans. The study included 294 families. Among the participating families were 500 Mexican American females aged 19 to 86 who provided information on characteristics such as height, weight, and a variety of biochemical indicators. The research questions for this thesis are: (1) How strong is the association between indicators of the metabolic syndrome in study participants and their family histories of type II diabetes; and (2) How is an individual's family history of type II diabetes, age and socioeconomic status associated with the metabolic syndrome? In this thesis education status of the participants is used as an indicator of socioeconomic status. Answers to these questions are provided through the analysis of women's responses to written questionnaires and biochemical data. ^

An iPhone-based application for promoting type 2 diabetic patients self- management towards healthy lifestyle habits

— In 2000, according to the World Health Organization, at least 171 million people, 2.8% of the population worldwide, suffered from diabetes. The Centres for Disease Control has defined it as an epidemic disease. Its incidence is increasing rapidly, and it is estimated that by 2030 this number will almost double. Diabetes mellitus occurs throughout the world, but is more common (especially type 2) in the more developed countries. Diabetes is a chronic condition that occurs when pancreas does not assure enough insulin secretion or when the body does not consume the insulin produced. Insulin is a hormone that regulates blood sugar. The effect of uncontrolled diabetes is the hyperglycaemia (blood sugar), which eventually seriously damage many organs and systems, especially the nerves and blood vessels. Diabetes type 2 (most common type of diabetes) is highly correlated with elderly people, obesity or overweight. Promoting a healthy lifestyle helps patients to improve their quality of life and in many cases to avoid complications related to the disease. This paper is intended to describe an iPhone-based application for self-management of type 2 diabetic patients, which allow them improving their lifestyle through healthy diet, physical activity and education

Integración de dispositivos de salud personal en la plataforma de telecuidado para diabetes PERSONA

La plataforma de telecuidado PERSONA se ha desarrollado en el marco del CIBER-BBN y tiene por objetivo soportar el autocuidado diario de pacientes con diabetes tipo 1. La plataforma proporciona acceso a herramientas de soporte a la decisión, de procesado automático de la información, de monitorización de las variables que afectan a la enfermedad y facilita la comunicación entre los agentes involucrados en el cuidado del paciente. La integración de dispositivos médicos interoperables es un requisito principal de la plataforma PERSONA. En este trabajo presentamos las soluciones adoptadas en cuanto a la integración de dispositivos médicos y analizamos las características de los protocolos de comunicación inalámbrica de los dispositivos considerados y los recursos necesarios para la comunicación con dispositivos móviles de telefonía.

Bases fisiológicas de los programas de entrenamiento para diabéticos.

La actividad física es uno de los tratamientos más adecuados para poder controlar la glucemia en personas con diabetes. Este trabajo va dirigido a la investigación del efecto que causan las diferentes actividades físicas, dependiendo de su intensidad y duración, sobre el organismo. Primero se estudiará muy a fondo el páncreas, junto con las hormonas más importantes de la regulación de la glucemia, la insulina y el glucagón. Con mayor concreción en las acciones biológicas de la insulina y el mecanismo de control o regulación de la secreción de insulina. Posteriormente se estudiará, como aquellas personas que no segregan insulina y se le administra esta hormona regulan su metabolismo. Y por consiguiente, se verá los efectos de la actividad física en diabéticos, tanto generales como específicos, a largo y a corto plazo y algunos más específicos en diabéticos Tipo 2. A continuación, se observará la interrelación existente entre la actividad física y el funcionamiento del páncreas de los diabéticos y se verán las diferencias entre la realización de ejercicios aeróbicos y de fuerza para estos. Para finalizar, se darán ciertas pautas para la realización de ejercicio físico tanto en diabéticos tipo I, como en diabéticos tipo 2, y se expondrán unas últimas conclusiones finales sobre todo el trabajo.

Automatic physical activity pattern recognition and meal intake modelling in type 1 diabetes for their inclusion in artificial pancreas systems

La diabetes comprende un conjunto de enfermedades metabólicas que se caracterizan por concentraciones de glucosa en sangre anormalmente altas. En el caso de la diabetes tipo 1 (T1D, por sus siglas en inglés), esta situación es debida a una ausencia total de secreción endógena de insulina, lo que impide a la mayoría de tejidos usar la glucosa. En tales circunstancias, se hace necesario el suministro exógeno de insulina para preservar la vida del paciente; no obstante, siempre con la precaución de evitar caídas agudas de la glucemia por debajo de los niveles recomendados de seguridad. Además de la administración de insulina, las ingestas y la actividad física son factores fundamentales que influyen en la homeostasis de la glucosa. En consecuencia, una gestión apropiada de la T1D debería incorporar estos dos fenómenos fisiológicos, en base a una identificación y un modelado apropiado de los mismos y de sus sorrespondientes efectos en el balance glucosa-insulina. En particular, los sistemas de páncreas artificial –ideados para llevar a cabo un control automático de los niveles de glucemia del paciente– podrían beneficiarse de la integración de esta clase de información. La primera parte de esta tesis doctoral cubre la caracterización del efecto agudo de la actividad física en los perfiles de glucosa. Con este objetivo se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y meta-análisis que determinen las respuestas ante varias modalidades de ejercicio para pacientes con T1D, abordando esta caracterización mediante unas magnitudes que cuantifican las tasas de cambio en la glucemia a lo largo del tiempo. Por otro lado, una identificación fiable de los periodos con actividad física es un requisito imprescindible para poder proveer de esa información a los sistemas de páncreas artificial en condiciones libres y ambulatorias. Por esta razón, la segunda parte de esta tesis está enfocada a la propuesta y evaluación de un sistema automático diseñado para reconocer periodos de actividad física, clasificando su nivel de intensidad (ligera, moderada o vigorosa); así como, en el caso de periodos vigorosos, identificando también la modalidad de ejercicio (aeróbica, mixta o de fuerza). En este sentido, ambos aspectos tienen una influencia específica en el mecanismo metabólico que suministra la energía para llevar a cabo el ejercicio y, por tanto, en las respuestas glucémicas en T1D. En este trabajo se aplican varias combinaciones de técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones sobre la fusión multimodal de señales de acelerometría y ritmo cardíaco, las cuales describen tanto aspectos mecánicos del movimiento como la respuesta fisiológica del sistema cardiovascular ante el ejercicio. Después del reconocimiento de patrones se incorpora también un módulo de filtrado temporal para sacar partido a la considerable coherencia temporal presente en los datos, una redundancia que se origina en el hecho de que en la práctica, las tendencias en cuanto a actividad física suelen mantenerse estables a lo largo de cierto tiempo, sin fluctuaciones rápidas y repetitivas. El tercer bloque de esta tesis doctoral aborda el tema de las ingestas en el ámbito de la T1D. En concreto, se propone una serie de modelos compartimentales y se evalúan éstos en función de su capacidad para describir matemáticamente el efecto remoto de las concetraciones plasmáticas de insulina exógena sobre las tasas de eleiminación de la glucosa atribuible a la ingesta; un aspecto hasta ahora no incorporado en los principales modelos de paciente para T1D existentes en la literatura. Los datos aquí utilizados se obtuvieron gracias a un experimento realizado por el Institute of Metabolic Science (Universidad de Cambridge, Reino Unido) con 16 pacientes jóvenes. En el experimento, de tipo ‘clamp’ con objetivo variable, se replicaron los perfiles individuales de glucosa, según lo observado durante una visita preliminar tras la ingesta de una cena con o bien alta carga glucémica, o bien baja. Los seis modelos mecanísticos evaluados constaban de: a) submodelos de doble compartimento para las masas de trazadores de glucosa, b) un submodelo de único compartimento para reflejar el efecto remoto de la insulina, c) dos tipos de activación de este mismo efecto remoto (bien lineal, bien con un punto de corte), y d) diversas condiciones iniciales. ABSTRACT Diabetes encompasses a series of metabolic diseases characterized by abnormally high blood glucose concentrations. In the case of type 1 diabetes (T1D), this situation is caused by a total absence of endogenous insulin secretion, which impedes the use of glucose by most tissues. In these circumstances, exogenous insulin supplies are necessary to maintain patient’s life; although caution is always needed to avoid acute decays in glycaemia below safe levels. In addition to insulin administrations, meal intakes and physical activity are fundamental factors influencing glucose homoeostasis. Consequently, a successful management of T1D should incorporate these two physiological phenomena, based on an appropriate identification and modelling of these events and their corresponding effect on the glucose-insulin balance. In particular, artificial pancreas systems –designed to perform an automated control of patient’s glycaemia levels– may benefit from the integration of this type of information. The first part of this PhD thesis covers the characterization of the acute effect of physical activity on glucose profiles. With this aim, a systematic review of literature and metaanalyses are conduced to determine responses to various exercise modalities in patients with T1D, assessed via rates-of-change magnitudes to quantify temporal variations in glycaemia. On the other hand, a reliable identification of physical activity periods is an essential prerequisite to feed artificial pancreas systems with information concerning exercise in ambulatory, free-living conditions. For this reason, the second part of this thesis focuses on the proposal and evaluation of an automatic system devised to recognize physical activity, classifying its intensity level (light, moderate or vigorous) and for vigorous periods, identifying also its exercise modality (aerobic, mixed or resistance); since both aspects have a distinctive influence on the predominant metabolic pathway involved in fuelling exercise, and therefore, in the glycaemic responses in T1D. Various combinations of machine learning and pattern recognition techniques are applied on the fusion of multi-modal signal sources, namely: accelerometry and heart rate measurements, which describe both mechanical aspects of movement and the physiological response of the cardiovascular system to exercise. An additional temporal filtering module is incorporated after recognition in order to exploit the considerable temporal coherence (i.e. redundancy) present in data, which stems from the fact that in practice, physical activity trends are often maintained stable along time, instead of fluctuating rapid and repeatedly. The third block of this PhD thesis addresses meal intakes in the context of T1D. In particular, a number of compartmental models are proposed and compared in terms of their ability to describe mathematically the remote effect of exogenous plasma insulin concentrations on the disposal rates of meal-attributable glucose, an aspect which had not yet been incorporated to the prevailing T1D patient models in literature. Data were acquired in an experiment conduced at the Institute of Metabolic Science (University of Cambridge, UK) on 16 young patients. A variable-target glucose clamp replicated their individual glucose profiles, observed during a preliminary visit after ingesting either a high glycaemic-load or a low glycaemic-load evening meal. The six mechanistic models under evaluation here comprised: a) two-compartmental submodels for glucose tracer masses, b) a single-compartmental submodel for insulin’s remote effect, c) two types of activations for this remote effect (either linear or with a ‘cut-off’ point), and d) diverse forms of initial conditions.

A technological framework based on automatic messaging for improving adherence of diabetic patients

En todo el mundo se ha observado un crecimiento exponencial en la incidencia de enfermedades crónicas como la hipertensión y enfermedades cardiovasculares y respiratorias, así como la diabetes mellitus, que causa un número de muertes cada vez mayor en todo el mundo (Beaglehole et al., 2008). En concreto, la prevalencia de diabetes mellitus (DM) está aumentando de manera considerable en todas las edades y representa un serio problema de salud mundial. La diabetes fue la responsable directa de 1,5 millones de muertes en 2012 y 89 millones de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) (OMS, 2014). Uno de los principales dilemas que suelen asociarse a la gestión de EC es la adherencia de los pacientes a los tratamientos, que representa un aspecto multifactorial que necesita asistencia en lo relativo a: educación, autogestión, interacción entre los pacientes y cuidadores y compromiso de los pacientes. Medir la adherencia del tratamiento es complicado y, aunque se ha hablado ampliamente de ello, aún no hay soluciones “de oro” (Reviews, 2002). El compromiso de los pacientes, a través de la participación, colaboración, negociación y a veces del compromiso firme, aumentan las oportunidades para una terapia óptima en la que los pacientes se responsabilizan de su parte en la ecuación de adherencia. Comprometer e involucrar a los pacientes diabéticos en las decisiones de su tratamiento, junto con expertos profesionales, puede ayudar a favorecer un enfoque centrado en el paciente hacia la atención a la diabetes (Martin et al., 2005). La motivación y atribución de poder de los pacientes son quizás los dos factores interventores más relevantes que afectan directamente a la autogestión de la atención a la diabetes. Se ha demostrado que estos dos factores desempeñan un papel fundamental en la adherencia a la prescripción, así como en el fomento exitoso de un estilo de vida sana y otros cambios de conducta (Heneghan et al., 2013). Un plan de educación personalizada es indispensable para proporcionarle al paciente las herramientas adecuadas que necesita para la autogestión efectiva de la enfermedad (El-Gayar et al. 2013). La comunicación efectiva es fundamental para proporcionar una atención centrada en el paciente puesto que influye en las conductas y actitudes hacia un problema de salud ((Frampton et al. 2008). En este sentido, la interactividad, la frecuencia, la temporalización y la adaptación de los mensajes de texto pueden promover la adherencia a un régimen de medicación. Como consecuencia, adaptar los mensajes de texto a los pacientes puede resultar ser una manera de hacer que las sugerencias y la información sean más relevantes y efectivas (Nundy et al. 2013). En este contexto, las tecnologías móviles en el ámbito de la salud (mHealth) están desempeñando un papel importante al conectar con pacientes para mejorar la adherencia a medicamentos recetados (Krishna et al., 2009). La adaptación de los mensajes de texto específicos de diabetes sigue siendo un área de oportunidad para mejorar la adherencia a la medicación y ofrecer motivación a adultos con diabetes. Sin embargo, se necesita más investigación para entender totalmente su eficacia. Los consejos de texto personalizados han demostrado causar un impacto positivo en la atribución de poder a los pacientes, su autogestión y su adherencia a la prescripción (Gatwood et al., 2014). mHealth se puede utilizar para ofrecer programas de asistencia de autogestión a los pacientes con diabetes y, al mismo tiempo, superar las dificultades técnicas y financieras que supone el tratamiento de la diabetes (Free at al., 2013). El objetivo principal de este trabajo de investigación es demostrar que un marco tecnológico basado en las teorías de cambios de conducta, aplicado al campo de la mHealth, permite una mejora de la adherencia al tratamiento en pacientes diabéticos. Como método de definición de una solución tecnológica, se han adoptado un conjunto de diferentes técnicas de conducta validadas denominado marco de compromiso de retroacción conductual (EBF, por sus siglas en inglés) para formular los mensajes, guiar el contenido y evaluar los resultados. Los estudios incorporan elementos del modelo transteórico (TTM, por sus siglas en inglés), la teoría de la fijación de objetivos (GST, por sus siglas en inglés) y los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz. Como concepto general, el modelo TTM ayuda a los pacientes a progresar a su próxima fase de conducta a través de mensajes de texto motivados específicos y permite que el médico identifique la fase actual y adapte sus estrategias individualmente. Además, se adoptan las directrices del TTM para fijar objetivos personalizados a un nivel apropiado a la fase de cambio del paciente. La GST encierra normas que van a ponerse en práctica para promover la intervención educativa y objetivos de pérdida de peso. Finalmente, los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz aplicados a la aparición de los mensajes se han puesto en marcha para aumentar la efectividad. El EBF tiene como objetivo ayudar a los pacientes a mejorar su adherencia a la prescripción y encaminarlos a una mejora general en la autogestión de la diabetes mediante mensajes de texto personalizados denominados mensajes de retroacción automáticos (AFM, por sus siglas en inglés). Después de una primera revisión del perfil, consistente en identificar características significativas del paciente basadas en las necesidades de tratamiento, actitudes y conductas de atención sanitaria, el sistema elige los AFM personalizados, los aprueba el médico y al final se transfieren a la interfaz del paciente. Durante el tratamiento, el usuario recopila los datos en dispositivos de monitorización de pacientes (PMD, por sus siglas en inglés) de una serie de dispositivos médicos y registros manuales. Los registros consisten en la toma de medicación, dieta y actividad física y tareas de aprendizaje y control de la medida del metabolismo. El compromiso general del paciente se comprueba al estimar el uso del sistema y la adherencia del tratamiento y el estado de los objetivos del paciente a corto y largo plazo. El módulo de análisis conductual, que consiste en una serie de reglas y ecuaciones, calcula la conducta del paciente. Tras lograr el análisis conductual, el módulo de gestión de AFM actualiza la lista de AFM y la configuración de los envíos. Las actualizaciones incluyen el número, el tipo y la frecuencia de mensajes. Los AFM los revisa periódicamente el médico que también participa en el perfeccionamiento del tratamiento, adaptado a la fase transteórica actual. Los AFM se segmentan en distintas categorías y niveles y los pacientes pueden ajustar la entrega del mensaje de acuerdo con sus necesidades personales. El EBF se ha puesto en marcha integrado dentro del sistema METABO, diseñado para facilitar al paciente diabético que controle sus condiciones relevantes de una manera menos intrusiva. El dispositivo del paciente se vincula en una plataforma móvil, mientras que una interfaz de panel médico permite que los profesionales controlen la evolución del tratamiento. Herramientas específicas posibilitan que los profesionales comprueben la adherencia del paciente y actualicen la gestión de envíos de AFM. El EBF fue probado en un proyecto piloto controlado de manera aleatoria. El principal objetivo era examinar la viabilidad y aceptación del sistema. Los objetivos secundarios eran también la evaluación de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia, el control glucémico y la calidad de vida. Se reclutaron participantes de cuatro centros clínicos distintos en Europa. La evaluación del punto de referencia incluía datos demográficos, estado de la diabetes, información del perfil, conocimiento de la diabetes en general, uso de las plataformas TIC, opinión y experiencia con dispositivos electrónicos y adopción de buenas prácticas con la diabetes. La aceptación y eficacia de los criterios de evaluación se aplicaron para valorar el funcionamiento del marco tecnológico. El principal objetivo era la valoración de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia. En las pruebas participaron 54 pacientes. 26 fueron asignados al grupo de intervención y equipados con tecnología móvil donde estaba instalado el EBF: 14 pacientes tenían T1DM y 12 tenían T2DM. El grupo de control estaba compuesto por 25 pa cientes que fueron tratados con atención estándar, sin el empleo del EBF. La intervención profesional tanto de los grupos de control como de intervención corrió a cargo de 24 cuidadores, entre los que incluían diabetólogos, nutricionistas y enfermeras. Para evaluar la aceptabilidad del sistema y analizar la satisfacción de los usuarios, a través de LimeSurvey, se creó una encuesta multilingüe tanto para los pacientes como para los profesionales. Los resultados también se recopilaron de los archivos de registro generados en los PMD, el panel médico profesional y las entradas de la base de datos. Los mensajes enviados hacia y desde el EBF y los archivos de registro del sistema y los servicios de comunicación se grabaron durante las cinco semanas del estudio. Se entregaron un total de 2795 mensajes, lo que supuso una media de 107,50 mensajes por paciente. Como se muestra, los mensajes disminuyen con el tiempo, indicando una mejora global de la adherencia al plan de tratamiento. Como se esperaba, los pacientes con T1DM recibieron más consejos a corto plazo, en relación a su estado. Del mismo modo, al ser el centro de T2DM en cambios de estilo de vida sostenible a largo plazo, los pacientes con T2DM recibieron más consejos de recomendación, en cuanto a dietas y actividad física. También se ha llevado a cabo una comparación de la adherencia e índices de uso para pacientes con T1DM y T2DM, entre la primera y la segunda mitad de la prueba. Se han observado resultados favorables para el uso. En lo relativo a la adherencia, los resultados denotaron una mejora general en cada dimensión del plan de tratamiento, como la nutrición y las mediciones de inserción de glucosa en la sangre. Se han llevado a cabo más estudios acerca del cambio a nivel educativo antes y después de la prueba, medidos tanto para grupos de control como de intervención. Los resultados indicaron que el grupo de intervención había mejorado su nivel de conocimientos mientras que el grupo de control mostró una leve disminución. El análisis de correlación entre el nivel de adherencia y las AFM ha mostrado una mejora en la adherencia de uso para los pacientes que recibieron los mensajes de tipo alertas, y unos resultados no significativos aunque positivos relacionados con la adherencia tanto al tratamiento que al uso correlacionado con los recordatorios. Por otra parte, los AFM parecían ayudar a los pacientes que no tomaban suficientemente en serio su tratamiento en el principio y que sí estaban dispuestos a responder a los mensajes recibidos. Aun así, los pacientes que recibieron demasiadas advertencias, comenzaron a considerar el envío de mensajes un poco estresante. El trabajo de investigación llevado a cabo al desarrollar este proyecto ofrece respuestas a las cuatro hipótesis de investigación que fueron la motivación para el trabajo. • Hipótesis 1 : es posible definir una serie de criterios para medir la adherencia en pacientes diabéticos. • Hipótesis 2: es posible diseñar un marco tecnológico basado en los criterios y teorías de cambio de conducta mencionados con anterioridad para hacer que los pacientes diabéticos se comprometan a controlar su enfermedad y adherirse a planes de atención. • Hipótesis 3: es posible poner en marcha el marco tecnológico en el sector de la salud móvil. • Hipótesis 4: es posible utilizar el marco tecnológico como solución de salud móvil en un contexto real y tener efectos positivos en lo referente a indicadores de control de diabetes. La verificación de cada hipótesis permite ofrecer respuesta a la hipótesis principal: La hipótesis principal es: es posible mejorar la adherencia diabética a través de un marco tecnológico mHealth basado en teorías de cambio de conducta. El trabajo llevado a cabo para responder estas preguntas se explica en este trabajo de investigación. El marco fue desarrollado y puesto en práctica en el Proyecto METABO. METABO es un Proyecto I+D, cofinanciado por la Comisión Europea (METABO 2008) que integra infraestructura móvil para ayudar al control, gestión y tratamiento de los pacientes con diabetes mellitus de tipo 1 (T1DM) y los que padecen diabetes mellitus de tipo 2 (T2DM). ABSTRACT Worldwide there is an exponential growth in the incidence of Chronic Diseases (CDs), such as: hypertension, cardiovascular and respiratory diseases, as well as diabetes mellitus, leading to rising numbers of deaths worldwide (Beaglehole et al. 2008). In particular, the prevalence of diabetes mellitus (DM) is largely increasing among all ages and constitutes a major worldwide health problem. Diabetes was directly responsible for 1,5 million deaths in 2012 and 89 million Disability-adjusted life year (DALYs) (WHO 2014). One of the key dilemmas often associated to CD management is the patients’ adherence to treatments, representing a multi-factorial aspect that requires support in terms of: education, self-management, interaction between patients and caregivers, and patients’ engagement. Measuring adherence is complex and, even if widely discussed, there are still no “gold” standards ((Giardini et al. 2015), (Costa et al. 2015). Patient’s engagement, through participation, collaboration, negotiation, and sometimes compromise, enhance opportunities for optimal therapy in which patients take responsibility for their part of the adherence equation. Engaging and involving diabetic patients in treatment decisions, along with professional expertise, can help foster a patient-centered approach to diabetes care (Martin et al. 2005). Patients’ motivation and empowerment are perhaps the two most relevant intervening factors that directly affect self-management of diabetes care. It has been demonstrated that these two factors play an essential role in prescription adherence, as well as for the successful encouragement of a healthy life-style and other behavioural changes (Heneghan et al. 2013). A personalised education plan is indispensable in order to provide the patient with the appropriate tools needed for the effective self-management of the disease (El-Gayar et al. 2013). Effective communication is at the core of providing patient-centred care since it influences behaviours and attitudes towards a health problem (Frampton et al. 2008). In this regard, interactivity, frequency, timing, and tailoring of text messages may promote adherence to a medication regimen. As a consequence, tailoring text messages to patients can constitute a way of making suggestions and information more relevant and effective (Nundy et al. 2013). In this context, mobile health technologies (mHealth) are playing significant roles in improving adherence to prescribed medications (Krishna et al. 2009). The tailoring of diabetes-specific text messages remains an area of opportunity to improve medication adherence and provide motivation to adults with diabetes but further research is needed to fully understand their effectiveness. Personalized text advices have proven to produce a positive impact on patients’ empowerment, self-management, and adherence to prescriptions (Gatwood et al. 2014). mHealth can be used for offering self-management support programs to diabetes patients and at the same time surmounting the technical and financial difficulties involved in diabetes treatment (Free et al. 2013). The main objective of this research work is to demonstrate that a technological framework, based on behavioural change theories, applied to mHealth domain, allows improving adherence treatment in diabetic patients. The framework, named Engagement Behavioural Feedback Framework (EBF), is built on top of validated behavioural techniques to frame messages, guide the definition of contents and assess outcomes: elements from the Transtheoretical Model (TTM), the Goal-Setting Theory (GST), Effective Health Communication (EHC) guidelines and Principles of Persuasive Technology (PPT) were incorporated. The TTM helps patients to progress to a next behavioural stage, through specific motivated text messages, and allow clinician’s identifying the current stage and tailor its strategies individually. Moreover, TTM guidelines are adopted to set customised goals at a level appropriate to the patient’s stage of change. The GST was used to build rules to be applied for enhancing educational intervention and weight loss objectives. Finally, the EHC guidelines and the PPT were applied to increase the effectiveness of messages. The EBF aims to support patients on improving their prescription adherence and persuade them towards a general improvement in diabetes self-management, by means of personalised text messages, named Automatic Feedback Messages (AFM). After a first profile screening, consisting in identifying meaningful patient characteristics based on treatment needs, attitudes and health care behaviours, customised AFMs are selected by the system, approved by the professional, and finally transferred into the patient interface. During the treatment, the user collects the data into a Patient Monitoring Device (PMD) from a set of medical devices and from manual inputs. Inputs consist in medication intake, diet and physical activity, metabolic measurement monitoring and learning tasks. Patient general engagement is checked by estimating the usage of the system and the adherence of treatment and patient goals status in the short and the long term period. The Behavioural Analysis Module, consisting in a set of rules and equations, calculates the patient’s behaviour. After behavioural analysis is accomplished, the AFM library and the dispatch setting are updated by the AFM Manager module. Updates include the number, the type and the frequency of messages. The AFMs are periodically supervised by the professional who also participates to the refinement of the treatment, adapted to the current transtheoretical stage. The AFMs are segmented in different categories and levels and patients can adjust message delivery in accordance with their personal needs. The EBF was integrated to the METABO system, designed to facilitate diabetic patients in managing their disease in a less intrusive approach. Patient device corresponds in a mobile platform, while a medical panel interface allows professionals to monitoring the treatment evolution. Specific tools allow professional to check patient adherence and to update the AFMs dispatch management. The EBF was tested in a randomised controlled pilot. The main objective was to examine the feasibility and acceptance of the system. Secondary objectives were also the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement, glycaemic control, and quality of life. Participants were recruited from four different clinical centres in Europe. The baseline assessment included demographics, diabetes status, profile information, knowledge about diabetes in general, usage of ICT platforms, opinion and experience about electronic devices and adoption of good practices with diabetes. Acceptance and the effectiveness evaluation criteria were applied to evaluate the performance of the technological framework. The main objective was the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement. Fifty-four patients participated on the trials. Twenty-six patients were assigned in the intervention group and equipped with mobile where the EBF was installed: 14 patients were T1DM and 12 were T2DM. The control group was composed of 25 patients that were treated through a standard care, without the usage of the EBF. Professional’s intervention for both intervention and control groups was carried out by 24 care providers, including endocrinologists, nutritionists, and nurses. In order to evaluate the system acceptability and analyse the users’ satisfaction, an online multi-language survey, using LimeSurvey, was produced for both patients and professionals. Results were also collected from the log-files generated in the PMDs, the professional medical panel and the entries of the data base. The messages sent to and from the EBF and the log-files of the system and communication services were recorded over 5 weeks of the study. A total of 2795 messages were submitted, representing an average of 107,50 messages per patient. As demonstrated, messages decrease over time indicating an overall improvement of the care plan’s adherence. As expected, T1DM patients were more loaded with short-term advices, in accordance with their condition. Similarly, being the focus of T2DM on long-term sustainable lifestyle changes, T2DM received more reminders advices, as for diet and physical activity. Favourable outcomes were observed for treatment and usage adherences of the intervention group: for both the adherence indices, results denoted a general improvement on each care plan’s dimension, such as on nutrition and blood glucose input measurements. Further studies were conducted on the change on educational level before and after the trial, measured for both control and intervention groups. The outcomes indicated the intervention group has improved its level of knowledge, while the control group denoted a low decrease. The correlation analysis between the level of adherences and the AFMs showed an improvement in usage adherence for patients who received warnings message, while non-significantly yet even positive indicators related to both treatment and usage adherence correlated with the Reminders. Moreover, the AFMs seemed to help those patients who did not take their treatment seriously enough in the beginning and who were willing to respond to the messages they received. Even though, patients who received too many Warnings, started to consider the message dispatch to be a bit stressful. The research work carried out in developing this research work provides responses to the four research hypothesis that were the motivation for the work: •Hypothesis 1: It is possible to define a set of criteria to measure adherence in diabetic patients. •Hypothesis 2: It is possible to design a technological framework, based on the aforementioned criteria and behavioural change theories, to engage diabetic patients in managing their disease and adhere to care plans. •Hypothesis 3: It is possible to implement the technological framework in the mobile health domain. •Hypothesis 4: It is possible to use the technological framework as a mobile health solution in a real context and have positive effects in terms of diabetes management indicators. The verification of each hypothesis allowed us to provide a response to the main hypothesis: The Main Hypothesis is: It is possible to improve diabetic adherence through a mHealth technological framework based on behavioural change theories. The work carried out to answer these questions is explained in this research work. The framework was developed and applied in the METABO project. METABO is an R&D project, co-funded by the European Commission (METABO 2008) that integrates mobile infrastructure for supporting the monitoring, management, and treatment of type 1 diabetes mellitus (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.

Participação da conexina 32 na fisiopatogênese da doença hepática gordurosa não alcoólica em camundongos

A doença hepática gordurosa não alcoólica (DHGNA) abrange alterações desde esteatose até esteato-hepatite não alcoólica (EHNA), podendo evoluir para fibrose, cirrose e carcinoma hepatocelular. A DHGNA é considerada a doença hepática mais comum na atualidade e com prevalência mundial alarmante. Esta doença caracteriza-se, basicamente, pela deposição de triglicérides nos hepatócitos, podendo evoluir com inflamação e fibrose, e está intimamente associada com resistência à insulina (RI), diabetes mellitus tipo 2 e obesidade. Os hepatócitos representam as principais células hepáticas e se comunicam através de junções do tipo gap, formadas principalmente por conexina 32 (Cx32). Esta proteína apresenta importante função no controle da homeostase tecidual, regulando processos fisiológicos e tem sido associada como agente protetor na hepatocarcinogênese e outros processos patológicos, porem pouco se sabe sobre sua participação na DHGNA. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a participação da Cx32 na fisiopatogênese da DHGNA, utilizando camundongos knockout para Cx32 (Cx32-KO) submetidos a uma dieta hiperlipídica deficiente em colina. Foram analisados dados biométricos, histopatológicos, função hepática, RI, citocinas inflamatórias, adipocinas, estresse oxidativo, peroxidação lipídica e a expressão de genes envolvidos na DHGNA. Os animais Cx32-KO apresentaram maior acumulo de triglicérides hepáticos em relação aos animais selvagens e, consequentemente, maior peso absoluto e relativo do fígado. Adicionalmente, apresentaram maior inflamação hepática demonstrado pela exacerbação da citocina TNF-α e supressão da IL-10, maior dano hepatocelular indicado pelo aumento das enzimas AST e ALT, aumento da peroxidação lipídica e alterações na expressão de genes chaves na fisiopatogênese da DHGNA, como SREBP1c. No entanto, não houve diferença nos marcadores histopatológicos, RI e estresse oxidativo hepático. Por fim, os animais Cx32-KO apresentaram maior produção de leptina e adiponectina no tecido adiposo. Todos esses resultados revelam que a Cx32 pode atuar como um agente protetor ao desenvolvimento da DHGNA, sugerindo seu potencial como novo alvo terapêutico

Efeito da cirurgia bariátrica sobre parâmetros clínicos, laboratoriais e fatores de risco cardiovascular

Introdução - Na prevenção primária das doenças cardiovasculares, a adoção de estilo de vida saudável representa uma das estratégias mais importantes. Entretanto, baixos índices de adesão e o abandono da dieta constituem obstáculo importante ao tratamento. Neste sentido, as intervenções cirúrgicas surgiram como um mecanismo promotor da restrição alimentar e têm ganhado importância não só pelo tratamento da obesidade como também no controle dos fatores de risco cardiovascular e na possível redução da mortalidade. Através de estudos clínicos foi possível observar que estas estratégias cirúrgicas promovem profundas modificações estruturais no trato gastrointestinal gerando aumento da saciedade e da sensibilidade à insulina. Em especial para os pacientes diabéticos, por si só associados a maior risco cardiovascular, as cirurgias bariátricas seriam capazes de promover um efeito muito intenso e agudo sobre os marcadores relacionados ao desenvolvimento da aterosclerose. Um evento muito definido no tempo como uma intervenção cirúrgica pode ser muito útil para o estudo e identificação de mecanismos que ainda não estão completamente estabelecidos no processo aterosclerótico. Objetivos - Analisar o comportamento das variáveis laboratoriais, clínicas e estruturais relacionadas ao desenvolvimento e progressão da aterosclerose em indivíduos diabéticos submetidos à cirurgia bariátrica. Métodos - Foram incluídos vinte voluntários diabéticos refratários ao tratamento clínico e que apresentavam obesidade abdominal. Deste grupo, metade foi aleatoriamente selecionada para realização da cirurgia bariátrica e metade foi mantida em tratamento clínico otimizado. Todos os participantes foram submetidos a exames clínicos e bioquímicos nas mesmas ocasiões, até trinta dias antes da cirurgia, três e vinte e quatro meses após a cirurgia. Nestas ocasiões além do perfil lipídico e da glicemia, determinamos os hormônios incretínicos, adipocinas. A avaliação da quantidade de gordura epicárdica e a presença de esteatose hepática será realizada somente após dois anos de seguimento em conjunto com as demais variáveis,. Foram incluídos também 10 indivíduos saudáveis e com IMC dentro da normalidade, como parte do grupo controle. Estes indivíduos foram submetidos à coleta de sangue em dois momentos para avaliação dos mesmos metabólitos. Resultados - No momento pré-intervenção os indivíduos do grupo cirúrgico e clinico eram diferentes em relação ao IMC, Glicemia e Triglicérides, sendo assim, os resultados obtidos foram ajustados minimizando o impacto destas diferenças. Após o seguimento de 3 meses, o grupo cirúrgico apresentou redução significativa nos valores de peso, IMC (33,4 ± 2,6 vs. 27,4±2,8 kg/m2, p < 0,001), HbA1c (9,26 ± 2,12 vs. 6,18±0,63%, p < 0,001), CT (182,9 ± 45,4 vs. 139,8 ± 13 mg/dl, p < 0,001), HDL (33,1 ± 7,7 vs. 38,4 ± 10,6 mg/dL, p < 0,001), TG (369,5 ± 324,6 vs. 130,8 ± 43,1 mg/dL, p < 0,001), Pro-insulina (12.72±9,11 vs. 1,76±1,14 pM, p < 0,001), RBP-4 (9,85±2,53 vs. 7,3±1,35 ng/ml, p < 0,001) e CCK (84,8±33,2 vs. 79,9 ± 31,1, ng/ml, p < 0,001), houve também aumento significativo nos níveis de HDL-colesterol (33,1 ± 7,7 vs. 38,4 ± 10,6 mg/dL, p < 0,001), Glucagon (7,4 ± 7,9 vs. 10,2±9,7 pg/ml, p < 0,001) e FGF- 19 (74,1 ± 45,8 vs. 237,3 ± 234 pg/ml, p=0,001). Um dado interessante foi que os valores de Pro-insulina, RBP-4, HbA1c e HDL- colesterol no grupo cirúrgico atingiram valores similares àqueles do grupo controle três meses após a intervenção, sendo que o FGF-19 apresentava valor duas vezes maior do que o encontrado no grupo de indivíduos saudáveis (237 ± 234 vs. 98 ± 102,1 pg/ml). O grupo clínico não apresentou variação nas variáveis clinicas, apenas nos valores de glucagon com redução significativa no período pós-intervenção (18,1 ± 20,7 vs. 16,8 ± 18,4 pg/ml, p < 0,001). Conclusão - Concluímos que indivíduos diabéticos descompensados e refratários ao tratamento clínico, quando submetidos à cirurgia bariátrica, apresentam uma alteração profunda do ponto de vista clínico, metabólico e hormonal, em relação ao indivíduos de mesmo perfil mantidos em tratamento clínico otimizado. Esta importante alteração, observada já com três meses após a intervenção, pode representar uma importante redução do risco cardiovascular nestes indivíduos. Individualmente, a notável modificação dos valores de FGF-19 associadas à intervenção devem ser estudadas com maior profundidade para compreensão de seu significado e sua potencial utilidade como marcador ou como um dos protagonistas no mecanismo de prevenção cardiovascular

Amiloidose AL : revisão teórica a propósito de um caso clínico

Trabalho Final do Curso de Mestrado Integrado em Medicina, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2014

Report of the National Commission on Diabetes to the Congress of the United States.

"The National diabetes mellitus research and education act (Public law 93-354)": v. 1, p. 93-97.

Canine and Feline Diabetes Mellitus: Nature or Nurture?

There is evidence for the role of genetic and environmental factors in feline and canine diabetes. Type 2 diabetes is the most common form of diabetes in cats. Evidence for genetic factors in feline diabetes includes the overrepresentation of Burmese cats with diabetes. Environmental risk factors in domestic or Burmese cats include advancing age, obesity, male gender, neutering, drug treatment, physical inactivity, and indoor confinement. High-carbohydrate diets increase blood glucose and insulin levels and may predispose cats to obesity and diabetes. Low-carbohydrate, high-protein diets may help prevent diabetes in cats at risk such as obese cats or lean cats with underlying low insulin sensitivity. Evidence exists for a genetic basis and altered immune response in the pathogenesis of canine diabetes. Seasonal effects on the incidence of diagnosis indicate that there are environmental influences on disease progression. At least 50% of diabetic dogs have type 1 diabetes based on present evidence of immune destruction of P-cells. Epidemiological factors closely match those of the latent autoimmune diabetes of adults form of human type 1 diabetes. Extensive pancreatic damage, likely from chronic pancreatitis, causes similar to28% of canine diabetes cases. Environmental factors such as feeding of high-fat diets are potentially associated with pancreatitis and likely play a role in the development of pancreatitis in diabetic dogs. There are no published data showing that overt type 2 diabetes occurs in dogs or that obesity is a risk factor for canine diabetes. Diabetes diagnosed in a bitch during either pregnancy or diestrus is comparable to human gestational diabetes.

Alterações hepáticas na expressão gênica e atividade da catalase e superóxido dimutase em ratos diabéticos induzidos por estreptozootocina

The correlation between the type 1 diabetes mellitus and oxidative stress have been described in several studies, however its underlying mechanisms are not fully elucidated. The present work aimed to evaluate the effects of four weeks of streptozootocin-induced (STZ) diabetes in the redox homeostasis of rat hepatocytes. Thus, the liver of male Wistar rats from control and diabetic groups were collected and the activity and expression of antioxidant enzymes, as well the main markers of oxidative stress and content of H2O2 in these tissues were measured. The diabetes induced the activity of superoxide dismutase (SOD) and the gene expression of its mitochondrial isoform, SOD2. However, the expression of SOD1, the cytoplasmic isoform, was reduced by this disease. The activity and expression of catalase (CAT), as well the expression of glutathione peroxidase 1 (GPX1) and peroxiredoxin 4 (PRX4) were drastically reduced in the hepatocytes of diabetics rats. Even with this debility in the peroxidases mRNA expression, the content of H2O2 was reduced in the liver of diabetics rats when compared to the control group. The diabetes caused an increase of lipid peroxidation and a decrease of protein thiol content, showing that this disease causes distinct oxidative effects in different cell biomolecules. Our results indicate that four week of diabetes induced by STZ is already enough to compromise the enzymatic antioxidant systems of the hepatocytes.

Síndrome dos Ovários Policísticos: diagnóstico, tratamento e repercussões ao longo da vida

A síndrome dos ovários policísticos (SOP) é uma endocrinopatia comum em mulheres na idade reprodutiva. Caracteriza-se por hiperandrogenismo, disfunção ovulatória e infertilidade. Está associada a reconhecidos fatores de risco cardiovascular: obesidade, resistência à insulina, dislipidemias, hipertensão arterial, síndrome metabólica,risco aumentado para intolerância à glicose e diabetes mellitus tipo 2 em idade mais precoce que o habitual. Embora mulheres com SOP apresentem perfil de risco cardiovascular adverso, os estudos são limitados em confirmar a associação entre SOP e mortalidade por evento cardiovascular. Devido à ampla variabilidade clínica, o diagnóstico de SOP nem sempre é fácil. De acordo com o Consenso de Rotterdam, os critérios para diagnóstico de SOP incluem pelo menos dois dos seguintes critérios: amenoreia e/ou oligomenorreia, sinais clínicos e/ou bioquímicos de hiperandrogenismo e/ou ovário policístico à ultrassonografia; com exclusão de outras etiologias que apresentam manifestações clínicas semelhantes. O tratamento de SOP é sintomático e direcionado de acordo com a manifestação clínica, o desejo de contracepção ou gestação e a presença de distúrbios metabólicos associados. As pacientes com SOP devem ser informadas que esta é uma enfermidade crônica, com tratamento e seguimento por longo prazo.

Condicionantes nutricionales que influyen sobre los factores de riesgo de síndrome metabólico en niños de la Comunidad de Madrid

El Síndrome Metabólico (SM) es un conjunto de factores de riesgo asociados con el incremento del riesgo de enfermedad cardiovascular y diabetes mellitus de tipo 2 (DM2). Dichos factores son obesidad (OB), resistencia a la Insulina (RI), hiperglucemia, dislipidemia e hipertensión (HTA) e interactúan entre sí sobre las anomalías vasculares, el estrés oxidativo, la grasa visceral, la inflamación y el cortisol en un entorno de OB y RI y bajo la influencia de las predisposiciones genéticas y condiciones ambientales, tales como hábitos de alimentación y actividad física. Según una hipótesis, la RI y la OB son los factores que más contribuyen en la manifestación de anormalidades metabólicas y las manifestaciones más tempranas del desarrollo de SM en niños. Mientras el páncreas compensa adecuadamente la RI mediante una mayor secreción de insulina, las concentraciones de glucosa en sangre se mantienen normales. Sin embargo, en algunos pacientes la capacidad de las células β del páncreas disminuye con el tiempo, lo que conduce al desarrollo de DM2. Otro factor a tener en cuenta en el diagnóstico del SM es la dislipidemia, caracterizada por el aumento de los triglicéridos (TG) y del VLDL‐colesterol, bajas cifras de HDL‐colesterol, así como por la presencia de partículas de LDL‐colesterol más pequeñas y densas de lo normal. Otro factor de riesgo de padecimiento de SM es la presión arterial elevada, que suele aparecer ligada a la presencia de OB, ya que el aumento de algunas adipoquinas que en esta se produce, entre las que se encuentran el AGE, PAI‐1, IL‐6, TNF‐α y leptina, pueden llevar a disfunción endotelial a través de la ruta del óxido nítrico. Debido a que el sobrepeso y el incremento de los valores de insulina plasmática son componentes clave del SM, es importante tener en cuenta los hábitos alimentarios y otros estilos de vida que influyen en los mismos...