Terapias digitales basadas en apps para reducir HbA1c en diabetes tipo 2
Journal of Medical Internet Research
Resumen
Esta revisión sistemática y metaanálisis evaluó la eficacia de intervenciones digitales multimodales, principalmente aquellas que cumplen con los criterios de DiGA en Alemania, para mejorar el control glucémico en adultos con diabetes tipo 2. Se incluyeron 23 estudios, que abarcan ensayos controlados aleatorizados (ECA) y estudios no aleatorizados, para analizar su efecto sobre los niveles de hemoglobina A1c (HbA1c). Los resultados mostraron una reducción significativa y clínicamente relevante en HbA1c tanto en comparaciones entre grupos (-0.36%) como dentro de los grupos tratados (-0.79%). A pesar de la variabilidad en el diseño de los estudios y características de las apps, las intervenciones demostraron ser eficaces. Los ECA presentaron mejor calidad metodológica, mientras que los estudios observacionales, aunque más propensos a sesgos, fueron altamente pragmáticos. Estos hallazgos respaldan la integración de terapias digitales en el manejo estándar de la diabetes tipo 2.
Diseño del Estudio
Intervenciones
Tipo de Estudio
Resultados
Duración y Tamaño
Población del Estudio
Rango de Edad
Sexo
Geografía
Otros Criterios
Metodología
Se realizó una búsqueda sistemática en enero de 2023 en PubMed, LIVIVO y Cochrane, siguiendo el esquema PICO. Se incluyeron estudios con intervenciones basadas en apps que fueran multimodales y alineadas con la definición de DiGA. Las intervenciones debían enfocarse en al menos dos áreas del cuidado diabético. Se permitió la inclusión de estudios observacionales además de ECA.
La evaluación del sesgo se realizó con las herramientas RoB 2 y ROBINS-I, y la calidad de evidencia se evaluó con el sistema GRADE. Se utilizó el modelo de efectos aleatorios para combinar los resultados de los estudios. La heterogeneidad se evaluó mediante el estadístico I2 y se usaron diagramas de embudo para evaluar sesgo de publicación.
Intervenciones
Las intervenciones digitales consistieron en apps que ofrecían monitoreo de dieta, actividad física, adherencia a la medicación y apoyo conductual. Muchas de ellas también incluían retroalimentación automatizada o conexión opcional con profesionales de salud. Todas cumplían los criterios de DiGA, lo que implica que el tratamiento es independiente y se basa en la interacción paciente-app.
Hallazgos Clave
Los resultados indicaron que las apps multimodales redujeron eficazmente los niveles de HbA1c en personas con diabetes tipo 2. Las reducciones fueron estadísticamente significativas en estudios controlados y observacionales. A pesar de las limitaciones metodológicas de algunos estudios, especialmente los no aleatorizados, el potencial de estas herramientas digitales es evidente, reforzando su papel como complemento al cuidado clínico estándar.
Comparación con otros Estudios
The results align with previous meta-analyses of telehealth and mHealth interventions in T2DM, which have shown HbA1c reductions in the range of -0.4% to -0.5%. Prior reviews emphasized the role of feedback frequency and healthcare provider involvement; this study, by focusing solely on DiGA-compliant apps, shows that comparable effects can be achieved through primarily patient-led interventions. This supports the feasibility of autonomous digital therapies in glycemic control, without extensive HCP engagement.
Unlike broader telemedicine studies, this review's emphasis on DiGA-defined apps—where the digital tool itself is the therapeutic agent—highlights the regulatory and clinical relevance of such interventions. The study underscores the potential of real-world evidence (RWE) from app usage to complement RCT findings. Despite methodological limitations, the pragmatic value of RWE is increasingly recognized in regulatory settings, particularly for digital therapeutics that evolve rapidly post-market.
Referencia de la Revista
Bodner E, Roth L, Wiencke K, Bischoff C, Schwarz PEH. Effect of multimodal app-based interventions on glycemic control in patients with type 2 diabetes: systematic review and meta-analysis. J Med Internet Res. 2025;27:e54324. doi:10.2196/54324
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