整合行為、醫療與電子健康照護以改善拉丁裔成人血糖管理：LUNA-E 隨機臨床試驗結果

講者：Heidy Mendez-Rodriguez, M.S.
SDSU/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology PhD student
研究團隊隸屬 South Bay Latino Research Center，合作臨床場域為 San Ysidro Health；LUNA 代表 Latinos Understanding the Need for Adherence。

開場與研究背景：為何需要為拉丁裔成人重新設計整合式糖尿病照護？

本場最後一位講者為 Heidy Mendez-Rodriguez，她是 San Diego State University / UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology 的博士生。本次報告主題是：透過整合行為健康照護、醫療照護與 e-health 服務，改善拉丁裔成人第二型糖尿病（type 2 diabetes, T2D）的血糖管理：LUNA-E 隨機臨床試驗結果。

講者首先聲明：本研究與報告內容沒有任何財務揭露或利益衝突。

相較於白人成年人，拉丁裔成人仍持續受到第二型糖尿病不成比例的影響。第二型糖尿病需要複雜且長期的自我照護，包括藥物使用、飲食調整、血糖監測、身體活動、門診追蹤與併發症預防等；這些照護要求本來就不容易長期維持，對於醫療資源不足、社經條件較不利的族群而言更具挑戰性。對許多拉丁裔患者來說，語言、文化、醫療可近性、交通、工作時間、保險狀態、健康識能與社會需求，都可能形成糖尿病照護的實際障礙。

整合式照護模式（integrated care models） 已被認為是改善第二型糖尿病健康結果的有效方式，但過去這類模式很少真正針對拉丁裔族群的需求加以最佳化。換言之，雖然 integrated care 可以把醫療、行為健康、照護協調與健康教育串接起來，但若沒有語言與文化上的調整，對拉丁裔患者的實際效果與可及性仍可能受限。

因此，拉丁裔族群特別可能受益於一種文化與語言上量身調整（culturally and linguistically tailored） 的整合式照護模式。研究團隊先前已開發出一套針對拉丁裔成人的整合式照護介入，並證實能改善血糖管理；不過，即使效果良好，參與者對該介入的 adherence 仍未達理想。為了在既有有效模式上進一步提升可近性，團隊發展出 LUNA-E randomized clinical trial（LUNA-E RCT），以虛擬科技與 e-health 工具擴大服務可及性，特別希望服務那些難以參加面對面照護的醫療弱勢拉丁裔成人。

LUNA-E 的核心概念是「文化適配的整合式健康照護（culturally-adapted integrated healthcare）」，由四個主要照護來源組成：medical care、behavioral health、care coordination，以及 health education。這些元素不是彼此分離，而是透過共同治療計畫、照護協調人員與健康教育內容，讓醫療與行為健康服務能圍繞同一位患者的糖尿病管理目標共同運作。

LUNA-E 研究目的

本研究的主要目的，是檢驗一項 e-health-enhanced culturally adapted integrated health intervention 對於拉丁裔第二型糖尿病成人 HbA1c 的影響。

換言之，研究團隊想回答的問題是：
在一個服務大量低收入、以西班牙語為主、靠近美墨邊境的拉丁裔社區健康中心中，若把既有文化適配整合式照護改造成更可遠距取得的 LUNA-E 模式，是否能比一般照護更有效改善血糖管理？

研究場域：San Ysidro Health 與美墨邊境社區

本研究在加州聖地牙哥的 San Ysidro Health 進行。San Ysidro Health 是一個 federally qualified health center（FQHC），也是研究團隊的社區合作診所。

San Ysidro Health 約服務 145,000 名患者，多數患者生活在聯邦貧窮線 200% 以下，服務據點遍布聖地牙哥郡，共有 50 個 sites。LUNA-E 研究團隊與其中 7 間 San Ysidro Health primary care clinics 密切合作，從主要為 Hispanic/Latino、以西班牙語為主、且靠近美國—墨西哥邊境的社區中篩選與納入參與者。

此場域的患者組成具有高度社區代表性：約 70% 為 Hispanic/Latino，約 58% 主要使用西班牙語；地理位置接近 U.S.-Mexico border，社會經濟條件與醫療可近性挑戰與本研究關注族群高度吻合。

這樣的研究場域非常重要，因為 LUNA-E 並不是在資源充足的學術醫學中心內測試，而是在實際承擔安全網醫療功能的 FQHC 中進行。這使得研究結果更貼近資源受限環境下，如何實際推動 culturally tailored integrated care 的問題。

研究設計與流程

研究期間為 2023 年 2 月至 2025 年 2 月。研究團隊先從電子病歷（electronic medical records, EMR）中篩選潛在參與者，符合資格且有興趣者完成同意程序後進入研究。

參與者被隨機分派至兩個研究組別之一：

LUNA-E 組
Care Coordination（CC）組

此外，研究團隊另建立第三組作為比較：
3. propensity score matched usual care（matched UC）組

也就是說，LUNA-E 與 CC 是隨機化介入組，而 matched usual care 是以傾向分數配對方式建立的常規照護比較組。

整個介入期為 6 個月，之後再追蹤 6 個月，因此總觀察期至 12 個月。研究評估時間點包括：

baseline
3 個月
6 個月
12 個月

HbA1c 的取得方式包括：安排參與者至 San Ysidro Health 實驗室抽血、在研究中心評估訪視時進行 point-of-care testing，或從電子病歷中擷取 HbA1c 數值。

參與者特徵與基線差異

本研究共納入 270 位 Hispanic/Latino 第二型糖尿病成人。整體而言，多數參與者為女性、社經地位較低，且主要語言為西班牙語。

各組樣本數與基線特徵如下：LUNA-E 組 n=92，Care Coordination 組 n=88，Matched Usual Care 組 n=90。

平均年齡分別為：LUNA-E 56.98 歲（SD 9.82）、CC 58.65 歲（SD 11.28）、matched UC 58.37 歲（SD 10.15）。

基線 HbA1c 分別為：LUNA-E 9.58%（SD 1.69）、CC 9.08%（SD 1.94）、matched UC 9.08%（SD 1.92）。

女性比例分別為：LUNA-E 64 人（69.6%）、CC 60 人（68.2%）、matched UC 63 人（70.0%）。

年家庭收入低於 30,000 美元者：LUNA-E 53 人（57.6%）、CC 50 人（56.8%）、matched UC 69 人（76.7%）。

有健康保險者：LUNA-E 79 人（85.9%）、CC 76 人（86.4%）、matched UC 81 人（90.1%）。

偏好西班牙語者：LUNA-E 80 人（87.0%）、CC 77 人（87.5%）、matched UC 81 人（90.0%）。

研究團隊在基線發現，組間在 收入（income） 與 保險狀態（insurance status） 上存在差異：matched usual care 組的家庭收入較低，且保險率較高。因此，後續所有統計模型皆將 income 與 insurance 納入共變項控制。

介入內容：LUNA-E、Care Coordination 與 Usual Care 的差異

所有參與者都持續由其 primary care provider 接受糖尿病醫療照護。不過，不同組別在額外服務上有所差異。

LUNA-E 組：文化與語言適配的整合式 e-health 照護

LUNA-E 組除了繼續接受 primary care 之外，還接受整合式健康照護服務，包括：

medical care
behavioral health care
care coordination
diabetes self-management education
e-health features

其中 e-health 特色包括：

electronic health record
clinical dashboard
telehealth
virtual health education delivery

LUNA-E 介入持續 6 個月。參與者會與研究 care coordinator 進行 6 次或以上訪視，目的包括協調與促進以下服務：

social work referral
behavioral health counseling visits
diabetes self-management education materials
integrated care visit

Integrated care visit 會讓參與者與其照護團隊共同參與，照護團隊包括：

care coordinator
behavioral health provider
primary care provider

LUNA-E 的預定服務架構包括：integrated care coordination 至少 6 次、virtual behavioral health care 4 次、virtual integrated care team visit 至少 1 次，以及虛擬與紙本形式的第二型糖尿病自我管理教育與支持（T2D self-management education and support）。

這個設計背後的邏輯，是將患者的醫療需求、心理與行為健康需求、社會資源需求，以及糖尿病知識與自我管理能力放在同一個照護框架中處理，而不是讓患者自己在不同服務之間來回奔波。

Care Coordination 組：較低強度的診所型照護協調

Care Coordination 組同樣持續接受 primary care。額外服務則是與診所 care coordination team 會面，至少在 randomization 後 3 個月內會面一次。會面內容包括：

diabetes education
needs assessment
協助 appointment referrals
協助 medication refills

CC 組可視為 clinic-based care coordination，主要目標是評估患者需求並協助轉介與就醫安排；預定至少 1 次訪視。

因此，CC 組也不是完全沒有額外支持，而是提供較簡化、較低強度的照護協調。這點在解讀結果時很重要，因為若 CC 組也改善 HbA1c，代表在 FQHC 這類資源受限場域中，單純結構化照護協調本身可能已有臨床價值。

Matched Usual Care 組

Matched usual care 組代表在同一健康系統內接受常規照護的比較對象。這組是以 propensity score matching 建立，用於提供與研究族群更可比的 usual care 參照。

統計分析方法

研究團隊使用 multi-level linear models 估計 HbA1c trajectory。模型包含 random intercepts 與 random slopes，用以檢驗不同組別隨時間變化的 HbA1c 軌跡是否不同。

主要分析關注 group × time interaction effects，也就是不同組別的 HbA1c 隨時間下降斜率是否存在組間差異。模型中的 fixed effects 包括：

group
time
group × time interaction

此外，研究團隊也計算各組 within-group slopes，以估計每組每個月 HbA1c 的變化幅度。所有分析皆控制 income 與 insurance status。

模型估計值中的 B 可解讀為 HbA1c 百分點每月變化量，或組間斜率差異；Cohen’s d 則為標準化效果量，用以表示效果大小。

主要結果：LUNA-E 相較 usual care 產生較陡的 HbA1c 下降

研究結果顯示，存在顯著的 group × time interaction：LUNA-E 組相較 matched usual care 組，有更陡峭的 HbA1c 下降。

更具體而言：

LUNA-E vs matched UC 的組間斜率差異為 B = -0.070，95% CI -0.130 至 -0.010，P = .023，Cohen’s d = 0.56。

這表示，與 matched usual care 相比，LUNA-E 組的 HbA1c 隨時間下降速度顯著更快，效果量達中等程度。

相較之下：

LUNA-E vs CC 的差異為 B = -0.042，95% CI -0.106 至 0.021，P = .194，Cohen’s d = 0.34，未達統計顯著。

CC vs matched UC 的差異為 B = -0.027，95% CI -0.090 至 0.035，P = .386，Cohen’s d = 0.22，也未達統計顯著。

因此，主要明確顯著的組間差異，是 LUNA-E 相較 matched usual care 的 HbA1c 下降軌跡更佳。

各組內 HbA1c 變化：LUNA-E 與 Care Coordination 皆有顯著改善

從 within-group slopes 來看，LUNA-E 組與 Care Coordination 組都出現顯著 HbA1c 改善，但 matched usual care 組沒有顯著改善。

LUNA-E 組 HbA1c 每月下降 B = -0.105，95% CI -0.149 至 -0.061，P < .001，Cohen’s d = -0.66。

也就是說，LUNA-E 組平均每月 HbA1c 約下降 0.10 個百分點，這是統計上顯著且臨床上相當有意義的變化。

Care Coordination 組 HbA1c 每月下降 B = -0.067，95% CI -0.115 至 -0.018，P = .007，Cohen’s d = -0.54。

CC 組也有顯著改善，平均每月 HbA1c 約下降 0.07 個百分點。

Matched usual care 組 HbA1c 每月下降 B = -0.022，95% CI -0.062 至 0.019，P = .295，Cohen’s d = -0.18，未達顯著。

換言之，usual care 組雖然方向上也有小幅下降，但幅度小且不顯著。

12 個月 HbA1c 變化量：LUNA-E 降幅最大

以回歸估計值推算 baseline 到 12 個月的 HbA1c 改變量：

LUNA-E 組 HbA1c 下降約 -1.26 個百分點。

Care Coordination 組 HbA1c 下降約 -0.804 個百分點。

Matched usual care 組 HbA1c 下降約 -0.264 個百分點。

這些數字有助於將每月斜率轉化為臨床上較容易理解的 12 個月總變化。LUNA-E 的降幅最大，Care Coordination 次之，而 usual care 的下降幅度最小且不具統計顯著性。

從臨床觀點來看，HbA1c 降低約 1 個百分點以上通常具有重要意義，尤其是在基線 HbA1c 約 9% 以上、屬於控制不佳的第二型糖尿病族群中。LUNA-E 組約 1.26 個百分點的改善，顯示這種整合式、文化適配、以 e-health 強化的模式在安全網醫療場域具有相當潛力。

研究限制

本研究雖然結果令人鼓舞，但仍有幾項限制。

首先，研究時間線縮短。由於 COVID-19 相關因素造成試驗啟動延遲，加上後續因經費不確定而提早終止，最終樣本數小於原本預期。

不過，即使樣本數縮小，研究仍保有一定統計能力：在至少有兩個時間點資料的情況下，研究仍保有超過 80% power，可偵測約 0.5 的效果量。

第二，雖然 LUNA-E 採取彈性化與多元形式提供服務，參與者 adherence 仍低於理想。這表示即使改用虛擬科技降低可近性障礙，醫療弱勢族群在長期介入參與上仍可能面臨其他挑戰，例如工作、家庭責任、科技使用限制、網路可用性、健康壓力或其他社會需求。

第三，研究無法測量 diabetes self-management education 的實際 engagement。原因是 web platform 的限制，使研究團隊無法將虛擬糖尿病教育材料的使用情形與個別參與者連結起來。因此，雖然可以觀察整體 HbA1c 改善，但無法精確判定每位參與者使用了多少線上教育內容，以及這些內容與 HbA1c 改善之間的關聯。

結論：LUNA-E 可改善血糖管理，但照護協調本身也可能有實質價值

先前的 LUNA 研究已證明，針對 Hispanic/Latino 第二型糖尿病成人提供文化與情境回應式照護，可以處理其身體與照護需求，並且相較於 usual care 改善臨床結果。

本次 LUNA-E 試驗則是在 academic-community partnership 的架構下，評估一個大多以虛擬方式改造的版本，目標是在 FQHC 場域內提供更可近、資源使用更有效率的整合式照護。

整體而言，LUNA-E 相較 usual care 改善了血糖管理。值得注意的是，這項效果是在 adherence 變異且未達理想的情況下仍然出現，顯示對某些患者而言，部分暴露（partial exposure） 可能已足以帶來一定臨床效益。

同時，LUNA-E 與 Care Coordination 兩組都改善 HbA1c，但 LUNA-E 的改善幅度較大。講者將整體效果解讀為：

LUNA-E 產生 medium to large magnitude 的 HbA1c reduction
Care Coordination 產生 moderate improvement
Usual Care 僅有小幅、未顯著下降

這帶出一個非常重要的實務意涵：在 FQHC 等資源受限場域中，結構化 care coordination alone 可能已能提供相當大的益處。在此基礎上，再加入 integrated physical-behavioral health care 與 culturally tailored diabetes self-management education，可能帶來額外但較小的增益。

未來研究需要使用 optimization designs 或 adaptive designs，進一步釐清哪些介入成分最有效、哪些患者最需要高強度整合照護、哪些患者透過較低強度 care coordination 即可受益。這樣才能在最大化臨床效果的同時，提高介入效率與可擴展性（scalability）。

問答重點：為何 adherence 不理想，12 個月 HbA1c 效果仍顯著？

在問答中，來自 Vanderbilt 的 Lindsay Mayberry 提問指出：在類似族群中，要看到 12 個月 HbA1c 效果並不容易；因此她特別關心，既然 engagement 被認為 suboptimal，為什麼 12 個月效果仍然這麼大？過程資料是否能說明，大多數參與者實際接受了哪些介入成分，而這些成分可能解釋效果？

回應中強調，由於 web platform 限制，研究團隊無法把虛擬糖尿病教育材料的使用情形與個別參與者連結，因此無法直接分析每位參與者實際使用線上教育內容的程度。不過，團隊可以回頭檢視參與者使用 behavioral health visits 的情形，以及他們在 usual medical care visits 之外接受了哪些服務。

LUNA-E 的 adherence 相較於 parent study 似乎稍高一些。若研究能有更長招募期與更完整樣本，也許可以看到更高的服務 engagement。講者推測，效果可能來自幾個互相配合的因素：

behavioral health provider 的參與
care coordinator 作為橋樑，協助患者串接不同服務
bilingual clinical staff 與 research staff 的支持
將材料與服務以語言上可及的方式提供
在文化與語言上「meet participants where they are」
協助提升患者對糖尿病本身與自我管理的理解

也就是說，即使參與者沒有完整接受所有預定介入成分，只要能接觸到關鍵支持，例如行為健康服務、照護協調、語言適配教育與具文化敏感度的團隊互動，仍可能足以促成 HbA1c 改善。

致謝

講者最後感謝所有共同作者、SBLRC research staff、San Ysidro Health staff、LUNA-E participants，以及研究經費來源。

共同作者包括 Linda C. Gallo, PhD；Carlos E. Rosas, PhD；Scott C. Roesch, PhD；Paulina Martinez-Mendoza, MPH；Perla Rocha；Jordan C. Roesch；Ana Rodriguez；Gloria Toba；Fatima Muñoz, MD, MPH；Gregory A. Talavera, MD, MPH。

Take-home Summary

拉丁裔成人受到第二型糖尿病不成比例影響，而糖尿病自我照護對醫療弱勢族群尤其難以長期維持。
LUNA-E 是一項文化與語言適配、以 e-health 強化的整合式照護介入，結合 medical care、behavioral health、care coordination 與 health education。
研究在 San Ysidro Health 這一 FQHC 場域進行，服務對象多為低收入、Hispanic/Latino、西班牙語使用者，且位於美墨邊境附近。
共 270 位 Hispanic/Latino 第二型糖尿病成人進入分析，分為 LUNA-E、Care Coordination 與 propensity score matched usual care。
LUNA-E 相較 matched usual care 有顯著較陡的 HbA1c 下降軌跡。
12 個月估計 HbA1c 變化為：LUNA-E 約 -1.26%、Care Coordination 約 -0.804%、matched usual care 約 -0.264%。
即使 adherence 未達理想，LUNA-E 仍有效，暗示部分介入暴露對某些患者可能已具臨床意義。
Care coordination alone 也帶來顯著 HbA1c 改善，代表在 FQHC 等資源受限環境中，結構化照護協調可能是高價值、可擴展的介入核心。
未來需要 optimization 或 adaptive designs，以找出最有效、最有效率、最可擴展的介入組合。