Development of a data science framework for creating and validating Personas for diabetic patients

Diabetes is a metabolic disease that currently affects 384 million people worldwide, and the projections for the future indicate a further increase. Proper diabetes management requires daily commitment from patients as they need to make continuous decisions to adapt the prescribed therapy to various everyday situations. However, a common problem in the context of diabetes is that patients do not always adhere to the therapy provided by the diabetologist. This study investigated the reasons behind this non-adherence through the implementation of a process for creating and validating Personas. A method based on both quantitative and qualitative data obtained through an online questionnaire was implemented. The questionnaire included parts of other validated questionnaires and questions specifically created for the purpose of this study. The data were then processed to standardize and reduce the dimensionality of the dataset, followed by clustering using the K-medoids method with a variable number of clusters. A series of metrics was calculated for each number of clusters and processing methodology to identify the best clustering configuration. The best results were obtained with standardization through a Robust Scaler, dimensionality reduction using PCAMIX, and a cluster number of three. The Personas were then evaluated using a Self Supervised Learning approach. Following validation, the personification phase resulted in three Personas: Margherita, Giovanni, and Camilla. These three profiles of diabetes patients present different characteristics and needs, with varying levels of diabetes-related quality of life, specific skills, and clinical parameters. They can be used as design inputs for the creation of digital solutions aimed at improving both diabetes management and the quality of life of patients.

Il diabete è una malattia metabolica che ad oggi colpisce 384 milioni di persone in tutto il mondo e le previsioni per il futuro sono in crescita. Il diabete per essere gestito correttamente richiede un impegno quotidiano da parte dei pazienti in quanto essi devono prendere decisioni continue. La terapia che viene assegnata dai professionisti sanitari non può essere seguita alla lettera in quanto una certa dose di flessibilità per adattarsi alle diverse situazioni che possano presentarsi. Tuttavia è un problema comune nel contesto del diabete che i pazienti non sempre aderiscano alla terapia fornita dal diabetologo. In questo studio sono state investigate le ragioni per cui questo accade attraverso l’implementazione del processo per la creazione e la validazione delle Personas. È stato implementato un metodo basato su dati sia quantitativi che qualitativi ottenuti attraverso la somministrazione di un questionario online. Il questionario è stato composto da parti di altri questionari validati e da domande create appositamente per lo scopo di questo studio. I dati sono in seguito stati processati per standardizzarli e ridurre la dimensionalità del dataset, in seguito sono stati clusterizzati utilizzando il metodo K-medoids per un numero variabile di cluster. Una serie di grandezze è poi stata calcolata per ogni numero di clusters e di metodologia di processing in maniera tale da poter identificare la migliore configurazione di clustering. I migliori risultati sono stati ottenuti con una standardizzazione attraverso un Robust Scaler, una riduzione della dimensionalità attraverso PCAMIX e un numero di cluster uguale a tre. In seguito le Personas sono state valutate utilizzando un approccio di Self Supervised Learning. In seguito alla validazione è stata messa in atto la fase di Personificazione che ha dato origine a tre Personas: Margherita, Giovanni e Camilla. I tre profili di paziente affetto da diabete presentano differenti caratteristiche e necessità. Essi hanno diversi livelli di qualità della vita associata al diabete, di competenze specifiche e anche di parametri clinici. Essi posso essere utilizzati come input di progettazione per la costruzione di soluzioni digitali atte a migliorare sia la gestione del diabete dei pazienti sia la loro qualità della vita. Parole chiave: Diabete, Personas, Aderenza, Qualità della vita, Gestione del Diabete.