医学互联网研究杂志-移动健康体育活动干预的长期有效性:随机对照试验的系统回顾和元分析

审查

¹瑞士圣加仑大学客户洞察研究所

²瑞士圣加仑大学流动性研究所

^3.瑞士圣加仑大学技术管理研究所数字保健干预中心

⁴CSS保险，卢塞恩，瑞士

⁵翻译神经建模单元，生物医学工程研究所，苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院，苏黎世，瑞士

⁶瑞士苏黎世联邦理工学院管理、技术和经济系数字健康干预中心

⁷李光前医学院，南洋理工大学，新加坡，新加坡

⁸英国伦敦帝国理工学院初级保健和公共卫生系公共卫生学院，伦敦

⁹新加坡国立大学公共卫生学院，新加坡，新加坡

¹⁰未来健康技术计划，卓越研究和科技企业校园(CREATE)，新加坡-联邦理工学院中心，新加坡，新加坡

通讯作者:

安妮特Mönninghoff, MA

客户洞察研究所

圣加伦大学

班霍夫街8号

圣加伦，9000

瑞士

电话:41 76 229 3150

电子邮件:<一个href="mailto:Annette.Moenninghoff@unisg.ch">Annette.Moenninghoff@unisg.ch

背景:移动卫生(mHealth)干预措施可以增加身体活动(PA);然而，它们的长期影响还没有得到很好的理解。

摘要目的:本研究的主要目的是了解移动医疗干预对PA的即时和长期影响。第二目标是探索潜在的效应调节因子。

方法:我们根据Cochrane和PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)指南进行了这项研究。我们在2020年7月搜索了PubMed、Cochrane图书馆、SCOPUS和PsycINFO。符合条件的研究包括以成人PA为主要结局的移动健康干预的随机对照试验。合格的结果指标是步行、中度至剧烈体力活动(MVPA)、总体力活动(TPA)和能量消耗。在报道的地方，我们提取了3个时间点的数据(即干预结束、随访≤6个月、随访>6个月)。为了探索影响调节因子，我们按人群、干预设计和对照组类型进行了亚组分析。结果采用随机效应荟萃分析进行总结。使用Cochrane协作工具评估偏倚风险。

结果:在2828项确定的研究中，有117项被纳入。这些研究共报告了21,118名参与者，平均年龄为52.03岁(SD 14.14岁)，其中58.99% (n=12,459)为女性。在干预结束时，移动健康干预显著提高了所有4个结局指标的PA(行走标准化平均差[SMD] 0.46, 95% CI 0.36-0.55;P<措施;Mvpa SMD 0.28, 95% ci 0.21-0.35;P<措施;Tpa SMD 0.34, 95% ci 0.20-0.47;P<措施;能量消耗SMD 0.44, 95% CI 0.13-0.75;P= . 01)。只有33项研究报告了短期随访测量，8项研究报告了长期随访测量以及干预结束结果。短期内，步行效果持续(SMD 0.26, 95% CI 0.09-0.42;P=.002)， mvpa (smd 0.20, 95% ci 0.05-0.35;P=.008)， TPA (SMD 0.53, 95% CI 0.13-0.93;P= .009)。长期来看，步行的效果也持续(SMD 0.25, 95% CI 0.10-0.39;P=.001)和MVPA (SMD 0.19, 95% CI 0.11-0.27;P<措施)。我们发现研究人群是一个效应调节因子，在患病和高危人群中具有更高的效应评分。在可扩展和不可扩展的移动健康干预设计中，无论对照组类型如何，PA都有所增加。80.3%(94/117)的研究被评为高偏倚风险。异质性显著，导致证据质量低至极低。

结论:移动卫生干预措施可以促进轻度到中度的PA增加。这种效果可以长期维持;然而，效应量会随着时间的推移而减小。研究结果鼓励在高危人群和患病人群中使用移动健康干预措施，并支持使用可扩展的移动健康干预设计，以负担得起的方式覆盖大量人群。然而，鉴于证据质量较低，需要进一步严格的方法学研究来评估长期影响。

中国医学杂志，2016;23(4):e26699

doi: 10.2196/26699

关键字

移动健康；体育活动；系统综述；荟萃分析；移动电话

背景

近几十年来，人们越来越多地久坐不动。世界卫生组织(世卫组织)建议成年人每周进行150分钟中等强度体育活动或75分钟高强度体育活动，青少年每天进行60分钟中等至高强度体育活动[1］．据估计，全球28%的成年人不符合这些准则[2］．在拉丁美洲和许多高收入国家，缺乏运动的患病率很高，在巴西或沙特阿拉伯，大约每两个成年人中就有一个不爱运动，而在美国，40%的成年人缺乏运动[2］．

根据世界卫生组织的数据，缺乏体育活动是非传染性疾病(NCDs)的四个核心可改变风险因素之一。因此，它与吸烟或肥胖一样重要，并已被证明会增加患癌症、心血管疾病、糖尿病、痴呆症和抑郁症的风险。3.-6］．

针对缺乏身体活动造成的高患病率和重大风险，世卫组织制定了到2025年将缺乏身体活动减少10%的目标，作为其防治非传染性疾病战略的一部分[7］．扩大PA干预措施是实现世卫组织目标的关键。然而，存在各种障碍，包括成本、资源限制和可扩展性差的干预设计[8，9］．由于移动技术日益普及和无处不在，基于移动技术的干预措施，即移动医疗(mHealth)，已被讨论为克服可伸缩性挑战的解决方案[10，11］．全国范围内的移动医疗项目只有几个例子，比如国民保健服务糖尿病预防计划［12英国的一万步运动，澳大利亚的一万步运动[13]，以及国家台阶挑战赛而且健康生活SG在新加坡[14，15］．大多数政府和卫生组织仍对推出移动健康PA项目持犹豫态度，因为缺乏明确的证据证明移动健康干预措施对可持续行为改变的有效性[16，17］．

先前关于移动健康干预对PA有效性的证据是混合的(多媒体附件1［18-31])。大多数现有的荟萃分析发现，在患病和高危人群中，PA具有显著的积极作用，效应大小从小到大不等[18-28］．然而，一些研究没有发现显著影响或报告了相互矛盾的结果[29-31］．有有限的证据表明，在干预结束后，增加PA水平的可持续性。只有2项研究定量分析了长期效果:一项综述发现，干预后PA的增加维持了3-4年[20.]，另一项没有发现显著的长期结果[31］．柯克等人[25]和罗密欧等人[30.]的研究发现，较短的mHealth PA干预(分别为<16周和<12周)比较长的干预更有效，这表明这种效果可能不会长期维持。

我们还不清楚人群类型、干预设计和对照组类型如何调节移动健康干预对PA的影响。只有3项研究根据人群类型进行了亚组分析，结果好坏参半。共有两项研究发现，干预措施对患病人群和健康人群同样有效[23，30.]，一篇综述发现移动健康干预措施对患病人群更有效;然而，结果在统计上并不显著[27］．大多数研究只关注患病或高危人群[21，22，24-26，28，31，因此很难得出明确的结论。

移动健康干预措施的设计影响其可扩展的程度。移动医疗的前景是技术本身(即，没有昂贵和有限的人力资源)促进积极的生活方式。然而，这些高度可扩展的干预措施缺少人与人之间的互动元素，这是行为改变干预措施中潜在的重要活性成分。目前的证据显示出一种不确定的图景:现有的研究发现，当干预措施可扩展时，对PA没有影响[24，30.](即，没有人与人互动的移动健康干预措施)，当干预措施不可扩展时效果更强(即，有人与人互动的移动健康干预措施)[27，32]，在可扩展的干预措施中发挥更强的作用[20.]，或没有调节作用[22］．因此，我们需要对可扩展和不可扩展的设计进行全面评估，以判断移动医疗技术以低成本覆盖大量人群的潜力。

此外，我们目前对移动健康PA干预措施效果的理解受到之前研究中不同对照组的限制。大多数先前的研究都包括最小干预或不干预对照组和接受替代干预的对照组[18-20.，22-29，31］．这使得不可能区分移动健康PA干预对行为的绝对影响，以及移动健康干预优于替代非移动设计或护理标准的程度。

目标

因此，我们试图全面整理和分析评估成人人群中促进PA的移动健康干预措施的试验。我们的主要目的是了解这些干预措施对PA的长期影响。我们的第二个目标是探索潜在的影响调节因子(人群类型、干预设计和对照组类型)，了解哪些人群可以从移动健康干预中受益，了解可扩展的移动健康干预设计是否有效，以及了解移动健康干预是否比非移动干预产生更好的结果。

概述

本研究根据Cochrane方法进行，并按照PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)指南报告结果。我们搜索了PubMed、Cochrane图书馆、SCOPUS和PsycINFO，以获得针对PA增加的移动健康干预的随机对照试验(rct)多媒体附录2而且3.)，从数据库创建到2020年7月3日发布。我们还检索了相关现有系统综述的参考文献列表，以寻找符合条件的研究。本研究注册于PROSPERO公司(CRD 42019124716)。

合格标准

如果研究将移动健康干预对PA的影响作为18岁或以上个体的主要研究结果进行评估，并以英文发表，则符合研究条件。符合条件的研究设计为随机对照试验或聚类随机对照试验。符合条件的比较对象包括无干预或最低干预和不包括移动技术的替代干预。

干预的类型

移动健康干预被定义为使用移动技术(如带显示器的计步器或加速度计、活动跟踪器、智能手机或平板电脑)完全或部分提供干预的项目。我们排除了不清楚使用移动设备的干预措施(例如，电话或网站干预措施)或增加PA不是主要结果的干预措施。这是为了确保干预措施真正旨在增加PA，并避免将测量PA的研究仅作为补充结果。

结果类型

符合条件的结果指标是步行、MVPA、总体力活动(TPA)和能量消耗(EE)，因为这些结果最常被报道。每个结果测量有多个结果单位(如步行分钟和步行步数)。客观测量或自我报告结果数据的研究是合格的。

数据收集流程

所有确定的论文摘要都被导出并上传到Covidence系统评审软件(Veritas Health Innovation Ltd，版本于2020年7月访问)进行筛选。两位审稿人独立地筛选了这些摘要的资格(AM、JNK或KI)。如果审稿人怀疑一篇文章是否具有潜在的相关性，它就会被纳入全面审查。接下来，可能符合条件的论文全文被上传到Covidence，并由2名独立审稿人(AM、JNK或KI)进行筛选。冲突通过讨论或第三方审查员的要求来解决。如果需要进一步信息，我们会联系相关文章的作者。在筛选前，所有评审员都在一个关于资格标准和软件的全天研讨会上接受了培训。

数据提取与管理

每项研究的数据由2名审稿人(AM、JNK、KI、AJH或GWT)使用标准化提取表单独立提取。冲突由两名主要审稿人或与第三名独立审稿人讨论解决。在全天的研讨会上，所有审稿人都接受了使用提取表和Cochrane偏倚风险标准的培训。在报告的地方，提取所有4个合格结局指标(行走量、MVPA、TPA和EE)和时间点(干预结束、短期随访[干预结束后≤6个月]和长期随访[干预结束后6个月])的数据。如果研究报告了客观测量和自我报告的结果数据，则使用前者进行荟萃分析。如果研究仅报告自我报告的结果数据，则提取这些数据，并将证据质量评为高检测偏倚风险。数据提取为每个结果测量和时间点的平均值和SDs。如果没有报告SDs，则使用RevMan计算器并按照Cochrane手册计算SDs [33］．任何缺失的数据都联系了相关作者。

纳入研究的偏倚风险评估

两名审稿人(AM、JNK、KI、AJH或GWT)使用Cochrane协作工具独立评估了每项研究的偏倚风险[34］．评估了聚类随机对照试验的附加标准[35]，并在其他的偏见Cochrane协作工具的域。差异由审稿人之间协商一致解决，或在需要时由第三个审稿人解决。我们将研究分类为总体偏倚风险高的研究，如果它们在其他偏倚领域得分较高性能偏差，因为在移动健康干预研究中，几乎不可能对参与者和人员进行盲视[23］．如果结果是自我报告的，结果评估者的致盲被评为高风险。

统计方法

我们总结了所有纳入研究的干预措施和样本特征。我们使用RevMan软件(Cochrane, 5.4版)和DerSimonian和Laird随机效应模型对数据进行了定量分析[36］．我们使用标准化平均差异(SMDs)和95% CI报告所有4项结果测量。在适当的情况下(例如，如果将一种移动健康干预措施与最小的和可选的非移动干预措施进行比较)，我们根据Cochrane手册将对照组或干预组的均值和SDs进行了合并[33］．我们根据报告的招募标准将人群分为3组:患病、高危和健康。患病组包括患有糖尿病、癌症、慢性阻塞性肺病和冠心病等疾病的人群。高危人群包括不运动或久坐、老年、超重和肥胖人群。我们将移动健康干预分为两种设计:可扩展和不可扩展。可伸缩性定义为在不需要人力资源的情况下扩大干预的能力。因此，可扩展的移动健康干预措施被定义为仅利用自动化组件而没有任何人际互动的干预措施。不可扩展的移动健康干预措施包括人与人之间的互动，如指导、面对面反馈或小组活动会议。我们将对照组分为无干预或最小干预(无干预或仅提供信息材料)和替代干预(非移动)。

根据Richardson等人的建议[37]及Cochrane手册[33]，在至少有10项研究可用的情况下，根据所有结果的干预结束值进行亚组分析。我们根据人群、干预、比较和结果框架先验地定义了3个亚组分析[33]以确定可能的效应调节因子。我们的目的是了解人群类型(患病、高危和健康)、干预设计(可扩展和不可扩展)和对照组类型(无或最小和可选)的影响。

我们使用每个结果和时间点的森林图来呈现主要结果。使用干预结束时的数据在森林图中进行亚组分析。我们量化了研究之间的不一致性使用我²统计数据(即，对异质性而非偶然性的不同影响估计)[33］．我们分类我²>50%具有显著异质性[38］．我们使用卡方检验检验异质性的显著性(P≤. 05)。我们根据Richardson等人给出的指导方针评估了亚组差异[37]，建议测试是否存在显著的亚组差异(P≤.10)和协变量分布，并比较子组间的异质性和效应量。漏斗图分析用于检测抽样偏差。我们在漏斗图分析中使用了干预结束的效果值，因为所有研究都报告了这个时间点。

我们进行了3项敏感性分析来评估我们主要结果的稳健性:首先，我们排除了离群值研究;其次，我们排除了高偏倚风险的研究;第三，我们排除了没有报告长期随访测量的研究，以保持研究样本在所有时间点上的一致性。根据Guyatt等人的研究，我们使用建议、评估、发展和评估(GRADE)框架来评估干预结束时间点结果测量水平的证据质量，并报告标准化的证据概况质量。39］．

概述

在2828项确定的研究中，512篇全文文章被筛选，117篇研究被纳入荟萃分析(图1)．

图1。PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)图表。移动医疗:移动医疗;RCT:随机对照试验。

研究特点

多媒体附件4［40-156]包含了纳入的研究及其特征。117项试验代表21188名参与者，平均年龄为52.03岁(SD 14.14)，其中58.99%(12459 / 21118)为女性。大多数研究在高收入的发达地区进行，如北美(43/117,36.8%)、欧洲(39/117,33.3%)以及澳大利亚和新西兰(24/117,20.5%)。在亚洲(7/ 117,6.0%)、拉丁美洲(3/ 117,2.6%)或非洲(1/ 117,0.9%)进行的研究很少，这限制了低收入国家证据的代表性。样本量范围广泛(从15到1442)，干预持续时间从1周到2年不等。除一项研究外，所有研究[40]报告了干预结束结果，33项研究报告了短期随访结果[40-72]，只有8项研究报告了长期随访结果[61，72-78］．干预结束后短期随访的平均时间点为4.14个月(SD 2.08)。平均13.96个月后进行长期随访测量(SD 11.91)。

步行是报道最多的结果指标(77/117,65.8%)[41，43，44，48，50-54，58-60，63-65，67-69，72-130]，其次是MVPA (62/117, 53.0%) [42，44，46，47，49，51-55，57，59，61-64，68，70-76，78-80，82，84-87，89-91，94，98，104，107，109，112，114，117，125，126，131-147]， tpa (33/117, 28.2%) [44，45，50，52，54，56，64，66，72，74，76-78，84，85，89，96，110-112，114，118，131，135，146，148-154，157]， EE (5/117, 4.3%) [61，103，137，155，156］．大多数rct在高危人群(48/ 117,41.0%)或患病人群(46/ 117,39.3%)中进行。只有19.7%(23/117)的研究在预防环境中测试了健康人群的移动健康干预措施。在大多数干预措施中，移动健康技术被用于不可扩展的干预设计(71/ 117,60.7%)。人与人之间的互动包括个人指导、小组指导、私人助理课程和体育课。在117项干预措施中，45项(38.5%)使用移动医疗技术，没有任何人与人之间的互动，因此被归类为可扩展的。在一项研究[75]， 2项移动健康干预措施(可扩展和不可扩展)结合起来。大多数移动健康干预仅利用基本技术，如计步器或加速度计(86/ 117,73.5%)、短信(20/ 117,17.1%)或网站(20/ 117,17.1%)。尽管最近的一些研究开创了创新的移动医疗技术[49，96]，总体而言，只有少数研究使用了先进的移动健康技术，如自动个性化反馈(19/ 117,16.2%)、手机应用(15/ 117,12.8%)、社会比较(10/ 117,8.5%)和自动教练或虚拟顾问(5/ 117,4.3%)。大多数研究没有或极少干预对照组(83/ 117,70.9%)。只有少数试验有替代干预对照组(22/117,18.8%)。将不同类型的对照组合并为一个对照组，共12例。

移动健康干预对PA的meta分析

总体而言，移动健康干预显著提高了干预结束时所有4项结果指标的PA:步行SMD 0.46 (95% CI 0.36-0.55;P<措施;我²= 83%,P<措施);Mvpa SMD 0.28 (95% ci 0.21-0.35;P<措施;我²= 62%,P<措施);Tpa SMD 0.34 (95% ci 0.20-0.47;P<措施;我²= 77%,P<措施);EE SMD 0.44 (95% CI 0.13-0.75;P= .005;我²= 60%,P= .04点;图2-9)．4项指标中的3项短期效果持续(干预结束后≤6个月):行走SMD 0.26 (95% CI 0.09-0.42;P= .002;我²= 73%,P<措施);Mvpa SMD 0.20 (95% ci 0.05-0.35;P= .008;我²= 72%,P<措施);TPA SMD 0.53 (95% CI 0.13-0.93;P= .009;我²= 87%,P<措施)。只有一项研究[61]报告了EE的短期随访测量，结果无统计学意义。此外，4项指标中有2项长期(干预结束6个月后>)效果持续:行走SMD 0.25 (95% CI 0.10-0.39;P=措施;我²= 68%,P=.004)和MVPA SMD 0.19 (95% CI 0.11-0.27;P<措施;我²= 0%,P=无误)。TPA结果是持续的，但效果略低于显著性阈值(SMD 0.19, 95% CI 0.00-0.38;P= . 05;我²= 72%,P= .003)。同样，只有一项研究[61]报告了情感表达的长期随访效果，但无统计学意义。随着时间的推移，效应大小逐渐减小，从干预结束时的几乎中等到长期随访测量时的较小。我们发现所有结果和大多数时间点存在显著的异质性我²干预结束测量的范围为60%至83% (图2-9)．

发表偏倚评估

除一项研究外，所有研究均采用漏斗图分析评估干预结束测量的发表偏倚[40]报告了这个时间点(多媒体［54，82，102])。未观察到系统性发表偏倚。然而，漏斗图分析揭示了3项异常值研究[54，82，102］．我们发现了异常高的依从率[54]，可能是因为研究团队和研究参与者都在同一校园，而且干预时间较短(仅4周)[82，102]作为异常值研究中高效果分数的潜在原因。我们进行了敏感性分析，并在所有结果测量中排除了这些研究。所有效应都是稳定的，异质性显著降低(多媒体附件6)．

敏感性分析

对除情感表达外的所有结果测量进行了偏倚风险敏感性分析，只有一项研究[155被归类为低偏倚风险的情感表达。干预结束时的结果在各结局指标中被发现是稳健的(多媒体附件6)，步行、MVPA和TPA的效应量显著增加，达到中等效应量。当只纳入低偏倚风险的研究时，短期和长期随访效果无统计学意义。异质性增加并保持显著。除情感表达外，对报告长期随访测量的所有结果测量进行了敏感性分析，只有一项研究[61情感表达报告了一项长期随访测量。所有时间点的结果对所有结果测量都是稳健的。

按种群类型进行亚群分析

我们使用亚组分析来评估效果调节因子。表1总结所有结果，和多媒体附录7［41-154),8［41-154),而9［41-154]为每次分析提供详细的森林图。我们发现，人群类型调节了移动健康干预对PA的影响。干预设计和对照组类型没有发现显著的影响调节。按人口类型进行的亚组分析显示，有统计学意义(P≤.10)所有结果测量的定量亚组效应。干预结束时，患病人群的治疗效果更大(行走SMD 0.44, 95% CI 0.29-0.60，P<措施,我²= 71%,P<措施;Mvpa SMD 0.33, 95% ci 0.21-0.45，P<措施,我²= 55%,P<措施;Tpa SMD 0.59, 95% ci 0.36-0.81，P<措施,我²= 49%,P= .03点;多媒体)高于健康人群(步行SMD 0.20, 95% CI 0.04-0.35，P= . 01我²= 78%,P<措施;Mvpa SMD 0.14, 95% ci 0.06-0.23，P=措施,我²= 15%,P= 29;TPA SMD 0.29, 95% CI−0.10 ~ 0.67，P= .14点,我²= 85%,P<措施;多媒体)．在健康亚组中，总结效应仅在步行和MVPA指标上有统计学意义。对高危人群的研究结果喜忧参半。结果测量步行和MVPA表现出高效果评分，与患病人群的高效果评分相似(步行SMD 0.59, 95% CI 0.42-0.76，P<措施,我²= 87%,P<措施;Mvpa SMD 0.30, 95% ci 0.18-0.43，P<措施,我²= 72%,P<措施;多媒体)，而TPA对高危人群的影响评分较低(SMD 0.21, 95% CI 0.04-0.38;P= .02点;我²= 78%,P<措施)。尽管与总体结果异质性相比，大多数亚组的异质性有所降低，但异质性仍然很高且显著。患病、高危和健康人群亚组之间的协变量分布不均匀，因为较少的研究调查了健康人群中的预防性移动健康PA干预措施。

表1。亚组分析结果总结。

结果测量和时间点				研究，n (%)		SMD^一个(95%置信区间)		P价值		非均质性			亚组差异检验(P值)
										我²（％）		P价值
人口类型
	步行(n = 77)													.003
		健康的	14 (18)		0.20(0.04至0.35)		. 01		78		<措施
		有危险的	30 (39)		0.59 (0.42 ~ 0.76)		<措施		87		<措施
		生病的	33 (42)		0.44 (0.29 ~ 0.60)		<措施		71		<措施
	MVPA^b(n = 62)													02
		健康的	12 (19)		0.14(0.06至0.23)		措施		15		29
		有危险的	25 (40)		0.30(0.18至0.43)		<措施		72		<措施
		生病的	25 (40)		0.33(0.21至0.45)		<措施		55		<措施
	TPA^c(n = 33)													03
		健康的	6 (18)		0.29(-0.10到0.67)		.14点		85		<措施
		有危险的	16 (48)		0.21(0.04至0.38)		02		78		<措施
		生病的	11 (33)		0.59 (0.36 ~ 0.81)		<措施		49		03
干预设计
	步行(n = 77)													.35点
		可伸缩的	31 (40)		0.54 (0.34 ~ 0.74)		<措施		89		<措施
		Nonscalable	45 (58)		0.42 (0.31 ~ 0.54)		<措施		77		<措施
		结合	1 (1)		0.37(0.25至0.48)		<措施		N/A^d、e		N/A
	MVPA (n = 62)													点
		可伸缩的	23日(37)		0.20(0.08至0.32)		措施		67		<措施
		Nonscalable	38 (61)		0.33(0.24至0.43)		<措施		57		<措施
		结合	1 (2)		0.37(0.25至0.48)		<措施		N/A		N/A
	TPA (n = 33)													.60
		可伸缩的	12 (36)		0.39 (0.06 ~ 0.73)		02		89		<措施
		Nonscalable	21 (64)		0.30(0.18至0.42)		<措施		53		.002
		结合	- - - - - -^f		- - - - - -		- - - - - -		- - - - - -		- - - - - -
对照组类型
	步行(n = 77)													酒精含量
		不干预或极少干预	62 (81)		0.47 (0.36 ~ 0.59)		<措施		85		<措施
		选择干预	10 (13)		0.48(0.12至0.83)		.009		80		<措施
		结合	5 (6)		0.23 (0.01 ~ 0.45)		.04点		62		03
	MVPA (n = 62)													点
		不干预或极少干预	43 (69)		0.29(0.21至0.38)		<措施		67		<措施
		选择干预	9 (15)		0.39 (0.14 ~ 0.65)		.002		62		.007
		结合	10 (16)		0.20(0.08至0.32)		<措施		34		13。
	TPA (n = 33)													.006
		不干预或极少干预	24 (73)		0.34(0.19至0.50)		<措施		76		<措施
		选择干预	6 (18)		0.48 (0.06 ~ 0.91)		03		83		<措施
		结合	3 (9)		0.00(−0.17 ~ 0.17)		.97点		0		.59

^一个SMD:标准化平均差。

^bMVPA:中等到剧烈的体育活动。

^cTPA:总的身体活动。

^dN/A:不适用。

^e在n=1的子组中，不能计算异质性。

^f没有联合亚组的研究。因此，没有数据报告。

干预设计亚组分析

通过干预设计进行的亚组分析显示，在3项结果测量(行走、P= .35点;MVPA,P=点;TPA,P= .60;表1；多媒体附件8)，并没有将移动健康干预设计确定为显著的影响调节因素。在所有结果测量中，亚组内的异质性是显著的(表1)．可扩展和不可扩展的移动健康干预设计均在相似水平上显著提高了PA(可扩展步行SMD 0.54, 95% CI 0.34-0.74，P<措施,我²= 89%,P<措施;可扩展MVPA SMD 0.20, 95% CI 0.08-0.32，P=措施,我²= 67%,P<措施;可扩展TPA SMD 0.39, 95% CI 0.06-0.73，P= .02点,我²= 89%,P<措施;非可伸缩行走SMD 0.42, 95% CI 0.31-0.54，P<措施,我²= 77%,P<措施;不可扩展的MVPA SMD 0.33, 95% CI 0.24-0.43，P<措施,我²= 57%,P<措施;不可扩展的TPA SMD 0.30, 95% CI 0.18-0.42，P<措施,我²= 53%,P= .002;多媒体附件8)．

按控制组类型进行子组分析

按对照组类型进行的亚组分析发现，行走的结果指标无统计学意义的亚组效应(P=.15)和MVPA (P=点)。亚组差异仅在TPA组显著(P=.006)，其中与替代对照组相比，移动健康干预在研究中产生了更大的影响(SMD 0.48, 95% CI 0.06-0.91;P= .03点;我²= 83%,P<措施;多媒体)优于无对照组或最小对照组的研究(SMD 0.34, 95% CI 0.19-0.50;P<措施;我²= 76%,P<措施;多媒体)．亚组分析没有显著降低异质性，无干预或最小干预亚组与替代干预亚组之间的协变量分布极不均匀)。

纳入研究的偏倚风险

图10显示了所有纳入研究的总体偏倚评估风险。总体而言，由于选择偏倚(14/ 117,11.9%)、检测偏倚(37/ 117,31.6%)、减员偏倚(42/ 117,35.9%)、报告偏倚(13/ 117,11.1%)和其他偏倚(56/ 117,47.9%)，94项研究被归类为高风险。这些主要包括基线组差异或各自研究设计导致的偏倚(包括潜在的聚类随机对照试验偏倚)[35］．多媒体附录10［40-156]显示了通过研究评估的个体偏倚风险。4项结果的GRADE分析(多媒体附件11)显示没有发表偏倚的证据，但结果测量EE有不一致的证据。因此，总体证据质量评级范围从低(行走量、MPVA和TPA)到极低(EE)。

主要研究结果

这项系统综述是迄今为止对成人人群中mHealth PA干预措施最全面的研究。本研究的目的是了解移动健康干预对PA的长期影响，并确定重要的影响调节因子。

总的来说，我们的分析证实了移动医疗干预在干预结束时增加PA的潜力。我们发现了小到中等的积极效应(SMD 0.28-0.46)，这与之前报道的小到大效应大小的研究一致[19，21-24，27，28］．将我们的结果转化为基于代表性低偏倚风险研究的平均差异[109]，我们发现移动健康干预措施导致每天增加1566步，每周增加36分钟的MVPA。之前的研究发现，每天增加1000步可以使代谢综合征(MetS)的风险降低10%，全因死亡率降低6%，这证实了移动健康干预可以带来显著的健康益处[158，159］．这项研究是首次发现在干预结束后，活动的增加仍在持续的研究之一。在步行、MVPA和TPA干预结束后平均4.14个月进行的短期随访中，PA水平的升高仍然显著。平均13.96个月后进行的长期随访测量证实了这些结果。然而，随着时间的推移，效应值下降，在长期随访时间点从0.19到0.25不等，这相当于每天增加851步，每周增加24分钟的MVPA。我们的结果与Chaudhry等人最近的综述一致[20.]，他们还发现步数监测干预对PA的影响保持不变，但呈下降趋势;然而，正如乔杜里等人[20.本研究着眼于干预结束后的随访测量，绝对效果评分无法进行比较。鉴于PA与MetS患病率呈反比关系[158]，可以假设移动医疗干预从长期来看仍能带来健康益处。这些观察结果令人鼓舞，并提供了初步证据，表明移动健康干预措施可以支持可持续的行为改变。然而，由于纵向设计的高质量研究数量有限，当仅分析低偏倚风险研究时，我们的随访效果并不稳健。因此，由于目前长期随访测量研究的证据基础非常有限，需要进一步的初步研究来证实移动健康在干预结束后对PA的持续影响。

我们对效应调节因子的分析发现，人群类型调节移动健康对PA的影响，而干预设计和对照组类型没有发现是效应调节因子。我们的证据表明，移动健康干预措施在针对患病或高危人群时可能是最有效的，从而支持Smith等人的指示性结果[27患病和高危人群的效应值大约是健康人群的两倍。然而，我们仍然发现移动健康干预措施对所有类型的人群都有效。这些结果挑战了Gal等人之前的发现[23]和罗密欧等人[30.]，他们没有发现不同人群类型的有效性存在差异，这可能是因为所综述的研究数量较少。先前的研究发现，基线活动水平与移动健康干预的活动增加呈负相关[144，160，161］．因此，在患病和高危人群中提高移动卫生干预有效性的潜在驱动因素可能是这些人群中通常出现的较低的基线活动水平。然而，也可能存在进一步的潜在因素，例如较高的期望，PA的增加导致改善的健康结果(结果预期)。因此，需要进一步研究以了解在患病和高危人群中提高有效性的各种潜在因素。我们的研究结果为政策制定者制定大规模移动医疗干预计划提供了有益的指导。我们的结果表明，技术支持的预防、全民项目(例如，全国台阶挑战赛［14)，如果它们专门针对高危人群(如老年人或超重人群)，可能会最大限度地影响公共卫生。关注高危人群也可以提高大规模移动医疗项目的成本效益。

移动医疗技术具有成本效益和可扩展性。然而，只有当技术在没有额外的不可扩展的干预组件(例如，面对面的指导)的情况下有效时，这才成立。之前的研究发现，可伸缩的移动健康干预设计没有影响[24，30.]，在将技术与人与人之间的互动相结合的不可扩展设计中产生更强的影响[27，32]，而当技术单独使用时，效果更强[20.］．我们发现初步证据表明，移动健康干预措施在可扩展的干预设计中是有效的。我们的分析发现可扩展和非可扩展干预设计之间没有显著的亚组差异，这表明这两种设计在增加PA方面同样有效。这些结果是有希望的，并鼓励开发可扩展的移动健康干预设计，以有效地提高大规模人群的PA。在我们的样本中，大多数可扩展的移动健康干预措施利用了基本技术(例如，短信、计步器或加速计)，而没有利用更先进的移动技术(例如，自动化个性化指导、社交比较和移动应用程序)，这些技术本可以进一步提高干预效果[162，163］．

我们的分析是首批探索移动健康PA干预措施是否优于替代非移动干预措施的分析之一。我们发现，在步行、MPVA和TPA的结果测量中，与其他非移动干预措施和无对照组或最小对照组相比，移动健康干预措施导致PA水平增加，这与之前的研究结果一致[21］．这些结果鼓励将移动医疗技术添加到非移动PA干预措施中，以提高其有效性。

优势与局限

这项研究的优势在于分析了大量的移动健康干预措施，并采用了严格的方法。然而，这项研究有一些局限性。首先，与其他研究一致[164]，尽管进行了几个亚组分析，但我们在结果中遇到了巨大而显著的异质性。我们广泛的纳入标准导致我们预期高异质性，因为不同的多成分干预、设置和干预持续时间。此外，子组间不均匀的协变量分布限制了我们对效应调节因子的研究结果的有效性。其次，大多数纳入的研究被归类为具有高偏倚风险，证据的整体质量被分为低到极低。如果未来的研究同意PA结果的标准化报告(例如，每天分钟的MVPA)和客观的结果测量，则证据质量可以提高[21］．在重复我们的低偏倚风险研究的主要结果时，我们无法确认移动健康干预措施在干预结束后提高PA的有效性，因为现有的高质量证据有限。第三，我们没有试图识别未发表的报告或灰色文献。先前的研究表明，排除灰色文献可能会夸大荟萃分析的结果[165］．我们试图通过进行漏斗图分析来检测潜在的发表偏倚来减轻这一限制。此外，我们进行了敏感性分析，以评估我们结果的稳健性。我们没有检测到排除异常值研究的系统发表偏倚和敏感性分析，证实我们的结果是稳健的。第四，本研究中包括的一些研究允许干预参与者在干预结束后保留移动健康设备。这可能对我们的评论的后续效果产生了积极的影响。最后，虽然这项研究提供了移动健康干预长期效果的初步证据，但它只提供了干预后平均13.96个月的随访测量结果，而且我们的分析只包括8项研究。我们发现，随着时间的推移，总结效应会减少，因此提出了积极效应可持续性的问题。还需要进一步的研究来评估行为的改变——转向更积极的生活方式——是否真正长期可持续。

结论

我们得出结论，与其他非移动对照组和无或最小对照组相比，移动健康干预可以适度增加干预结束时成人的PA。在干预后的随访测量中，PA的增加保持不变，但随着时间的推移而下降。人群类型似乎可以调节移动健康干预对PA的影响，与健康人群样本相比，患病和高危人群的有效性更高。可扩展和不可扩展干预设计的移动健康干预在有效性方面似乎是等同的。我们需要进一步的高质量研究来研究可扩展的移动健康干预措施，并进行长期随访测量，以证实我们的结果。这项研究的结论是，移动健康技术不仅可能支持向更积极的生活方式转变的可持续行为，而且还有助于预防和控制慢性疾病风险。

致谢

这项研究由新加坡总理办公室的国家研究基金会、卓越研究校园和科技企业计划以及CSS保险(瑞士)支持。我们感谢Iva Milhaylova在筛选和提取过程中的支持。

作者的贡献

JNK根据AM和KI的输入编写了初始研究方案。AM编写了调整后的研究方案。JNK设计并实现了搜索策略。AM、KI、GWT和AJH对初步研究进行筛选和编码，并提取数据。在TK的监督下，AM分析数据并起草初始手稿。FM和LTC提供了对手稿的方法指导和反馈。所有作者审阅并批准了最终的手稿。

利益冲突

JNK、AJH、KI、GWT和TK隶属于数字健康干预中心，该中心是苏黎世联邦理工学院管理、技术和经济系和圣加伦大学技术管理研究所的联合倡议，部分资金由瑞士CSS保险公司提供。TK还是Pathmate Technologies的联合创始人，Pathmate Technologies是一家创建和提供数字临床路径的大学附属公司。然而，Pathmate科技公司并没有参与这项研究。自2021年1月起，JNK与瑞士CSS保险公司合作。

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多媒体附件1

关于移动健康干预对身体活动影响的现有元分析概述。

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多媒体附件2

搜索策略和关键字概述。

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多媒体

搜索算法。

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多媒体附件4

研究特点概述。

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多媒体

漏斗图分析检测发表偏倚。

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多媒体附件6

敏感性分析。

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多媒体

按人口类型进行亚组分析。

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多媒体附件8

干预设计亚组分析。

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多媒体

按控制组类型进行子组分析。

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多媒体附录10

研究特定的偏见判断风险。

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多媒体附件11

证据档案的建议、评估、发展和评估质量的分级。

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情感表达:能量消耗

成绩:建议、评估、发展和评价的分级

大都会:代谢综合征

健康:移动健康

MVPA:适度到剧烈的体育活动

非传染性疾病:非传染性疾病

PA:体育活动

个随机对照试验:随机对照试验

SMD:标准化平均差

TPA:身体活动总量

人:世界卫生组织

G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交22.12.20;P Hendrick, H Zihao同行评审;对作者15.01.21的评论;修订版本收到24.02.21;接受02.04.21;发表30.04.21

©Annette Mönninghoff, Jan Niklas Kramer, Alexander Jan Hess, Kamila Ismailova, Gisbert W Teepe, Lorainne Tudor Car, Falk Müller-Riemenschneider, Tobias Kowatsch。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 30.04.2021。

这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。

本文内容如下e-collection /主题问题:

移动健康体育活动干预的长期有效性:随机对照试验的系统回顾和元分析