老年康复中的电子健康:有效性、可行性和可用性的系统综述

介绍

世界人口正在迅速老龄化。目前，80岁及以上的人口有1.43亿，预计到2050年这一数字将上升至4.26亿左右[1]。尽管许多老年人相对健康，但功能衰退、多病和老年人综合症(如虚弱或跌倒)在老年人中很常见[2，3.]。这些与年龄相关的疾病的结合会增加不良后果的风险，如住院治疗、功能损伤，甚至死亡[4]。急性期后护理，如老年康复，旨在减少这些与年龄相关的风险。有证据表明，老年康复可以改善功能结果，减少养老院的入院率和死亡率[5，6]。另一方面，人口迅速老龄化和缺乏工作人员给老年康复的质量、可及性和可负担性带来压力。关于这些问题，电子保健的使用可被视为重要和有希望的，因为它有可能同时改善康复结果和效率。

电子医疗可定义为“使用数字信息和通讯来支持和/或改善健康和保健”[7]。电子健康的一些例子是视频通信、运动游戏(即活动视频游戏)和移动应用程序。尽管电子健康可以被视为重要和有希望的，但在老年康复中成功实施电子健康干预是复杂的，可能是耗时的，并且涉及多个层面上的各种决定因素[8-10]。安全、成功地在老年康复中实施电子健康，对电子健康进行科学评估是关键。11，12]。评估电子健康在老年康复中的三个重要结果指标可以确定:有效性、可行性和可用性[9，13]。

就有效性而言，先前的综述表明，电子健康可以改善社区居住老年人的身体活动、步态和平衡[14-17]。然而，在老年康复中有效的电子卫生证据是稀缺和分散的。据我们所知，之前没有综述研究过电子健康在老年康复中的有效性。

为了更好地了解如何安全地使用电子医疗，可行性测试是重要的第一步[18，19]。可行性测试的目的是“决定某项干预措施是否适合作进一步测试”[20.，21]，但缺乏一个普遍接受的可行性测试标准。可在可行性测试中处理的因素包括不良事件、依从性和可接受性[10]。

此外，可用的电子健康也是成功实施的重要先决条件[13，19，22]。可用性可定义为“系统、产品或服务在指定的使用环境下，能被指定的使用者有效、有效率及满意地使用，以达致指定的目标的程度”[23]。对于接受老年康复治疗的老年人，可用性尤为重要，因为存在某些与年龄有关的障碍，可能会阻碍电子健康的可用性[24-26]。这些障碍可分为4个与患者相关的领域:认知、身体能力、感知和动机[27]。例如，视力不佳可能使人更难分辨屏幕上的某些图标，或者认知障碍可能导致理解某些电子健康干预措施的问题。通常，电子健康不足以针对这些与年龄相关的障碍[28]。

因此，需要对电子健康在老年康复中的应用进行系统综述，包括概念可行性、可用性和有效性。这一系统审查有助于加快电子医疗的实施进程，并确保电子医疗的全面成功采用。本综述的目的是评估电子健康干预在老年人老年康复中的有效性、可行性和可用性的证据。

方法

研究注册和协议

本系统综述已在PROSPERO注册，注册号为CRD42019133192 [29]。该系统评价基于PRISMA(系统评价和荟萃分析首选报告项目)声明，该声明是用于系统评价和荟萃分析报告的循证最小项目集[30.]。完整的审查清单可以在多媒体附录1。

研究类型和参与者

在本综述中，我们纳入了随机对照试验、非随机研究、定量描述性研究、定性研究和混合方法研究。我们排除了系统综述、摘要、社论以及非英语和非同行评议的研究。研究纳入了平均年龄≥70岁接受老年康复的老年患者，这与整个欧洲关于老年康复组织和交付的共识声明一致[31]。因为各国卫生保健系统之间存在差异，因此各国提供的老年康复服务也存在差异;31，32]，我们纳入了不同类型环境的研究，如(老年)康复中心、专业护理机构、医院或门诊环境。没有急性功能衰退的慢性疾病患者的研究被排除在外。

干预措施和结果

研究调查了在急性老年康复期间应用的电子健康干预措施。如果能够根据世界卫生组织的国际功能、残疾和健康分类(ICF)模型进行分类，则包括与干预措施有效性有关的结果措施[33]，涵盖以下领域:身体功能和结构、活动、参与、环境因素和个人因素。为了本综述的目的，我们选择在以下领域指定可行性:不良事件、依从性和排除率。可用性结果指标基于MOLD-US框架进行分类，该框架是影响老年人电子健康可用性的衰老障碍的循证框架，包括4类:认知、动机、身体能力和感知[27]。我们纳入了主要和次要结局指标。

来源和搜索策略

在2019年3月9日、2019年3月10日和2021年1月11日，我们检索了以下数据库:MEDLINE、PsycINFO、EMBASE、EMCARE、Cochrane Library、Web of Science和Central数据库。在这篇综述中，编译了3个单独的搜索字符串。第一次侧重于有效性，第二次侧重于可行性，第三次侧重于电子卫生干预在老年康复中的可用性。关注有效性的搜索字符串包括与老年人、康复和电子健康干预相关的关键字。当3个关键词中至少有2个出现时，研究就被确定了。关注可行性和可用性的搜索字符串包括与可行性或可用性相关的附加关键字。在这两个搜索字符串中，使用布尔运算“or”和“and”将关键字与MeSH术语组合在一起。完整的搜索字符串可以在多媒体附录2。

研究选择和数据提取

我们首先筛选已确定研究的标题。然后由两位作者独立筛选所有潜在相关研究的摘要。接下来，获得全文并由相同的作者进行审查。我们排除了不符合纳入标准的研究。两位作者之间的分歧一直讨论到达成共识为止。如果无法解决分歧，则咨询第三位审稿人。使用在线系统评审管理工具covid - ence进行数据提取[34]。在《covid - ence》中，构建了一份数据提取表，其中包括发表的详细信息(即作者、年份、标题、研究国家和资助)、研究设计、方法(即纳入和排除标准、人群、随机化、统计分析和结果测量)、样本特征(即年龄、参与者人数、性别和诊断)、电子健康干预(即干预名称、干预目标、干预交付和干预应用)。以及主要和次要结果。由于电子健康干预措施的复杂性影响了实施，我们对电子健康干预措施进行了分类，从简单的(如视频通信、健康传感器或网关)到复杂的(如机器人、游戏或虚拟现实)[9，35]。一位作者随后提取了这些数据。第二作者还提取了一部分数据(占纳入研究的10%)，以检查相互间的可靠性。

质量评估

采用混合方法评估工具(MMAT)对纳入研究的质量进行评估[36]，它允许对不同的研究设计进行质量评估。MMAT是一种重要的评估工具，专门用于评估5种研究设计的质量:定性研究、随机对照试验、非随机研究、定量描述性研究和混合方法研究。对于每个研究设计，MMAT提供了5个质量标准，必须用“是”、“否”或“无法判断”进行评级。由于不鼓励根据每项标准的评分来计算总分[36，37]，我们为每个评级报告了一个单独的分数。然而，报告了总分，因为它提供了研究质量的总体情况。没有根据研究质量排除研究[36]。对于随机对照试验和非随机设计，我们评定标准为“是否有完整的结果数据?”，当辍学率超过20%时为“否”[38]。在非随机设计中，我们对标准“在设计和分析中是否考虑了混杂因素?”，当没有描述研究期间提供的额外治疗、功能状态或认知状态时，为“否”。由一名作者进行质量评估，随机选择10%的纳入研究，并由另一名作者进行额外评估，以检查相互间的信度。

数据分析和数据综合

在报告与有效性相关的结果并纳入对照组的研究中，使用收获情节进行叙事综合[39]。在收获小区中，基于ICF域对主要和次要结果进行描述和颜色编码。对于每项研究，收获图中的条形图表示不同ICF域的总结果，条形图的高度代表基于MMAT的方法质量。当一项研究报告了同一ICF域内的多个一致结果时，结果合并为1条。如果一项研究在同一ICF域中报告了相互矛盾的结果，则两个结果都被提出。随机对照试验用粗等高线围绕条形线表示。荟萃分析不可行，因为纳入的研究在人口、干预和结果测量方面过于异质。

结果

研究选择

该搜索策略确定了总共7635条唯一记录。排除基于标题和摘要的记录后，还剩下331条记录。在全文筛选过程中，又排除了291项记录，结果本综述纳入了40项研究。排除的原因在研究流程图中列出图1。在12个案例中，在研究选择过程中需要第三位审稿人达成共识。

‎ 查看此图

研究特点

研究特点见表1。在纳入的40项研究中，18项(45%)为随机对照试验[40-57]， 2例(5%)采用混合方法设计[58，59]， 1为定性研究[60]， 19例(48%)采用定量非随机设计[61-79]，其中9项研究(占19.47%)纳入对照组[53，61-68，79]。在40项研究中，17项研究(43%)在医院环境中进行[41-44，46，50，51，55-57，62，64-66，68，71，79]。在17项医院环境研究中，12项(71%)是在专门的医院康复部门进行的[41-44，46，50，51，55，56，64，71，79]， 2例(12%)在医院卒中病房[57，68]， 1例(6%)在老年日间医院进行[62]。在这40项研究中，10项(25%)是在门诊环境中进行的[47，48，52-54，60，69，75，76，78]， 9项研究(23%)在老年康复环境中进行[40，45，49，58，59，61，63，70，74]， 2项研究(5%)在三级康复中心进行[60，73]， 1项研究(3%)在熟练护理机构进行[77]， 2项研究(5%)未报道该设定[67，72]。

在40项研究中，17项(43%)纳入了被诊断为中风的参与者[41-46，55-57，60，67-73]， 10例(25%)纳入了多重诊断的参与者[40，49-52，59，61，62，76-78]， 11例(28%)包括有骨科问题的参与者[47，48，54，58，59，64-66，74，75，79]， 2项研究(5%)纳入了患有心脏相关诊断的受试者[53，63]。在所有研究中，纳入的样本量从1到285名参与者不等。

使用了各种类型的电子健康干预措施。在40项研究中，11项研究(28%)通过机器人进行干预[41-43，45，55，56，65，66，70-72]， 2项研究(5%)将机器人技术与虚拟现实相结合[73，74]， 1项研究(3%)将机器人技术与游戏相结合[79]。此外，有9项研究(40.23%)调查了游戏[44，46，49-51，58，62，64，77]，其中2家(9.22%)将游戏与虚拟现实相结合[44，46]和1款(9.11%)结合了健身游戏和健康传感器[51]。在40项研究中，2项(5%)研究了视频通信[76，78]、3(8%)将视频通信与健康传感器相结合[47，53，69]， 1(3%)将视频通信与非电子健康干预相结合[52]。在40项研究中，6项研究(15%)使用了健康传感器[40，48，57，61，63，75]，包括1个(占6.17%)与健康门户相结合[63]和1例(占6.17%)与非电子卫生干预相结合[48]。在40项研究中，有3项研究(8%)调查了手机应用[54，59，60]， 2项研究(5%)研究了虚拟现实[67，68]。

40项研究中有24项(60%)报告了与疗效相关的结果测量[40，42-45，47-50，53，55，56，61，63-68，70，72，73，76，79]， 40项研究中有10项(25%)纳入了与有效性和可行性相关的结果测量[41，46，52，54，57，62，69，71，74，77]。在40项研究中，2项研究(5%)纳入了与可用性相关的结果[58，60]， 2项研究(5%)纳入了仅与可行性相关的结果[75，78]， 1项研究(3%)纳入了与有效性和可用性相关的结果[51]， 1项研究(3%)纳入了与可行性和可用性相关的结果[59]。所有纳入研究的详细描述可在多媒体附录3。

研究质量

质量评价结果见图2和图3。纳入研究的质量范围从-3到5(量表范围从-5到5)。随机对照试验的平均总分为3分，定量非随机研究为1分，混合方法研究为1分，定性研究为5分(基于1项研究)。在定量非随机研究中，最常见的缺陷是混杂因素报告不足;19项研究中只有2项(11%)在设计和分析中考虑了混杂因素[73，79]。在定量非随机研究中，目标人群的代表性也常常不足;19项研究中有9项(47%)报告信息不足，要么缺乏对某些符合条件的参与者选择不参加的充分解释，要么缺乏对目标人群的明确描述[53，61，65，67，69，71，75，76，78]。此外，19项研究中有6项(32%)的样本量小于20 [64，66，70，72-74]。

‎ 查看此图

‎ 查看此图

有效性

有效性的主要结果

在所有有对照组的研究中(n=27;27/40, 68%)，报告了73种与有效性相关的不同结果测量，其中16种(22%)属于ICF领域的“身体功能”，40种(55%)属于“活动”领域，11种(15%)属于“参与”领域，4种(5%)属于“外部因素”领域，2种(3%)属于“个人因素”领域(图4）.在15项研究(27.56%)中，发现在关注主要结果测量时，电子卫生干预措施至少与非电子卫生干预措施一样有效，11项研究(27.41%)报告电子卫生干预措施比非电子卫生干预措施更有效。在27项研究中，1项研究(4%)报告了有利于非电子健康干预的有益结果。下面详细描述了每个ICF域的结果。一个收获图说明了有关有效性的证据图5。

‎ 查看此图

‎ 查看此图

身体功能

在总共40项研究中，14项研究(35%)包括16项与身体功能相关的结果[41，42，45-47，50，54-57，64-67]。在这14项研究中，9项研究(64%)发现，在7项结果测量中，干预组显著改善(图5) [41，46，47，54-56，65-67]。在14项研究中，4项研究(29%)报告了通过机器人技术提高肌肉力量[56，65]， exergames [46]，或移动应用程序[54]。在14项研究中，4项研究(29%)发现机器人的加入[56，65，66]或结合健康传感器的视频通信[47与单纯的物理治疗相比，可以改善关节的活动性。另有2项研究(占14.14%)报告称，与传统物理治疗相比，使用机器人技术可以减轻疼痛[65，66]。Koneva及其同事[67[报道称，与常规护理相比，使用虚拟现实改善了美国国立卫生研究院卒中量表测量的神经系统状态(5.2±0.4 vs 6.3±0.5;P<措施)。

活动

在所有纳入的40项研究中，25项研究(63%)报告了40项与活动相关的结果[40-55，57，61-64，66-68，79]， 13项研究(33%)发现，在17项结果中，干预组的结果显著优于干预组[40，41，46，48，50-53，62，63，66，67，79]。在40项研究中，5项研究(13%)表明，当通过视频通信结合健康传感器和非电子健康干预提供干预时，电子健康在改善日常生活活动方面是有效的[52或当干预措施通过健康传感器与健康网关结合提供时[63]， exergames [62]、机器人[79]或虚拟现实[67]。在这些研究中，将电子健康与常规护理进行比较[52，67]、物理治疗[62，79]，或不干预[63]。另有6项研究(占40.15%)发现，电子医疗可以通过使用机器人技术改善移动性[52，79]， exergames [50]、虚拟现实[67]、结合健康传感器的视频通信[52]，或结合目标设定的健康传感器[40]。将这些干预措施与物理疗法进行比较[50，66，79]，日常护理[52，67]，或者没有目标设定的健康传感器[40]。在40项研究中，4项研究(10%)报告了通过机器人进行干预后平衡性的改善[79]， exergames [50]，结合健康传感器的运动游戏[51]，或结合健康传感器的视频通信[52]，与物理疗法相比[50，51，79]或日常护理[52]。另有2项研究(占40.5%)报告机器人[41]或结合健康传感器的运动游戏[46与物理治疗相比，可以改善手和手臂的功能[41]或不干预[46]。Pol及其同事[48发现，与单独使用认知行为治疗相比，使用健康传感器联合认知行为治疗，患者报告的日常功能显著改善，报告差异为1.17 (95% CI 0.47-1.87;P<措施)。Bernocchi及其同事[52[报告称，与常规护理相比，将视频通信与健康传感器和非电子保健干预相结合，可有效预防跌倒高风险患者的跌倒(29次跌倒vs 56次跌倒;P<措施)。在40项研究中，1项研究(3%)表明，与常规护理相比，使用视频通信与健康传感器相结合可改善身体活动[53]。

参与

在40项研究中，12项研究(30%)纳入了参与域内的11项结果测量[40，43，45，48，50-53，57，64，67，79]。在这12项研究中，有3项研究(27%)报告了生活质量的显著差异[52]，心情[67]，或自我评价[48当干预是通过使用视频通信结合健康传感器和非电子健康干预来提供时[52]、虚拟现实[67]，或者将健康传感器与非电子医疗干预相结合使用[48]。特别是Bernocchi和他的同事[52研究表明，与常规护理相比，视频通信与健康传感器和非电子健康干预相结合的使用显著提高了6个月时EuroQol视觉模拟量表的得分(平均63.8 vs平均53.5;P<措施)。Koneva及其同事[67研究报告显示，与常规治疗相比，使用虚拟现实降低了贝克抑郁量表(Beck depression Inventory)测量的抑郁症严重程度(平均9.5,SD 5.52 vs平均10.3,SD 6.03;P< . 05)。此外，Pol及其同事[48研究发现，与常规护理相比，健康传感器与非电子健康干预相结合的使用显著提高了6个月时日常功能的表现满意度，差异为0.94 (95% CI 0.37-1.52;P<措施)。

外部因素

在所有40项研究中，5项研究(13%)纳入了与外部因素相关的结果测量[40，42，45，61，63]。在这5项研究中，有2项研究(40%)将机器人作为干预措施，并发现干预组在成本上存在显著差异[41，42]。在这5项研究中，1项研究(20%)将机器人技术作为干预手段，并发现对照组的优势有所不同[45]。Hesse及其同事[42]和Vanoglio及其同事[41报告称，与常规手臂治疗相比，使用机器人治疗的成本降低(机器人干预的每名患者每次治疗成本为4.15欧元[4.92美元]，而常规手臂治疗的成本为10.00欧元[11.85美元])[42]或物理治疗(机器人干预237欧元[280.73美元]，物理治疗480欧元[568美元]，每30天)[41]。相比之下，Schoone及其同事[45报告称，与物理治疗相比，总成本有所增加(机器人干预为644.14欧元[762.99美元]，物理治疗为423.74欧元[501.93美元])。在所有的研究中，在出院设置方面没有发现差异[40，63]，再入院[40]，或停留时间[61]。

个人因素

Oesch及其同事[49研究发现，使用说明书的自我调节运动在享受方面优于练习游戏(效应值:0.88，范围0.32-1.44;P<.001)和动机(效应量:0.59，范围0.05-1.14;P =.046)。

可行性

可行性研究主要结果

在纳入的40项研究中，20项研究(50%)评估了所使用的eHealth干预措施的可行性[41，46，50-52，54，57，59，60，62，64，65，69，71，72，74-78]，其中19人(20人中的95%)得出结论认为，通过机器人提供电子健康干预是可行的[41，65，71，72]，机器人与游戏的结合[74]， exergames [50，62，64，77]，结合健康传感器的运动游戏[46，51]、视频通讯[76]、结合健康传感器的视频通信[52，69]、健康传感器[57]，结合健康传感器的健康网关[75]，或移动应用程序[54，59，60]。皮尔及其同事[78]报告说，由于病人的限制、工作人员的问题和系统的后勤问题，使用视频通信是不可行的。

用于评估可行性的结果指标在不同的研究中差异很大，总共使用了19种不同的结果指标。在报告可行性的20项研究中，6项研究(30%)报告了与“不良事件”相关的结果，7项研究(35%)报告了与“依从性”相关的结果，7项研究(35%)报告了与“排除率”相关的结果。另有4项研究(占20,20%)没有指定用于评估可行性的结果测量指标，但使用了与有效性相关的结果来确定可行性[54，64，65，72]。

不良事件

纳入的研究均未报告在研究期间发生严重不良事件[41，46，50，51，74，76]。然而，2项研究(占40.5%)报告说，一些参与者在运动过程中感到不适[49，50]。

依从性

在40项研究中，有7项研究(18%)报告了依从性[49-52，57，74]， 5项研究(13%)报告了关于完成疗程数量的信息[41，50-52，69]。在报告依从性的7项研究中，5项研究(71%)报告了高水平的依从性，从76% [52]至100% [74]。在这7项研究中，2项研究(29%)报告了与非电子健康干预相比，分配给exergame干预的患者的依从性较低[49]或使用低于建议水平的运动干预(每周<30分钟)[77]。

排除率

在40项研究中，有7项研究(18%)发现高排斥率。具体来说，在这7项研究中，1项研究(14%)报告了64%的排除率[47]， 2项研究(29%)报告了75%的排除率[49，51]， 4项研究(57%)报告排除率超过80% [42，45，50，68]。在后一项研究中，电子健康是通过复杂的电子健康干预手段实现的:机器人[42，45]， exergames [50]和虚拟现实[68]。被排除在外的最常见原因是认知障碍[45，47，49，51]，身体缺陷[45，49]，并拒绝参与[42，47，49-51，68]。在这7项研究中，有2项研究(29%)拒绝参与的原因是对电子健康“不感兴趣”[50，51]。

可用性

可用性的主要结果

在40项研究中，4项研究(10%)涉及了与电子健康干预措施可用性相关的结果;2项研究(5%)评估了exergames的可用性[51，58]，另有2项研究(5%)评估移动应用[59，60]。可用性评估包括系统可用性量表[51]，对病人和治疗师的调查[58，59]，或半结构化面试[59，60]。在报告可用性的4项研究中，2项研究(50%)包括与障碍“认知”相关的结果，4项研究(100%)包括与衰老障碍“动机”相关的结果，1项研究(25%)包括与障碍“身体能力”相关的结果。没有一项研究包括与障碍“感知”相关的结果。

认知

Ling及其同事[58报道称，一些患者发现运动游戏过于复杂，因为他们需要同时参与多种活动，而且他们在遵循指示方面遇到了困难。为了使游戏适合有认知障碍的老年患者，作者建议尽量减少屏幕上显示的信息量，这可能有助于老年患者更好地感知信息。58]。此外，怀特和他的同事[60报道称，患有认知障碍的患者在操作移动应用程序时遇到了困难，需要伴侣的支持。

动机

Van den Berg及其同事[51]在系统可用性量表(得分范围从0到100)上的平均得分为62 (SD 21)，表明参与者通常对exergames感到满意，并且他们希望更频繁地使用exergames。Ling和他的同事[58他的结论是，患者和治疗师都觉得exergames很容易使用，治疗师也打算在未来使用exergame。治疗师评价该游戏对髋关节手术后老年患者的运动康复非常满意。关于移动应用程序的研究结果表明，患者很容易掌握使用所需的技能，这是外部动机的有益来源[59，60]。

体能

Ling及其同事[58报道称，一些身体残疾的患者在进行某些需要步进练习的运动时存在困难，因为这些患者在运动时无法保持平衡。

讨论

主要研究结果

本综述旨在概述电子健康在老年康复中的有效性、可行性和可用性。该综述包括40项在接受老年康复治疗的老年患者中应用电子健康干预的研究。纳入的大多数研究表明，老年康复中的电子卫生干预措施至少与非电子卫生干预措施一样有效。所有将电子健康与另一种非电子健康干预相结合的研究都报告了积极的结果。大多数研究包括与ICF域“活动”相关的结果测量。很少有研究包括与ICF领域参与相关的结果。“电子健康在老年康复中似乎是可行的，因为没有严重的不良事件报告，而且大多数研究报告了高水平的依从性。然而，在一些研究中发现了高排斥率。与可用性相关的结果表明，存在某些与年龄有关的障碍，如认知和身体能力，导致使用电子健康方面的困难。很少有研究包括与可行性和可用性相关的结果。 However, these are important prerequisites to maximize the likelihood of successful implementation, and they thereby influence the effectiveness of eHealth.

与前期工作比较

我们的研究结果表明，通过机器人、运动游戏或健康传感器提供的电子健康通常被发现至少与非电子健康一样有效。先前关于机器人的评论[80]， exergames [16]，或健康传感器[81，82经常发现干预组更有利的结果。这些综述没有关注接受老年康复治疗的老年人，这可能表明存在某些与年龄相关的障碍，影响了电子健康对接受老年康复治疗的老年人的有效性。所有纳入的将电子健康与非电子健康干预相结合的研究都报告了有利于干预组的有益结果。这与其他将电子医疗与非电子医疗干预相结合的研究结果一致[83-85]。这表明，通过混合护理提供电子保健更有益，其中电子保健与面对面治疗相结合。这可以通过结合两种干预措施的优点来提供更好的护理质量。当混合护理通过视频通信提供时，情况似乎尤其如此。52]或健康传感器[48]，因为它提供了远程监控和治疗病人的可能性。

几乎所有包括可行性相关结果的研究都得出结论，电子保健在接受老年康复治疗的老年人中是可行的。没有一项研究报告了严重的不良事件，这与其他关于exergames可行性的评论一致[15，86]。大多数包括依从性或完成疗程相关结果的研究报告了高水平的依从性。之前对exergames的研究也报告了高依从率[86]。一些通过机器人或电子游戏提供电子健康的研究报告了高排斥率(高达88%)。所有排除率≥75%的研究均在老年康复环境中进行[45，49]或在设有专门康复科的医院[50，51]。排除的原因主要是认知或身体损伤，这些问题经常出现在接受老年康复的老年患者中。这些发现表明，在老年康复中使用电子健康是安全的，总体依从性预计会很高，但复杂的电子健康干预措施，如机器人和exergames，可能只在接受老年康复的老年患者中可行。

关于电子卫生干预措施可用性的现有证据有限。我们综述中的研究表明，一旦老年患者接受了使用训练，运动游戏和移动应用程序就可以使用。然而，与认知或身体能力相关的某些与年龄有关的障碍导致使用电子健康方面的困难。虽然我们没有发现报告由于感知问题导致的电子健康使用问题的研究，但包括可用性结果测量的4项研究中有2项(50%)明确排除了视力障碍患者[51，58]。这可能表明，视觉障碍患者的可用性很差;这与其他研究的结果一致[27]。这些发现表明，在接受老年康复治疗的老年患者中，预期会出现可用性问题，因为他们通常患有认知、身体或视觉障碍。电子保健应针对这些特定的年龄相关障碍进行量身定制，以最大限度地提高成功使用和实施的可能性[22，27]。此外，大多数研究没有纳入明确的可用性终点，研究之间的可用性评估差异很大。缺乏使用明确的终点或可靠且有效的问卷与任务指标(最好是任务完成情况)相结合来评估可用性，妨碍了查明可用性问题的能力，并阻止了不同电子健康类型之间的比较[25，87]。

优势与局限

本综述的第一个优势是广泛的搜索策略，涵盖了广泛的搜索数据库，包括所有类型的研究设计。本综述的另一个优势是基于ICF模型的结果测量分类，提供了在所纳入研究中评估的不同类型结果域的清晰概述。尽管如此，应该注意到这一系统综述的一些局限性。虽然这篇综述提供了关于3个不同概念的文献的广泛概述，但我们的研究设计导致了与有效性相关的各种不同的结果测量。纳入各种结果测量，结合各种电子健康干预和诊断，限制了我们得出明确结论的能力。由于荟萃分析不可行，我们无法报告效应大小和发表偏倚。相反，我们提供了一个使用收获图的电子健康干预措施有效性的概述。最后，虽然我们使用了一个包含可用性相关关键词的单独搜索字符串，但我们只找到了4个包含可用性结果的研究。一种可能的解释是，我们没有包括特定的计算机科学搜索数据库，这可能包括更多与可用性相关的研究[88]。此外，尽管电子健康研究大量增长，但只有一小部分公布了他们的可用性结果[89]。

结论

综上所述，电子健康可以改善接受老年康复的老年人的康复效果。根据我们的研究结果、文献对比以及我们综述的优势和局限性，我们对进一步研究和在临床实践中使用电子健康的主要结果和建议是:(1)保持简单，(2)包括可用性的证据，(3)关注参与，(4)确保共识。首先，简单的干预措施最有可能改善接受老年康复的老年人的康复结果，特别是当它们作为混合护理提供时。此外，简单的电子保健干预措施在接受老年康复的老年患者中具有更高的可行性，这些患者往往患有认知或身体障碍。第二，缺乏关于电子健康可用性的证据可能会阻碍在接受老年康复的老年患者中实施电子健康，并可能对有效性和可行性产生负面影响。需要对这一主题进行进一步的研究，并明确终点。卫生保健专业人员需要了解他们所提供的电子卫生干预措施的可用性。第三，参与是老年康复的一个关键概念，在使老年患者能够尽可能地继续独立生活方面发挥着重要作用。未来关于电子卫生干预措施的研究应考虑纳入与参与相关的结果测量。第四，目前关于eHealth在老年康复中的使用和评估的证据是多种多样的，因此很难比较结果并得出明确的结论。 Consensus on the use and evaluation of eHealth is needed for further development and implementation of eHealth in geriatric rehabilitation.