基于手机短信的干预促进2型糖尿病患者身体活动的有效性:系统回顾和荟萃分析

介绍

背景

糖尿病的负担正在增加，全球2型糖尿病(T2DM)患者人数已达到3.87亿，预计到2035年将增加到5.92亿[1]。这种流行造成了终生多器官并发症的沉重负担，并日益加重，导致残疾和过早死亡风险增加，主要发生在低收入和中等收入国家[2]。大量文献表明，T2DM的良好管理可以延缓T2DM患者短期和长期并发症的发生[3.-5]。在过去的几十年里，体育活动(PA)一直是T2DM一线护理管理的一部分[6]。PA包括所有增加能量消耗的动作;然而，主要有三种类型的运动:有氧运动、力量训练和柔韧性运动[7]。PA可以帮助T2DM患者实现多种目标，包括增加活力、改善血糖血红蛋白控制、降低胰岛素抵抗、提高心肺健康、改善血脂、降低血压和维持体重减轻[qh]8]。不幸的是，T2DM患者不太可能定期参加PA，最近的估计显示，与全国平均水平相比，其参与率较低[9]。已经有很多人尝试探索其他方法来改善2型糖尿病患者的PA，手机短信革命带来了全新的机会，增加了自我管理教育的机会[1]。文献表明，基于短信的干预措施可以有效地改善与健康有关的行为，并弥合慢性病患者与卫生保健服务之间的差距[10，11]。短信可以是单向的(单向)或双向的(双向);它们可以标准化或针对特定患者量身定制，并根据干预设计以不同的频率发送[12]。多项荟萃分析表明，手机短信在促进心理障碍和精神健康相关障碍的各个方面的行为改变方面取得了总体成功[1，13，14]。

研究问题与目的

一些研究评估了手机短信对T2DM患者PA的影响。至关重要的是总结和汇总这些研究的结果，以便就这些干预措施的有效性得出更普遍和明确的结论。之前共有4篇系统综述没有提供专门针对PA的短信干预研究的证据。具体而言，第一项审查侧重于通过移动短信提供的教育对2型糖尿病的影响[15]。第二篇综述评估了短信干预对糖化血红蛋白(HbA)的有效性_{1 c})，包括所有自我管理策略[1]。第三篇综述确定了为改善2型糖尿病患者血糖控制而进行的随机试验，这些试验涉及通过一系列数字平台和方法(例如，短信、多媒体消息服务或WhatsApp等即时消息)提供行为改变内容[12]。第四篇综述评估了以技术为基础的干预措施促进2型糖尿病患者PA的有效性;在这项研究中，技术包括移动电话和短信、网站、cd - rom和基于计算机学习的技术[16]。这篇综述是在大约7年前进行的，但涉及基于技术的干预措施的研究正在迅速涌现，可能会有新的证据发表。因此，本研究旨在通过总结和汇总以往文献的研究结果，评估手机短信对T2DM患者PA的有效性。

方法

概述

根据系统评估和荟萃分析的首选报告项目(PRISMA)声明进行了系统评估和报告(多媒体附录1) [17]。本综述的方案已在PROSPERO注册(ID: CRD42020156465)。

搜索策略

搜索源

我们在搜索中使用了以下电子数据库:MEDLINE、Cochrane Library、CINAHL、Web of Science和Embase。这些数据库由第一作者(MA)于2020年4月19日检索。在检索数据库后设置自动警报，每周自动检索一次，持续16周(截至2020年8月9日)，并将检索到的研究发送给我们。我们也搜索了搜索引擎谷歌学者(Google Inc .)来识别灰色文献。为了确定与综述相关的进一步研究，我们筛选了纳入研究的参考文献列表(即向后参考文献列表检查)，并确定和筛选了引用纳入研究的研究(即向前参考文献列表检查)。

搜索条件

通过咨询糖尿病患者电子健康干预方面的专家，并通过检查与该综述相关的系统综述，确定了搜索词。这些术语的选择是基于目标人群(如2型糖尿病、2型糖尿病和2型糖尿病)、目标干预(如短信、短信和短消息)、目标结果(如PA、体育锻炼、HbA)_{1 c}和体重)，以及目标研究设计(如试验、实验和随机对照试验[RCT])。多媒体附录2显示用于搜索MEDLINE的详细搜索查询。

研究资格标准

研究对象为成年T2DM患者(≥18岁)，不分性别和种族。我们排除了1型糖尿病、妊娠期糖尿病和前驱糖尿病患者。本综述的目标干预措施是手机短信(SMS短信和多媒体短信服务)，而不是移动应用程序、网络提供的干预措施、可穿戴设备或电子邮件。短信的目的仅仅是改善PA，而不是饮食、生活方式、糖尿病知识或其他方面的自我保健。主要关注的结果是主观或客观测量的PA(如步数)，血糖控制(如HbA)_{1 c}和空腹血糖)，以及人体测量(如体重和BMI变化)。只有rct符合纳入本综述的条件。我们只考虑了用英语发表的研究。没有对出版年份、出版国家、比较国、出版类型或研究环境施加限制。

研究选择

我们遵循了研究选择过程的两个步骤。在第一步，2名审稿人(MA和AA)独立筛选所有检索到的研究的标题和摘要。在第二步，两位审稿人独立审查了第一步中纳入的研究的全文。在这两个步骤中，审稿人之间的任何分歧都通过讨论和共识来解决。科恩κ在这篇综述中表明，在选择过程的第一步(0.88)和第二步(0.95)中，译员的一致性非常好[18]。

数据提取

多媒体附录3显示了本综述中用于精确、系统地从纳入研究中提取数据的数据提取表格。共有2名审稿人(MA和AA)独立从纳入的研究中提取数据，他们通过讨论和共识来解决任何分歧。科恩κ在审稿人之间显示出非常好的审稿人一致性(0.85)[18]。

偏倚风险评估

为了评估纳入研究的偏倚风险，我们使用了Cochrane Collaboration推荐的risk of bias 2工具[19]。该工具从五个方面对随机对照试验进行评估:随机化过程、偏离预期干预措施、缺失结果数据、结果测量和报告结果的选择[19]。然后，根据五个领域的偏倚判断风险确定每个研究的总体偏倚风险[19]。共有2名审稿人(MA和AA)独立评估纳入研究的偏倚风险，任何分歧均通过讨论和共识解决。审稿人之间的意见一致(科恩)κ= 0.86) (18]。我们用图表显示了审稿人对每一篇文章的判断，来展示偏倚风险评估的结果偏倚风险的域结果部分。我们还展示了评论者对每款游戏的评价偏倚风险领域为每个包括的研究使用的数字多媒体附录4［10，20.-24]。

数据合成

我们使用叙述和统计方法综合了提取的数据。具体来说，当至少有两项研究评估了相同的结果，并报告了足够的数据进行分析(例如，平均差异、标准差和每个干预组的参与者人数)时，进行荟萃分析。当不满足上述条件时，我们叙述性地综合纳入研究的结果。我们根据测量结果(即PA、血糖控制和体重变化)对结果进行分组和综合。

我们使用Cochrane开发的软件Review Manager 5.4进行meta分析。当结果数据连续时，我们使用平均差异来评估每个试验的效果和总体效果，并且在meta分析研究中每个结果的结果测量是相同的。然而，当在研究中使用不同的工具测量结果时，我们使用标准化平均差。由于meta分析研究在干预特征(如方向性、目的和频率)和人群特征(如样本量和平均年龄)方面存在临床异质性，我们在分析中选择了随机效应模型。

我们通过检查干预措施、结果、参与者和比较者的特征来评估meta分析研究的临床异质性。此外，我们评估了meta分析研究的统计异质性。为此，我们计算了卡方P价值和我²分别评价异质性和异质性程度的统计学意义。当卡方检验时，我们判断meta分析研究为异质性P值为≤。05年(25]。异质性的程度被认为是不重要的、中等的、实质性的或相当大的，当我²分别为0%至40%、30%至60%、50%至90%或75%至100% [25]。

meta分析证据的整体质量采用建议分级评估、发展和评价方法进行检验[26，27]。该方法基于五个主要标准评估证据质量:偏倚风险、不一致性(即异质性)、间洁性、不精确性和发表偏倚[26]。共有2名审稿人(MA和AA)独立评估meta分析证据的整体质量，任何分歧都通过讨论和共识来解决。审稿人之间的意见一致(科恩)κ= 0.81) (18]。

结果

搜索结果

通过检索6个书目数据库(图1）.在这541篇引文中，83篇(15.3%)重复被识别和排除。我们对剩余的84.6%(458/541)篇引文的标题和摘要进行了筛选，由于原因排除了78.2%(423/541)篇引文图1。通过检查其余35项(6.5%)研究的全文，31项(5.7%)研究由于以下几个原因不符合本综述(图1）.我们通过反向参考列表检查确定了另外2项研究。总的来说，我们在本综述中纳入了6项研究[10，20.-24]。在所有步骤中，两位审稿人(MA和AA)都达成了共识，不需要转介给第三位审稿人。

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纳入研究的特点

详情见表1，所有纳入的研究均为随机对照试验。纳入的研究在3个国家进行:美国(n=3)、伊朗(n=2)和印度尼西亚(n=1);其中4项研究发表于2018年。纳入研究的样本量在28 - 138之间，平均为81(标准差为40.03)。纳入研究的参与者的平均年龄从44.6岁到65.5岁不等，平均为51.6岁(SD 6.7)。在纳入的研究中，男性的比例从23.3%到57.9%不等，平均为42.2% (SD 12.1)。所有的研究都招募了T2DM患者。纳入的研究招募了来自卫生保健(n=5)和社区(n=1)的参与者。

纳入研究的干预措施为:仅使用短信(n=1)、短信和PA教育光盘(n=1)、短信和计步器(n=4;表2）.短信分为单向(n=1)、双向(n=4)和双向(即大部分短信是单向的，部分短信是双向的;n = 1)。在纳入的研究中，短信的目的是教育参与者关于PA (n=4)，提醒他们佩戴计步器，回顾目标，或自我监控并记录他们的步数(n=4)，为他们提供关于他们前一天活动的反馈(n=3)，激励他们多走路和锻炼(n=2)，并设定步数目标(n=1)。发送给参与者的短信频率从每周2条到每天3条不等。4项研究的干预期为12周，2项研究的干预期为24周。5项研究的干预在理论上是知情的。具体而言，以下理论或模型被用于开发干预:社会认知理论(n=2)，健康促进模型(n=2)，以及跨理论模型和扎根理论(n=1)。

对照组在4项研究中使用计步器，在2项研究中不进行干预(表3）.参与者使用计步器12周(n=2)或24周(n=2)。随访时间为4 ~ 24周。在纳入的研究中评估了以下相关结果:PA (n=6)、血糖控制指标(n=3)、体重(n=1)和BMI (n=1)。步数是纳入研究中最常用的结果测量(n=4)，其次是HbA_{1 c}(n=2)、体重量表(n=2)和任务问卷代谢当量(n=2)。

结果偏倚风险

尽管所有的研究在随机化过程中都采用了适当的随机分配顺序，并且有可比较的组，但只有2项研究隐瞒了分配顺序，直到参与者被纳入并分配到干预措施中。因此，在随机化过程中，只有这2项研究被评为具有低偏倚风险(图2）.在所有的研究中，参与者、他们的卫生保健专业人员、研究人员或提供干预措施的个人在试验期间都知道指定的干预措施。该研究也没有报告任何关于是否由于实验环境而偏离预期干预的信息。因此，没有一项研究被评为偏离预期干预措施的低偏倚风险(图2）.

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在纳入的研究中，没有所有参与者的结果数据，也没有证据表明研究结果不会因缺少结果数据而产生偏差。然而，在所有的研究中，缺失结果数据的原因与结果的真实价值并不相关。因此，所有研究都被判定为在缺失结果数据的领域具有低偏倚风险。

在4项研究中，使用适当的测量方法(例如计步器和HbA)评估感兴趣的结果_{1 c})，在干预组之间具有可比性。因此，在测量结果时，这些研究被评为具有低偏倚风险。然而，其余2项研究被认为在这一领域有很高的偏倚风险，因为它们使用了依赖于参与者回忆的主观结果测量，并且在这2项研究中参与者和结果评估者没有盲法(图2）.

在报告研究的选择中，只有1项研究被判定为具有低偏倚风险(图2）.这一判断是由于剩余的研究没有发表预先规定的分析计划，也没有报告与分析计划中规定的结果不同的结果测量和分析。鉴于5项研究被判定至少在一个领域具有高偏倚风险，它们被评为总体偏倚领域的高风险。其余的研究被认为在总体偏倚领域提出了一些担忧，因为它在其中一个领域存在一些担忧。评论者对每个人的判断偏倚风险领域的每一个纳入的研究提出了多媒体附录4。

研究结果

对PA的影响

所有纳入的研究都评估了在T2DM患者中使用短信对PA的影响。共有3项研究表明，短信对PA的影响具有统计学意义[10，21，22，24]。更准确地说，Arovah等[21比较了短信加计步器与仅计步器对PA的影响，通过每日步数、自我报告的步行(分钟/周)和自我报告的中强度至高强度PA(分钟/周)来衡量。研究显示，连续12周使用短信和计步器对每天只使用计步器(P<.001)，自我报告步行(P=.001)，中等至高强度PA (P<措施)(21]。在进一步的两项研究中，每项研究的数据都来自同一项随机对照试验的不同组研究， Lari等[10比较了单纯短信和短信加教育光盘的效果[22]到不干预PA(通过任务问卷的代谢当量测量)。两项研究都发现，仅使用短信(P<措施)(10]及短信及教育光碟(P<措施)(22与未进行干预相比。

剩下的3项研究没有发现短信对PA的显著影响[20.，23，24]。具体来说，Agboola等[20.比较了短信加计步器和仅计步器对PA的影响，通过每月步数来衡量。虽然研究发现干预组在6个月内的步数高于对照组，但这种差异没有统计学意义(P=。)[20.]。另一项研究评估了短信加计步器和仅计步器对PA的影响，通过每日步数来评估[24]。该研究没有显示任何统计学上的显著差异(P=.78)， [24]。在之前的一项研究中，Polgreen等[23比较了两种干预措施与仅使用计步器对PA的影响，以每日步数衡量。第一次干预是计步器加短信提醒佩戴计步器(提醒和计步器)，而第二次干预与第一次干预相同，加短信要求参与者设定一个步骤目标(目标设定、提醒和计步器)[23]。研究发现三组间PA无统计学差异[23]。

统计分析(即荟萃分析)共纳入5项研究，因为它们报告了足够和适当的数据进行分析[10，21-24]。meta分析包含6个比较，因为我们包括了4个研究中的每个研究的比较[10，21，22，24]和其余研究的2个比较[23]，该研究比较了两种类型的短信与不干预的情况。meta分析显示PA (P=.16)(标准化平均差0.16,95% CI -0.06 ~ 0.39;图3）.证据的异质性并不值得关注。P= 29;我²= 19%)。证据的质量很低，因为偏见和印象的风险很高(多媒体附录5）.

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血糖控制

共有两项研究考察了短信对血糖控制的影响，这是由HbA评估的_{1 c}［20.，21]。对两项研究的结果进行meta分析。meta分析显示，两组间差异无统计学意义(P=.14)，在短信加计步器和仅在HbA上计步器之间没有观察到差异_{1 c}(平均值-0.16,95% CI -0.36 ~ 0.05;图4）.证据有中等程度的异质性(我²=44%)，但差异无统计学意义(P=只要;图4）.证据的质量很低，因为它被降低了一级，因为它有很高的偏倚风险(多媒体附录5）.值得一提的是，两项研究中有一项比较了短信加计步器与仅计步器对血糖控制的影响(通过空腹血糖和2小时血糖测量)[21]。该研究未发现两组在空腹血糖(P= 0.18)和2小时血糖(P= .90) (21]。

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人体测量

共有2项研究评估了人体测量测量作为结果(体重或BMI) [20.，23]。由于评估的结果不同，这两项研究的结果无法进行统计综合。第一项研究显示，干预组和对照组之间没有统计学上的显著差异，短信加计步器对体重没有影响。P=.77)与单独计步器比较[20.]。在第二项研究中，Polgreen等[23比较了仅使用计步器的两种干预措施对BMI的影响。第一次干预是计步器加短信提醒佩戴计步器(提醒和计步器)，而第二次干预与第一次干预相同，加短信要求参与者设定一个步骤目标(目标设定、提醒和计步器)[23]。研究发现，三组之间的BMI没有统计学上的显著差异[23]。

其他结果

在被检查的研究中报告的次要结果测量包括以下变量和参数:Agboola等人在研究中讨论的RCT的可用性、满意度和依从性报告[20.]，以及生活质量或心理结果(如自我效能、结果预期、自我调节和社会支持)，如Arovah等人[21]。Lari等[10，22]评估了健康促进模型的构念(例如，感知利益、感知障碍、感知社会支持和自我效能)。拉米雷斯和吴[24还调查了可行性、感知有用性和潜在有效性。

讨论

主要研究结果

本系统综述评估了手机短信作为单独促进2型糖尿病患者PA的方法的有效性。对5项研究(6项比较)结果的荟萃分析显示，与不进行干预相比，手机短信对PA的影响没有统计学意义。这种不显著的影响可能是由于3项研究显示手机短信对PA的影响具有统计学意义，而2项研究没有发现手机短信对PA的影响具有统计学意义。在3项研究中，PA的显著增加有几个潜在的原因。首先，1项研究中的干预措施[21]与计步器结合使用，一些研究发现，使用客观测量比使用主观测量效果更好[28]。这些研究中的参与者可能因为知道他们戴着计步器而更加活跃。29]。其余2项随机对照试验[10，22被认为有很高的偏见风险，因为他们使用自我回忆问卷来测量PA。然而，由于信度和效度差、参与者回忆偏差以及对问题解释的差异，这些测量方法在捕捉PA方面存在局限性[30.]。我们的发现与先前评估短信对不同慢性疾病参与者的PA影响的综述一致[31]。一些研究仅观察到每日步数和自我报告的PA略有改善;尽管使用了不同的PA测量策略，但其他研究并未观察到PA有任何统计学上的显著变化[31]。

我们的综述发现，通过HbA评估，手机短信对血糖控制没有统计学上显著的影响_{1 c}空腹血糖和2小时血糖。我们的发现与先前的研究一致，表明HbA没有显著差异_{1 c}短信干预后T2DM患者的血糖水平[32]。这可能归因于持续时间效应，即干预和随访时间较短(中位数为12周);因此，结果，如HbA_{1 c}不太可能在短时间内(3个月)改变。换句话说，干预效果可能需要更长的时间才能显现出来[33]。

本综述的叙述性综合研究显示，手机短信对体重或BMI都没有统计学上的显著影响。由于纳入的研究具有高度异质性，我们无法在meta分析中综合这些指标。我们的研究结果与之前的综述一致，荟萃分析显示，在2型糖尿病患者中，移动短信干预后BMI和体重之间没有统计学意义上的显著关联[34]。然而，重要的是要对干预期保持现实的态度，并且需要更长的时间来确定这种临床结果的预期改善[35]。上述研究的干预时间较短(中位数为12周);因此，体重和BMI等结果不太可能在短时间内发生变化[33]。

优势与局限

的优势

我们的研究是第一个关注T2DM患者中仅针对PA的短信有效性的综述和荟萃分析。这使我们能够确保短信对PA结果的影响归因于PA相关的信息内容，而不是其他内容，如饮食、生活方式和一般糖尿病教育。鉴于我们在开发、执行和报告过程中遵循了良好的推荐指南(即PRISMA)，我们的研究被认为是一项可靠的、高质量的综述。

为了进行尽可能敏感的搜索，我们使用非常全面的搜索词列表搜索了健康和信息技术领域最流行的数据库。由于我们检索了灰色文献数据库(即Web of Science和Google Scholar)，并进行了向后和向前参考文献列表检查，因此本综述的发表偏倚风险最小。我们没有将搜索限制在特定的出版国家、出版年份、比较国或环境中;因此，这导致了更全面的审查。

由于两位作者(MA和AA)独立地选择了研究，提取了数据，并评估了偏倚风险和证据质量，因此在当前的综述中，选择偏倚的风险是最小的，并且他们在所有过程中都有非常好的解释者一致性。在可能的情况下，我们对纳入研究的结果进行了荟萃分析，这提高了研究的效力，并提高了对短信对不同结果的影响可能大小的估计。

限制

本综述中感兴趣的干预措施仅限于与pa相关的短信，因此我们没有研究其他数字干预措施的影响，如移动应用程序、可穿戴设备或其他电子健康工具。我们也关注T2DM患者，而不是其他类型的糖尿病患者。因此，我们的结果可能无法推广到其他电子健康干预措施或1型糖尿病或妊娠糖尿病患者。在本综述中，我们只纳入了用英语发表的随机对照试验;因此，我们有可能错过了一些非英语rct的结果。我们采用这些限制是因为rct的内部效度高于其他研究设计[36以及缺乏翻译非英语研究的资源。纳入的研究仅在3个国家进行(美国、伊朗和印度尼西亚);因此，我们的研究结果在其他国家的推广可能是有限的。这些发现是基于少数符合审查标准的研究。虽然本综述纳入了6项研究，但其中2项(33%)研究来自一项随机对照试验，其中2项研究进行了两项独立的分析，数据来自不同的分组。在本综述中进行的两项荟萃分析中，每项仅包括2项研究。这是由于缺乏适合分析的报告数据，以及研究之间无法比较的结果测量和比较物。因此，不可能得出关于有效性的确切结论。

对研究的启示

目前的综述发现相对较少的研究评估短信在促进2型糖尿病患者PA的有效性;因此，需要更大样本量的随机对照试验。未来的研究应寻求包括客观的结果测量(例如，PA，血糖控制和人体测量)，在选择的结果测量方面保持一致，并在更长的随访期后测量结果，以便能够比较研究结果并得出有关干预有效性的确切结论。需要更多的研究来确定最有可能产生积极结果的短信内容的类型、短信的频率和干预的持续时间。更多的研究需要包括对短信成本效益的估计和对其长期影响的调查。

结论

考虑到纳入的研究数量少且偏倚风险高，我们无法得出关于短信对t2dm患者PA、血糖控制、体重或BMI的有效性的明确结论。因此，这项研究的结果表明，发短信不应该取代临床支持，而是补充临床支持。此外，迫切需要进一步的大样本量、低偏倚风险、在干预持续时间、结果测量、随访期和比较物方面更具一致性的rct。