成人糖尿病或高血压患者药物依从性的数字健康:一项综合综述

简介

背景

在世界各区域，慢性病对个人健康和福利的影响日益严重。《2012年世界卫生统计》报告指出，全世界三分之一的成年人患有高血压，十分之一的成年人患有糖尿病[1］．此外，低成本药物的诊断和治疗降低了高收入国家人口的平均血压，并有可能减少低收入国家的死亡和残疾[1］．全球约有4.22亿成年人患有糖尿病，而1980年为1.08亿(占成人人口的4.7%-8.5%)[2］．糖尿病和高血压等慢性疾病构成国际慢性疾病负担，并对患者的健康结果产生负面影响[1，2］．

慢性病的治疗通常包括处方药。不坚持药物治疗可加剧发病率和死亡率的增加，并可进一步增加额外的卫生保健费用[3.］．据估计，提高处方药物依从性(MA)每年可为美国节省50亿美元的卫生保健费用，包括减少昂贵的急诊和住院费用[4］．药物不依从大大增加了疾病负担和与护理相关的高成本[3.，5，6］．

这项综合综述的目的是评估使用数字健康技术提高成人糖尿病和高血压药物依从性的益处。为了指导审查工作，提出了以下问题:

1. 数字健康技术能改善成人糖尿病或高血压患者的服药依从性吗?
2. 在患有糖尿病或高血压的成年人中实施药物依从性技术的好处和障碍是什么?

药物不依从是一个主要问题

糖尿病和高血压等慢性疾病患者的药物不坚持已被确定为与患者不良预后相关的主要因素[3.，7］．服药不依从的定义是服用少于处方剂量的80%，且未超过推荐剂量[8，9］．用药不依从是一个复杂的问题，有许多促成因素，这些因素被归类为与个人相关(如健忘和低健康素养技能)和与药物相关(如剂量增加、药物数量增加、提供者沟通能力差以及提供者缺乏药物审查)[8］．世界卫生组织2003年的一份具有里程碑意义的报告指出，在发达国家，不坚持服药的比例为50% [10，强调了不坚持服用处方药仍然是一个重大问题，不仅在美国，在全世界都是如此。

衡量药物依从性/不依从性仍然存在问题

测量药物依从性的方法分为三类:主观、客观或生化标记分析。主观测量是通过询问患者、家庭成员、护理人员或医生药物使用情况来获得的。9］．客观测量是通过药丸计数、药房补药信息、电子药房补药数据、血清药物水平或血液或尿液中的药物水平[3.，9，11］．此外，生物医学措施的使用是客观和准确的;然而，它们很贵。11］．采用了基于技术的方法，提供了数字卫生选项。这些数字健康设备是否能提高依从性仍然是文献中争论的话题。

促进药物依从性的卫生技术

远程保健是指利用电子信息和电信技术远程支持临床保健、病人和专业健康教育以及公共卫生和卫生管理[12］．此外，远程保健包括远程提供的预防和治疗性保健，所有形式的电子保健(电子保健)、远程保健和远程医疗都与移动保健(移动保健)相交叉[13］．已经开发了许多电子(即电子保健)、移动(即移动保健)、远程保健和远程医疗方法，以改善各种情况下的保健服务。电子卫生是指安全、经济、有效地使用卫生和健康相关领域特有的信息和通信技术[14］．移动健康是电子健康的一个组成部分，包括用于传播健康服务和信息的移动技术(即移动电话、监测设备、平板电脑、个人数字助理和无线设备)[14-16］．移动健康促进个人与电子设备或技术的交互，以访问或接收健康信息、指示或健康支持[17］．数字健康是指电子健康和移动健康的统称[14］．

除了促进保健提供者之间的沟通外，这些方式还可使患者有机会获得关于健康状况的单向沟通，并有机会与根据健康状况量身定做的提供者进行双向沟通;这包括可以传播和收集的健康数据[15，16，18，19］．数字健康模式的多样性以及技术的不断发展为寻求将技术整合到患者护理中的医疗保健提供者提供了机遇和挑战。关于使用数字技术来辅助药物依从性的数据大量存在[20.-23];然而，还需要进一步的探索来确定这些模式是否可以改善并随后加强慢性疾病的自我管理，特别是成年人的药物依从性。

包括数字健康设备在内的研究结果表明，在哮喘、慢性阻塞性肺病、高血压和糖尿病等许多疾病中，自我管理和坚持治疗得到了改善[24-26］．Cochrane对手机短信用于慢性疾病自我管理的回顾报告称，短信组高血压患者的药物依从性比对照组高8.9% [27］．多项研究表明，交互式语音应答(IVR)和短信短信通过电话传递糖尿病教育和交互式提醒可以提高糖尿病患者的药物依从性，从而促进药物依从性[20.，21，23］．移动通信还包括单向和双向短信以及每周IVR电话，以促进低收入种族和民族多样化的2型糖尿病患者的药物依从性[28，29］．此外，远程监测、远程保健和虚拟教室的使用已被证明使糖尿病患者能够参与坚持策略[22，30.］．这些数字健康战略提供了及时和以患者为中心的交互式沟通。所提供的量身定制的信息有可能通过教育和及时的信息来改善患者的结果。

理论框架

慢性护理模式(CCM)(见表1)是一个完善的、经过验证的框架，为慢性病患者提供护理方法，重点是增强功能和改善临床结果[31］．

CCM假设慢性病患者的最佳护理需要一个卫生系统，该系统提供以下支持:社区支持、自我管理支持、决策支持、临床信息系统和交付系统设计[32］．此外，电子健康增强CCM (eCCM)包括电子健康工具在慢性疾病患者自我管理中的作用[31］．与CCM相比，eCCM特别适合评估数字健康发现，因为它包含了电子健康工具和战略。这也是由于更广泛的ecomcommunity定义涵盖了更广泛的数字卫生支持定义，包括社区支持和教育。CCM和eCCM相互依存，eCCM进一步界定了电子医疗的重要性[31］．

基于ccm的干预措施在改善临床、行为、心理/社会心理和糖尿病知识结果方面是有效的，包括在未使用数字健康干预措施的研究中，糖尿病患者的药物依从性[33］．在马来西亚，CCM已被用作护理框架，并被发现可以改善患者的结果[32]以及基于实践的护理服务重新设计[33，34］．

随着数字健康的发展，技术进一步纳入了糖尿病和高血压等慢性疾病的药物坚持策略[33-36］．这些因素是相互关联的，CCM已在许多慢性疾病中实施，如哮喘、双相情感障碍、乳腺癌、糖尿病、高血压和肥胖[37］．为了本综合综述的目的，CCM将用于评估数字健康技术在糖尿病或高血压患者药物依从性方面的使用。

方法

本综合综述遵循以下五个阶段:(1)问题识别，(2)文献检索，(3)数据评价，(3)数据分析，(5)展示[38］．系统评价和元分析(PRISMA)的首选报告项目流程图图1［39]来描述搜索结果。采用两步策略，对2006年1月至2016年10月发表的相关研究进行了文献检索。向健康参考图书馆员咨询，帮助改进数据库中的搜索词。

第一步，制定搜索策略。一位审稿人(CMC)使用EBSCOhost中包含的以下数据库进行了搜索，以确定相关研究:PubMed和Scopus。关键字和医学主题标题(MeSH)术语的组合如下:“移动医疗”、“移动医疗”、“远程医疗”、“电子医疗”、“远程会诊”、或“数字健康”而且“服药依从性”，“服药不依从性”，“服药依从性”，“服药不依从性”，或“药物持久化”而且"糖尿病" "糖尿病" "二型糖尿病"或“2型糖尿病”而且“技术”、“网站”,或“应用程序”。手工检索相关研究的参考书目。被识别的引用被导出到Endnote引用管理程序。这一策略最初产生了337项研究。

为了纳入本综述，同行评议研究要求报告对药物依从性的数字健康干预。纳入标准包括(1)采用准实验、观察或定性设计的英语、同行评议随机对照试验(rct);(2)包含数字健康干预措施的研究，以提高成人(即18岁或以上)对处方药的服药依从性;(3)研究集中在糖尿病或高血压。排除标准包括(1)不包括药物依从率结果的研究或(2)试点研究。审查标题和摘要的相关性。

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结果

概述

在337项研究中，13项(3.9%)[22，26，40-50]使用数字健康干预来促进对糖尿病和高血压处方药的依从性(见多媒体附件1)，并使用慢性护理模型(见表2)．

研究包括9项随机对照试验、1项准实验研究和2项观察性研究，其中一项是混合方法设计。大多数研究在美国进行，在英国、南非和韩国各进行一项研究。

共选择、分析和组织了13项研究(见多媒体附件1)．包括干预和数据提取类别的药物依从性调查结果，包括研究目标、设计、样本、干预时间和参与者年龄多媒体附件1．用于提高药物依从性的策略包括四种主要方法:IVR(有或没有人机交互)、短信短信、远程监控和/或定制护理管理以及基于web的软件。本节中的小标题由慢性护理模式中逐步相互依赖的组成部分组成，这些组成部分影响以患者为中心的循证护理，旨在通过改变常规护理提供(即自我管理支持、决策支持、临床信息系统、交付系统设计、社区支持和卫生系统)来改善健康结果[37］．综述的研究发表在多媒体附件1目的是根据CCM成分对研究结果进行分类，以评估数字健康干预对药物依从性的影响。表2提供每项研究中使用的CCM组件的摘要[22，26，40-50］．

慢性病护理模式在目标1中的应用

自我管理支持

的目标自我管理支持是透过提供培训及健康宣传，让病人及家属了解如何自我管理[37］．eCCM进一步增加了24/7访问、便利性、提醒和警报[31］．在Aikens和他的同事进行的一项研究中[40]，使用线性回归分析发现，自动远程监测、临床医生通知和非正式护理人员参与的联合程序与测试前(平均1.20,SD 0.95)和测试后(平均0.87,SD 0.88)的药物依从性改善相关。这项对301名成年人进行的观察性、开放标签试验旨在确定与mHealth、IVR、自我管理支持计划相关的糖尿病自我管理和心理困扰的变化[40］．阿罗拉和同事们[41]在城市急诊科对128名控制不良的成年糖尿病患者进行了随机对照试验，采用英语或西班牙语的单向短信移动健康干预;该随机对照试验被称为急诊糖尿病患者基于文本的移动健康检查试验(TExT-MED)。根据莫里斯基药物依从性量表(MMAS)，与对照组相比，TExT-MED组的药物依从性有所改善(评分为4.5至5.4)[20.］．Bobrow及其同事[42研究发现，互动短信随后提高了1372名高血压患者的服药依从性，这一数据由处方补充数据显示(即至少覆盖了80%的天数)。与常规护理组(94/ 190,49.5%)相比，纯信息信息组(156/ 248,62.9%)和交互式信息组(134/ 225,59.6%)的再填充率更高[42］．同样，戴维森和他的同事[43发现了一种连接移动电话的电子药物设备，可以提供提醒信号和移动电话信息;在非裔美国人和西班牙裔参与者中，38名患者被提醒使用蓝牙访问的BP监测仪来服用血压(BP)药物。用药依从性由过去一天内短信提醒的百分比定义，干预组所有参与者的平均用药依从性评分为92 (SD 0.09) [43］．在一项糖尿病和高血压患者的随机对照试验中，Edelman和同事[44]发现377名接受定制的、有针对性的行为内容的参与者通过自我报告改善了服药依从性。根据服药量表报告，糖尿病干预组不依从的次要结局为193例中的52例(26.9%)，对照组为184例中的58例(31.5%)[44］．类似地，Katalenich和他的同事[45发现，根据MMAS的测量，参与自动化糖尿病远程监测和管理系统改善了服药依从性，尽管这种改善在统计上没有显著性。在基线、3个月和6个月时，干预组(50/98,51%)的依从性(28%、26%和27%)分别高于对照组(48/98,49%)(12%、22%和20%);然而，用药依从性自我报告的整体改善并不显著[45］．Kim及其同事进行的一项准实验研究[46研究发现，护士通过手机或互联网发送短信，提高了45名糖尿病患者的服药依从性。通过糖尿病自我护理活动总结(SDSCA)测量自我报告的药物依从性;与测试前相比，测试后糖尿病药物服用依从性每周增加1.1天[46］．最近，Nelson和同事们[47]利用IVR和短信短信对80名糖尿病患者使用糖尿病短信(MED)进行了研究，发现成年2型糖尿病患者的药物依从性在短期内有所改善。使用SDSCA药物量表评估药物依从性，干预组在1个月(平均6.5,SD 1.4)和2个月(平均6.8,SD 0.4)时药物依从性有所改善，但在3个月时没有继续改善(平均6.2,SD 1.3) [47］．同样，Migneault和同事进行的随机对照试验[48]发现，在337名高血压、城市非裔美国成年人中使用适应文化的自动化电话系统，使用MMAS测量的药物依从性略有改善(相对于对照组0.19分)，这在统计学上不显著。最后，Nundy和同事们[49]对74名成人糖尿病患者进行了一项混合方法观察队列研究，采用理论驱动、基于手机的干预;自动短信短信系统结合远程护理改善了药物依从性，这是由SDSCA每周依从性测量和MMAS测量得出的。在3个月和6个月时，MMAS 4项得分(满分4项)都有所提高(3.3，P<。10而且3..4,P<。分别为02)，与基线(2.9，P< 10);然而，在3至6个月期间，每周服药依从性没有变化(评分分别为4.4和4.4)[49］．使用单向和双向数字健康信息，使患者及时进行自我管理，以提高药物依从性，具有积极的好处。IVR和SMS短信等策略提供了利用教育和强化提醒改善短期服药依从性的证据。

决策支持

决策支持强调改善医疗决策的目标，使提供者和患者能够获得当前的循证护理指南[37］．此外，eCCM还讨论了提醒和信息按钮[31］．戴维森及其同事[43)讨论了“智能手机药物依从性阻止高血压”(SMASH)项目的“数年”迭代设计过程，该项目涉及与医疗保健提供者和患者进行关键信息访谈和焦点小组讨论，以开发SMS短信提醒。同样，埃德尔曼和他的同事[44]使用了护士针对每个患者个体障碍的行为修正内容，这些内容基于循证批准的内容。此外，Migneault和他的同事[48在高血压的焦点小组中使用种族映射开发了电话连接护理干预。此外，Katalenich和同事们[45]使用经过验证的糖尿病算法来评估血糖控制和依从性。在包括对药物依从性决策支持的四项研究中，有两项研究的结果具有统计学意义[43，44]，而两组之间没有统计学上的显著差异[45，48］．

临床信息系统

临床信息系统用于收集、维护和利用卫生保健范围内的信息，例如病人登记和电子病历[31］．此外，eCCM强调患者门户、互联网、移动健康、移动电话、可穿戴设备和患者健康记录的开发[31］．通过数字健康技术，可以集成安全信息电子访问、反馈式家庭监测、反馈式健康风险评估、药物补充、量身定制的干预措施以及与社区项目的联系。戴维森及其同事的一项研究[43为了测量药物依从性，电子药物托盘提供提醒信号，短信提醒38名非洲裔和西班牙裔参与者使用蓝牙监测器监测血压;在6个月的试验中，平均收到了92% (SD 0.09)的提醒。此外，平均MA(药物依从性)评分来计算依从性(每日评分范围从0到1)，“完全依从性”定义为在3小时内服用所有药物。在6小时内摄入所有药物可获得一半积分，而在6小时内摄入所有药物或漏服剂量则不获得积分。所有参与者的平均MA分数为92分(SD 0.09) [43］．此外，干预组BP的平均依从性为86.2% (SD 6)(每3天按时)[43］．最近，Katalenich和同事们[45]研究了可以通过基于网络的安全门户监测98名患者进展的卫生保健提供者;研究结果显示，在每个测量基线时间、3个月和6个月时，干预组(50/98,51%)的MA均高于对照组(48/98,49%)。此外，Kim和同事们[46]包括使用互联网来支持基于安全通信的最佳糖尿病建议，干预组(33/45完成者，73%)在测试前和测试后之间每周MA增加1.1天。Shane-McWhorter和他的同事[22]讨论了远程护理监控器(通常是药剂师)的异步参与，如果患者通过移动通信平台有超出范围的值，则会向医疗提供者发送电子邮件警报。125名参与者参与的非随机前瞻性观察性研究干预前和干预后设计改善了糖尿病患者的药物依从性(分别为6.2和6.5;P=.09)和高血压患者(分别为6.3和6.7;P= . 05);然而，干预组在改善方面的差异没有统计学意义。Wild及其同事进行的随机对照研究[50这项研究包括321名2型糖尿病患者，他们使用蓝牙技术，通过提供的调制解调器与由研究护士操作的远程安全服务器交互，传输血压、血糖和体重读数。药物依从性在监测干预组(n=160)和接受常规治疗的对照组(n=161)之间无显著差异。对270名参与者进行MA线性回归模型:监测组(n=139;基线和随访均值0.7,SD 0.9)和非监测组/对照组(n=131;基线均值1.0,SD 1.0;随访均值0.8,SD 1.0)。在包括使用数字健康技术的药物依从性临床信息支持的四项研究中，没有统计上显著的发现;支持性措施，如安全门户，互联网，或药物药丸分发器，没有在结果中讨论。

配送系统设计

输送系统设计包括跨学科临床团队的重要性以及患者与多个提供者之间的合作[37］．蓝牙设备以及聊天、语音和视频通信的使用使医疗团队能够提供传统办公室访问的许多元素。利用创新技术提供了一种低成本、灵活的手段来补充正规保健。Aikens和他的同事[40]发现，通过传真更新患者报告的健康和自我保健问题(包括MA)，自动远程监测临床医生通知为临床医生提供了可操作的反馈。Aikens和他的同事[40]发现了MA的显著改善(平均MMAS评分1.20,SD 0.95和平均MMAS评分0.87,SD 0.88;P<措施)。此外，Edelman和他的同事[44]报道了由护士主导的糖尿病和高血压行为矫正干预，糖尿病和高血压定制病例管理(TEACH-DM)，将患者结果传达给提供者，组间差异无统计学意义:糖尿病干预组26.9%和糖尿病对照组31.5%是非依从性的(服药量表);高血压干预组的43.0%和高血压对照组的42.9%是不粘附的[44］．同样，糖尿病远程监测和管理系统研究中的提供者可以通过基于web的门户来监测患者的进展[45］．用药依从性自我报告的整体改善在统计学上并不显著[45］．Shane-McWhorter及其同事[22]对来自四个农村和初级诊所和一个中风中心的未控制的糖尿病和/或高血压患者使用远程远程监测，改善了糖尿病和高血压的药物依从性，尽管改善没有统计学意义(P=。09年,P=。05年,分别)。韦克菲尔德及其同事[26]在糖尿病和高血压共病患者中使用家庭远程监测设备和家庭护理管理。随着时间的推移，所有三组(高强度、低强度和常规护理)的药物依从性都有所改善，但三组之间没有差异[26］．最后，Wild和他的同事[50]包括支持远程监测干预，包括自我测量和传输到一个安全的网站，各组之间在药物依从性方面没有发现显著差异。在包括MA输送系统设计的六项研究中，一项研究报告了统计上的显著改善[40］．这些研究的相互矛盾的结果表明，需要进行更多的研究来确定哪些群体可能受益于数字健康战略。

社区支持/电子健康教育

社区支持将患者与当地资源联系起来，并为组织领导者提供建立新关系和扩大[37］．在eCCM模型中，电子健康教育作为社区的一个组成部分，包括信息培训、健康教育、技术培训、计算能力、读写能力、可用性和安全性[31］．本综述中的两项研究包括了文化协调信息以提高药物依从性[43，48］．此外，两项研究发现社会支持和药物依从性之间存在正相关[40，49］．一项研究探讨了健康素养，但没有发现与服药依从性的显著相关性[44］．

卫生系统

医疗保健系统创造了一种环境，在这种环境中，组织努力改进医疗保健[37］．没有研究包括卫生保健组织和卫生系统。

目标2中数字健康技术对药物依从性的好处和障碍

本综述的第二个目的是确定MA技术在成人糖尿病或高血压患者中的益处和障碍。总体而言，数字健康技术在衡量药物依从性方面的最大好处包括患者通过单向或双向互动提醒或教育信息参与糖尿病和高血压自我管理。有些提醒是文化上适应的[43，48]以及为感兴趣的人群量身定制[40，44，47］．此外，患者报告的数据(如服药行为、血糖、血压和体重)可以通过使用短信、蓝牙设备或互联网的交互式通信平台与医疗保健提供者共享。

用于测量MA的数字健康技术的主要障碍包括定制信息开发的迭代性，这涉及焦点小组、医疗保健提供者和患者的输入[40，43，44，47]，以及为互动应用程序配备人员[22，26，46，50］．虽然有不同的费用，但也有维持通信平台和/或人员的持续费用。纳入的研究讨论了维护远程监测基础设施的费用[50]、人事[22，26]、网页软件[47，48]，以及电子药盘[43］．

讨论

利用数字健康技术提高服药依从性

这项综述的第一个目的是确定数字健康技术是否能改善糖尿病或高血压患者的药物依从性。在本综述中纳入的13项研究中，没有确凿的证据表明使用数字健康干预措施(如IVR、短信短信、远程监控和交互式软件技术)可以改善药物依从性。然而，在一些研究中，数字健康技术的好处是短期的或接近统计显著性[47];例如，福利有所改善，但在统计上并不显著[22]或者干预组和对照组都有好处[26］．

虽然研究表明v [40，41]，并没有一致的证据表明他们会坚持服用。值得注意的是，9项研究的持续时间为6个月或更短。在五项研究中，药物依从性有所改善，但干预组和对照组在药物依从性方面的差异无统计学意义[22，26，44，48，50］．

不同的心理测量仪器对不同人群的依从性进行了测量。药物依从性自我报告是主要方法，MMAS是最常用的心理测量仪器，或作为唯一测量或与自我报告问卷等其他测量结合使用[40，41，45，48-50］．MMAS是一种经过充分验证和可靠的心理测量仪器，用于测量人群的药物依从性[51］．虽然所有13项研究都衡量了药物依从性，但在评估药物依从性的研究中缺乏一致的衡量标准，这可能部分解释了研究干预措施中显著性的混合结果。

这篇综述表明，数字健康干预措施有望改善糖尿病和高血压的短期药物依从性，包括IVR、短信短信、远程监测和基于web的软件。然而，尽管人们对使用各种数字健康技术的兴趣日益浓厚，但此类干预措施在提高糖尿病或高血压成人患者长期服药依从性方面的有效性的证据有限。因此，仍有一些领域需要了解药物依从性数字健康干预措施，如长期结果、成本效益以及患者年龄、种族和社会经济地位的影响。数字医疗技术是一个很有前途的选择。数字医疗技术改善了一些慢性阻塞性肺病患者的服药依从性和自我护理[52]、冠状动脉疾病[53]，以及心力衰竭[54，55］．需要对患有慢性疾病的成年人群进行更多的研究，并使用循证的通用评估策略进行6个月以上的研究;这将决定哪些患者和人口群体可以从数字健康干预措施中受益，以提高服药依从性。表3提供所包括研究的好处和障碍的摘要。

慢性护理模式

本综述包括根据慢性护理模式分类的MA干预措施。此外，卫生保健提供者可以使用CCM提供蓝图，以支持基于证据、基于人群和以患者为中心的护理[56]以改善数字卫生干预驱动的结果。虽然CCM指导了这一综合审查，但可以考虑使用其他理论模型来审查数字卫生技术干预措施，如计划变化理论或技术接受模型。此外，eCCM应在慢性疾病人群中进一步使用和评估。可以使用或创建其他理论模型，以评估对技术有不同舒适度的个人的数字健康。例如，政府已制订“长者科技接纳模式”，以评估本港长者对科技的接受程度[57］．

限制

有机会追求更好地了解药物依从性和衡量对临床实践的影响。目前，关于评估药物依从性的方法没有共识，这使得很难比较不同研究的依从性。评估依从性最常用的方法是自我报告，这是对依从性的主观评估;自我报告虽然具有成本效益，但往往不如客观测量方法可靠，如血清药物水平或药片数量[9］．此外，一些涉及治疗依从性或自我管理的研究不符合本综合综述的纳入标准，因为MA结果未作为研究结果处理或药物依从性结果未报告。

结论

这项综合综述旨在研究针对18岁及以上成年人群的药物依从性的数字健康技术类型。数字健康包括许多促进药物依从性的技术，包括IVR、短信短信、远程医疗和基于web的软件。在一些慢性病人群中，所审查的数字卫生技术干预措施通过与患者的单向沟通或患者与医疗保健提供者之间的双向沟通来培养v [43，48］．通过患者及时向卫生保健提供者报告监测结果，如血糖和血压，以获得关于护理的反馈，实现双向沟通[40］．研究发现，数字卫生技术是多样化的，所研究的人口在规模、种族和年龄范围上也各不相同。随着新的移动和电子媒体的出现，特别是在越来越熟悉移动电话、平板电脑和其他移动通信设备的人群中，仍有大量机会通过数字技术加强患者和提供者之间的沟通。

与实践和研究相关

成年人不遵守规定是一个重大的公共卫生问题，有机会更好地了解数字卫生干预措施对这一人群的作用[3.］．数字卫生干预措施可作为药物依从性管理的辅助手段，提供具有成本效益的战略[43，49］．未来的干预措施应利用循证系统框架解决数字卫生干预措施在药物依从性方面的使用问题，以确保这项技术提供高质量的替代方案。考虑到全球成年人中技术的可用性，这是未来研究的一个突出领域。此外，研究结果表明，数字健康干预可以改善短期服药依从性。数字卫生干预措施可以帮助减少慢性疾病人群(如糖尿病和高血压患者)中与不依从相关的健康差异，这些干预措施与寻求改善药物依从性的患者的其他治疗方法结合使用。这些模式需要在更年轻和更年长的人群中进行进一步探索，并在更长的时间内记录药物依从性的可持续性。