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开创性的饮食方法来阻止高血压(DASH)研究证明了饮食对控制高血压的有效性;但是,其原则的有效执行和传播受到了限制。
本研究旨在确定DASH移动健康干预的可行性和有效性。我们假设,将蓝牙数据收集、社交网络和智能手机DASH应用程序(DASH Mobile)与真人教练结合起来,将是DASH项目交付的有效媒介。
我们从2015年8月到2016年8月进行了一项单臂试点研究,使用前后评估设计来评估包含人类健康教练的智能手机版DASH的可行性和初步有效性。参与者通过线上和线下的方式进行招募。
共有17例患者参与本研究;他们的平均年龄为59岁(SD 6),其中10名(60%)为女性。参与者参与了应用程序;在120天的研究中,记录的平均血压测量次数为63次(SD 46),记录的平均体重测量次数为52次(SD 45),参与者记录的平均步数为55次(SD 36)。辅导电话完成率较高(74/ 102,73%)。每位患者饮食评估记录的平均份量为709份(SD 541),患者设定的平均份量为5个(SD 2)目标。平均收缩压和舒张压、心率、体重、体重指数和步数没有随时间发生显著变化(
在这项试点研究中,我们发现参与者参与了一个交互式移动应用程序,该应用程序促进健康行为来治疗高血压。我们没有发现生理结果上的差异,但无法确定这种变化。
到2030年,高血压预计将影响41.4%的美国成年人[
DASH健康计划的网络版于2008年开发,旨在将DASH控制高血压饮食方法的成功与循证生活方式改变(例如,体育活动)和新型互联网交付结合起来,从而减轻DASH最初亲自设计的负担[
智能手机在所有社会人口群体中的广泛使用,为提供更容易获得的DASH版本提供了颠覆性的机会,同时增加了患者对该计划的依从性[
我们的策略是使DASH适应基于智能手机的平台(DASH Mobile),利用自动数据收集和人类教练的行为改变支持,在负担较轻的数字环境中复制DASH的成功。本研究的目的是评估DASH Mobile的可行性和潜在临床效果,包括其对参与(使用和可接受性)、生理(血压)和行为(饮食和身体活动)结果的影响。
这是一项单臂试点研究,于2015年8月至2016年8月进行,采用前后评估设计,以评估纳入健康指导的智能手机版DASH的可行性和初步有效性。这项研究得到了波士顿大学医学校园机构审查委员会的批准。
参与者是通过当地报纸上的招聘材料和研究注册表从大波士顿地区招募的,采用了选择加入的范式。此外,波士顿大学研究志愿者注册中心还向符合条件的志愿者发送了包含研究信息的电子邮件。如果参与者年龄在18-65岁之间,拥有带有数据套餐的iOS或Android智能手机,会说英语,目前正在服用高血压药物,或被诊断为高血压前期或一期高血压,并且能够知情同意,他们就有资格参与研究。高血压前期被定义为收缩压120-139毫米汞柱,1期高血压被定义为收缩压150-160毫米汞柱(年龄≥60岁的成年人),140-160毫米汞柱(糖尿病或慢性肾病患者),或140-160毫米汞柱(所有其他患者)。
如果参与者正在怀孕或哺乳,患有晚期诊断,被诊断为继发性高血压,无法轻松使用智能手机上的应用程序,则被排除在外;在没有降压药的情况下,他们的基线血压在正常范围内;或者他们有体育活动的禁忌症。我们还排除了患有痴呆症、活动性癌症或厌食症等疾病的患者。
研究助理从感兴趣的参与者那里获得知情同意,包括HIPPA授权。然后将移动应用程序加载到参与者的智能手机上,行为跟踪设备(计步器、秤、血压袖带)同步。
我们之前已经描述了DASH Mobile的发展[
参与者被要求通过提供的无线设备每天跟踪几次其他数据。来自这些设备的蓝牙无线传感器(iHealth Labs)将血压、体重和身体活动数据传输到应用程序。当打开应用程序时,数据会手动同步;数据被上传到一个基于网络的指导门户网站,供患者和健康教练查看参与者的进展。手机应用程序和服务器之间传输的所有信息都是加密的。
简化的数据输入工具,基于膳食摄入的DASH部分方法。
目标窗口中列出了可编辑的活动目标和已实现的目标。
“聊天”窗口,参与者可以在这里与教练交流。
教练是一名硕士生,接受过使用动机性访谈作为解决行为健康变化的咨询框架的培训。在13周的过程中,教练每周通过一个结构化的、灵活的项目与研究参与者进行互动,该项目包括电话和通过他们喜欢的通信渠道(即时消息、短信或电子邮件)进行的异步会话。此外,在研究过程中,DASH健康教练根据研究期间6次电话评估记录了饮食和身体活动数据。基于这些数据,DASH教练通过与用户一起回顾收集到的数据,分配教育任务,并参与解决问题,帮助参与者制定改变行为的目标,以符合他们的高血压行为改变计划。
为了评估参与者对该计划的接受度和参与度,记录了测量血压、体重和每日步数的次数。每日步数≤250被认为无效。还评估了尝试和完成教练电话的数量,饮食评估中记录的份量,以及设定的目标。
收集血压、心率、体重和步数来评估干预前后的变化。无线行为跟踪设备(血压计、秤和计步器)通过蓝牙与参与者智能手机上的移动应用程序同步,后者将数据上传到基于网络的教练门户网站。
进行描述性分析以总结研究人群的特征。对第一次和最后一次记录的生理指标(血压、心率、体重、体重指数和卡路里)进行Wilcoxon标记秩检验,以评估干预后的显著变化。同样的方法用于检查基线(1-7天)和随访(46-120天)之间平均每日步数的变化。对于所有的测试,
共有17例患者参与了这项可行性试点研究。参与者的平均年龄为59岁(SD 6), 10/17(60%)为女性。研究参与者的平均基线BMI为33.6 (SD 7.46),平均基线收缩压为138.6 (SD 21.47),平均基线舒张压为86.9 (SD 16.10)。
详情见
参与的措施。
参与的措施一个 | 学习期间的参与度b | 平均每天用户粘性(SD) | ||
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意思是(SD) | 中位数(差) |
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每个人给教练发送的信息 | 19.3 (16.2) | 14 (66) | 0.16 (0.14) | |
教练每人发送的信息 | 31.6 (16.1) | 31 (74) | 0.26 (0.13) | |
记录血压的次数 | 63.1 (46.0) | 69 (178) | 0.52 (0.38) | |
记录重量的次数 | 51.5 (45.1) | 41 (76) | 0.43 (0.38) | |
记录步骤的次数 | 55.1 (35.7) | 63 (103) | 0.46 (0.30) | |
食物记录 | 708.9 (541.2) | 616 (1473) | 5.9 (4.5) | |
目标记录 | 5.1 (1.8) | 5.5 (5) | N/Ac |
一个所代表的数据反映了那些使用了各自特征的人。
b研究时间为120天。
cN/A:不适用。
平均收缩压和舒张压、心率、体重、体重指数、卡路里和步数没有随时间发生显著变化(
在这项试点研究中,我们发现一个交互式移动应用程序(DASH mobile)来促进降低高血压的健康行为是可行的,并吸引了参与者。我们没有发现生理结果的差异,但我们没有能力确定这种变化。
普通参与者定期记录他们的血压、体重、步数、食物摄入量,并与他们的DASH移动健康教练交流,表现出积极的参与。参与调查结果与最初基于网络实施的DASH (DASH for Health)的结果相比良好,后者在2008年12个月试验结束时仅报告26%的参与率[
移动干预在参与者坚持的情况下更成功[
我们还发现了接触方面的挑战。虽然蓝牙设备旨在无缝收集生理和行为数据,但我们在将设备与应用程序配对时遇到了困难,因此需要转换到另一家公司的设备。此外,当教练的可用性与参与者的日程安排不一致时,安排同步电话咨询也提出了一个挑战。像其他行为改变项目一样,激励参与者阅读教育材料仍然是一个挑战。一个潜在的改进机会可能是将这些与面向用户的数据可视化更紧密地联系起来。最后,虽然我们使用折线图来说明随着时间的推移的数据,但进一步的工作应该探索患者的偏好。
考虑到我们研究的参与水平,特别是在跟踪领域,移动应用程序干预可能是在高血压管理中整合和维持行为改变的有效方法。我们的研究没有足够的参与者来确定临床结果的变化。一项能量计算表明,至少需要140名参与者来评估DASH Mobile的有效性。我们良好的参与结果支持这样的试验。成功的生活方式改变干预需要大量的患者动机、参与和专家的帮助。
这项研究的广泛性有限,因为所有参与者都被要求会说英语,并拥有智能手机。尽管77%的美国人拥有智能手机,但65岁以上的美国人中只有46%拥有智能手机。
2017年,美国心脏协会/美国心脏病学会发布了最新的高血压指南[
这项试点研究证明了利用现成的无线设备提供数字DASH干预的可行性。参与者都很投入,这表明基于智能手机的应用程序可以用来进行行为干预。未来的实现可能会采用集成日历、警报、社交网络和其他智能手机工具来进一步提高患者的参与度,并最终提高临床结果。总之,我们的数据支持越来越多的人对使用移动平台来加强用户参与和健康行为改变干预措施的可及性的兴趣。
从基线到随访的生理结果变化。
控制高血压的饮食方法
本研究由医学与创新技术集成中心(CIMIT)资助(9090010602)。蓝牙设备由iHealth Labs提供。HW由美国国立卫生研究院国家转化科学推进中心(KL2TR001446)的纽约大学CTSA拨款支持,目前由美国国立卫生研究院国家心肺和血液研究所(K23HL145110)拨款支持。
没有宣布。