原始论文
摘要
背景:信息技术(IT)的进步及其日益无处不在的性质扩大了使患者参与医疗保健过程和激励健康行为改变的能力。
摘要目的:我们的目的是系统地回顾(1)用于促进患者参与和影响健康行为和健康结果变化的IT平台的影响，(2)作为开发这些干预措施及其对健康结果影响的基础的行为理论或模型，(3)衡量健康结果的不同方法，(4)这些技术在患者中的可用性、可行性和可接受性。(5)实施IT平台有意义地影响患者参与和健康结果的挑战和研究方向。
方法:PubMed, Web of Science, PsycINFO和谷歌Scholar检索了2000年至2014年12月发表的研究。两名审稿人评估了纳入论文的质量，并根据预先确定的纳入标准检索并评估了可能相关的研究的资格。
结果:共有170篇文章符合纳入标准，并进行了详细审查。总体而言，88.8%(151/170)的研究显示对患者行为有积极影响，82.9%(141/170)的研究报告患者参与程度有很大改善。只有47.1%(80/170)的受访者参考了特定行为理论，只有33.5%(57/170)的受访者评估了IT平台的可用性。大多数研究使用间接方法来衡量健康结果(65.9%，112/170)。
结论:总的来说，审查表明IT平台可以提高患者参与度并改善健康结果。很少有研究涉及这些干预措施的可用性，不使用特定行为理论的原因尚不清楚。需要进一步的研究来澄清这些重要的问题。此外，对这类干预措施的评估应基于使用多种测量方法的共同框架;这些测量应包括与健康行为改变的动机、长期坚持、支出、满意度和健康结果相关的测量。
doi: 10.2196 / medinform.4514
关键字
介绍
患者参与目前被认为是卫生保健系统革命的基石，因为它对卫生结果和卫生保健成本产生积极影响[，]。越来越多的证据表明，缺乏患者参与是造成可预防死亡的一个主要因素。事实上，据估计，在美国，40%的死亡是由可改变的行为问题引起的，包括吸烟、肥胖、血糖控制不佳、血压控制不佳、运动不足、药物依从性不强以及忽视随访医疗预约[]。因此，必须鼓励患者更多地参与管理自己的护理。频繁、实时的沟通和反馈对于支持卫生行为的改变和使患者能够参与卫生保健过程至关重要[]。然而，传统的保健服务模式，即与专家或值得信赖的保健提供者面对面的互动，只能在少数患者中实施，因此影响有限，覆盖面有限[]。为了接触和吸引更多的患者，研究人员和临床医生已经开始探索信息技术(IT)平台在患者参与和健康行为改变干预方面的作用[，]。假设传统模式中的面对面互动可以被社交媒体中的点对点或同伴群体支持所模仿。
资讯科技平台正被接纳为提高病人对医疗过程的参与、改善医疗质素、支援医疗安全，以及为病人提供具成本效益的医疗服务的途径[-]。许多信息技术平台被用来激励患者参与健康行为的改变，包括支持短信息服务的移动设备、基于互联网的干预措施、社会媒体和其他在线通信工具[-]。以前的系统综述已经评估了IT平台在管理不同健康状况方面的潜在益处，以及如何使用这些平台积极吸引患者并改变不健康的患者行为。一项评估IT平台对身体活动和饮食行为改变有效性的系统综述发现，51%的研究显示出积极的结果，尽管有很大一部分研究没有显示出显著的效果[]。所审查的干预措施往往侧重于具体技术(如桌面应用程序)，而移动设备，如移动电话和短信设备则不包括在内。同样，Webb等人回顾了85项关于基于互联网的干预措施对健康行为改变影响的研究，发现对健康相关行为的影响虽小但却很重要，尤其是基于行为理论的干预措施。虽然检讨提到使用额外的资讯科技方法，例如简讯，可提高以互联网为基础的干预措施的成效，但检讨并没有着重讨论这些不同干预措施之间的区别[]。
此外，一项旨在调查基于网络的干预措施对健康行为改变的有效性的荟萃分析发现，基于网络的干预措施改善了患者的预后。然而，这一特别的荟萃分析只涉及特定问题领域的基于网络的干预措施，关注的技术范围相对较窄[]。最近的一项系统综述调查了IT平台对糖尿病患者自我管理的有效性，74%的研究显示出积极的效果[]。另一项研究表明，成功的健康行为干预可能有助于理解健康行为理论及其适当应用[]。基于移动设备的干预措施和基于健康行为理论的基于网络的干预措施比非基于理论的干预措施更有可能有效地改变患者的健康行为并保持行为改变[，-]。基于行为理论的信息技术干预有助于测试和检测干预成功或失败的原因[]。健康行为理论可以确定目标行为的关键决定因素，并确定对获得预期健康结果至关重要的行为改变策略;然后，这些知识可以转化为患者可以在日常生活中适应的具体行为策略[]。
从这些审查中得出的结论很重要;它们提供了见解，但没有明确的答案，说明IT平台在患者参与和行为改变方面的有效性。当涉及到改善患者的健康行为和患者的参与时，他们没有说明哪种干预措施使用最多，或者哪种理论或模型最有效。IT平台通常具有很高的潜在效益和一些已证实的效果;然而，与成功相关的几种健康状况的具体组成部分仍不清楚。为了更好地了解如何建立一个成功的干预措施，能够吸引患者有意义地改变他们的行为，我们进行了系统的回顾。
回顾的目的是系统地确定(1)用于促进患者参与和影响健康行为和健康结果变化的IT平台的影响，(2)作为开发这些干预措施及其对健康结果影响的基础的行为理论或模型，(3)衡量健康结果的不同方法，(4)这些技术在患者中的可用性、可行性和可接受性，(5)实施IT平台有意义地影响患者参与和健康结果的挑战和研究方向。
方法
搜索策略和数据源
电子文献检索使用四个数据库:PubMed、Web of Science、PsycINFO和谷歌Scholar。谷歌Scholar被搜索是因为它有足够广泛的覆盖范围，可以代替几个数据库[-]。从检索中检索到的文章的参考文献列表被筛选为其他文章。搜索使用以下医学主题标题(MeSH)术语的各种组合:患者参与、健康、推广、行为、数字、技术、电子邮件、互联网、基于web的、手机、社交媒体、计算机和干预。
纳入和排除标准
采用以下标准选择文章:(1)纳入2000年至2014年12月在科学期刊上发表的所有类型的研究设计，不包括会议论文集、书籍章节、综述、论文和方案。(2)评估和报告健康信息技术平台对患者健康结果影响的研究;(3)侧重于疾病管理而不是更一般的健康促进(包括但不限于患者教育、症状监测、药物依从性、饮食和身体活动)的研究;(4)通过使用社交网站、移动电话等IT平台解决患者参与和健康相关行为改变的研究;视频和电话会议、电子邮件、短信和电子监测，(5)排除了探讨影响患者参与和健康行为改变的不同因素的研究，(6)排除了以英语以外的语言发表的研究，(7)患者不是主要参与者的研究(即以临床医生为中心的研究)，以及(8)方法学质量(见)的文章进行评估，以确定是否纳入检讨，评估采用的10个项目来自批判性评估技能计划(CASP) [，]。用于质量评估的标准包括(1)研究名称，(2)明确说明的目标，(3)适当的研究设计，(4)适当的招募策略，(5)明确说明的理论，(6)在研究中测试的可用性，(7)研究的患者参与部分，(8)适当的数据收集方法，(9)数据分析足够严格，(10)明确说明的发现。方法学质量评估完成后，对符合“好”类别标准的研究进行评审(即差=0-33%，满意=34-66%，好=67-100%)[]。
数据提取
两位研究者独立审查了标题和摘要。同样的研究人员阅读并筛选全文资格。数据提取由一名审稿人进行，并由另一名审稿人重新检查准确性。记录排除的原因。差异由联合一致概率(0.98)解决[]。
由于不同的数据收集方法和结果测量，荟萃分析是不可行的。因此，在可行的情况下，对符合条件的研究进行分类，并采用一些统计分析的叙述形式进行评估，并根据从中提取的以下关键信息进行系统总结:研究细节(包括作者姓名、年份、国家和研究设计);研究特征(包括样本量和病情/疾病);干预细节(包括使用的技术和持续时间);结果细节(包括直接和间接评估方法);干预的影响、可用性评估、患者参与和根据Leventhal分类的干预中使用的理论(生物医学模型、行为学习、交际、认知理论和自我调节)[-]。
结果变量分为(1)积极影响，其中健康信息技术平台与护理的一个或多个方面的改善相关;(2)健康结果没有影响或没有明显的改善或改变。这是根据每项研究的作者得出的总体结论来评估的。大多数研究使用统计方法来检验假设或描述定量结果。
患者参与是根据总体结论来衡量的。这通常是通过定时患者登录、通过安全消息与医疗保健提供者通信或数据下载来衡量的。
结果
查询及选择结果
显示流程图，描述识别相关文献的过程。另一项使用4个数据库的单独综合搜索产生了2235篇文章。在删除重复后，我们的搜索确定了786篇可能相关的文章。对这些研究进行了扫描，保留了219篇论文供全文阅读，其中59篇被筛选并被拒绝，剩下160篇研究被纳入综述。从检索文章的参考文献列表中增加了10篇论文。总共有170篇文章符合最初的搜索条件。
文章的特点
提供研究的摘要，以及总结了纳入本研究的170篇文章及其特点。总结170篇纳入文献的质量评价。包含论文中使用的术语的定义。不同类型的IT平台包括基于互联网的干预(50.6%，86/170)、基于移动的干预(25.9%，44/170)、社交媒体(9.4%，16/170)、视频游戏技术(3.5%，6/170)和远程监控(10.6%，18/170)。发表年份从2000年到2014年，最近发表的文章总体上有所增加(2014年为21.8%，37/170)。大多数研究在美国进行(54.7%，93/170)。就不同的靶向疾病而言，激素疾病是最常见的靶向疾病(22.4%，38/170研究，如糖尿病)。文献以随机对照试验为主(65.9%，112/170)。这些研究的持续时间从1周到48个月不等，样本量从1到22,337名受试者。本综述纳入的文章根据研究目的分为五个主题:IT平台对健康结果的影响、患者对健康行为改变的参与、健康行为理论、评估健康结果的方法和可用性评估(参见)。
| 网络(N = 86) | 电话(N = 44) | 电子游戏(N=6) | 社交网络(N=16) | 平台(N = 18) | ||
| 运行状况，n (%) | ||||||
| 骨骼、关节和肌肉紊乱 | 3 (3) | |||||
| 大脑、脊髓和神经紊乱 | 7 (8) | 1 (2) | 2 (33) | 1 (6) | 1 (6) | |
| 癌症 | 5 (8) | 2 (5) | 1 (17) | 2 (13) | 2 (11) | |
| 营养和新陈代谢紊乱 | 13 (15) | 4 (9) | 1 (17) | 2 (13) | 1 (6) | |
| 耳、鼻、喉疾病 | 1 (2) | |||||
| 眼睛疾病 | 1 (6) | |||||
| 健康危害 | 5 (6) | 6 (14) | ||||
| 心脏和血管疾病 | 5 (6) | 3 (7) | 6 (33) | |||
| 荷尔蒙失调 | 20 (23) | 11 (25) | 4 (25) | 3 (17) | ||
| 免疫失调 | 4 (5) | 5 (11) | 1 (6) | 1 (6) | ||
| 肺部和呼吸道疾病 | 2 (2) | 1 (2) | 1 (17) | 1 (6) | 1 (6) | |
| 精神健康障碍 | 12 (14) | 4 (9) | 1 (17) | 2 (13) | 2 (11) | |
| 皮肤疾病 | 1 (2) | 1 (6) | ||||
| 妇女健康问题 | 3 (3) | 1 (2) | ||||
| 未指定 | 7 (8) | 4 (9) | 2 (13) | |||
| 国家，n (%) | ||||||
| 澳大利亚 | 7 (8) | 5 (42) | ||||
| 奥地利 | 1 (6) | |||||
| 孟加拉国 | 1 (2) | |||||
| 加拿大 | 4 (5) | 2 (11) | ||||
| 智利 | 1 (1) | |||||
| 中国 | 1 (2) | |||||
| 法国 | 1 (2) | |||||
| 德国 | 3 (3) | |||||
| 以色列 | 1 (6) | |||||
| 意大利 | 1 (1) | 1 (2) | ||||
| 日本 | 1 (1) | 1 (6) | ||||
| 肯尼亚 | 1 (2) | |||||
| 韩国 | 1 (1) | 1 (2) | 1 (6) | |||
| 马来西亚 | 1 (2) | |||||
| 荷兰 | 4 (5) | 1 (17) | 2 (11) | |||
| 新西兰 | 2 (5) | |||||
| 挪威 | 1 (2) | |||||
| 波兰 | 1 (6) | |||||
| 俄罗斯 | 1 (2) | |||||
| 斯洛文尼亚 | 1 (1) | |||||
| 韩国 | 2 (2) | 4 (5) | ||||
| 西班牙 | 1 (2) | 1 (6) | ||||
| 瑞典 | 2 (2) | |||||
| 瑞士 | 1 (6) | |||||
| 台湾 | 1 (1) | |||||
| 联合王国 | 5 (6) | 7 (16) | 1 (17) | 1 (6) | ||
| 美国 | 53 (62) | 14 (32) | 4 (67) | 14 (88) | 8 (44) | |
| 维多利亚 | 1 (2) | |||||
| 越南 | 1 (2) | |||||
| 研究设计，n (%) | ||||||
| 随机对照试验 | 55 (64) | 34 (30) | 2 (33) | 7 (44) | 14 (78) | |
| 案例研究 | 2 (2) | 1 (2) | 2 (33) | 2 (13) | ||
| 队列研究 | 10 (12) | 4 (5) | 1 (17) | 1 (6) | 3 (17) | |
| 横截面分析 | 8 (9) | 1 (2) | 5 (31) | 1 (6) | ||
| 准实验试验 | 11 (13) | 4 (5) | 1 (17) | 1 (6) | ||
| 衡量健康结果的方法，n (%) | ||||||
| 直接 | 28 (33) | 20 (45) | 3 (50) | 1 (6) | 6 (33) | |
| 间接 | 58 (67) | 24 (55) | 3 (50) | 15 (94) | 12 (67) | |
| 技术的影响，n (%) | ||||||
| 是的 | 75 (87) | 41 (93) | 6 (100) | 13 (81) | 16 (89) | |
| 没有 | 11 (13) | 3 (7) | 3 (19) | 2 (11) | ||
| 可用性评估，n (%) | ||||||
| 是的 | 38 (44) | 8 (18) | 1 (17) | 8 (50) | 3 (17) | |
| 没有 | 48 (56) | 36 (82) | 5 (83) | 8 (50) | 15 (83) | |
| 患者参与度，n (%) | ||||||
| 是的 | 68 (79) | 38 (86) | 6 (100) | 13 (81) | 16 (89) | |
| 没有 | 18 (21) | 6 (14) | 3 (19) | 2 (11) | ||
| 行为改变理论，n (%) | ||||||
| 生物医学理论(慢性模型) | 1 (1) | 1 (6) | ||||
| 行为学习理论 | 3 (3) | |||||
| 沟通(社会支持理论) | 5 (6) | 5 (11) | 2 (13) | |||
| 认知理论一个(TPB、SOC、TTM、自我效能感、信息动机、行为技能) | 40 (47) | 9 (20) | 2 (33) | 2 (13) | 1 (6) | |
| 自律 | 6 (7) | 1 (17) | 2 (13) | |||
| 未指定 | 31 (36) | 30 (69) | 3 (33) | 10 (63) | 16 (88) | |
| 样本量n | ||||||
| 分钟。 | 1 | 2 | 6 | 51 | 10 | |
| Max。 | 13564 | 22337 | 375 | 1754 | 784 | |
| 持续时间 | ||||||
| 分钟。 | 1莫 | 1莫 | 1莫 | 1周 | 2莫 | |
| Max。 | 48莫 | 16个月 | 3莫 | 36个月 | 39岁的莫 | |
| 未指定 | 3. | 1 | 1 | 3. | 1 | |
一个TPB=计划行为理论，SOC=变化阶段，TTM=跨理论模型。
IT平台对健康结果的影响
总体而言，信息技术平台已被证明可以改善不同疾病类别的健康行为(88.8%，151/170)，尽管大多数积极影响已显示在激素失调中(20.6%，35/170)(见)。在利用互联网平台的研究中，87%(75/86)的研究显示对健康结果有显著影响。研究还表明，使用基于互联网的量身定制的体重控制程序与体重减轻的显著增加相关[，]及步行距离(P< . 05) (]。同样，基于移动的平台对健康结果也有显著影响(91%，40/44)。例如，一项研究调查了糖尿病患者使用短信的情况，发现HbA1C水平显著下降，药物依从性提高，急诊服务使用减少[]。社交媒体对健康结果有积极影响(81%，13/16)。例如，一项研究表明，癌症患者使用Twitter是分享信息、讨论治疗的一种有价值的媒介，也可以作为心理支持[]。使用Facebook也被发现有助于改善哮喘治疗[]。因此，本综述发现，当将电子游戏作为改变健康行为的干预手段时，100%(6/6)的研究都对患者的健康行为产生了积极影响。在一个具体的例子中，King等人得出结论，电子游戏可以作为一种“语音治疗方案”，成功地应用于功能亢进的语音障碍中，这是一种语音和言语治疗方案，包括一系列使用音节重复和唱歌曲和短语的语音任务[]。此外，文献显示远程监测改善了健康结果(89%，16/18)。一项基于远程监测的研究评估了葡萄糖监测系统对糖尿病患者HbA1c水平的影响，发现该系统的使用与HbA1c的显著降低相关(P=措施)(]。另一项研究评估了以家庭为基础的远程监护对心力衰竭患者的影响，并显示了患者健康结果的显著相关改善[，]。
相比之下，11%的研究(19/170)显示使用IT平台对健康行为没有影响。在使用互联网平台的研究中，13%(11/86)没有发现显著结果。一项使用基于网络的行为改变项目的研究发现，在3个月和6个月的随访评估中，戒烟率没有差异[与研究对照组相比，基于互联网的干预组没有维持体重[]。此外，7%(3/44)的移动电话研究报告无显著影响[，-]。两项手机平台研究均未发现使用短信管理糖尿病患者的医疗保健时，糖尿病患者的糖化血红蛋白水平有显著降低(P< 10) (，]。此外，18%(3/16)的研究表明使用社交媒体会产生不良影响[，，]。例如，卡普兰等人发现，参加网络同伴支持的精神病患者报告的痛苦程度高于没有参加的患者[]。文献显示，12%(2/18)的远程监护研究对健康结果没有影响。一项特别的研究发现再入院率和也不是药物依从性[在心力衰竭患者中。
| 障碍 | IT平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 骨头、关节和肌肉 | 3 (3) | 3 (2) | 3 (2) | |||||||||
| 大脑，脊髓和神经 | 7 (8) | 1 (2) | 1 (6) | 1 (6) | 2 (33) | 11 (6) | 1 (1) | 12 (7) | ||||
| 癌症 | 5 (6) | 2 (5) | 2 (13) | 2 (11) | 1 (17) | 12 (7) | 12 (7) | |||||
| 营养与新陈代谢 | 10 (12) | 3 (3) | 4 (9) | 2 (13) | 1 (6) | 1 (17) | 18 (11) | 3 (3) | 21日(12) | |||
| 耳朵、鼻子和喉咙 | 1 (2) | 1 (1) | 1 (1) | |||||||||
| 眼睛 | 1 (6) | 1 (1) | 1 (1) | |||||||||
| 健康危害 | 4 (5) | 1 (1) | 6 (14) | 10 (6) | 1 (1) | 11 (6) | ||||||
| 心脏和血管 | 4 (5) | 1 (1) | 3 (7) | 4 (22) | 2 (11) | 11 (6) | 3 (2) | 14日(8) | ||||
| 荷尔蒙 | 19 (22) | 1 (1) | 9 (20) | 2 (5) | 4 (25) | 3 (17) | 35 (21) | 3 (2) | 38 (22) | |||
| 免疫系统 | 2 (2) | 2 (2) | 5 (11) | 1 (6) | 1 (6) | 八(5) | 3 (2) | 11 (6) | ||||
| 肺和气道 | 2 (2) | 1 (2) | 1 (6) | 1 (6) | 1 (17) | 6 (4) | 6 (4) | |||||
| 心理健康 | 11 (13) | 1 (1) | 4 (9) | 2 (13) | 2 (11) | 1 (17) | 20 (12) | 1 (1) | 21日(12) | |||
| 未指定 | 5 (6) | 2 (2) | 4 (9) | 1 (6) | 1 (6) | 10 (6) | 3 (2) | 13 (8) | ||||
| 皮肤 | 1 (2) | 1 (6) | 2 (1) | 2 (1) | ||||||||
| 妇女的健康 | 3 (3) | 1 (2) | 4 (2) | 4 (2) | ||||||||
| 总计 | 75 (87) | 11 (13) | 41 (93) | 3 (7) | 13 (81) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 6 (100) | 151 (89) | 19 (11) | 170 (100) |
病人接触
总共有82.9%(141/170)的研究报告了使用IT平台后患者参与度的改善(见)。在基于互联网的干预措施中，79%(68/86)的研究报告了高水平的患者参与。例如，一项研究报告说，人类免疫缺陷病毒患者大部分时间使用基于互联网的干预来获取信息和管理他们的健康[，]。在使用移动干预的研究中，86%(38/44)报告了患者参与度的改善。一项基于手机的干预研究发现，发短信可以提高糖尿病患者对自身医疗保健的成功参与。患者可以使用该研究的短信系统查询临床数据并与医疗保健提供者沟通[]。同样，81%(13/16)的研究报告称，社交媒体有助于提高患者参与度。一项研究发现，Facebook为糖尿病患者提供了一个报告个人经历、提出问题和接受直接反馈的论坛[]。另一项研究表明，社交媒体对患者激活度较低的个体有帮助[-]。此外，我们发现电子游戏可以提高患者对医疗保健过程的积极参与(100%，6/6)。一项基于电子游戏的研究表明，基于健康的电子游戏可以帮助建立有效的客户-治疗师关系，帮助构建会话，并提高患者在治疗过程中的参与度[，]。同样，文献显示远程监护对于提高患者远程参与特别有用(88.8%，16/18)[-]，因为传统的以护理点为基础的监测患者的方法成本高昂且难以实施[]。
总体而言，分析显示患者参与医疗保健与IT平台的影响之间存在显著相关性21= 39.8836,P˂措施)。只有基于互联网的平台在患者参与和技术对结果的影响之间存在显著关联21= 28.2558,P˂措施)。
| 订婚 | IT平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | 总没错 | 总不 | 总计 | |||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | ||||
| 是的 | 66 (88) | 2 (18) | 36 (88) | 2 (67) | 12 (92) | 1 (33) | 15 (94) | 1 (50) | 6 (100) | 135 (63) | 6 (32) | 141 (83) |
| 没有 | 9 (12) | 9 (82) | 5 (12) | 1 (33) | 1 (8) | 2 (67) | 1 (6) | 1 (50) | 16 (37) | 13 (68) | 29 (17) | |
| 总计 | 75 (100) | 11 (100) | 41 (100) | 3 (100) | 13 (100) | 3 (100) | 16 (100) | 2 (100) | 6 (100) | 151 (100) | 19 (100) | 170 (100) |
行为理论
总体结果显示，47.0%(80/170)的文献明确引用理论(见)。在基于互联网的干预中，64%(55/86)的研究提到了行为理论的使用。认知理论主导了这一类别(47%，40/86)。此外，32%(14/44)的基于移动设备的干预研究报告使用了行为理论。在这一类人中，认知理论的应用也最为广泛(30%，13/44)[，，-]。此外，38%(6/16)的社交媒体研究使用了行为改变理论。社会支持理论、认知理论和自我调节理论是这一类别中唯一使用的模型[，，，-]。分析显示，50%(3/6)的电子游戏平台使用了行为改变理论，其中只有认知和自我调节理论被使用。，]。只有11%(2/18)的远程监护研究使用了生物医学和认知理论[，]。文献显示，89%(71/80)的行为理论研究对健康结果有显著影响。只有11%(9/80)的远程监测研究明确引用了行为理论的使用，并且没有显示技术对健康结果的影响。结果未能显示使用行为理论与技术对健康结果的影响之间的任何关系(χ 2)21= 0.008,P= .977)。
分析还发现，行为理论与患者参与医疗保健之间无显著相关关系(χ 221= 0.3055,P= .580479)。然而，使用行为理论的患者参与与基于互联网的干预之间存在显著关系21= 7.3144,P= .00684)(见)。
| 行为理论 | IT平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 生物医学理论 (慢性模型) |
1 (1) | 1 (6) | 2 (1) | 2 (1) | ||||||||
| 行为学习理论 | 2 (2) | 1 (1) | 2 (1) | 1 (1) | 3 (2) | |||||||
| 沟通 (社会支持理论) |
4 (5) | 1 (1) | 1 (2) | 1 (6) | 1 (6) | 6 (4) | 2 (1) | 八(5) | ||||
| 认知理论 (TPB、SOC、TTM、自我效能感、信息动机、行为技能) |
36 (42) | 4 (5) | 12 (27) | 1 (2) | 2 (13) | 1 (6) | 2 (33) | 53 (31) | 5 (3) | 58 (34) | ||
| 自律 | 5 (6) | 1 (1) | 2 (13) | 1 (17) | 八(5) | 1 (1) | 9 (5) | |||||
| 已使用理论总数 | 48 (56) | 7 (8) | 13 (29) | 1 (2) | 5 (31) | 1 (6) | 2 (2) | 3 (50) | 71 (42) | 9 (5) | 80 (47) | |
| 理论未报道 | 27 (31) | 4 (5) | 28 (64) | 2 (5) | 8 (50) | 2 (13) | 14 (78) | 2 (11) | 3 (50) | 80 (47) | 10 (6) | 90 (53) |
| 总计 | 75 (87) | 11 (13) | 41 (93) | 3 (7) | 13 (81) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 6 (100) | 151 (89) | 19 (11) | 170 (100) |
| 行为理论 | 患者参与度，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 生物医学理论 (慢性模型) |
1 (1) | 1 (6) | 2 (1) | 2 (1) | ||||||||
| 行为学习理论 | 2 (2) | 1 (1) | 2 (1) | 1 (1) | 3 (2) | |||||||
| 沟通 (社会支持理论) |
5 (6) | 1 (2) | 2 (13) | 八(5) | 八(5) | |||||||
| 认知理论 (TPB、SOC、TTM、自我效能感、信息动机、行为技能) |
30 (35) | 10 (12) | 11 (25) | 2 (5) | 2 (13) | 1 (6) | 2 (33) | 46 (27) | 12 (7) | 58 (34) | ||
| 自律 | 4 (5) | 2 (2) | 2 (13) | 1 (17) | 7 (4) | 2 (1) | 9 (5) | |||||
| 已使用理论总数 | 42 (49) | 13 (12) | 12 (27) | 2 (5) | 6 (38) | 2 (11) | 3 (50) | 65 (38) | 15 (9) | 80 (47) | ||
| 理论未报道 | 26日(30) | 5 (2) | 26 (59) | 4 (9) | 7 (44) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 3 (50) | 76 (45) | 14日(8) | 90 (53) |
| 总计 | 68 (79) | 18 (15) | 38 (86) | 6 (14) | 13 (81) | 3 (19) | 2 (11) | 6 (100) | 141 (83) | 29 (17) | 170 (100) | |
测量健康结果的方法
大多数研究使用间接方法(如自我报告)来衡量健康结果(65.9%，112/170)。文献显示，当使用间接方法评估健康结果时，57.6%(98/170)的研究显示IT平台具有积极影响。例如，自我报告被用来评估短信是否能促进戒烟[]，减少人体免疫缺陷病毒患者使用甲基苯丙胺[]，并评估充血性心力衰竭患者的药物依从性[]。分析显示，衡量健康结果的方法与技术影响之间没有显著关联21= 0.5793,P= .446603)(见)。
| 衡量健康结果的方法 | 信息技术平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 直接 | 25 (29) | 3 (3) | 18 (41) | 2 (5) | 1 (6) | 6 (33) | 3 (50) | 53 (31) | 5 (3) | 58 (34) | ||
| 间接 | 50 (58) | 8 (9) | 23日(52) | 1 (2) | 12 (75) | 3 (19) | 10 (56) | 2 (11) | 3 (50) | 98 (58) | 14日(8) | 112 (66) |
| 总计 | 75 (87) | 11 (13) | 41 (93) | 3 (7) | 13 (81) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 6 (100) | 151 (89) | 19 (11) | 170 (100) |
可用性评估
只有33.5%(57/170)的研究评估了IT平台的可用性。其中，大多数被作者认为是可用的(89%，51/57)。具体而言，75%(28/37)的基于互联网的信息技术干预研究显示，可用的干预措施带来了积极的健康结果[，-]。在一项评估可用性的研究中，斯蒂尔等人对192名参与者进行了为期3个月的随机对照试验，发现基于互联网的体育活动行为改变计划在不活跃的参与者中是可用的、可行的和可接受的[]。基于移动的干预措施还显示，75%(6/8)的可用干预措施对健康结果产生了积极影响[，，，-]。在一项研究中，SMS被发现在帮助患者记住服药和参与治疗计划方面很有用[]。基于短信的干预措施还发现，通过提供、接收健康信息、提出问题和寻求与健康状况有关的信息，有助于促进与卫生保健提供者的沟通[]。此外，87%(7/8)的研究报告称，基于社交媒体的干预措施的可用性与对健康结果的良好影响呈正相关[，，，，，，]。一项与社交网络相关的研究发现，与健康相关的在线社交网络在慢性病管理中是有用和可接受的[]。此外，一项研究报告了视频游戏类别的可用性评估，发现它在功能亢进的语音障碍患者中是可用的，并且具有积极的影响[]。总体而言，分析还发现远程监控也显示了类似的结果(100%，3/3)。一项基于远程监测的研究发现，基于电信的提醒工具对于提高药物依从性很有用[]。
尽管我们的结果没有报告IT平台的可用性和对健康结果的影响之间的任何关系(P=.1065)，它们显示可用性与患者参与医疗保健之间存在显著关联(P= 0.0216)(费雪精确检验)(见和)。
| 可用性 | 信息技术平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 可用的 | 28 (33) | 4 (5) | 6 (14) | 2 (5) | 5 (31) | 2 (13) | 3 (17) | 1 (17) | 43 (25) | 八(5) | 51 (30) | |
| 没有可用的 | 1 (1) | 4 (5) | 1 (6) | 4 (2) | 2 (1) | 6 (4) | ||||||
| 评估的可用性总数 | 29日(34) | 8 (9) | 6 (14) | 2 (5) | 6 (38) | 2 (13) | 3 (17) | 1 (17) | 12 (7) | 45 (26) | 57 (34) | |
| 未评估可用性 | 46 (53) | 3 (3) | 35 (80) | 1 (2) | 7 (44) | 1 (6) | 13 (72) | 2 (11) | 5 (83) | 7 (4) | 106 (62) | 113 (66) |
| 总计 | 75 (87) | 11 (13) | 41 (93) | 3 (7) | 13 (81) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 6 (100) | 19 (11) | 151 (89) | 170 (100) |
| 可用性 | 信息技术平台的影响，n (%) | |||||||||||
| 互联网 | 移动 | 社交媒体 | 监护 | 视频游戏 | ||||||||
| 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 没有 | 是的 | 总没错 | 总不 | 总计 | |
| 可用性评估(可用) | 26日(30) | 6 (7) | 7 (16) | 1 (2) | 5 (31) | 2 (13) | 3 (17) | 1 (17) | 41 (24) | 9 (5) | 51 (30) | |
| 可用性评估(不可用) | 1 (1) | 4 (5) | 1 (6) | 2 (1) | 4 (2) | 6 (4) | ||||||
| 评估的总体可用性 | 27 (31) | 10 (12) | 7 (16) | 1 (2) | 6 (38) | 2 (13) | 3 (17) | 1 (17) | 43 (25) | 13 (8) | 57 (34) | |
| 没有评估 | 41 (48) | 8 (9) | 31 (70) | 5 (11) | 7 (44) | 1 (6) | 13 (72) | 2 (11) | 5 (83) | 97 (57) | 16 (9) | 113 (66) |
| 总计 | 68 (79) | 18 (21) | 38 (86) | 6 (14) | 13 (81) | 3 (19) | 16 (89) | 2 (11) | 6 (100) | 141 (83) | 29 (17) | 170 (100) |
讨论
主要研究结果
IT平台对健康结果的影响
总体而言，本综述表明，在美国和其他国家，基于IT平台的健康干预措施对患者的健康结果有很大影响。人们认为，基于信息技术的卫生干预措施通过患者与大多数技术平台的接触，推动了积极的健康行为改变。基于信息技术的保健干预措施还提供与某些疾病和状况(如精神障碍)有关的必要信息、咨询和咨询[-]，哮喘[，，，-]，肥胖[，，-]，吸烟[，，，，-]，糖尿病[，-]，睡眠障碍[]，高血压[，，]，癌症[，，，，，，，，，-]，从而鼓励健康的生活方式[，，，，，]。此外，这些干预措施使患者参与自我监控，从而引导患者健康饮食，提高出勤率[，-]，提高药物依从性[，-]，增加对疾病和治疗的认识[，，，，，，，，，，，，]，以及加强运动[，，-，，，，-，，，-]。专家的在线指导使患者能够快速恢复，确保他们所经历的痛苦减少[，]，医患之间的交流也随时可用[，，-]。
除了基于互联网的技术外，还广泛使用移动电话技术来吸引患者并确保患者健康行为的改变。移动电话技术通过使用SMS与患者联系并提供必要的健康信息来吸引患者。这项技术可以非常有效和高效，因为它更便宜，因此更多的人可以负担得起。研究表明，患者可以收到与健康有关的信息，收到有关其保健服务的提醒，并被鼓励坚持治疗[，-，，]。
Twitter和Facebook等社交媒体可以确保患者获取和交换必要的健康信息[，]。电子游戏和远程监控技术也起到了类似的作用;这些技术试图让患者参与进来，以提供必要的健康信息，并提供一个平台，帮助患者坚持治疗，并帮助患者积极参与治疗过程。这些技术对患者非常重要，对医疗保健提供者也很有帮助，从而确保了有效性和效率。
虽然有几项研究显示使用资讯科技平台有正面影响，但也有研究显示没有影响[，，，，-，，，，，，，-]。这可能是由于随访评估的时间安排，从极短的随访时间(1周)到相对较长的随访时间(48个月)不等。随访时间缺乏一致性，因此不清楚这些对患者健康的影响会持续多久。此外，技术采用率在一段时间后可能会下降，从而在研究开始时取得显著成果后，降低其有效性。这发生在Williamson等人的一项研究中，他们发现，经过2年的基于it的干预，干预组和对照组的体重下降没有差异[]。同样，另一项研究发现，HbA1c在随访3个月时缓慢下降(1.22%)，而随访6个月时下降(1.09%)[，]。因此，设计和评估IT平台可能成为一项重大挑战，因为研究人员正在处理大量对患者健康行为有不同影响的干预措施。因此，如果要评价或评估这些干预措施，需要解决几个问题，如干预的时间长短、技术类型、技术的可用性、行为理论的应用以及如何衡量健康结果。
使用IT平台的医疗保健患者参与
我们的回顾显示，IT平台在患者参与方面发挥着重要作用。本综述表明，患者参与病情自我管理的程度越高，健康结果的改善程度越高。许多研究表明，积极参与医疗保健的患者比不太参与的患者有更好的健康结果。一项具体研究显示，患者参与使用互联网与6个月时体重减轻之间存在显著关联(P˂(措施)]。另一项研究报告称，基于短信的干预可以提高患者的参与度[]。社交网络对患者激活度较低的个体也特别有帮助[]。尽管有证据表明患者参与的重要性，但要得出可靠的结论是具有挑战性的。许多研究进行了定性调查来衡量患者的参与度，或者仅仅依靠患者登录或上传数据的次数来确定他们的参与度。但是，系统登录和上传下载数据是不参与的。患者参与基本上是关于互动和参与管理自己的健康，以实现预期的目标。因此，需要进一步的研究来确定衡量患者参与的最佳方法。
IT平台的可用性及其影响之间的关系
我们的审查发现，支持可用性与技术对健康结果的影响之间存在相关性的证据水平有限(P= .1065)。除可用性问题外，有几个因素可能阻碍技术对健康结果产生积极影响。患者愿意参与管理他们的医疗保健可能是主要原因之一。该综述发现，患者参与和技术影响之间存在显著关系。研究还发现，患者参与度与It平台的可用性之间存在显著的正相关关系。尽管本研究的目的不是发现患者参与的决定因素，但确定了几个问题，包括技术的不平等获取，技术问题，糟糕的界面设计，次优消息内容，隐私和保密问题[，，，，，，]，以及患者自我认知的健康文盲。后一个问题出现在社交媒体上，患者认为这样的讨论应该仅限于医疗保健专业人员[]。此外，大多数技术依靠双方的患者-提供者参与来交换信息和管理健康状况，例如双向短信，从而增加了提供者和患者的负担。此外，在一些国家，如瑞典，信息的传播可能会受到法律和道德规范的限制，以在线患者与提供者之间的交流[]。因此，未来需要对这些技术的可用性和可接受性进行更多的研究，并发现影响患者参与及其有意义使用的不同因素。
基于行为改变理论的技术影响与干预的关系
本综述发现，在推断理论设计的多篇文章中，只有有限数量的具体行为理论和模型被引用。这可能意味着一些IT干预是以一种特别的方式设计的，而没有使用任何理论框架。这一发现支持了先前一项研究的结果，即大多数用于改善药物依从性和疾病管理的基于移动的干预措施都是在没有理论基础的情况下开发的[]。该综述未能发现(1)行为理论与技术影响或(2)理论与患者参与之间的任何关系。这可能意味着现有的理论/模型并不是为了与这些技术一起使用而发展起来的。我们发现，患者参与基于互联网的干预与在这些干预中使用行为理论之间存在显著关联21= 7.3144,P= .00684)。这可能意味着现有的理论或模型可能具有有限的适用性。然而，很难得出一个明确的结论，即理论是否会影响干预的有效性。缺乏理论的可能原因可能包括研究者没有引用理论，研究人员缺乏理论知识，努力定义合适的理论，操作性差的理论，缺乏良好的评估方法和可用性测试，理论包含重叠的结构和术语的不一致使用。例如，社会认知理论、保护动机理论、计划行为理论、健康信念模型和自我调节理论中都有自我效能感的构建。此外，干预的简单性可能是不包括行为理论的另一个原因。例如，通过短信提醒病人接受治疗似乎很简单，而且与许多健康行为理论或模型的“行动提示”组成部分一致，但这些理论并不总是被描述。我们发现理论的使用与结果之间缺乏关联是基于每篇发表的文章中的理论描述，应该谨慎解释。
测量健康结果的方法与这些技术的影响之间的联系
总的来说，当用患者问卷、患者自我报告、药片数量、处方重新填充率、患者临床反应评估和电子药物监测器进行评估时，略多于一半的综述文章产生了积极的影响。尽管衡量健康结果的方法是确定技术影响的一个重要因素，但审查未能发现用于衡量健康结果的方法与技术影响之间的任何关系。因此，需要进一步的研究来复制我们的结果，因为对于每种方法，都有不同的假设，涉及到收集什么数据，如何收集数据，以及如何做出有关成功的决策。间接方法可能会高估患者的依从性。例如，二甲双胍治疗依从性可以通过记录药瓶打开的次数来监测，或者可以通过二甲双胍血浆水平来衡量依从性。这两种健康行为都属于控制血糖水平的同一类行为。然而，测量血液中的二甲双胍比记录打开瓶子的时间更有效，因为患者可能在没有服用任何药物的情况下打开和关闭瓶子。
限制
我们的综述有一些局限性。首先，由于研究的异质性以及某些类型的干预措施及其特征的一些数据无法获得，因此无法进行一些统计检验，从而阻碍了最佳的定量评估。其次，我们排除了非英语写作的研究;这个标准可能忽略了某些相关的研究。第三，大多数研究是在美国进行的，这限制了研究结果的普遍性。最后，由于可能偏向于正面研究结果，我们的综述可能高估了这些技术的实际影响。
影响
本综述的结果揭示了几个值得未来研究的实际应用(总结于)。
| 建议 | 影响 |
| 信息技术平台 | |
| 进一步评估基于信息技术平台的干预措施，以便更连贯地了解这些干预措施在鼓励患者参与促进持久健康行为改变方面的有效性，这将是很有价值的。一项长期的研究可能有助于对这些技术的有效性得出明确的结论，并确定保证对患者产生积极长期影响的最佳方法。 | |
| 此外，由于符合我们标准的研究较少，我们无法提供或总结因素之间的关系。因此，我们建议在将来有更多的研究可用时再做一次回顾。 | |
| 未来，我们可以通过限制样本量和研究时间框架来提高综述的质量。 | |
| 本研究回顾的IT平台干预措施是相互包容的;它们使用不同的标签和上下文来描述相同的概念，并且缺乏正式的定义。因此，需要一个用于分析这些概念的通用框架。具有本体论方法的框架可以满足此目的。 | |
| 病人活动 | 干预登记前的外展和参与期对任何干预的成功都至关重要。因此，研究在实施干预措施时应考虑到这一点 |
| 强烈建议进行一项评估患者参与决定因素的研究。 | |
| 可用性 | 需要评估用户对IT平台的满意度及其对这些平台的可用性，并且可以通过对各自IT平台的用户意见进行定性评估来完成。 |
| 健康行为理论 | 文献还需要更多地关注参考、选择和实施行为理论，以达到最佳的影响。报告有关干预措施的准确信息对于评估这些干预措施的有效性和促进其成功实施至关重要。 |
| 此外，需要新的理论来更好地理解患者如何参与和促进健康行为的改变，理论建立在过去的概念上，只关注一个方面，三角模型将提供内部逻辑和可理解的感知来实现这些目标。 | |
| 衡量健康结果的方法 | 进一步研究不同类型的测量如何影响研究中报告的患者结果是有价值的。对直接法和间接法进行比较有助于得出明确的结论。 |
结论
根据我们的综述，有中等强度的证据表明，IT平台可以使患者参与医疗保健并改善健康结果。IT平台的有用性和可接受性可以对参与和结果产生巨大的影响。基于行为理论的研究似乎显示了对患者健康行为的积极影响。为了充分利用IT平台在医疗保健领域的潜力，可能需要新的理论来更好地理解患者如何参与并促进健康行为的改变。选择适当的方法来衡量健康行为的变化，并开发一个通用框架来分析和理解IT平台的不同组件及其安全性、有效性、效率和可接受性也将非常重要。
利益冲突
没有宣布。
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缩写
| 它:信息技术 |
| 短信:短消息业务 |
| SOC:变化阶段 |
| “:计划行为理论 |
| 提供:跨理论模式 |
G·艾森巴赫编辑;提交09.04.15;R . Schnall, L . Morrison, N . Kaufman的同行评议;对作者的评论29.07.15;15年9月7日收到修订版;接受09.10.15;发表21.01.16
版权©Suhila Sawesi, Mohamed Rashrash, Kanitha Phalakornkule, Janet S Carpenter, Josette F Jones。最初发表于JMIR医学信息学(http://medinform.www.mybigtv.com)， 2016年1月21日。
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