审查
摘要
背景:电子卫生(eHealth)是在卫生保健和卫生研究的背景下使用信息和通信技术。最近，电子保健模式的数量有所增加，用于向慢性疼痛患者提供技术辅助的自我管理干预措施的频率也有所增加。然而，很少或没有研究直接比较这些电子健康模式。
摘要目的:本系统综述的目的是通过网络荟萃分析(NMA)来比较电子健康模式在慢性疼痛方面的有效性。
方法:随机对照试验(每组20例)通过电子健康模式对成人慢性疼痛的干预措施进行了研究。纳入的研究按其主要分娩淋巴结进行分类。
提取了主要结局、疼痛干扰和次要结局、疼痛严重程度、心理困扰和健康相关生活质量的数据。在可能的情况下进行两两荟萃分析，并进行NMA以产生减少疼痛干扰的方式的间接比较和排名。
结果:检索结果为18,470项研究，其中18,349项被排除(重复数=2310;标题和摘要= 16039)。在剩下的论文中，有30篇研究5394名随机参与者被纳入了综述。排名初步表明，现代电子健康模式是最有效的，移动应用程序提供最有效干预的可能性为43%，其次是通过虚拟现实提供最有效干预的可能性为34%。
结论:该系统综述与NMA进行了比较，比较了之前没有比较过的电子健康模式，以确定哪种干预措施对减少慢性疼痛患者的疼痛干扰最有效。本综述存在局限性，特别是分析中包含的一些电子卫生模式代表性不足。然而，如果审查定期更新，将出现减少疼痛干扰的电子健康模式的明确排名。
doi: 10.2196/11086
关键字
介绍
电子健康
随着技术进步渗透到日常生活的方方面面，与健康有关的技术干预措施的发展和实施也相应增多。电子卫生(eHealth)是在卫生环境中部署的信息和通信技术的广义术语，随着国际研究界试图解决现代卫生保健面临的问题，电子卫生(eHealth)是一个日益受到关注的领域[］．通常是电子健康形态被认为是在保健方面应用的某种特定形式的技术[-］．电子卫生模式的例子包括基于互联网的(基于网络的)卫生干预措施[-]、电话支持(由卫生从业人员提供电话支持的干预措施)[]、交互式语音应答(使用电话的按键式键盘对自动脚本进行应答)[,]、虚拟现实(一种个人可以探索、互动和操纵的三维计算机生成的环境)[,]、视讯会议(透过网上互联网使用高质素的即时视讯及音频连接)[]以及提供健康相关服务的移动电话应用程序(基于移动设备或增强移动设备的程序)[,］．关于各种电子卫生干预措施的更详细定义见。
通过电子健康模式提供医疗保健的核心价值主张是，减少或潜在地消除了传统的面对面治疗方法所遇到的障碍[,-］．例如，基于网络的电子卫生干预可以改善获得治疗的机会，缩短等候名单的时间，并且可以比亲自服务更经济有效地提供服务[］．由于这些原因，电子健康在长期和向自我管理转变的情况下获得了相当大的吸引力[-］．在这种情况下，在需要持续进行疾病管理的情况下，电子卫生干预措施提供了一个可行和重要的支持选择。许多电子健康解决方案已被开发用于各种慢性疾病，包括糖尿病[,]、乳癌[]，高血压[]、心血管疾病[]、多发性硬化[]，头痛[]和慢性疼痛[,,-］．
电子健康和慢性疼痛
慢性疼痛是指持续3个月以上的疼痛[］．慢性疼痛包括许多不同的情况，非常普遍，是长期残疾的主要原因[］．在慢性(非癌症)疼痛领域进行了大量的电子健康研究，电子健康干预已被证明在减少疼痛干扰方面是有效的[］．然而，尽管用于慢性疼痛的电子健康模式越来越多，但研究通常集中在一种模式上，因此，模式的直接比较很少[］．Heapy等人认识到有必要调查各种模式的相对优势和劣势，对电子健康自我管理干预慢性疼痛进行了系统回顾，其中评估了三种模式类型，即电话、交互式语音应答和互联网。他们得出结论，每种治疗方式对慢性疼痛都是有效的，但没有确凿的证据表明其中一种比另一种更优越。
值得注意的是，Heapy等人开始了必要的步骤，以确定每种模式的不同功效因素干预成功。然而，作者认识到他们的综述存在某些局限性，例如他们的搜索策略的广度(即仅限于三个数据库)和纳入的电子健康模式的数量较少(即3个)。此外，该综述包括多种研究设计，尽管他们尽可能报告了条件间效应大小，但没有进行定量比较(即荟萃分析)。因此，Heapy等提出的未来研究的适应症之一是通过直接比较来确定不同模态类型的相对疗效。
为什么做这个审查很重要?
虽然有越来越多的电子健康干预慢性疼痛，有一个明显缺乏研究比较电子健康模式在这方面。直接比较慢性疼痛研究中部署的电子健康模式，可能会产生重要的见解，了解哪种模式在什么情况下和什么原因下更有效(例如，治疗保真度、资源可用性、目标人群问题、典型参与水平和成本效率)。因此，从患者福祉、医疗保健提供和优化研究干预的角度来看，有一种动力首先确定慢性疼痛的最有效方式，然后调查为什么它们最有效。
本研究的目的是通过直接比较采用电子健康模式的研究的治疗结果，在减少慢性疼痛患者疼痛干扰的背景下评估电子健康模式。重要的是，本综述进行了网络荟萃分析(NMA)，并对用于慢性疼痛干预的电子健康模式进行了定量比较和排名，这是以前从未做过的。NMA是荟萃分析的延伸，可以使用一个共同的比较器对多个试验进行直接和间接的比较[-］．
客观的
本研究的目的是进行系统回顾和NMA，以评估和比较用于为患有慢性非癌性疼痛的成人提供干预(药物以外)的电子健康模式的有效性。
方法
协议与注册
系统评价和NMA按照系统评价和荟萃分析(PRISMA)指南的首选报告项目和PRISMA网络荟萃分析扩展声明(见) ［］．本研究的方案已在国际前瞻性系统评价注册数据库注册(注册号:CRD42016035595) [］．
结果
主要的结果
与之前的研究类似[,,,]，并根据临床试验方法、测量和疼痛评估倡议所概述的结果衡量标准[]，疼痛干扰是主要结局变量。没有疼痛干扰的报告，疼痛-提取相关残疾或身体功能的反向评分测量。
二次结果
次要结局是疼痛严重程度的测量，心理困扰(抑郁测量在可用的情况下提取;焦虑测量和心理健康反评分测量也可接受)，以及与健康相关的生活质量(HRQoL)。
合格标准
本综述纳入研究的资格要求概述在。本综述中包括的所有研究都要求发表在同行评议的期刊上，并提供英文版本。该标准受到Cochrane对Eccleston等人的网络心理治疗慢性疼痛的回顾的影响[］．
分类
合并研究以创建代表主要传递方法的节点(如互联网)。如果两组研究在没有额外比较物的情况下被归类为同一模式，则该研究不包括在网络中。
信息来源
共有4个数据库，Cochrane Central Register of Controlled Trials (Central;Cochrane Library)、Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE)、abstrpta Medica dataBASE (EMBASE)和PsycINFO从成立到2017年11月22日进行检索。为了适应不同界面的搜索条件，进行了必要的更改。搜索策略的详细内容见。
筛选相关系统评价和纳入研究的参考文献列表，以确定任何相关研究。对照试验综合登记册[]， Clinicaltrials.gov []和世界卫生组织的国际临床试验注册平台[也进行了搜查。
研究选择
研究小组成员筛选标题和摘要，以搜索重复和不相关的研究;10%的论文分两份评估。共有2位综述作者(SH和KF)独立筛选全文论文纳入。纳入以下研究:(1)随机对照试验(rct);(2)每只手臂在每个时间点有N bbb20个;(3)受试者有非癌症相关的慢性疼痛;(4)通过电子健康模式交付;(5)测量合适的疼痛结局。
| 类别 | 合格标准 |
| 人口 | 患有非癌症相关慢性疼痛的成年人 |
| 干预 | 通过电子健康(eHealth)方式提供的慢性疼痛管理干预措施 |
| 比较干预 | 至少有以下一项:积极的电子健康干预;加强控制;常规治疗;候补名单控制 |
| 结果测量 | 疼痛干扰;疼痛严重程度;心理压力;与健康有关的生活质量 |
| 研究设计 | 随机对照试验 |
搜索条件。
- (电信)/ OR(远程医疗或远程医疗)。mp OR(远程保健或远程保健)。mp OR(电子保健或电子保健)。移动医疗或移动医疗或移动医疗。mp OR (ICT)。mp OR((通知*或通信*或交互*)adj6(计算机*或技术*或软件))。mp OR((健康* OR治疗* OR治疗* OR干预* OR协助* OR自我管理* OR自我管理*)adj6(计算机* OR技术* OR软件))。mp或(互联网)/或(互联网*或万维网或www或基于web或电子邮件或电子邮件或在线)。mp或(电话*或电话*或移动*或手机*或蜂窝电话*或应用程序*或应用程序*或文本*或SMS或智能手机*或移动操作系统技术*或微型计算机*)。(虚拟现实或增强现实或VR或AR)。mpand (IVR或交互式语音应答或语音应答单元或VRU或语音识别或语音识别)
- (疼痛)/或(疼痛测量)/或(头痛疾病)/或(纤维肌痛)/或(疼痛*或头痛*或偏头痛*或纤维肌痛*或神经痛*)。mp OR(疼痛强度或疼痛严重程度或疼痛结局*)或(自我报告的疼痛)和
- “慢性疼痛”或头痛*和
- (随机对照试验或随机对照试验。pt)或(临床对照试验。pt)或(随机对照试验。一个bOR randomised.ab) OR (placebo.ab) OR (clinical trials as topic.sh) OR (randomly.ab) OR (trial.ti) OR (groups.ti)
数据收集过程和数据项
数据由2位作者(BS和SH)独立提取到事先准备好的excel表格中。提取以下项目:干预后疼痛干扰的均值和标准差、心理困扰和HRQoL、样本量、测量方法、平均年龄、女性百分比、诊断、平均疼痛年数、招募方法、与研究人员或治疗师接触的情况。如果未报告SDs，则根据可用的se或ci计算SDs。
偏倚风险
与先前的研究一致，使用Cochrane偏倚风险工具评估单个研究中的偏倚风险。详情请参阅已公布的协议[］．采用漏斗图和Egger检验来调查各研究的发表偏倚。
网络几何
该网络包括每个电子健康模式的节点。此外，该网络还包括一个控制节点(包括等候名单对照组和照常治疗对照组)和一个增强控制节点(如教育小册子)。
总结措施
报告了干预后各组之间的标准化平均差异(SMDs)和不确定性措施。报告了其他的总结措施，如治疗排名和每个模式组为最佳的概率。
有计划的分析方法
使用Stata 13 (StataCorp LLC)对每个可用的比较进行随机效应两两荟萃分析，作为探索性分析。这些分析是对主要和次要结局进行的:疼痛干扰、疼痛严重程度、心理困扰和HRQoL。
在WinBUGS 14 (MRC和帝国科学、技术和医学学院)中开发了用于提供慢性疼痛干预的电子健康模式的NMA随机效应模型，目的是减少疼痛干扰。这个模型是基于贝叶斯框架的，但它的先验是模糊的。NMA返回所有模式之间的两两比较，模式的排名，并评估每种模式是最好的概率。设计不一致性测试[]和循环不一致性[]使用Stata 13运行。通过直接证据和间接证据的比较，进行了节点分割[］．附加资料载于议定书[］．
额外的分析
如议定书所述[]，添加研究水平协变量的目的是通过允许NMA考虑额外信息并最小化每个模态中研究之间的差异来减少异质性。根据偏差信息准则(DIC)的减少，将协变量添加到模型中。在这个网络中，添加的协变量没有显著的影响。灵敏度分析考察了先验、初始值、磨损长度和测试收敛性的影响。
结果
研究选择
检索结果为18,470项研究(): PsycINFO (n=1913)， MEDLINE (n=5286)， EMBASE (n=10,479)和CENTRAL (n=792)。有2310项研究被排除为重复，16039项研究根据标题和摘要被排除。总共确定了122项可能符合条件的研究，然后在全文的基础上进行评估。其中，92项研究被排除在外:51项研究不是随机对照试验;13项研究在每个时间点每组受试者少于20人;7项研究有癌症相关慢性疼痛患者;12项研究没有通过电子健康模式提供干预;3项研究没有测量适当的疼痛结果;6项研究包括同一淋巴结内的2组，没有额外的比较物。分析中包含了30项研究。
研究特点
本综述纳入了30项研究。每个研究组按主要传递方式(如互联网)进行分类。虽然大多数干预组与对照组进行了比较，但有一项研究涉及两种积极治疗的比较[］．这30项研究包括61个组:23个组使用互联网;-,,,,,,-];2电话[,];1个移动应用程序[];2虚拟现实[,];视像会议[];1交互式语音应答[];25控制;13项增强控制(）.
| 研究 | 比较 | N一个 | 疼痛情况/部位 | 平均年龄(岁) | 性别，女性，n (%) | 损耗，n (%) |
| 伯曼(2009) | 网络(身心)与控制(WLC)b） | 89 (52,37) | 非特异性慢性疼痛 | 65.8 | 68 (87.2) | 11 (12.4) |
| de Boer (2014) | 互联网(CBTc)和增强控制(面对面认知行为治疗) | 63 (33,30) | 非特异性慢性疼痛 | 52.1 | 32 (64) | 13 (20.6) |
| 布朗伯格(2012) | 互联网对控制(TAU)d） | 185 (92,93) | 偏头痛或头痛 | 42.6 | 165 (89) | 19日(10.2) |
| Buhrman (2004) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 56 (22,29) | 慢性背痛 | 44.6 | 35 (62.5) | 5 (8.9) |
| Buhrman (2011) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 54 (26,28) | 慢性背痛 | 43.2 | 37 (68.5) | 4 (7.4%) |
| 卡彭特(2012) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 141 (70,71) | 慢性腰痛 | 42.5 | 117 (83) | 23日(16.3) |
| Chiauzzi (2010) | 互联网(自我管理)与增强控制(基于文本的材料) | 199 (95,104) | 慢性背痛 | 46.1 | 134 (67.7) | 15 (7.5) |
| 亲爱的(2013) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 62 (31,31) | 多种疼痛状况/部位 | 49 | 53 (85) | 2 (3.2) |
| 亲爱的(2015) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 472 (397, 75) | 多种疼痛状况/部位 | 50 | 375 (80) | 50 (10.6) |
| 亲爱的(2017) | 互联网(CBT)与增强控制(工作簿) | 164 (76,88) | 多种疼痛状况/部位 | 47.8 | 135 (82) | 14 (8.5) |
| Devineni (2005) | 互联网与控制(WLC) | 86 (39,47) | 偏头痛或头痛 | 41.3 | 111 (79.6) | 53 (38.1) |
| Garcia-Palacios (2015) | 虚拟现实(活动管理)与控制(TAU) | 61 (31,30) | 纤维肌痛综合症 | 50.5 | 61 (100) | 2 (3) |
| 赫伯特(2017) | 视频会议(法e)与强化控制(面对面ACT) | 129 (65,64) | 多种疼痛状况/部位 | 52 | 23日(17.8) | 28日(21.7) |
| Kleiboer (2014) | 互联网与控制(WLC) | 368 (195,173) | 偏头痛或头痛 | 43.6 | 314 (85) | 96 (26) |
| Krein (2013) | 互联网(计步器)vs增强控制(计步器) | 229 (11,118) | 慢性腰痛 | 51.6 | 29 (12.7) | 22日(9.6) |
| Kristjansdottir (2013) | 移动应用(CBT) vs网络(CBT) | 140 (70,70) | 慢性广泛性疼痛 | 44.2 | 140 (100) | 40 (28.6) |
| 克伦克(2014) | 电话(护理管理)与控制(TAU) | 250 (124,126) | 慢性肌肉骨骼和慢性全身性疼痛 | 55.2 | 43 (17.2) | 12 (4.8) |
| Leveille (2009) | 因特网(健康指导)vs .加强控制(一般健康信息) | 241 (121,120) | 慢性肌肉骨骼疼痛 | 52.4 | 138 (57.3) | 99 (41.1) |
| 林(2017) | 网络(ACT)与控制(WLC) | 302 (201,101) | 多种疼痛状况/部位 | 51.7 | 254 (84.1) | 73 (24.2) |
| Lorig (2008) | 互联网(疼痛管理)与控制(TAU) | 855 (433, 422) | 关节炎或纤维肌痛 | 52.4 | 780 (91.2) | 214 (25) |
| McBeth (2012) | 电话(CBT) vs强化控制(锻炼)vs控制(TAU) | 442 (224,109,109) | 慢性广泛性疼痛 | 56.2 | 307 (69.5) | 81 (18.3) |
| 穆勒(2016) | 网络(积极心理学)与控制(基于文本的材料) | 96 (51,45) | 多种疼痛状况/部位 | 59.4 | 67 (69.8) | 19日(19.8) |
| 奈勒(2008) | 交互式语音应答(CBT)与控制(TAU) | 51 (26,25) | 慢性肌肉骨骼疼痛 | 46 | 44 (86) | 0 (0) |
| 彼得斯(2017) | 网络(积极心理学)与控制(WLC) | 284 (233,51) | 多种疼痛状况/部位 | 48.9 | 234 (84.7) | 70 (24.6) |
| Ruehlman (2012) | 网络(CBT)与控制(WLC) | 305 (162, 143) | 多种疼痛状况/部位 | 44.9 | 195 (64) | 64 (20.9) |
| 斯特罗姆(2000) | 互联网(应用放松)与控制(WLC) | 102 (20,25) | 头痛相关疼痛 | 36.7 | 69 (67.6) | 57 (56) |
| Trompetter (2015) | 网络(ACT)与控制(WLC) | 238 (161,77) | 多种疼痛状况/部位 | 52.8 | 181 (76) | 66 (27.7) |
| 威廉姆斯(2010) | 互联网(自我管理)与控制(TAU) | 118 (59,59) | 纤维肌痛症 | 50.5 | 112 (95) | 12 (10.2) |
| 威尔逊(2015) | 互联网(疼痛管理)与控制(WLC) | 114 (57,57) | 慢性非癌性疼痛 | 49.3 | 72 (78) | 34 (29.8) |
| 伊尔马兹·耶尔瓦(2017) | 虚拟现实(物理治疗)vs强化控制(物理治疗) | 46 (23,23) | 非特异性腰痛 | 49.6 | 28日(63.63) | 2 (4.3) |
一个总N随机(第1组N，第2组N，第3组N[如适用])。
bWLC:候补名单控制
c认知行为疗法
dτ:常规治疗。
eACT:接受与承诺疗法。
共有5288名参与者被纳入该综述。3005名参与者随机分配到通过电子健康方式提供的干预措施:互联网(n=2509);电话(n = 305);视频会议(n = 65);虚拟现实(n=53);移动应用程序(n=47);互动语音应答(n=26)。
研究中的偏倚风险
偏倚风险摘要见。总共有18项研究被认为是有效随机化的，11项研究没有提供足够的信息，1项研究没有描述随机化，被认为有高偏倚风险。此外，10项研究使用了适当的分配隐藏方法，18项研究没有适当地描述其分配方法，2项研究被判定为高风险，因为分配没有从研究助理那里盲化。共有23项研究没有检测偏倚的风险;他们中的大多数人在网上进行评估。此外，有7项研究被认为不清楚。虽然有15项研究提供了关于他们的损耗水平的明确信息，但其中14项被认为是不清楚的，其中许多没有报告完成者和未完成者之间的差异，并且由于完成者和未完成者之间的统计差异，1项研究被认为具有高偏倚风险。总共有28项研究报告了所有结果，没有选择性报告偏倚。此外，有2项研究因无法提取数据而被判定为高风险。在这30项研究中没有发现其他偏倚来源。
| 研究 | 充分的序列生成 | 分配隐藏 | 基础垫层 | 处理不完整的结果数据 | 免选择性报告 | 不存在其他偏见 |
| 伯曼(2009) | +一个 | −b | + | + | + | + |
| de Boer (2014) | + | + | + | + | + | + |
| 布朗伯格(2012) | + | ？c | + | + | + | + |
| Buhrman (2004) | + | ？ | + | + | + | + |
| Buhrman (2011) | ？ | + | + | + | + | + |
| 卡彭特(2012) | + | ？ | + | ？ | − | + |
| Chiauzzi (2010) | ？ | ？ | ？ | ？ | + | + |
| 亲爱的(2013) | − | − | + | ？ | + | + |
| 亲爱的(2015) | + | + | + | ？ | + | + |
| 亲爱的(2017) | + | + | + | ？ | + | + |
| Devineni (2005) | + | ？ | ？ | + | + | + |
| Garcia-Palacios (2015) | + | ？ | ？ | ？ | + | + |
| 赫伯特(2017) | ？ | + | + | + | + | + |
| Kleiboer (2014) | + | + | + | + | + | + |
| Krein (2013) | + | ？ | ？ | ？ | + | + |
| Kristjansdottir (2013) | + | ？ | ？ | + | + | + |
| 克伦克(2014) | + | + | + | ？ | + | + |
| Leveille (2009) | ？ | ？ | + | + | + | + |
| 林(2017) | + | ？ | + | ？ | + | + |
| Lorig (2008) | ？ | ？ | + | − | + | + |
| McBeth (2012) | + | + | + | + | + | + |
| 穆勒(2016) | + | ？ | + | ？ | + | + |
| 奈勒(2008) | ？ | ？ | + | ？ | + | + |
| 彼得斯(2017) | ？ | ？ | + | + | + | + |
| Ruehlman (2012) | ？ | ？ | + | + | + | + |
| 斯特罗姆(2000) | ？ | ？ | ？ | ？ | − | + |
| Trompetter (2015) | + | ？ | + | + | + | + |
| 威廉姆斯(2010) | + | + | + | ？ | + | + |
| 威尔逊(2015) | ？ | ？ | + | + | + | + |
| Yelvar (2017) | ？ | + | ？ | ？ | + | + |
一个这项研究符合标准。
b这项研究不符合标准。
c研究人员无法确定是否符合标准。
个别研究结果
纳入的研究表明，与对照/强化对照相比，通过电子健康模式提供的干预措施具有积极效果;80%(24/30)的研究表明疼痛干扰减轻，69%(18/26)的研究表明疼痛严重程度减轻，79%(19/24)的研究表明心理困扰减轻，67%(8/12)的研究表明HRQoL改善。
对主要结局、疼痛干扰、次要结局、疼痛严重程度、心理困扰和HRQoL进行探索性分析。对主要结果疼痛干扰进行NMA。
探索性分析
尽可能进行探索性两两荟萃分析(）.
| 比较与结果 | 研究数量 | 标准化均差 | P价值 | |
| 互联网与控制 | ||||
| 疼痛干扰 | 18 | 0.28 | <措施 | |
| 疼痛严重程度 | 15 | 0.2 | <措施 | |
| 心理压力 | 16 | 0.35 | 措施 | |
| 与健康有关的生活质量 | 6 | 0.02 | .80 | |
| 互联网与加强控制 | ||||
| 疼痛干扰 | 5 | 0.17 | 55 | |
| 疼痛严重程度 | 5 | 0.16 | .57 | |
| 心理压力 | 4 | 0.14 | .33 | |
| 与健康有关的生活质量 | 1 | 0.34 | 点 | |
疼痛干扰
采用多种测量方法提取疼痛干扰、残疾、功能干扰、身体损伤、身体功能和头痛残疾的数据:简短疼痛量表(BPI)、视觉模拟量表(VAS)、多维疼痛量表(MPI)、疼痛失能指数、疼痛态度调查、Roland-Morris失能问卷、36项简短健康问卷(SF-36)、纤维肌痛影响问卷、健康评估问卷-失能指数、慢性疼痛屏幕概况、头痛失能指数、Oswestry失能指数、偏头痛失能评估。两两荟萃分析表明，与对照组相比，互联网提供的干预导致疼痛干扰的统计显着减少(P<措施)。
疼痛严重程度
在纳入的研究中，26项包括疼痛严重程度的测量。采用以下测量方法提取疼痛严重程度、疼痛强度、平均疼痛、典型疼痛、活动疼痛和疼痛严重程度的数据:BPI、VAS、MPI、PCP-S、疼痛评估问卷、简短疼痛问卷、数字评定量表、视觉数字量表、McGill疼痛问卷、头痛或疼痛日记和研究特定测量方法[,］．与对照组相比，通过互联网进行的研究显示，疼痛严重程度有统计学意义的轻微减轻(P<措施)。第二次NMA是基于电子健康模式在减轻疼痛严重程度方面的有效性进行的;提供了网络图和结果。
心理压力
在纳入的研究中，有24项使用了心理困扰的测量方法。使用多种测量方法提取抑郁、焦虑、心理健康和负性情绪调节的数据:医院焦虑和抑郁量表、蒙哥马利-阿斯伯格抑郁评定量表-自评、贝克抑郁量表、消极情绪量表、抑郁焦虑压力量表、患者健康问卷9-项目、个人健康问卷抑郁量表、SF-36短表格(SF) 8健康调查和流行病学研究中心抑郁量表。与对照组相比，网络干预的SMD值为0.35，具有统计学意义。P=措施)。与强化对照组相比，网络干预并没有在统计学上显著减少心理困扰(P= .33)。
与健康有关的生活质量
12项研究的HRQoL数据可用。这是通过多种方式测量的，包括生活质量访谈，患者对变化的总体印象，生活质量指数，一般健康问卷12项，12项简短形式调查和SF-36。在HRQoL方面，互联网提供的干预措施与对照组(P= .80)。
网络结构的表示
网络地图证明了这种减少疼痛干扰网络的现有证据。为方便起见，圆形节点表示eHealth模式，方形节点表示对照组。
网络几何概述
可用的证据被用来生成网络显示在。每个直接比较背后的研究数量概述在，其中还包括每次比较对整个网络的贡献百分比。正如预期的那样，网络治疗与对照组的比较为网络提供了最高比例的证据(17.67%)。一些间接比较需要很长的路径才能产生(例如，将移动应用程序与电话提供的干预进行比较需要互联网和控制节点的直接证据)。基于较长路径的比较传达的精度较低[］．
| 直接比较 | 研究中,n | 贡献,% |
| 虚拟现实与控制 | 1 | 8.18 |
| 交互式语音响应与控制 | 1 | 12.10 |
| 互联网与控制 | 18 | 17.67 |
| 电话与控制 | 2 | 13.23 |
| 电话与增强控制 | 1 | 9.41 |
| 虚拟现实vs增强控制 | 1 | 5.60 |
| 互联网与增强控制 | 5 | 3.11 |
| 视频会议与增强控制 | 1 | 10.94 |
| 移动应用与互联网 | 1 | 10.74 |
| 增强控制对控制 | 1 | 9.01 |
结果综合
网络元分析(疼痛干扰)
基于限制最大似然估计的随机效应NMA被用于检查电子健康模式对减少慢性疼痛患者疼痛干扰的干预措施。NMA表明SMD为0.3，表明互联网和对照组之间的差异很小(95%可信区间(CrI): 0.1至0.44)，正如探索性分析所期望的那样。此外，互联网和强化对照组之间的SMD为0.28 (95% CrI: 0.002至0.55)。生成的比较()表明视频会议明显比所有其他方式差，除了交互式语音响应。
其余比较的可信区间包含0，这表明真实比较不显著的可能性很大。许多可信区间非常宽，表明了模型估计的不确定性。必须强调的是，这些比较中的许多是基于低样本量的，并不意味着通过更多的研究就不能达到意义。
概述了模式的排名以及它们提供最有效干预的可能性。移动应用程序和虚拟现实部门获得了最好的排名，位居第二(95% CrI为1至7;互联网部门排名的不确定性略小，中位数为3，可信区间为1至5。视频会议部门排名第8。
表明有43%的机会，移动应用程序提供的干预措施是最有效的减少疼痛干扰。现有证据表明，视频会议提供最有效干预的可能性为0%。
| 形态 | 互联网、SMD一个(中国国际广播电台b） | 虚拟现实，SMD (CrI) | SMD (CrI)电话 | 移动应用程序，SMD (CrI) | 交互式语音应答，SMD (CrI) | 视频会议，SMD (CrI) | 加强控制，SMD (CrI) |
| 虚拟现实 | −0.16(−0.77 ~ 0.44) | - - - - - -c | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
| 电话 | −0.01(−0.57 ~ 0.55) | 0.15(−0.63 ~ 0.95) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
| 移动应用程序 | −0.21(−0.95 ~ 0.54) | −0.04(−1 ~ 0.92) | −0.19(−1.12 ~ 0.74) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
| 交互式语音应答 | 0.39(−0.44 ~ 0.12) | 0.55(−0.46 ~ 1.57) | 0.4(−0.59 ~ 1.39) | 0.6(−0.52 ~ 1.72) | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
| 视频会议 | 1.59(0.82至2.36) | 1.75 (0.81 - 2.69) | 1.6 (0.67 - 2.54) | 1.8 (0.72 - 2.87) | 1.2 (0.06 ~ 2.33) | - - - - - - | - - - - - - |
| 加强控制 | 0.28 (0.002 ~ 0.55) | 0.44(−0.16 ~ 1.03) | 0.29(−0.29 ~ 0.87) | 0.49(−0.31 ~ 1.27) | −0.11(−0.99 ~ 0.76) | -1.32(-2.1至- 0.53) | - - - - - - |
| 控制 | 0.3 (0.1 ~ 0.44) | 0.44(−0.15 ~ 1.04) | 0.29(−0.26 ~ 0.83) | 0.48(−0.28 ~ 1.24) | −0.11(−0.93 ~ 0.7) | −1.31(−2 ~−0.59) | −0.004(−0.31 ~ 0.31) |
一个SMD:标准化平均差。
bCrI:可信间隔。
c不适用。
| 形态 | 中位数排名一个(可信区间) | 概率b(SD) |
| 互联网 | 3(1至5) | .04点(0.19) |
| 虚拟现实 | 2(1至6) | 点(0.47) |
| 电话 | 3(1至7) | 酒精含量(0.36) |
| 移动应用程序 | 2(1至7) | 点(0.50) |
| 交互式语音应答 | 7 (1 ~ 7) | . 05 (0.21) |
| 视频会议 | 8 (8 ~ 8) | .000008 (0.003) |
| 加强控制 | 6(3至7) | .0007 (0.03) |
| 控制 | 6(4至7) | .00002 (0.004) |
一个治疗按比较效果排序。
b每种治疗方法最佳(即最有效)的概率。
探索不一致性
鉴于本综述中纳入的所有研究都是随机的，因此可以满足传递性假设。循环不一致性测试和设计不一致性的Lu-Ades测试没有发现不一致性的证据(P=。85一个ndP=。67,respectively). Node splitting returned no evidence of inconsistency when assessing differences between direct and indirect effects.
跨研究的偏倚风险
漏斗图(见)没有显示出发表偏倚的迹象，大多数研究都在偏倚范围内。大多数研究都集中在零线附近，具有相对较大的se。
附加分析结果
进行敏感性分析以评估模型的拟合性。测试了各种不同的初始值;该模型以20万次迭代的延长老化时间运行。gamma和半正态先验都被用来确保正态先验是无信息的，并且运行500,000和700,000次迭代以确保600,000次迭代是足够的。此外，模型以2条链运行，历史图迭代紧密，没有不收敛的迹象。
在模型中加入其他协变量以探索异质性。初始NMA模型返回的DIC为12.47。当协变量被加入到模型中时，DIC没有显著降低，它们被认为对模型的添加不足以保证纳入(年龄[DIC=13.72]，性别[DIC=12.79]，干预时间[DIC=12.84]，磨损[DIC=13.15]，测量[DIC=13.20]，接触[DIC=13.03]，分析[DIC=12.99]和条件[DIC=12.99])。
讨论
主要研究结果
随机效应NMA返回了每种电子健康模式之间的两两比较。这些比较大多数没有统计学意义;然而，网络表明，所有的电子健康模式都明显优于视频会议。根据现有证据，该网络还促进利用互联网提供干预措施。本研究通过与NMA进行系统回顾，创建了用于慢性疼痛的电子健康模式的排名列表。研究结果初步表明，移动应用程序和虚拟现实是提供干预措施以减少疼痛干扰的最有效的电子健康模式。更具体地说，根据NMA的分析，总体上排名最高的方式是移动应用程序，有43%的机会，这种方式提供了最有效的干预，以减少疼痛干扰。在此之后，虚拟现实有34%的机会，电话有15%的机会成为最有效的传递方式。互联网提供的干预措施在减轻疼痛方面最有效的几率为4%;然而，他们的定位和有效性更确定，因为他们贡献了最多的论文[]对网络的贡献(包括Internet在内的比较合计对网络的贡献为20.78%)。尽管分析揭示了对慢性疼痛干预的电子健康模式的潜在排名顺序的重要见解，但由于本综述存在局限性，只能得出关于最有效治疗类型的初步结论。
优势与局限
本综述的一个局限性是网络中包含的不同电子健康模式的不成比例的代表性。例如，在分析中包含的30篇论文中，互联网有23篇论文，电话有2篇论文，而移动应用程序、交互式语音响应和视频会议各只有1篇论文。因此，尽管我们可以对互联网相对于网络中其他模式的排名有信心，但我们不能对其他模式相对于互联网的排名有信心。为了进一步解释，例如，如果在这个网络中添加了一篇额外的互联网论文，那么模态排名将不会发生变化，但是如果添加了一项基于另一种模态的新研究，那么模态排名就有可能发生变化。然而，这篇综述受到现有证据的约束，目前的综合研究提供了对电子健康方法在慢性疼痛方面更有效进行排名的第一步。
还必须指出的是，本研究中使用的限制性纳入和排除标准可能是导致纳入论文数量有限和电子健康模式类型有限的一个因素。例如，51项研究因非随机对照试验而被排除，13项研究因每个时间点每组没有20名受试者而被排除。因此，可以说，如果资格标准放宽一些，就会包括更多的研究，从而产生一个更大的网络。然而，本综述采用的纳入和排除标准遵循了该领域之前的一项综述，严格的标准确保了纳入的论文质量高，偏倚风险低[］．
最后，由于干预内容的异质性，目前的方法是否是确定电子健康模式相对于其他模式有效性的最佳方法可能存在争议。例如，如果本综述中的每一项研究都对每一种模式进行认知行为治疗(CBT)，通过考虑提取变量(如年龄和性别)的差异，可以合理地假设，检测到的任何显著差异都是由于模式的影响，而不是干预内容(即CBT)。然而，尽管在本网络中并非如此，但也可能存在争议，即上述情况实际上会产生哪种电子健康模式对特定治疗类型(例如，CBT)最好，而不是哪种电子健康模式在慢性疼痛的情况下最有效。无论如何，本综述的科学和临床目的是根据现有证据确定哪种电子健康模式为慢性疼痛患者提供最有效的干预，而不是哪种干预类型(例如，CBT)与哪种电子健康模式最有效。
虽然这篇综述有一定的局限性，但这些发现为以前的研究提供了支持，得出了关于电子健康模式在慢性疼痛背景下的疗效排名的初步结论，并为进一步的研究领域提供了见解。与之前的研究类似[]，探索性荟萃分析的结果强调，互联网提供的干预措施可以减少慢性疼痛患者的疼痛干扰。有趣的是，关于NMA的结果，虽然暂时发现最有效的两种模式(虚拟现实和移动应用程序)是相对较新的电子健康模式，与其他模式相比。原因尚不清楚，但也许这些模式提供了更身临其境和方便的干预途径，吸引参与者。
赋予个人权力，使其在自己的保健中发挥积极作用，已被确定为提高保健质量和降低保健费用的一个关键因素[-］．这对有长期健康问题、需要长期改变和调整生活方式的人尤其重要。-］．通过教育和支持性干预对慢性/长期疾病进行自我管理，不仅可以减少对保健服务的利用，而且还可能导致临床结果和总体生活质量的改善[］．因此，提高患者对卫生保健干预措施的参与度已成为卫生保健组织、研究人员和政策制定者的优先事项。电子健康模式提供了巨大的潜力来吸引患者，因为它们是灵活的，可以根据个体患者的需求、偏好和情况进行定制[］．然而，由于这些技术需要个人发起和维持的行动，这些干预措施必须以易于获取和吸引人的方式设计。也许正如这项研究的研究结果初步表明的那样，通过虚拟现实和移动应用程序提供的干预措施，凭借其沉浸式和可访问的设计，可能会在这一领域产生有希望的结果。特别是，研究应侧重于使用移动应用程序对慢性疼痛进行干预。93%的爱尔兰消费者都有手机[]，以及无数针对慢性疼痛患者的移动应用程序(最近的一项调查发现，373个移动应用程序仅针对关节炎疼痛的老年人[])，值得关注的是，本综述中只有1项研究通过移动应用程序进行干预。
结论
在更广泛的电子卫生背景下，未来的工作有两个领域。首先是在不同的慢性疾病中重复这一综述的综合。未来工作的第二个领域将是创建电子卫生干预的核心结果集，一套标准化的电子卫生干预参与结果集，例如，测量保真度、参与者参与和用户体验。通常，治疗可以对个人产生影响，但这种影响可能不会转移到电子健康干预。在这种情况下，电子保健的执行和提供很可能不令人满意，而且不干预内容不能适应电子健康版本。核心电子保健成果集将有助于消除这些问题。
总之，从临床和科学的角度来看，以前的研究已经概述了在慢性疼痛背景下比较电子健康模式的必要性。这项研究首次使用了一种新的统计方法，即NMA，来定量比较这种情况下的电子健康模式。与之前的研究类似，结果表明互联网干预可以改善疼痛干扰，而更新颖的方式(即移动应用程序和虚拟现实)最有可能有效，但需要更多关于慢性疼痛电子健康的研究。在未来研究的许多领域中，建议对未充分利用的电子卫生模式进行进一步研究，并在总体上衡量电子卫生干预措施的参与情况方面建立一套核心成果集。
致谢
这项工作得到了爱尔兰健康研究委员会研究领袖奖的支持(资助参考:BEM, RLA/2013)。
利益冲突
没有宣布。
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缩写
| BPI:简短疼痛量表 |
| 认知行为疗法:认知行为疗法 |
| 中心:Cochrane中央对照试验登记 |
| 中国国际广播电台:可信区间 |
| 迪拜国际资本:偏差信息准则 |
| 电子健康:电子健康 |
| EMBASE:摘录医学数据库 |
| HRQoL:与健康有关的生活质量 |
| MEDLINE:在线医学文献分析与检索系统 |
| MPI:多维疼痛量表 |
| NMA:网络分析 |
| 棱镜:系统评价和荟萃分析的首选报告项目 |
| 个随机对照试验:随机对照试验 |
| SMD:标准化均差 |
| 血管:视觉模拟量表 |
G·艾森巴赫编辑;提交18.05.18;由B Thompson, H Devan, J Priebe, H Slater, R Van der Vaart同行评审;对作者的评论30.08.18;收到修订版本20.12.18;接受06.01.19;发表17.07.19
版权©Brian W Slattery, Stephanie Haugh, Laura O'Connor, Kady Francis, Christopher P Dwyer, Siobhán O'Higgins, Jonathan Egan, Brian E McGuire。原载于《医学互联网研究》(//www.mybigtv.com)， 2019年7月17日。
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