解决母乳喂养障碍的信息和通信系统:系统搜索和审查

介绍

背景

母乳喂养对婴儿、母亲和整个社会都有很多好处。victoria等人的荟萃分析[1表明母乳喂养的婴儿对儿童感染有更好的免疫力，患口腔咬合失调和糖尿病的可能性更小，智力也更高[1，2]。产后子宫恢复快，体重稳定期短[3.]和自然避孕[1是母乳喂养母亲的一些直接好处。母乳喂养对母亲的其他终身积极影响包括预防乳腺癌和其他疾病[1]。除了改善健康结果之外，母乳喂养还具有深远的经济影响，例如节省大量保健费用[4，5]。然而，许多国家的母乳喂养率没有达到世界卫生组织(世卫组织)建议母亲继续纯母乳喂养6个月的指示[6]。

母乳喂养的成功与许多障碍和促进因素有关。研究[7，8[研究表明，分娩并发症、分娩方式、母婴医疗条件以及身体条件对母乳喂养的排他性和开始产生不利影响。包括年龄、婚姻状况、收入、教育程度和重返工作岗位在内的社会经济参数也会影响母乳喂养时间[7，9-11]。

自我效能感(12]，对牛奶供应的感知[9，13-17]，以及母乳喂养的开始和强度[18-20.]被认为是可改变的母乳喂养决定因素。例如，自我效能感与被支持的感觉有关[9]、接触母乳喂养活动[9]、早期母乳喂养实践[5]和过去的经验[9]。另一方面，对母乳供应的看法取决于母亲的自我效能感和知识和技能水平[12]。充足的母乳喂养知识和技能可帮助母亲避免身体不适[21]。母乳喂养的开始和意图受到主观规范的影响[5]，对利益的承认[5]，对母乳喂养的态度，以及从母亲的社会网络中获得支持的感知[5，9]，例如，家庭、伴侣和卫生保健专业人员。特别是合作伙伴，可能有助于母乳喂养的维持和喂养计划的决定[22]。

之前的作品

信息和通信技术(ICT)已被用于母乳喂养支持，例如，提供母乳喂养教育[23]，通过旨在鼓励母乳喂养的说服系统[24]或在整个过程中提供建议[25]。现有检讨文件[26-29]和元分析[30.研究了基于技术的具体干预措施(例如电话)的可信度和有效性[28]、网站[26]，或在中国使用移动应用程序[27])。然而，从技术设计的角度，没有对支持母乳喂养的数字解决方案进行全面分析，考虑到系统设计的最终用户，它们为最终用户提供的体验，以及它们与母乳喂养的障碍和促进因素之间的关系。在此，我们将讨论这一问题，以绘制支持母乳喂养的现有解决方案的景观，并确定该领域未来研究的挑战和机遇。

目标

本综述旨在概述当前可用的数字干预措施，通过人机交互的视角调查技术设计的趋势，以解决涉及最终用户的现实世界挑战的技术设计、开发和评估，从而解决母乳喂养的障碍和促进因素。通过这篇综述，我们揭示了现有系统和基础技术的优势和劣势，从而确定了人机交互、数字健康和公共卫生研究人员的未来机会，并希望为卫生保健专业人员的工作提供信息。

为了实现这些目标，我们试图通过以下研究问题来探索这个空间:

RQ1。基于信息通信技术的母乳喂养支持系统有哪些类型?它们是为谁准备的?

RQ2。这些系统如何纳入支持母乳喂养的卫生保健规定?他们使用了哪些技术平台来实现他们的目标?

RQ3。现有的系统是否在它们为用户提供的体验和临床方面的有效性方面得到了验证?

方法

查询准则及程序

本综述遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目[31指南(见图1)选择及处理纸张。考虑到我们的目标是对跨学科干预措施进行调查，我们查询了技术和医学图书馆中的论文:电气和电子工程师学会Xplore (IEEE Xplore)、计算机协会数字图书馆(ACM数字图书馆)、Science Direct和PubMed。我们搜索了提到以下术语的论文:母乳喂养和技术以及它们在标题、摘要和关键词字段中的变化。针对每个数据库修改搜索查询中的搜索词组合，以保留查询的目的。

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论文选择过程

我们使用中指定的搜索策略查询了2018年11月之前发表的论文表1。共有3262个结果条目被导入到Elsevier的Mendeley Desktop 1.9中以删除重复项。在这个阶段，删除了702份副本。在预定义的纳入和排除标准的基础上，我们进行了两阶段的资格扫描:(1)标题和摘要筛选，(2)全文筛选。

入选标准

我们纳入了讨论满足以下所有标准的数字干预措施的论文:(1)英文全文，(2)针对健康的人类受试者，而不考虑母乳喂养的角色，(3)提供直接或部分母乳喂养支持。

我们还包括从不同角度讨论系统的出版物，例如，从以经验为中心和临床方面。如果没有充分执行的制度，也列入正在进行的文件。

排除标准

我们排除了符合以下任何条件的论文:(1)仅包含摘要;(2)有特殊医疗条件的目标受试者，例如早产儿或重病母亲;(3)评论、书籍、书籍章节或科学杂志的报告或论文。

如果有一份充分实施的系统的文件，该系统正在进行的文件将被排除在外。

在全文评估阶段，我们剔除了26篇不符合我们标准的出版物(见图1)。最后，我们纳入了35篇描述了30种数字干预措施的合格论文。在发表的论文中，有31篇发表在医学或健康信息学期刊上。另外4篇论文在人机交互和计算机科学会议上发表。

数据提取与分析

作为预处理步骤，讨论相同系统的论文被分组。我们定义了一个包含3个对应透视图的提取方案。

我们首先对各系统母乳喂养支持的目标和方法进行编码，提取必要的数据进行回答RQ1。在这里，具有相似目标的系统被分组，以根据数据制作类别。对于属于多个类别的系统，我们编码了最高优先级的目标。然后，我们对每个系统的母乳喂养支持方法进行了摘录。最后，我们根据目标受众和使用环境(如果作者明确的话)对每个系统进行编码。

识别系统所使用的技术平台(RQ2)，我们对系统中使用的技术和每个系统选择平台背后的动机进行了编码。在这一步中，我们根据WHO的数字健康干预1.0的系统分类框架[32]。在此之后，我们进一步根据其技术平台和技术选择背后的基本原理对系统进行分类。

最后一个数据提取步骤是确定验证过程和系统报告的有效性(RQ3)。首先对论文进行审查，以确定是否进行了用户研究或临床研究;如果一篇论文讨论了两种类型的研究，它可能会被编码两次。在用户研究的情况下，我们对他们的方法和结果进行编码(例如，受控的实验室研究或野外部署)。对于临床研究，我们提取了结果测量、结果的统计显著性、研究参与者的数量以及结果可能存在的局限性，如果明确说明的话。

结果

在这里，我们根据研究问题给出我们的结果。

支持母乳喂养和目标受众的信息和通信系统的目标

本节旨在解决RQ1通过展示已确定干预措施的概述(总结于表2)，并补充其预期用户和使用背景的摘要表3。干预措施是根据其主要目标和母乳喂养支持方法组织的。在这里，出现了4个主要集群:(1)针对母亲的母乳喂养教育和针对卫生保健专业人员的培训工具;(2)使用劝导技巧促进母乳喂养;(3)针对母亲、伴侣和卫生保健专业人员的沟通工具;(4)日常实际母乳喂养支持。

母乳喂养教育

总共30个系统中有11个旨在提供母乳喂养教育。在这里，我们将针对母亲的教育干预措施和针对卫生保健从业人员的培训工具分开。

共9篇论文[25，33-40研究了对母亲的教育干预。这些干预措施中的大多数侧重于将现有知识数字化为通用学习模块，并使用多媒体辅助解释[25，34，35，38-40]。Geoghegan-Morphet等[25]除了提供教育资源外，还提供了一个网络论坛。除了这些通用的学习计划，一些教育干预措施是量身定制的。例如，Abbass等人[33]涉及土著社区制作与文化相关的教育资源。同样，Joshi等[35，39为西班牙裔母亲定制教育内容。

其他针对母亲的改良通用系统强调通过互动探索来学习。例如，交互式代理[36]通过模拟对话引导母亲探索母乳喂养过程的不同方面。Grassley等[37提出了一款基于任务的游戏，让母亲们通过完成有趣的任务来积累母乳喂养知识。这款游戏让用户参与各种基于网络的学习活动，比如阅读和观看与母乳喂养有关的多媒体内容。

我们确定了6篇论文[23，41，42，44-46讨论了医疗保健专业人员的培训工具。这些系统旨在提高母乳喂养知识和支持技能。共3篇论文[42，45，46母乳喂养基础[43]是一项网络干预，为保健从业人员提供模块化母乳喂养教育资源和培训材料。共2篇论文[23，41专注于设计课程内容，以便在Moodle和Blackboard Learn等现成的电子学习平台上发布。同时，我学习[44]利用一个有两个独立论坛的网站:一个针对儿科住院医生，另一个针对母乳喂养的母亲。这种干预使儿科住院医生能够在一个论坛上向同行学习，并在另一个论坛上应用他们的新技能来支持母亲。

促进母乳喂养

在第二组中，我们确定了8份出版物[24，47-53描述了鼓励母乳喂养的制度。大多数人[24，48，49，52，53]的系统利用短信发送个性化的母乳喂养提示和鼓励信息，以及通过短信回复的母乳喂养体验样本。短信内容以焦点小组讨论为基础[53]、世卫组织指南、专家意见和文献研究[49]。共2项干预措施[48，52]没有指定消息内容的来源和1个系统[24]使用健康信念模型[66来制定推广策略。Maslowsky等[51提出了双重干预，要求护士在出院后48小时打电话给母亲。这个想法是提供一个产妇教育会议和一个后续电话，以抽样经验，并在需要时提供支持。为了保持用户参与干预，Wardle等人[47]鼓励母亲们在他们的手机应用程序中使用正强化技术来捐赠母乳。50]通过每周个性化的激励信息和针对社会经济地位较低的父母的按需母乳喂养资源来鼓励母乳喂养。

通信支持

第三组包括7篇论文[54-59，61讨论了促进同龄人和专业人士之间交流的6种干预措施。在这些系统中，3 [55-57]通过视频会议为获得产妇护理机会有限的母亲提供远程哺乳咨询。Giglia等[59通过焦点小组设计多渠道支持干预;干预通过基于网络的资源、电子邮件和视频通话同时提供哺乳支持。对于那些对目前的照顾者不满意的母亲来说，托马斯和谢赫[58]描述了母亲们如何利用各种信息和交流工具在网上寻求母乳喂养支持。除了对母亲的干预外，White等人[54，61，67[gm66nd]利用社会认知理论设计了一款手机应用程序，通过让准爸爸和新爸爸参与讨论，培养他们之间的同伴支持。这款手机应用程序根据孩子的年龄和伴侣的孕产阶段对父亲进行分组。

日常及实际支援

在第四个集群中，我们发现了3个移动应用程序和一个实际支持母乳喂养的网络干预。FeedFinder [62]， MoomMae [63，65]和MilkTrack [64]是移动应用程序，可以让母亲在公共场所找到、评价和审查合适的母乳喂养地点。除了母乳喂养地点众包之外，还纳入了其他功能，例如MilkTrack [64]提供实用的母乳喂养资源和母乳捐赠平台，而MoomMae [63，65提供个人母乳喂养日记。Ahmed等人[60，相反，它只提供了一个网络母乳喂养日记。日记使卫生保健从业人员能够深入了解母亲的母乳喂养经验，并为他们提供个性化的支持。

总的来说，这表明信息和通信技术支持母乳喂养解决了一系列广泛的目标;然而，在我们的分析中出现的最强类别是提供母乳喂养教育和促进母乳喂养的系统。

技术平台

为了回答第二个研究问题(RQ2)，我们通过其技术平台和系统目的来描述数字干预。我们围绕世界卫生组织数字卫生干预系统分类框架构建了我们的研究结果[32]来维持数字健康领域之间的相互分类。在这里，框架充当连接组织，将系统目标与所使用的技术平台联系起来，如下所示图2。根据分类方案，系统可分为以下6个相互重叠的类别。

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客户端通信系统

在18项数字干预中使用了客户沟通系统[24，25，33，34，38，44，47-54，59，61-65向目标客户(家长)传达母乳喂养信息，为客户提供按需信息服务，促进客户与客户之间的沟通。这些系统利用技术平台来达到他们的目标受众。

短信出现在6个干预措施中[24，48，49，51-53，旨在向母亲们传递母乳喂养信息和鼓励信息。他们中的大多数[24，48，49，52，53受到利用短信促进健康行为这一趋势的启发。可负担性和高可用性也促成了这项技术的普及[48，49，52]，特别是在发展中国家，作为5种基于短信的母乳喂养干预措施[24，49，51-53]在缅甸、中国、厄瓜多尔和非洲国家进行研究，而只有1 [48是在澳大利亚引进的。在这些基于短信的干预措施中，用户互动的程度相当有限:2系统[24，48]要求用户使用预定义的代码或语法进行回复，而其他4 [49，51-53]邀请自由文本响应，但需要人工处理来提取内容。

电话,在与SMS相同的基础设施上运作，在两个干预中与SMS一起使用[51，52以弥补深度交流的不足。

共2项干预措施[50，59)使用电子邮件发起与同伴的谈话[59]并在流动卫生干预中提供通知和每周信息[50该公司还通过移动应用程序提供个性化的婴儿喂养信息。

总共6个移动应用程序［47，50，54，61-65]通过在线讨论和信息共享平台，提供按需信息服务和客户对客户交流。随着智能手机的普及，移动应用程序开发在干预设计师中越来越受欢迎[47，50，54，61-65]。移动应用程序可用于建立社交连接，以便父母与同伴联系并促进信息共享，例如，查看公共母乳喂养空间[62，63，65]，促进捐乳物流[64]，分享育儿经验[50，54，61]。除了社交联系外，还可以通过移动应用程序提供母乳喂养信息[47，50，64]。

总共6个基于web的干预措施［25，33，34，38，44，59]的目的是提供按需资讯服务，并方便客户与客户之间的沟通。Web技术无处不在、灵活、易于部署且运营成本低[33，34，38，41，46]。它们可以通过直观地呈现信息(例如使用多媒体或互动内容)，提供丰富的用户互动。[34，38]。最重要的是，它们可以量身定制，以适应干预的确切要求[33，34，38，50，60]。干预设计者可以利用网络作为父母查找母乳喂养信息的辅助渠道，例如，一个基于网络的虚拟产科诊所[25]，或者作为一个基于网络的讨论平台，将母亲与护理人员和同行联系起来[25，44，59]。

学习和培训系统和客户端应用程序

在这一组中，有4种学习和培训系统[23，41，42，44-46]和4个客户端应用程序[35-37，39，40]已被确认。

共有4项学习和培训干预措施[23，41，42，44-46)使用网络平台提高卫生保健提供者的母乳喂养知识。在这种情况下，基于网络的系统成为一个潜在的学习平台，因为它们可以提供全面的教育工具，如课程、知识评估[23，41]，以及网上讨论[44]，并适应医护人员繁忙的工作日程[41，46]。

共有4个客户端应用程序[35-37，39，40都是自助服务桌面程序传播母乳喂养信息。这些系统以各种形式出现:在诊所的触摸屏信息亭上运行交互式软件;39，68]，透过唯读光碟提供的软件[40]，互动代理模拟哺乳咨询[36]，以及母乳喂养的问题游戏［37]。这些实验性干预措施旨在探索互动学习作为母乳喂养信息交流的另一种模式的潜力。

地理信息和电子病历系统

共有2个流动应用程序[47，62，64]被归类为地理信息系统，2个网络干预[25，60]是电子病历系统，以及一个移动应用程序[63，65]属于这两个系统类别。

FeedFinder [62]和MilkTrack [64]，两者都属于客户端通信系统范畴，利用智能手机的定位功能，帮助母亲在公共场所寻找和绘制合适的母乳喂养地点。除了母乳喂养定位服务，MoomMae应用程序[63，65]提供了一个母乳喂养日记功能，可以记录母亲的喂养习惯，这样她们就可以准确地向卫生保健专业人员报告喂养行为。

两个电子病历系统[25，60都是基于Web技术的。这些干预措施具有经验抽样功能，允许母亲将她们的经验记录在网络日记上。日记可用作个人记录。25或由卫生保健提供者获取，以使其母乳喂养支持策略个性化[60]。

远程医疗

远程医疗的形式是通过视频电话进行远程哺乳咨询[55-57]及电邮通讯[58]。所有三种确定的视频电话干预[55-57发生在人口地域分散的美国。视频通话为生活在农村的父母打破了距离障碍55，57]并在保健设施有限的情况下便利提供专业的母乳喂养支助[56]。更重要的是，这项技术可以实现丰富的实时交流(例如，使保健医生能够观察母乳喂养的父母并演示喂养过程)[55])。母亲们也使用电子邮件与卫生保健专业人员进行沟通，并询问母乳喂养信息[58]。

这表明，从受众和基础技术两方面来看，支持母乳喂养的现有信息和通信系统非常广泛。在这里，值得注意的是，干预措施主要依赖于现有的通信渠道，例如SMS或电话，或者实现直接且经过充分探索的技术，例如Web门户。

现有系统的验证过程和有效性

要了解系统的验证过程(RQ3)，我们将论文分为两类:用户研究(专注于可用性，即确定系统是否可以有效和高效地使用，用户体验，即探索系统是否通过积极的整体体验吸引用户的研究)和临床验证研究。共5篇论文[24，25，52，61，65[未讨论结果]被排除在本节之外。

用户研究

共有20个系统在可用性、用户满意度和用户体验方面进行了评估。通过用户研究评估了12个系统的可用性和用户体验，而8个临床验证包括用户满意度的测量和可用性缺陷的讨论，作为其评估过程的一部分。在这里，我们根据研究的目的对研究结果进行整理。

在报告的用户研究中，采用了广泛的定量和定性研究方法;参与者样本包括交互设计专家、卫生保健专家和潜在的最终用户。

根据评估的目标，包括专家评论和用户研究，用不同的方法评估可用性。MoomMae的评估[63]对21位使用该应用程序4周的母乳喂养母亲进行了采访和调查。尽管这款应用被评为有用，但曝光后的采访显示，它的可用性呈负面趋势;常见的缺陷是混淆用户界面元素、易用性和屏幕可读性。双语桌面母乳喂养教育[35]使用尼尔森可用性启发式方法进行评估[69]，论文报告了271个屏幕上的91个可用性缺陷。Cheng等[34]涉及了来自不同地方的20名参与者，从用户满意度和学习成果的角度来评估一个带有图形内容的基于网络的母乳喂养教育系统。研究表明，图形化内容缩短了观看时间，提高了用户满意度，并且对学习没有负面影响。

除了可用性，还探讨了影响用户体验的因素。牛奶很重要[47]、牛奶人[61]和FeedFinder [62例如，应用程序需要最终用户在其设计和开发周期中进行形成性测试，以最大限度地减少可用性问题并适应用户偏好。此外，我们亦与持份者进行形成性使用者研究，为土著母亲制订符合文化的网上干预措施[33]。对这些系统的评估强调了其他质量属性，如参与、情感和在特定情况下的易用性。对FeedFinder在野外发布后收集的评论的分析[62应用程序显示，母亲在公共场所母乳喂养的信心有所提高。《Milk Man》应用的用户粘性因素[61包括父亲寻求和提供支持、分享个人经历以及寻求同伴社会联系的联系。同样，健康成长计划[50]被发现很有吸引力，因为它有很高的实用性，内容符合用户父母的信念，而且从技术角度来看，它使用了推送通知。

其他质量措施涉及用户满意度和系统的可用性，尽管其中一些没有报告全面的用户研究。总的来说，大多数干预都是积极的，但也发现了一些意想不到的可用性缺陷。例如，CD-ROM桌面程序[40报告了参与者的好评;然而，在干预组的240名参与者中，只有119人(干预组和对照组总共有993名母亲)真正参加了干预。同样，双向短信干预的参与者[48]报告无法记住预定义的SMS响应代码，这表明系统需要适应有效的野外部署。

临床验证研究

共16系统(18篇论文，见多媒体附录1)在临床结果方面得到验证。其中，我们发现13个系统完全或部分实现了它们的目标，1个系统验证导致了不确定的结果(没有统计上的显著性)，2个不能证明可测量的效果。在多媒体附录1，我们提出了临床验证系统的总结，并指出报告的影响结果参数。在这里，我们根据报告的结果度量来组织系统。

卫生保健专业人员的母乳喂养学习和培训系统在促进卫生保健专业人员的知识和支持技能方面是有效的，具有统计学意义，尽管研究中可能存在选择偏差。野外3次评估[42，45，46]的母乳喂养基本知识[43在9年、10年和12年的教育项目中，分别有15374名、18522名和19671名参与者使用前后测试一致地报告了被纳入参与者在母乳喂养知识的各个方面的改善。值得一提的是，在这3项研究中，大多数参与者都是出于教育或专业目的而被要求参加干预的。基于黑板的系统[23]和以论坛为基础的干预措施[44]，通过对86名护理专业学生和42名儿科学生(基于自我选择招募)的前后测试进行评估，发现在提高母乳喂养知识方面是有效的。在对基于moodle的干预的评估中也发现了选择偏差[41]，有15004名参与者在母乳喂养态度和支持实践方面表现出积极的影响;只有完成并通过第一轮评估的参与者才被纳入研究。

一些客户沟通系统在改善母乳喂养实践和决定因素方面也很有效，具有统计意义:对诊所触摸屏信息亭母乳喂养干预的评估[39在知识、自我效能和母乳喂养意愿方面都有所提高。网上母乳喂养教育[38对65名妊娠29至36周的初产妇进行了评估，成功地提高了母乳喂养率、知识和态度。共2 [49，535个基于短信的系统中有1个报告了统计上显著改善了第6个月纯母乳喂养的持续时间，研究队列分别有582和298名参与者。产后电话支持的评价[51在干预开始3个月后对178名新妈妈进行了电话随访，结果显示干预组的纯母乳喂养率高于对照组，而配方奶喂养率较对照组低。对414位母亲进行了为期一年的多渠道哺乳支持研究[59]，干预组对纯母乳喂养有积极的长期影响。

并非所有有效的系统都能完全实现其目标。尽管母乳喂养持续时间和专一性有显著改善，但一项关于母乳喂养日记的研究[60在第二个目标(减少产后抑郁)中，96名参与者没有显示出统计学意义。同样，一项有24名参与者参与的“健康成长计划”的研究[50研究表明，母亲在选择喂养方法(无论是母乳喂养还是奶瓶喂养)和对母乳供应的感知方面的信心有所提高。然而，喂养计划和意图不受影响，因为决定是在接触干预之前做出的。基于短信的母乳喂养鼓励系统研究[48研究人员对234名参与者进行了研究，结果显示该方法在提高母乳喂养的排他性方面有效，但对自我效能感的影响没有统计学意义，这可能是该方法未能提高母乳喂养率的原因。

最后，客户机应用程序没有产生可测量的效果。一项为期一个月的对照试验，共有993名母亲(来自干预组和对照组)在CD-ROM软件上进行[40]和一项25人参与的母乳喂养游戏试点研究[37未能提高知识水平[37，40]，母乳喂养率[40]，意图[37]和自我效能[37]。交互代理的先导对照研究[3615名妇女的母乳喂养意向和自我效能感没有显著改善，对母乳喂养的态度也没有改变。值得注意的是，这些复杂的系统既不是为适应最终用户而定制的，也不是在开发过程中涉及主要涉众，而是对现有技术平台的修改。

在这里，干预措施的异质性以及验证过程和结果参数限制了在干预措施之间进行有意义的比较的机会。总的来说，我们的研究结果表明，针对卫生保健专业人员的母乳喂养学习和培训系统往往能成功地提高其目标用户的母乳喂养知识，而一些客户沟通系统对提高母乳喂养依从性有积极作用。其他母乳喂养决定因素很少受到影响，评估复杂技术(如游戏)的验证研究表明，这些系统在目前的设计中是无效的。

讨论

主要研究结果

本综述概述了支持母乳喂养的数字干预措施。我们从计算机科学、工程和医学领域的研究中汲取灵感，以技术、用户和结果为重点，概述系统。我们的研究结果表明，大多数系统都是为了解决产后母亲的问题而设计的，要么是促进母乳喂养，要么是教育她们母乳喂养(RQ1)。从技术角度来看，客户端通信系统是最常用的系统，Web技术、移动应用程序和SMS是主要的平台，只有少数研究探索更复杂的技术，如游戏(RQ2)。系统的有效性主要体现在提高母乳喂养知识方面，尽管行为结果的改善可能是因为系统提供了持续的主动支持。在可用性和用户体验方面，结果好坏参半，有些系统未能吸引用户(RQ3)。总的来说，我们的分析表明，简单的技术比复杂的系统表现得更好，这就为有趣的辩论留下了空间。在这里，我们讨论这些结果;根据我们的研究结果，我们从母乳喂养的障碍和促进因素的角度进一步反思了现有的系统，并概述了未来研究开发具有吸引力的技术干预措施以促进母乳喂养的机会。

支持母乳喂养的信息和通信技术的当前趋势

我们的回顾表明，根据世卫组织系统分类，客户通信系统是支持母乳喂养的主要信息通信技术群体。该小组的系统使用短信、网络平台和移动应用程序来教育、支持和鼓励母亲[24，25，33，34，38，44，47-54，59，61-65]。在有效性方面，结果显示教育干预[23，25，33-42，44-46母亲和保健专业人员倾向于关注提高知识、自我效能、意图和态度。相比之下，促进交流的系统[54-59，61]并鼓励母乳喂养[24，47-53可以成功地帮助母亲保持母乳喂养的做法，可能是因为感知支持的改善[9]。有趣的是，更复杂的干预措施(如母乳喂养游戏)[37])并没有导致母乳喂养知识的显著改善。有关干预措施的内容和技术设计过程的细节相当有限，这使得很难得出有关这些系统成功或失败的因素的精确结论;然而，从其他关于健康游戏设计的研究中我们可以得知，这是一个复杂的过程，需要仔细考虑才能产生预期的结果。在这里，未来的研究应该探索如何以有效的方式设计更复杂的母乳喂养干预措施。最后，虽然教育干预在提高知识方面是有效的，但很少有教育干预能提高自我效能感、意图和态度。这表明，利益攸关方目前需要参与多个系统，以便在这种情况下获得信息通信技术的全部好处。因此，考虑整体系统开发的途径，提供数字解决方案可能是有益的，这些解决方案不仅可以提高母乳喂养知识，而且还可以设计成能够影响其他母乳喂养决定因素的方式。

未来研究的机会:从母乳喂养决定因素的角度反思现有技术的差距

当将我们的分析结果与母乳喂养决定因素相结合时[5，7，9，12-17，21，22]，很明显，现有的系统主要针对知识和实际支持，而忽略了其他因素，特别是影响母乳供应和身体舒适度的实际母乳喂养技能等因素[12]。考虑到在这一领域使用信息通信技术，这样一个系统将需要集成比目前使用的更复杂的技术(即基于网络的系统和智能手机应用程序)。在这里，传感系统提供了一个有趣的设计机会，并且首次尝试开发可以帮助跟踪母乳喂养期间婴儿牛奶摄入量的系统[70，71]。同样，现有的主要针对产后(30个系统中的13个)的研究也没有解决诸如对母乳喂养的态度、意图和开始等重要决定因素，尽管母乳喂养的决定通常是在怀孕的第三个月做出的[5，50]。在这方面，有可能开发技术解决方案，在产前阶段解决准父母的问题，不仅通过教育，而且可能通过体验系统，让他们了解母乳喂养过程，慢慢地向他们介绍这个话题[72]。最后，也许是最令人惊讶的，只有一种干预[54，61是专门针对伴侣的，尽管研究表明，一般来说，伴侣，尤其是父亲，在母亲决定是否母乳喂养和整个母乳喂养过程中起着重要作用[22]。在这方面，未来的研究有很大的潜力，可以更具包容性，提高伴侣对母乳喂养的兴趣，他们的知识，以及他们支持母乳喂养母亲的能力。一般来说，未来的研究应该探索新兴技术的潜力，例如多元素的跨平台干预(例如，结合实际支持渠道的教育应用程序)，或身临其境的有形计算系统，可以为母亲及其伴侣提供关于母乳喂养的现实见解(例如，虚拟现实母乳喂养模拟)。

与以往研究比较

据我们所知，这篇综述是同类文献中第一次通过考虑临床有效性以外的其他方面(目标、支持方法、目标受众、使用环境、技术平台及其合理性和验证过程)对可用系统进行广泛概述。其他系统评论[29，30.]从医学角度分析了干预措施的有效性，而其他一些评论则侧重于具体技术(例如，电话[28]、网站[26]，或移动应用程序[27])，而不是调查所有可用的系统。与以前的方法不同，我们调查了干预措施的不同特征，而不是总结其有效性(例如，通过荟萃分析)。在这里，我们的目的是激励来自其他学科(例如，计算机科学)的研究人员为这个领域做出贡献。

结论

利用信息通信技术鼓励母乳喂养的各种尝试，旨在改善母乳喂养教育，说服母亲开始并坚持母乳喂养，并提供实际支持。我们的结果表明，尽管某些系统组是有效的，但它们通常只针对1个领域(例如，改进知识)，要求最终用户参与大量系统以实现良好的覆盖。此外，大多数干预措施只针对母亲，而没有考虑其他相关利益攸关方，最引人注目的是合作伙伴。因此，有必要进一步研究如何充分利用信息通信技术的创新概念，提供全面的母乳喂养支持，从产前开始，延伸到孩子出生之后，同时让父母双方都参与进来。通过反思现有系统(未能)解决母乳喂养决定因素的方式，我们的综述为概述该领域未来研究的研究机会提供了第一步。