本综述遵循了系统评价和荟萃分析(PRISMA)首选报告项目指南[ 35］．PRISMA清单和搜索词可在 多媒体附件1．

共检索了8个电子数据库以确定潜在的研究:Scopus、Web of Science、Cochrane系统评论数据库、ScienceDirect、谷歌Scholar、计算机协会、SpringerLink和电气和电子工程师学会Xplore。还检索了以下试验的登记册，以确定任何现有的相关试验:Cochrane对照试验中央登记册，世卫组织国际临床试验登记平台，国际临床试验登记平台和ClinicalTrials.gov。

同行评议的研究，包括定量和质量研究、混合方法、描述性研究、随机对照试验和有或没有盲法的准实验设计试验，都被纳入了该综述。研究方法在任何方面都不受限制。任何研究使用电子技术进行干预、需要互联网接入并旨在解决任何母乳喂养结果的论文都被包括在内。考虑到短信也可以在没有互联网接入的情况下使用，使用短信的研究被排除在审查之外。纳入和排除标准见 文本框1而且 2．

参与者为健康的孕妇或产后妇女，初产或多产，打算母乳喂养。此外，如果针对女性的干预是单独描述的，那么针对父母双方作为研究参与者的研究也包括在内。所有年龄、种族、职业和任何社会经济地位的女性都被包括在内。

搜索于2018年11月进行，而筛选阶段发生在2019年1月至3月之间。搜索策略中使用的主要关键词包括:护理、母乳喂养、“母乳喂养”、“母乳喂养”、“乳汁”和哺乳;以及计算机、远程医疗、计算机中介和移动应用。中概述了为Scopus量身定制的搜索策略的详细示例 文本框3．此搜索策略适用于其他每个数据库( 多媒体附件2)．

检索到的研究由第一作者(AA)转移到爱思唯尔的Mendeley桌面参考管理器，以下载论文并删除重复。第一作者筛选了所有论文的标题和摘要，并对全文进行了审查以确定符合条件的研究。然后，3位作者(AA、SM和KW)讨论了符合条件的研究是否适合最终回顾。调查孕产妇抑郁、HIV/丙型肝炎病毒、吸烟、糖尿病、酒精、超重/肥胖、生育、早产或剖宫产的研究被排除在综述之外。被排除的研究报告的原因包括在表格中 多媒体．文中给出了系统评价和数据提取的示意图 图1．

带有主题分析的自适应叙事综合方法[ 36]用于对采用电子技术的基于互联网的干预措施的目的以及这些干预措施中使用的策略进行分类。由于各研究之间存在显著的异质性，无法进行meta分析。然而，母乳喂养的结果是以叙述的形式呈现的。

这次搜索确定了5201篇论文。剔除重复论文后，2599篇论文通过筛选，剩余615篇( 图1)．在对全文进行检查后，17项研究完全符合纳入标准。研究质量由2名研究人员(AA和SM)评估，使用混合方法评估工具[ 37， 38］．经质量评估后，1项研究被排除[ 39]，余下共16项研究( 图1)．质量检查方面的任何分歧都是通过3位作者(AA、SM和KW)的讨论解决的。显示质量评估过程的表格作为附加文件在 多媒体附件4．

纳入的研究涉及来自8个不同国家的4018名参与者:美国(n=5)、澳大利亚(n=3)、芬兰(n=3)、台湾(n=1)、加拿大(n=1)、泰国(n=1)、菲律宾(n=1)和爱尔兰(n=1)。纳入研究的干预措施是在产前或产后向妇女提供的，所有研究都报告了一种或多种母乳喂养结果( 表1)．只有3项研究报告使用理论框架来指导干预措施的设计:基于预测和改变行为理论的持续母乳喂养框架[ 40]，班杜拉的[ 41]社会认知理论[ 42]和班杜拉的[ 43]自我效能理论[ 44］．所包含的研究的描述在 多媒体．

在纳入的16项研究中，基于互联网的电子技术干预的特征根据电子技术提供的模式、干预的目的和这些干预中使用的关键策略进行了分类。

母乳喂养意愿、知识、排他性和持续时间是研究中报道最多的结果指标( 表4)．

在结合教育和支持重点的11项基于网络的母乳喂养干预措施中，有8项显示母乳喂养结果有所改善[ 42， 44， 47- 49， 51， 52， 54］．

例如，Huang等[ 52]在一项准实验研究(n=120)中评估母乳喂养知识，在测试后的结果中，干预组和对照组的母乳喂养知识水平存在显著差异( P<.001)，前测知识水平无差异。此外，干预组(n=60)在3 - 5天、2周、4周和6周的纯母乳喂养率均高于对照组(n=60;分别为48.3%、45%、31.7%及26.7%，而分别为38.3%、20%、20%及20%)[ 52］．

住院期间纯母乳喂养已被证明可通过基于网络的干预措施得到改善[ 44， 51， 54］．汉努拉等[ 51]评估了基于网络的母乳喂养教育支持系统对芬兰705名女性纯母乳喂养率的影响。干预组(n=431)可以访问一个提供文章、图片、视频和教育游戏的网站。在住院期间，干预组纯母乳喂养的频率高于对照组(71%对58%; P<.001)，出院时也是如此(76%对66%; P= . 01)。此外，在芬兰进行了另外两项准实验研究，方便样本为1300个[ 44， 54]还表明，在住院期间，使用网络干预的一组妇女的纯母乳喂养率高于对照组。Salonen等[ 44]报告称，纯母乳喂养在干预组更常见(51.0%对27.4%; P<.001)， Salonen等人也报道了类似的发现[ 54](50.1%对30.4%; P<措施)。

提供基于网络的母乳喂养干预措施，并提供交互式和异步的在线讨论板，有助于激励干预母亲继续母乳喂养更长时间[ 49］．例如，在一项针对西澳大利亚地区妇女的纵向队列研究中，在居住在偏远地区的妇女中，使用在线支持和论坛与6个月时更高的纯母乳喂养率相关(n=10;5.9%对0.6%; P= . 01) ( 49］．

爱尔兰最近的一项研究还向127名妇女提供了一个提供母乳喂养信息的网站，并向她们发送产后6个月的电子邮件，并提供母乳喂养热线和支持小组的访问权限[ 47］．该研究对母乳喂养时间产生了积极影响，来自城市和农村地区的参与者承认，由于参与了该研究，母乳喂养时间分别增加了42.2%和86.7%。然而，城市妇女(6周时为42%，3个月时为53.3%)报告说，与农村妇女(6周时为26.7%，3个月时为13.3%)相比，参加研究对她们的母乳喂养时间长短没有影响。这项研究发现，与城市地区的女性相比，农村地区的女性更倾向于提供额外的产后支持，包括独家访问教育网站，分别为46.7%和22% [ 47］．

盖根-莫斐等[ 48， 58]设计了一个基于网络的母乳喂养支持诊所，称为孕产妇虚拟婴儿营养支持诊所，提供基于证据的母乳喂养教育，并结合同行和专业支持。资源有4个方面:(1)文字、图形、视频等母乳喂养教育资源;(2)为参与者提供互动讨论论坛，由国际认证的哺乳顾问监督和促进;(3)数据采集能力;以及(4)一个基于网络的婴儿日志的文字和照片条目。研究发现，干预组中60.8%的母亲在产后6个月进行纯母乳喂养，而28.2%的母亲进行纯母乳喂养，这与加拿大2010-2013年安大略省母亲的统计数据相似[ 58］．

在美国进行的先导研究[ 50[参考译文设计 HealthyMoms旨在利用网络上基于游戏的学习平台(3D Gamelab)对妇女进行母乳喂养教育的干预。研究参与者在3D Gamelab平台上总共完成了3个任务，主要集中在三个主题上:决定母乳喂养、喂养宝宝和获得支持。每一项任务都通过网络教育活动聚焦于一个特定的母乳喂养主题，例如观看视频、阅读简短的介绍或添加帖子和对信息的回复。母乳喂养自我效能感采用14项母乳喂养自我效能量表(BSES-SF)进行测量，母乳喂养意愿采用1项量表(包括4类)进行评估(例如， 只用母乳喂养/不用配方奶， 只有配方奶/没有母乳喂养， 这两个,或 不确定)．大多数母亲(68%)表示有很高的纯母乳喂养意愿;然而，单因素方差分析检验发现各组间BSES-SF均分无显著性差异( P=.26)或在( P=.68)干预[ 50］．

此外，有两项研究评估了基于网络的母乳喂养监测系统对母乳喂养母亲的影响[ 42， 46］．在这些系统中，有一个[ 42]发现出院时干预组(n=49)和对照组(n=57)妇女的母乳喂养结果无显著差异( P=点)。然而，与对照组(分别为40%、19%和19%)相比，干预组妇女在1、2和3个月时的纯母乳喂养率(分别为63%、63%和55%)更高。Ahmed和Ouzzani研究的参与者(n=26) [ 46]也通过基于网络的母乳喂养监测系统获得出院后母乳喂养支持，并报告该系统帮助他们将母乳喂养问题降至最低[ 46］．

共有3项研究报告了移动应用程序的可用性，但没有检查应用程序对母乳喂养结果的有效性[ 55- 57］．澳大利亚的一项研究评估了智能手机母乳喂养应用程序的可用性， 母乳喂养的解决方案，在澳大利亚农村哺乳妇女中[ 57］．该应用是解决母乳喂养问题的交互式指南，提供问题解决方案搜索功能，并为妈妈们及时提供信息。研究结果表明，与维多利亚州西南部的一般统计数据相比，母乳喂养持续时间更长，证明了其可用性[ 57］．

另外还有两项小样本研究评估了手机应用程序的可用性和有用性 MoomMae［ 56］ 和Milktrack［ 55]旨在为母乳喂养的妇女提供支持。的 MoomMae［ 56干预措施的目的是支持母亲在公共场合更放心地哺乳，并有效地跟踪她们的喂养和喂奶记录。

共有2项研究使用了电脑亭干预措施[ 40， 45］．使用电脑资讯亭的主要目的是提供母乳喂养教育及支援，包括母乳喂养的基本知识、母乳喂养的好处及如何应付母乳喂养[ 40， 45］．初步评估研究[ 45]在与产前模块互动后，干预组(n=7)的母乳喂养知识显著提高( P与对照组(n=8)比较<.05)。这项研究显示，在妇女与产前模块互动后，纯母乳喂养的意愿显著增加( P<.05)以及与对照组相比母乳喂养信心的提高[ 45］．类似地，Joshi等人[ 40]报告母乳喂养知识得分显著提高( P=.03)仅在随访第6周时，对照组(平均23.2,SD 3.7)和干预组(平均25.3,SD 2.6)之间。然而，在任何其他随访时间点，控制组和干预组之间的知识分数的平均变化没有显著差异。该研究还报告了母乳喂养的自我效能评分在第6周前逐渐增加，随后在第3个月时自我效能评分下降( P =.46)及6个月( P= 54)。此外，干预组报告母乳喂养的意愿明显更高( P=.049)，结果表明，在6个月的时间内，所有研究参与者的母乳喂养意愿得分均有显著改善( P< . 05)。

本研究综述了采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预;调查他们的目的、交付模式和关键战略;并系统地描述了它们对母乳喂养结果的有效性。回顾研究的主要目的集中在3种教学模式:基于网络的干预、移动应用程序和计算机亭。在5个关键策略中，个性化和网络讨论是干预中最常用的策略。本综述提供的证据表明，采用电子技术的基于互联网的干预措施，将早期互动式产前母乳喂养教育与产后网络讨论支持相结合，可以改善住院期间的母乳喂养结果[ 44， 47， 48， 51， 52， 54]及6个月以下纯母乳喂养率[ 49］．这些结果得到了类似的面对面介入性研究的支持，这些研究结合了产前教育和产后支持[ 59- 61］．

研究发现，通过支持系统向母亲提供个性化反馈和定制信息的干预措施具有激励作用，并导致了积极的母乳喂养结果。这些有效的战略表明，需要采用电子技术进行知情、高度互动和量身定制的母乳喂养干预措施。与其他有效的临床干预措施一致，在母乳喂养实践中进行多模式、多阶段和互动干预是成功的[ 60， 62， 63］．基于网络的支持可以非正式地提供，比如通过在线论坛进行对等交流，也可以正式地提供，比如基于网络的哺乳咨询。母亲和哺乳顾问在母乳喂养干预中提供的互动性、连通性和双向交流可能会扩大教育和参与母亲的机会，从而改善母乳喂养结果。研究发现，在类似的干预措施中提供及时和合格的哺乳顾问对患有某些母乳喂养并发症的母亲特别有吸引力[ 64］．在Cochrane对支持性干预措施的回顾中，研究结果表明，接受任何形式支持的妇女在产后5个月前停止纯母乳喂养的可能性较小[ 65］．

在本综述中，提供监测和母乳喂养跟踪的干预措施似乎在改善母乳喂养结果方面效果最差，这可能是因为缺乏针对不同母乳喂养挑战的有意义的教育和支持性互动。值得注意的是，纳入研究的妇女产前母乳喂养意愿率较高，这可能是干预措施有效性的一个混杂因素[ 40， 45， 50］．哺乳妇女很可能从可靠的来源寻求关于哺乳信息的广泛循证信息。获得的母乳喂养知识被认为对她们的喂养决定有积极影响[ 66］．

就提供模式而言，基于网络的平台是采用电子技术提供基于互联网的母乳喂养干预的主要和更有效的模式。几项研究使用了基于网络的干预措施，其中大多数报告了干预后纯母乳喂养的增加和总体积极的结果[ 42， 44， 47， 49， 51， 52， 54］．这一发现可以解释为，基于网络的干预能够在一系列环境(如医院和家庭)中提供早期教育，并在干预期间从各种护理提供者(如同行和哺乳顾问)向参与者提供持续支持，从而维持其效果。另一个原因可能与政府网络平台的可靠性和可信度有关[ 67］．妇女需要就婴儿的健康和福祉作出知情的决定。拥有一个值得信赖的资源将使妇女能够在母乳喂养方面做出自己的选择。然而，许多研究报告称，缺乏监管制度来协助最终用户识别最佳的基于网络的电子技术[ 68- 70］．

尽管通过移动应用程序提供母乳喂养干预措施是令人鼓舞的，因为其相对简单和持续可用[ 71]，这篇综述中的移动应用程序侧重于支持女性访问母乳银行或在小群女性中表达母乳。此外，这些研究主要是为了评估应用程序的可用性，而不是在没有任何理论框架的情况下检查其有效性。虽然在大多数纳入的研究中观察到在报告理论框架方面的显著缺失，但没有一项使用任何类型的行为改变理论框架的移动应用程序干预报告。利用理论为干预措施的制定或评估提供信息可以在母乳喂养干预措施中发挥关键作用，作为母乳喂养行为的强有力预测因子[ 72］．

最后，电脑亭的干预似乎在提高妇女的知识和短期信心水平方面是有效的。创建一个互动平台，再加上持续的、可获得的支持，可以帮助母亲获得满足她们个人需求的具体信息[ 45， 73］．正如在其他与健康有关的干预措施中观察到的那样，使用对话计算机可提供可负担性和可携带性[ 74， 75］．然而，为了长期效果，有必要将个性化方法和专业支持纳入干预措施，以对母亲的个人需求作出实际反应。此外，可持续性仍然是一个问题，因为这些类型的干预措施可能已经过时[ 76]，研究结果不能推广到其他环境。

此外，还观察到缺乏严格的干预措施制定、评估和实施干预措施内容的详细报告，这使得难以确定干预措施对母乳喂养结果的影响[ 77］．未来的研究可以在理论的指导下设计干预的实施和评估，以实现全面的干预发展过程，并有更好的机会进行有效的母乳喂养干预。

这项系统评价的一个关键优势是它遵循了PRISMA指南[ 35]，这是一种确保系统审查报告透明的既定方法。然而，这项研究有几个局限性;例如，由于样本量小、研究时间不同、起点和终点不明确，很难概括从几项研究中观察到的结果。在所有纳入的研究中，干预结果测量的显著异质性以及缺乏对母乳喂养结果的明确定义增加了复杂性，阻碍了荟萃分析。

该研究的另一个局限性是，所纳入的大多数干预措施都是在卫生保健系统质量良好的发达国家和高收入国家提供和发表的[ 78]，这可能不适用于发展中国家的女性，或具有不同社会经济地位和文化背景的女性[ 29］．应优先考虑在卫生保健提供者和资源不足的地区建立母乳喂养干预措施，以改善母乳喂养做法[ 79］．此外，干预措施侧重于改变个人行为，缺乏与文化差异有关的一些关键方面，这些方面可能影响妇女的母乳喂养做法，并可能阻碍她们实现预期的结果。这一点尤其重要，因为妇女对母乳喂养的决定因其自身文化是否支持母乳喂养以及她们所处的文化背景而异。因此，研究结果需要进一步研究其可移植性。在不同社会环境下为妇女提供母乳喂养干预措施时，需要考虑其适用性。

研究结果表明，基于互联网的电子技术正在改变母乳喂养干预措施的获取和提供，它们在帮助母乳喂养母亲寻求有关母乳喂养的支持和建议方面具有相当大的潜力。结果表明，结合教育和持续支持的基于网络的干预措施是采用电子技术支持长期母乳喂养结果的最佳干预模式。此外，综述揭示了两种主要的有效策略是个性化，在线论坛形成可信的来源。进一步的研究需要探索使用电子技术干预的可用性和有效性，这些技术具有基于理论的系统设计，可以包括来自可信的社会和专业来源的鼓励和讨论机会。还需要将妇女的社会文化需求纳入这些技术，以提供符合文化特点的母乳喂养支持。