手機App對2型糖尿病患者血糖控制和行為管理效果的Meta分析

羅莎 李軍文 曹璐璐 文奕 楊俊

[摘要]目的 采用Meta分析方法，綜合評價國外應用手機App對2型糖尿病患者進行血糖控制和行為管理的有效性。方法 以英文關鍵詞“type 2 diabetes/T2DM，mobile health/telehealth/mHealth/smartphone，App/application，self-management”檢索PubMed，Cochrane Library，Web of Science，OVID，MEDLINE，EMBASE，截止時間為2018年4月28日。采用Revman 5.3進行統計分析。結果 共納入13項研究，1217例研究對象。Meta分析結果顯示，觀察組手機App干預后的糖化血紅蛋白（HbA1c）水平明顯改善（MD=-0.41，95%CI：-0.56～-0.25，P<0.000 01）。手機App對患者飲食管理有較好的作用（MD=1.58，95%CI：0.26～2.90，P=0.02），在患者運動管理和用藥依從性方面，手機App的作用并不優于常規護理（MD=0.49，95%CI：-0.97～1.94，P=0.51;MD=-0.31，95%CI：-2.10～1.49，P=0.74）。亞組分析顯示，干預3、6、9、12個月時，觀察組的HbA1c水平均明顯低于對照組（P<0.05），不同干預持續時間比較，差異無統計學意義（P>0.05）。結論 手機App干預能夠有效改善2型糖尿病患者的HbA1c水平，但干預持續時間對血糖控制效果沒有影響。手機App可提高患者的飲食管理能力，但在運動和用藥方面沒有明顯優勢。

[關鍵詞]2型糖尿病;手機App;健康教育;血糖控制;Meta分析

[中圖分類號] R587.1? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1674-4721（2019）9（c）-0012-05

[Abstract] Objective To comprehensively evaluate the effectiveness of applying mobile App on blood glucose control and behavior management in patients with type 2 diabetes in foreign countries by using Meta-analysis. Methods PubMed， Cochrane Library， Web of Science， OVID， MEDLINE， EMBASE with the keywords as “type 2 diabetes/T2DM， mobile health/telehealth/mHealth/smartphone， App/application， and self-management” were searched. The literature retrieving from these databases were limited to April 28， 2018. Revman 5.3 software was used for statistical analysis. Results A total of 13 studies were included with the involvement of 1217 subjects. Meta-analysis showed that the hemoglobin A1c （HbA1c） level was significantly improved after the intervention of the mobile App in the observation group （MD=-0.41， 95% CI： -0.56： -0.25， P<0.000 01）. Mobile App had a good effect on patient diet management （MD=1.58， 95%CI： 0.26-2.90， P=0.02）. In terms of patient′s exercise management and medication compliance， the effect of the mobile App was not superior to regular care （MD=0.49， 95%CI： -0.97-1.94， P=0.51; MD=-0.31， 95%CI： -2.10-1.49， P=0.74）. Subgroup analysis showed that the HbA1c levels in the observation group were significantly lower than those in the control group after 3， 6， 9， and 12-month intervention （P<0.05）， and there was no statistical difference between the different durations of intervention （P>0.05）. Conclusion Mobile App intervention can effectively improve glycosylated hemoglobin levels in patients with type 2 diabetes， but the duration of intervention has no effect on glycemic control. The mobile App improves patients′ diet management but has no obvious advantage in exercise and medication.

[Key words] Type 2 diabetes; Mobile App; Health education; Glycemic control; Meta-analysis

糖尿病是影響人類生命健康最常見的慢性疾病之一，國際糖尿病聯盟發布的第八版全球糖尿病地圖顯示，2017年全球糖尿病患者已達4.25億，其中2型糖尿病占大多數[1]。影響2型糖尿病發展的因素主要與生活方式的變化和飲食習慣有關[2]。通過對糖尿病患者進行生活方式和飲食習慣的調整可有效延緩糖尿病病情的發展，降低相關并發癥的發生率[3]。基于“互聯網+”的信息技術，如手機App，可通過監測糖尿病患者的血糖、血壓、血脂等生化指標以及飲食、運動、用藥等情況，幫助患者改善生活方式，降低糖化血紅蛋白（HbA1c）水平[4-5]。本研究對國外應用手機App對2型糖尿病患者進行干預的臨床隨機對照試驗進行系統評價和Meta分析，旨在評估手機App對2型糖尿病患者的血糖控制和行為管理的應用效果，為臨床更好地應用手機App進行健康教育提供參考依據。

1資料與方法

1.1 檢索策略

采用關鍵詞與主題詞相結合的方式，以英文關鍵詞“type 2 diabetes/T2DM，mobile health/telehealth/mHealth/smartphone，App/application，self-management”檢索PubMed，Cochrane Library，Web of Science，OVID，MEDLINE，EMBASE，截止時間為2018年4月28日。

1.2 文獻納入和排除標準

按照PICOS原則選擇應用手機App對2型糖尿病患者進行健康管理的臨床隨機對照試驗。

納入標準：①研究對象，符合2型糖尿病診斷標準的成年患者（≥18歲）;②干預措施，觀察組采用手機App進行健康管理，可以啟用遠程監測和提供臨床意見功能;對照組采用常規健康教育方法（紙張教育材料，面對面的自我管理教育等）;③結局指標，HbA1c及飲食、運動、用藥依從性等糖尿病患者行為管理指標，報道了以上其他任一項的文獻均納入研究。

排除標準：①非2型糖尿病;②基本信息不全;③非臨床隨機對照試驗或未設置對照;④重復發表。

1.3 質量評價及資料提取

采用Cochrane 5.1.0版手冊評價納入研究的偏倚風險。由兩名經過統一培訓的研究者分別獨立完成，對最終結果進行討論并得到解決。制定納入研究基本特征表，對納入的研究進行資料提取，主要包括研究的作者、發表年份、樣本量、分組信息、病程、干預方法、結局指標、干預時間等。

1.4 統計學方法

采用Revman 5.3軟件進行Meta分析。異質性分析采用I2檢驗。若P≥0.10，I2≤50%，則各研究間具有同質性，選用固定效應模型;若P<0.10，I2>50%，則具有異質性，選用隨機效應模型。連續變量采用均數差值（MD），二分類變量采用比值比（OR）進行效應量合并。

2結果

2.1文獻篩選結果

初步檢索出3295篇題目和摘要，通過其他途徑獲得42篇文獻，經Endnote X7去重后余1937篇。閱讀題目和摘要后剩114篇，閱讀全文后最終納入13項RCT[6-18]（圖1）。納入的13項RCT中，觀察組622例，對照組595例。納入研究基本特征見表1。

2.2納入研究偏倚風險評估

根據Cochrane網推薦的偏倚風險評估工具，納入研究的基線資料具有可比性。其中有10項RCT[6-10，12，14-15，17-18]采用了隨機序列生成，6項RCT [7，10，12，14，17-18]闡明分配隱藏，7項RCT[6，8-10，12，14-15]對研究對象和研究者采用盲法，其中5項RCT[6，9，12，14-15]進行了詳細報道。3項RCT[7，14，18]報道了不完整的結果數據（圖2、圖3）。

2.3 Meta分析結果

2.3.1 HbA1c? 所有研究均報道了手機App干預后HbA1c的情況，其中11項RCT[6-8，10-14，16-18]可進行合并分析，其中一個研究[17]按年齡≥55歲與<55歲分層抽樣，均納入分析。經異質性檢驗，各研究具有較小的異質性（P=0.03，I2=48%），固定效應模型分析顯示，應用手機APP干預后，觀察組患者的HbA1c水平明顯低于對照組（MD=-0.41，95%CI：-0.56～-0.25，P<0.000 01）（圖4）。

2.3.2飲食管理? 3項RCT[11，13，15]報道了患者的飲食管理結局指標，其中2個研究[11，15]可合并效應量進行Meta分析。經異質性檢驗，研究具有同質性（P=0.80，I2=0%），采用固定效應模型分析，結果顯示觀察組在飲食自我管理方面優于對照組（MD=1.58，95%CI：0.26～2.90，P=0.02）（圖5）。

2.3.3運動管理? 3項RCT[11，13，15]報道了患者的運動管理情況，經異質性檢驗，研究間存在中度異質性（P=0.11，I2=55%），隨機效應模型分析顯示，兩組間差異無統計學意義（MD=0.49，95%CI：-0.97～1.94，P=0.51）（圖6）。

2.3.4用藥依從性? 3項RCT[11，13，15]報道了手機App對患者藥物服用情況的影響，其中2個研究[13，15]可合并分析。經異質性檢驗，研究具有同質性（P=0.83，I2=0%），固定效應模型分析顯示，兩組間差異無統計學意義（MD=-0.31，95%CI：-2.10～1.49，P=0.74）（圖7）。

2.3.5亞組分析? 由于納入研究間干預時間不同（3～12個月），因此對干預時間進行亞組分析，結果顯示，在干預3、6、9、12個月時，觀察組的HbA1c水平均明顯低于對照組（P<0.05），不同干預時間比較，差異無統計學意義（P>0.05）（圖8）。

3討論

3.1手機App對2型糖尿病患者HbA1c的影響

本研究結果顯示，從整體來看，手機App有助于改善2型糖尿病患者的血糖水平。采用手機App對患者進行干預后，其HbA1c平均水平降低了0.41%，效果明顯優于對照組（P<0.05）。這與Cui等[19]的研究結果一致。通過網絡與糖尿病患者進行溝通交流、對患者提供的情況給予信息反饋、督促患者更好地進行自我管理后，HbA1c水平明顯降低[20]。Greenwood等[21]納入25項采用移動應用程序干預糖尿病患者代謝指標監測、飲食、運動等方面的研究進行系統評價，結果顯示，通過移動應用程序接受自我管理方案的患者HbA1c水平顯著減低。

亞組分析顯示，經過3、6、9和12個月的手機App干預后，觀察組的HbA1c水平低于對照組，差異有統計學意義（P<0.05）。而干預的持續時間對血糖控制沒有影響。這一發現與另一項研究結果不同。Fan等[22]的研究顯示，較長時間的干預通常會產生比較短期干預更大的影響。而本研究結果提示，短期干預的效果與長期干預的效果相似。因此，在幫助2型糖尿病患者通過手機App進行健康管理時，健康專業人員可以采取短期強化干預措施，幫助患者形成健康的行為方式，培養良好的生活習慣，患者也可以通過手App提出任何問題，或者以門診、電話等形式咨詢醫務人員，從而有效提高工作效率，節省社會資源。

3.2手機App對2型糖尿病患者行為管理的影響

患者自我管理是患者根據醫務人員傳授的知識和技能，進行治療、行為和環境方面的調整，是患者改善健康行為的主要途徑之一。本研究結果顯示，手機App干預后，觀察組患者的飲食管理行為能力優于對照組（P<0.05）。這與其他研究結果相似[23]。提示應用手機App健康教育可以改善2型糖尿病患者飲食方面的自我管理水平。但兩組患者在運動管理和用藥依從性方面的差異無統計學意義（P>0.05），這與Weegen等[24]的研究結果不一致。其研究顯示，手機App組每天體力活動為11.73 min，而對照組為9.41 min，兩組之間存在統計學差異。原因可能是納入研究樣本量偏小導致了陰性結果的出現。

3.3研究的局限性

有許多限制條件可能會影響本研究的結果：①僅檢索了公開發表的文獻，未對灰色文獻進行檢索，可能會存在發表性偏倚;②僅檢索了英文文獻，可能錯失其他語種發表的研究結果;③雖然納入的所有研究都是隨機對照試驗，但并不全是雙盲;④納入的許多研究缺乏患者藥物依從性、生活方式改變的信息，限制了手機App對2型糖尿病患者自我管理的作用理解。

綜上所述，手機App能夠有效改善2型糖尿病患者HbA1c水平，提高患者飲食行為管理能力，但是對運動管理和用藥依從性等沒有明顯的作用。在未來的研究中，應該研究出更多元化、更智能化、更便捷的手機App，進一步探討手機App對2型糖尿病患者生化指標和自我行為管理能力的作用及影響。

[參考文獻]

[1]IDF DIABETES ATLAS-8TH EDITION：http：//diabetesatlas.org/resources/2017-atlas.html

[2]Rafael H.Etiology and pathophysiology of type 2 diabetes mellitus[J].Revista Mexicana De Cardiologia，2011，22（1）：39-43.

[3]Lakerveld J，Bot SD，Chinapaw MJ，et al.Motivational interviewing and problem-solving treatment to reduce type 2 diabetes and cardiovascular disease risk in real life：a randomized controlled trial[J].Int J Behav Nutr Phys Act，2013，10（1）：47.

[4]Griauzde DH，Kullgren JT，Liestenfeltz B，et al.A mobile phone-based program to promote healthy behaviors among adults with prediabetes：study protocol for a pilot randomized controlled trial[J].Pilot Feasibility Stud，2018，4（1）：48.

[5]Desveaux L，Shaw J，Saragosa M，et al.A mobile app to improve self-management of individuals with type 2 diabetes：qualitative realist evaluation[J].J Med Internet Res，2018，20（3）：e81.

[6]Wang J，Cai C，Padhye N，et al.A behavioral lifestyle intervention enhanced with multiple-behavior self-monitoring using mobile and connected tools for underserved individuals with type 2 diabetes and comorbid overweight or obesity：pilot comparative effectiveness trial[J].JMIR Mhealth Uhealth，2018，6（4）：e92.

[7]Torbj rnsen A，Jenum AK，Smastuen MC，et al.A low-intensity mobile health intervention with and without health counseling for persons with type 2 diabetes，part 1：baseline and short-term results from a randomized controlled trial in the Norwegian part of renewing health[J].JMIR Mhealth Uhealth，2014，2（4）：e52.

[8]Holmen H，Torbj rnsen A，Wahl AK，et al.A mobile health intervention for self-management and lifestyle change for persons with type 2 diabetes，part 2：one-year results from the Norwegian randomized controlled trial renewing health[J].JMIR Mhealth Uhealth，2014，2（4）：e57.

[9]Orsama AL，Harno K，Kulju M，et al.Active assistance technology reduces glycosylated hemoglobin and weight in individuals with type 2 diabetes：results of a theory-based randomized trial[J].Diabetes Technol Ther，2013，15（8）：662-669.

[10]Quinn CC，Shardell MD，Terrin ML，et al.Cluster-randomized trial of a mobile phone personalized behavioral intervention for blood glucose control[J].Diabetes Care，2011，34（9）：1934.

[11]Waki K，Fujita H，Uchimura Y，et al.DialBetics：a novel smartphone-based self-management support system for type 2 diabetes patients[J].J Diabetes Sci Technol，2014，8（2）：209.

[12]Kerstin K，Altpeter B，Berger J，et al.Efficacy of the telemedical lifestyle intervention program TeLiPro in advanced stages of type 2 diabetes：a randomized controlled trial[J].Diabetes Care，2017，40（7）：863-871.

[13]Faridi Z，Liberti L，Shuval K，et al.Evaluating the impact of mobile telephone technology on type 2 diabetic patients′ self-management：the NICHE pilot study[J].J Eval Clin Pract，2008，14（3）：465-469.

[14]Kleinman NJ，Shah A，Shah S，et al.Improved medication adherence and frequency of blood glucose self-testing using an m-health platform versus usual care in a multisite randomized clinical trial among people with type 2 diabetes in India[J].Telemed J E Health，2017，23（9）：733-740.

[15]Quinn CC，Clough SS，Minor JM，et al.WellDoc mobile diabetes management randomized controlled trial： change in clinical and behavioral outcomes and patient and physician satisfaction[J].Diabetes Technol Ther，2008，10（3）：160-168.

[16]Hsu WC，Lau KH，Huang R，et al.Utilization of a cloud-based diabetes management program for insulin initiation and titration enables collaborative decision making between healthcare providers and patients[J].Diabetes Technol Ther，2016，18（2）：59-67.

[17]Quinn CC，Shardell MD，Terrin ML，et al.Mobile diabetes intervention for glycemic control in 45- to 64-Year-Old persons with type 2 diabetes[J].J Appl Gerontol，2014，35（2）：227.

[18]Rodríguez-Idígoras MI，Sepúlveda-Munoz J，Sánchez-Garridoe-Ecudero R，et al.Telemedicine influence on the follow-up of type 2 diabetes patients[J].Diabetes Technol Ther，2009，11（7）：431-437.

[19]Cui M，Wu X，Mao J，et al.T2DM self-management via smartphone applications：a systematic review and meta-analysis[J].PLoS One，2016，11（11）：e0166718.

[20]Pal K，Eastwood SV，Michie S，et al.Computer-based interventions to improve self-management in adults with type 2 diabetes：a systematic review and meta-analysis[J].Diabetes Care，2014，37（6）：1759.

[21]Greenwood DA，Gee PM，Fatkin KJ，et al.A systematic review of reviews evaluating technology-enabled diabetes self-management education and support[J].J Diabetes Sci Technol，2017，11（5）：1015-1027.

[22]Fan L，Sidani S.Effectiveness of diabetes self-management education intervention elements：a meta-analysis[J].Can J Diabetes，2009，33（1）：18-26.

[23]Doocy S，Paik KE，Lyles E，et al.Guidelines and mhealth to improve quality of hypertension and type 2 diabetes care for vulnerable populations in lebanon：longitudinal cohort study[J].JMIR Mhealth Uhealth，2017，5（10）：e158.

[24]Weegen SVD，Verwey R，Spreeuwenberg M，et al.It′s life！ mobile and web-based monitoring and feedback tool embedded in primary care increases physical activity： a cluster randomized controlled trial[J].J Med Internet Res，2015， 17（7）：e184.

（收稿時間：2019-04-04? 本文編輯：閆? 佩）