基于移动医疗的干预影响慢病患者依从性的Meta分析

买力曼·巴哈尼　王朝阳　刘泉泉　森干

摘要：通过 Meta分析的方法评价移动医疗干预慢性病患者依从性的随机临床试验对慢性病患者自我管理的效果，旨在为慢性病患者的健康管理以及提高药物依从性提供证据。搜索电子文献数据库，确定文献检索关键词包括“慢性病”“移动医疗”，“依从性”。检索2015年以后在万方数据库、中国知网，维普、CBM等数据库公开发表的相关文献中确定了移动医疗干预对患者血压的影响的随机对照试验（RCT）。使用随机效应模型估计血压的加权平均差异。并用RevMan 5. 3 软件对高血压患者的效应指标进行Meta分析，评价其干预效果。纳入10篇文献，总的高血压患者样本量3888名，经过异质性检验，结果显示I?=97%，P<0.001，存在异质性，所以采用随机效应模型进行Meta 分析合并效应量。采用随机效应模型的结果显示移动医疗干预组与对照组比较，有统计学差异（WMD=-9.90，95%CI=-15.73～-4.08，P<0.001），SBP下降10.93mmHg （1mmHg=0.133kPa，95%CI=-17.38～-4.49，I?=98%，P<0.001），DBP下降6.47mmHg（1mmHg=0.133kPa，95%CI=-9.97～-2.97，I?=96%，P<0.001）。亚组分析结果显示，干预时间在5～6个月之间，干预组较对照组 SBP和 DBP分别下降13.74mmHg、7.51mmHg。干预时间在6～12个月，干预组较对照组 SBP和 DBP分别下降4.99mmHg、4.06mmHg。基于移动医疗的干预可有效改善高血压患者的血压水平和药物依从性，为高血压的管理提供更好的管理模式。

关键词：慢性病;移动医疗;依从性;高血压;Meta分析

中图分类号：G642.0        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）03-0236-03

近年来，在人类疾病谱中，以高血壓病为首的慢性非传染性疾病已居我国疾病和死因谱的首位。据《国家基层高血压防治管理指南》（2017 版）估计，我国高血压患病人数已达 2.7 亿[1]。而高血压的治疗率和控制率仅有46.1%、16.9%，两者皆处于较低水平[2]，高血压的主要治疗手段是长期服用药物，但很多患者的药物依从性并不高，另一方面除了降压治疗外，国内外均有研究表明，使用相关的移动医疗系统对高血压患者进行日常干预，以及生活方式的改善，包括低盐饮食、增加运动、提高病情自我监测（包括家庭自测血压）等方面进行管理能够改善其血压控制，提高其用药依从性[3-4]。因此，基于移动医疗的干预影响慢病患者依从性的研究迫在眉睫。……