利用数字健康技术管理肥胖：随机对照试验全面系统评价和荟萃分析的见解

引言

肥胖是一个重要的全球健康挑战，影响超过20亿成年人，预计患病率将继续增长。它显著增加了发病率和死亡率的风险，并带来沉重的经济负担。传统的肥胖管理策略——包括饮食、运动和行为疗法——在个体层面是有效的，但在可扩展性、可及性和长期依从性方面面临限制。数字健康模式，特别是电子健康（e-health）和移动健康（m-health），通过提供个性化、可扩展和持续的生活方式改变支持，利用技术克服这些障碍。本系统评价和荟萃分析汇总了随机对照试验（RCTs）的证据，评估数字健康干预措施对超重和肥胖成人的体格测量和生活方式行为的影响。

研究设计和方法

通过Medline、Scopus和Web of Science数据库进行文献检索，截至2024年10月4日，共确定了22项纳入超重或肥胖成人（BMI≥25 kg/m²）的RCTs。纳入的研究评估了各种数字干预措施——包括生物反馈设备、智能手机应用程序、电子辅导、短信和基于网络的平台——与标准护理或无干预的对比。评估的结果包括体格指标（BMI、体重、腰围、体脂百分比）和生活方式行为（身体活动、能量摄入、饮食习惯）。质量评估采用Cochrane偏倚风险工具（RoB 2），数据合成使用固定效应或随机效应荟萃分析，具体取决于异质性，并应用GRADE评估证据的确定性。

主要发现

荟萃分析显示，腰围有统计学上显著但适度的减少（加权平均差异[WMD]：-1.77 cm；95% CI：-3.10至-0.44；p=0.009），这是心血管代谢风险的重要独立预测因子。其他体格指标，包括BMI（WMD：-0.43 kg/m²；p=0.247）、体重（WMD：0.42 kg；p=0.341）和体脂百分比（趋势减少：WMD：-0.79%；p=0.068），未达到显著性。生活方式行为如身体活动、能量摄入和饮食行为总体上没有显著变化，但亚组分析表明，X世代参与者对数字干预的反应更为积极。

大多数结果的高度异质性（I² >80%）反映了参与人群、干预类型、持续时间和方法学质量的变异性。排除高偏倚风险研究的敏感性分析维持了主要发现，表明结果的稳健性。未发现显著的发表偏倚。

专家评论

腰围单独显著减少具有临床意义，因为它作为心血管和代谢疾病独立于BMI变化的预测因子。数字健康干预措施提供的连续监测和反馈可能比广泛的体重指标更有效地影响腹部脂肪。体重、BMI和行为缺乏显著影响可能反映了干预措施的异质性、随访时间短、依从性不同以及仅通过数字平台实现行为改变的挑战。

不同人群之间的数字素养和参与度差异，尤其是老年人，以及技术模式的多样性和复杂性——从简单到高度互动——进一步导致结果的不一致。证据表明，数字疗法在综合肥胖管理计划中作为补充最为有效，而不是单独治疗。未来的数字干预措施应结合个性化适应算法和临床医生监督，以提高有效性和依从性。

腰围减少的中等证据确定性和行为结果的低至非常低的证据确定性强调了需要高质量、长期试验评估标准化、多方面的数字干预措施，以满足用户需求。

结论

数字健康干预措施在减少超重和肥胖成人的腰围方面显示出前景，代表了肥胖护理可扩展性的重要进展。然而，由于显著的异质性和方法学局限性，其对体重、BMI和生活方式行为的影响仍不明确。这些发现支持在综合肥胖治疗框架内部署数字策略，强调个性化、数字素养支持和持续参与。高级研究界定最佳干预组件、持续时间和目标人群对于充分发挥e-health和m-health在综合肥胖管理中的潜力至关重要。