e-health干预对慢性心力衰竭患者疾病管理:一个荟萃分析
Xueying叮
温雅特1
- 1潍坊医科大学护理学院、潍坊,山东,中国
- 2学院综合中西医,济宁医科大学、济宁,山东,中国
- 3部门联合手术,潍坊人民医院,潍坊,山东,中国
摘要目的:本荟萃分析的目的是评估的影响e-health干预瑞郎CHF患者疾病管理。
方法:六个数据库包括Embase,网络科学,斯高帕斯,PubMed,科克伦,EBSCO被电脑搜索。搜索时间是在5月1日,2022年。优势比(或)被用于二进制分类数据和连续变量的加权平均数的差异(大规模杀伤性武器)。95%可信区间(CI)是用来表达效果大小的计算和测量数据。RevMan 5.4和16.0占据了完成这个荟萃分析。
结果:这项研究包括22个研究和5149名患者。e-health干预可以有效地降低全因死亡率(或= 0.801,95%置信区间ci: (0.650, 0.987),P< 0.05),全因住院率(或= 0.66,95%置信区间ci: (0.46, 0.95),P< 0.05)和心脏衰竭相关住院率(或= 0.750,95%置信区间ci: (0.632, 0.891),P< 0.05)。e-health干预也有效地提高生活质量(大规模杀伤性武器= 2.97,95%置信区间ci: (1.54, 4.40),P< 0.05)和患者的自我管理能力(大规模杀伤性武器=−2.76,95%置信区间ci: (−5.52−0.11),P< 0.05)。
结论:e-health干预可以降低全因死亡率,全因住院治疗,心脏failure-related住院患者的瑞士法郎。此外,它可以改善病人的健康相关的生活质量。
介绍
慢性心力衰竭(CHF)是一种严重的,可能危及生命的情况越来越普遍。因此,许多医疗和经济问题已经与它相关联的。在世界范围内,心力衰竭的发病率预计增加46%到2030年由于人口老龄化(1)。尽管心力衰竭治疗的进步,死亡率和健康相关的生活质量仍未被利用的。同时,瑞郎CHF患者的疾病管理成本~ 1 - 2%的总医疗费用和与重复住院相关的主要是(2)。然而,多学科健康保健管理有效地降低了CHF-related死亡率和住院治疗。由于地理限制,和社会经济原因,并不是所有的病人都能够参与这些疗法(3)。因此,数字卫生干预措施已成为近年来越来越重要,特别是在目前COVID-19大流行(4)。瑞士法郎和其它慢性疾病患者正在从传统的面对面随访模式向主动、实时技术模型,帮助病人自我管理(5)。
在医疗领域,e-health和移动医疗工具的使用正在增加。e-health包括任何类型的电子系统用于医疗实践监控或改善他们的健康状况(6)。虽然e-health通常包括计算机在线或离线远程医疗、移动医疗是指手机应用程序。这些服务可以刺激健康行为的积极的变化。他们可以帮助病人过上更健康的生活方式,或支持疾病的诊断和治疗瑞郎CHF患者远程监控和管理。瑞士法郎管理的目标是提高病人的生活质量,减少死亡率的风险。这需要密切监测生命体征和有效的工作关系之间的病人和卫生保健专业(7)。
总的来说,可用的证据表明e-health干预有可能改善健康结果瑞郎CHF患者,但影响的程度是不确定由于混合在可用的系统评价结果报告。文献已经包含几个系统评价e-health干预和瑞士法郎。因此,我们可以从这些评论池证据效果评估报告。我们进行了一项随机对照试验的荟萃分析来评估e-health干预措施的有效性的证据对瑞士法郎的管理。
材料和方法
文献检索
荟萃分析是根据首选报告项目进行系统评价和荟萃分析(棱镜)的指导方针。搜索数据库包括斯高帕斯、Embase,网络科学、PubMed,科克伦和EBSCO数据库。文章发表后,《盗梦空间》在6月1日之前,2022年,相关电子干预瑞郎CHF患者的影响。我们的搜索策略包括以下关键字的组合:“电子健康”或“e-health”或“e-therapy”或“移动医疗”或结合“慢性心脏衰竭”或“慢性心脏衰竭”或“心力衰竭”或“充血性心力衰竭。“在选择过程,只有研究涉及人类被认为是。所有数据库都使用类似的搜索策略。我们搜索PubMed和其他数据库使用“所有字段”,“标题”,“关键词”。
合格标准
类型的参与者
入选标准:(1)研究对象是年龄≥18年;(2)研究对象是病人诊断为心力衰竭,心脏功能类ii iii和左心室射血分数(LVEF) < 45%;(3)的研究对象有能力照顾自己,没有沟通障碍;(4)所有参与文学相关的影响e-health干预瑞郎CHF患者。
干预措施
实验组干预是任何形式的e-health干预模型:(1)移动医疗,移动设备让临床干预的形式;(2)远程医疗,这通常需要使用电话或电子技术促进远程医疗和教育。护理的对照组干预是通常的模型(不包括任何形式的e-health)。
结果指标
主要结果指标:全因死亡率(总死亡人数的研究随访),全因住院率的比例(计算参与者住院随访期间至少一次),和心脏failure-related住院率的比例(计算参与者为心力衰竭住院随访期间至少一次)。
次要结局指标:健康相关的生活质量(主要仪器是SF-36,分数越高越好心力衰竭患者的生活质量。和明尼苏达心脏异常的生活质量量表(MLHFQ),得分越高表明心脏衰竭患者的生活质量较差)。自我照顾行为的主要乐器是欧洲心脏衰竭自我照顾行为量表(EHFSB)]。
排除标准
荟萃分析必须排除任何研究满足:(1)文学与不完整的数据报告。(2)研究数据不足,允许的解释结果。(3)评论,在体外研究,病例报告,会议摘要,研究有关动物试验。
数据提取和管理
两位研究者使用文档管理软件删除重复导入所有过滤标题和文学研究抽象后搜索数据库。筛选的文献未能符合包容和回顾全文选择符合标准的文献。研究人员应该咨询相关专家或与第三方讨论差异研究如果差异存在在文献中筛选过程。当几个论文提出了在相同的研究中,只有那些最完整的数据和那些必须符合入选标准应该包括。所有选定的文献符合入选标准是通过办公软件分类和分析:研究作者,出版年,研究设计,干预方法,随访时间,病人数量,以及病人的性别。当缺乏一些信息的研究中,最初的作者是通过电话或电子邮件联系获取相关数据。
文献质量评价
偏见的风险选择的文献评估根据Cochrane手册中推荐的方法的系统审查干预5.1.0。评估内容包括随机化方法,分配隐藏设计,那令人炫目的方法,研究结果的报告,其它来源的偏见的存在,和任何选择性报告研究结果,等。以下是结果:“是”表示正确的方法或完整的数据,表明低风险的偏见;“不清楚”表明媒介偏见的风险;和“不”表示不正确的方法或不完整的数据,表明高偏差的风险。最后,数据输入到5.4 Revman软件,和偏见的风险评估阴谋出口。
统计分析
占据16.0版本(美国占据公司,大学城,TX)是用来进行数据分析。连续变量表示为加权平均差(大规模杀伤性武器),而分类数据表示为优势比(或)。计算数据和测量数据的影响是表示使用95%的可信区间(CI)。异质性检验,当统计数据我2< 50%,研究结果可以被认为是同质性高,因此利用固定效应模型。当统计数据我2≥50%,结果之间可能存在异质性,因此使用了随机效应模型。如果有证据表明一项明显不同与其他研究方法或结果,然后进行敏感度分析排除这些研究的荟萃分析。敏感性分析是否有证据表明一项明显不同与其他研究方法或发现。后数据的re-meta-analysis顺序删除删除个人研究和比较的结果与原来的结果。我们进行了亚组分析的主要结果指标来确定病人年龄的影响,e-health干预模型和区域。此外,为了更详细地评估药物治疗的副作用,子群分析根据不同的不良事件。检查发表偏倚,贝格和食叶蛾进行了测试;P> 0.05被认为是统计学意义,除非另有说明。
结果
搜索结果
搜索的方法主要是通过显示辅料S1。图1显示了荟萃分析的研究选择图。棱镜清单所示补充表S2。920年的初始搜索数据库,引用被发现(Web的科学:153;斯高帕斯:262;EBSCO: 35;Embase: 21;科克伦:78;PubMed: 371;)。共有642条记录仍然删除重复后,和583年的委托后,标题和摘要被排除在外。此外,57文章的完整文本阅读,35被拒绝。最后,22个研究包括在分析中。
图1。研究选择过程的流程图。
研究特点和质量评估
总共有22篇文章包含在这个荟萃分析。表1描述的特点,符合条件的研究。偏见的风险评估详细所示图2,3。15研究的随机化处理正确,和13个研究处理的试验组充分隐蔽。参与者的详细信息和人员致盲提供在11个研究中,虽然结果评估员致盲在12。每一篇文章提供了撤资的原因和数量和辍学。
表1。纳入研究的特征。
图2。偏见的风险图。
图3。偏见的风险总结。
主要的结果
全因死亡率
12 (9,11- - - - - -14,16,20.- - - - - -24,26)研究涉及共有4059名患者全因死亡率进行了评估。由于高同质性的研究(包括我2= 0%,P= 0.46),使用固定效应模型。有统计上显著的差异集中优势比之间的全因死亡率e-health患者和对照组(0.65或0.801,95% CI -0.98,P< 0.05),荟萃分析表明,e-health干预措施可以显著降低全因死亡率患者(图4)。亚组分析是基于该地区使用,病人年龄、和干预模型的研究。e-health之间没有明显差异的干预和常规治疗组后,详细图5。
图4。森林情节显示全因死亡率的影响。
图5。亚组分析结果的全因死亡率。
全因住院率
八(8,13,14,16,20.,21,25,26)研究报告涉及2279例患者全因住院率。由于异质性高,本研究中使用的随机效应模型(我2= 67.5%,P= 0.00)。全因e-health患者和住院率在统计学上显著性差异控制同行(或0.66,95%可信区间0.46 - -0.95,P< 0.05)。根据我们的调查结果,e-health干预措施可以显著提高患者的全因死亡率瑞士法郎(图6)。灵敏度分析利用个人研究连续遗漏没有显著影响整体结合,或者表明组合或者是稳定和有效的。人口的亚组分析表明,e-health干预降低全因住院率在60岁以下的瑞郎CHF患者,但存在不确定性这一结果在60岁以上患者。和地区的亚组分析显示,e-health干预更重要的影响在北美州全因住院率。没有显著区别e-health干预和常规治疗干预后的全因死亡率模型分组,详细图7。
图6。森林情节显示全因住院率的影响。
图7。亚组分析结果的所有原因的住院率。
心failure-related好客
6 (12,13,16,20.,22,26)的研究报告涉及3635名患者的心脏failure-related住院率。统计学异质性并没有出现在这些研究,因此使用固定效应模型(我2= 0.0%,P= 0.47)。荟萃分析显示,在心脏failure-related住院率之间有显著差异e-health治疗组和对照组在孕妇甲状腺机能亢进(或0.750,95%置信区间ci: 0.632 - -0.891,P< 0.01)(图8)。我们发现的风险减少心脏failure-related住院患者使用e-health干预。亚组分析显示无显著区别e-health干预和常规治疗分组后,详细图9。
图8。森林情节显示心衰相关的住院率的影响。
图9。亚组分析结果的心衰住院率有关。
二次结果
健康的生命质量
5 (17,19,23,28,29日)研究涉及1337名患者报告使用SF-36健康生命质量量表。没有统计学上的异质性的研究(我2= 25.9%,P= 0.249),采用固定效应模型。在慢性心力衰竭患者,SF-36分数更高,e-health治疗组优于对照组(大规模杀伤性武器2.97,95%置信区间ci: 1.54 - 4.40,P< 0.05)(图10)。四(10,16- - - - - -18)研究(704名患者)报告健康生命质量使用明尼苏达心力衰竭的生活方式问卷(MLHFQ)之间没有统计学上的异质性研究(我2= 0.0%,P= 0.765)采用固定效应模型。使用MLHFQ四个人试验,结果显示之间的显著差异e-health干预和常规治疗(大规模杀伤性武器−2.25,95%置信区间ci: 3.91 - 0.59−−,P< 0.05)(图11)。根据这项研究,患者的生活质量得到了改进e-health干预措施。
图10。森林情节展示SF-36的影响。
图11。森林情节展示MLHFQ的影响。
自我照顾行为
6 (15,17- - - - - -19,22,27)研究报告涉及386例患者自我照顾行为。有相对较大的异质性的结果(我2= 57.0%,P= 0.04),所以使用了随机效应模型。有统计上显著的自我照顾行为差异e-health患者和对照组(大规模杀伤性武器−2.76,95%置信区间ci: 5.52−−0.11,P< 0.05)(图12)。
图12。森林情节展示自我照顾行为的影响。
发表偏倚
风险评估研究的质量和偏见,我们使用漏斗情节和贝格和食叶蛾的测试。瑞郎CHF患者的研究中,全因死亡率显示明显的对称的漏斗图(图13)。症的结果(P= 0.77)和贝格(P= 0.87)测试研究还证实,一个相对较小的偏见。
图13。漏斗图的全因死亡率。
讨论
e-health干预的概念是基于移动医疗、患者信息数据上传至监控管理平台或心力衰竭患者通过传送监控系统,如无线设备或传感器戴在病人获得生命体征、心电图和运动数据(30.)。在这个荟萃分析,e-health干预对患者的预后影响瑞士法郎是日期和分析包括共有22个随机对照试验的影响e-health干预(移动设备和远程医疗保健)与常规治疗患者的健康结果瑞士法郎。总的来说,e-health干预有利于全因死亡率和瑞郎CHF患者的生活质量。家庭电子健康干预提供监测系统是高度有效的改善临床结果,尤其是在降低全因死亡率和全因住院率。进一步的亚组分析显示电子健康干预的两种类型之间没有显著差异模型在全因死亡率,全因住院率,和心脏failure-related住院率。
12的研究评估e-health干预和死亡率之间的关系,九表明e-health干预瑞郎CHF患者显著降低全因死亡率,类似于Kraijkamp荟萃分析的结果等。31日)。e-health干预可以降低全因死亡率提供实时咨询和教育瑞郎CHF患者和他们的家属,监控日常病人体重、血压和心率,液体摄入量和观察身体的水肿在低垂的地区,通过远程监控从卫生保健专业人员或专业指导(32)。同时,研究表明显著降低全因死亡率和更频繁的生命体征测量(超过一周两次)。全因住院率和心脏failure-related住院率是至关重要的健康的经济指标病人出院,转移和出院后随访结果,有助于评估患者的预后瑞士法郎(33)。这项研究的结果发现,e-health干预组能显著降低全因住院治疗和心脏failure-related住院率,有统计上的显著差异。全因住院率的亚组分析显示,所有年龄段的电子健康干预是有效的对瑞郎CHF患者和地区。支持几乎所有的e-health干预措施在这个荟萃分析,监测心脏failure-specific指标(如体重、血压和心脏衰竭症状)可以减少心脏failure-associated住院率。此外,他们可以识别发作与其他慢性疾病(如慢性肾脏疾病或糖尿病)或其他类型的心血管疾病,和电子健康干预措施与远程监测和临床反馈可以提供警告或注意到其他急性疾病,这可能会减少对患者全因重新接纳率。e-health访问新的冠状肺炎流感大流行期间呈指数增加。现有的证据支持使用e-health干预之间的互访的优惠。e-health干预措施的复杂性范围从低到高,应该与病人的风险。不管e-health干预平台的类型,应该与临床实践优化集成卫生保健供给(34)。
报告还研究了e-health干预的影响患者的生活质量和自我管理瑞士法郎。目前的荟萃分析显示,患者接受瑞士法郎e-health干预措施改善了self行为管理与常规治疗相比,罗马的发现是一致的(35)。最近的研究发现,远程医疗和移动卫生干预对慢性心力衰竭患者也明显改善自我管理,药物依从性,和认知能力,以及贫穷的病人生活方式和消极情绪(36)。此外,e-health使医生与病人通过监测病情变化,提供直接的指导,和与患者合作。所有这些元素与自我管理的原则是一致的(37,38)。现代e-health的积极作用可以解释当前和短期的好处e-health慢性心力衰竭患者自我管理行为。值得注意的是,有不充分的证据来确定这些影响可以持续在中期或长期和中期随访获得的证据的质量很低。因此,需要更多的临床试验来确定长期影响。
研究的局限性
统计学异质性是排除前池的数据,但干预或常规护理的质量变化可能会引入概念上的异质性,不能完全解释任何荟萃分析。例如,e-health教育干预可能不同的目标设定,日志使用和影响患者依从性或其他策略的结果。另一个限制是,每种类型的干预不能占高或低的护理质量。
结论
这个来自不同国家的荟萃分析包括随机对照试验(中国、美国、英国、瑞典、澳大利亚、等)和表明e-health干预可能适用人群在不同的国家和不同的医疗体系。总之,这项荟萃分析的结果支持使用e-health干预改善心力衰竭患者的预后。e-health干预减少死亡率,全因住院治疗和心脏failure-related住院率,并改善心力衰竭患者的生活质量。
作者的贡献
概念化和writing-review和编辑:XD和YX。数据管理:XD、WF、YatW。正式的分析:XD和YatW。方法:ZT型、YatW和GS。监督:YatW和ZT型。原创作品草案:XD和RG。所有作者的文章和批准提交的版本。
资金
这项工作得到了潍坊市级卫生委员会基金项目(批准号wfwsjk - 2020 - 034)。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
补充材料
本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2022.1053765/full补充材料
缩写
瑞士法郎,慢性心脏衰竭;COVID-19, 2019年冠状病毒病。
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关键词:生活质量,自我管理,互联网,e-health,瑞士法郎
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收到:2022年9月26日;接受:2022年12月21日;
发表:07年2023年2月。
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