移动健康医疗管理对高血压患者药物治疗依从性影响的系统评价

王佳芮，俞 琼，艾 超

(1.吉林大学第二临床医学院，吉林 长春 130041；2.吉林大学公共卫生学院，吉林 长春 130021；3.清华长庚医院药剂科，北京 102218)

高血压是我国患病人数较多的慢性病之一，也是造成心脑血管疾病的主要原因之一，“血压管理是硬道理”已经成为大家的共识。但是，由于高血压大多数情况下无明显的症状，极易被患者所忽视，同时高血压是不能彻底治愈，需要终身管理的慢性病，基本依赖外院治疗，方法主要包括药物治疗与不良生活方式调整等[1]。尽管目前高血压的药物治疗已取得了很大的进展，但大多数患者的血压控制仍未见明显改善，血压控制不佳的原因之一为患者的药物治疗依从性差[2]。高血压患者治疗依从性指患者严格遵医嘱的程度。国外对高血压患者治疗依从性的研究已经成为高血压控制研究的一个重要分支，近年来我国对高血压患者治疗依从性的研究也越来越重视，如何实现有效的监管，使患者获得全程、无缝管理，提高患者治疗依从性是高血压管理的主要问题[3]。随着科技的发展，云技术、互联网和可穿戴设备等越来越多地被用于高血压的管理中，使移动医疗作为一种全新的服务模式进入到健康管理领域成为可能，因其便利性、有效性而易于被患者接受，目前在临床中应用较多。本研究就近年来移动健康医疗管理对高血压患者药物治疗依从性的影响进行荟萃分析(Meta分析)，以期为高血压的有效管理提供借鉴和参考。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型：公开发表的学术论文，研究类型为随机对照试验。

1.1.2 研究对象：研究人群为年龄≥18岁且生活自理的原发性高血压患者。

1.1.3 干预措施：对照组采用常规药物治疗+护理的常规管理方式，研究组在对照组常规管理的基础上又采用移动健康设备辅助干预。

1.1.4 结局与分析指标：主要结局指标为用药依从性量表评分，次要结局指标为收缩压、舒张压水平；分析指标包括临床研究的一般情况、研究组和对照组患者通过不同干预方式后血压达标率情况及治疗药物依从性的评分差异。

1.1.5 排除标准：(1)继发性高血压，伴有严重高血压并发症如妊娠高血压、肾小动脉病变和脑卒中等患者；(2)无法提供可合并的结局指标数据、血压数据不全以及无明确干预时间等不能获取完整数据的文献；(3)研究组采用单纯用于随访或宣教的手机微信干预方式；(4)自制依从性问卷以及无法对用药依从性进行评价的临床研究；(5)排除多次发表的同一临床研究或核心作者相同的文献。

1.2 文献检索策略

以“TKA=‘高血压’ AND TKA=‘依从性’ AND(SU=‘移动医疗’ OR SU=‘移动健康’ OR SU=‘应用程序’ OR SU=‘可穿戴’ OR SU=‘app’ OR SU=‘微信’)OR(FT=‘移动医疗’ OR FT=‘移动健康’ OR FT=‘应用程序’ OR FT=‘可穿戴’ OR FT=‘app’ OR FT=‘微信’)”为检索式，检索PubMed、中国知网和万方数据库等中英文数据库，通过手工检索和文献追溯补充相关的文献，避免遗漏。

1.3 文献筛选、资料提取与质量评价

由2名研究人员根据纳入标准和排除标准进行文献筛选、资料提取，如有分歧，则通过讨论或由第3名研究人员裁定解决。提取的资料包括患者的一般情况，对高血压的干预方式，干预不同时间(1、3、6和9个月)后舒张压、收缩压控制率及依从性量表评分变化等。根据Cochrane系统评价手册5.2版的质量评价标准对文献进行质量评价，将文献质量分为A、B、C 3个等级，当2名研究人员的评价出现分歧时，由第3方参与讨论，最后决定文章总体质量。评价标准包括：(1)随机方法正确；(2)实施分配隐藏；(3)对受试者、研究人员施盲；(4)对结果评价员施盲；(5)结果数据完整；(6)无选择性报告结果；(7)无其他偏倚来源。完全满足上述标准，发生各种偏倚的可能最小，为高质量(A级)；部分满足上述标准，发生偏倚的可能性为中度，为中等质量(B级)；完全不满足上述质量标准，发生偏倚的可能性为高度，为低质量(C级)。因本次Meta分析涉及的研究难以对受试者、研究人员施盲，故该项评价为风险不清楚。

1.4 统计学方法

采用RevMan 5.3软件对提取的数据进行Mata分析。本研究中涉及计量资料采用加权均数差(MD)或标准均数差(SMD)为效应分析统计量，效应分析计算95%置信区间(CI)。通过χ2检验确定各研究间是否存在异质性，若P>0.1，I2<50%，可认为多个同类研究具有同质性，可选用固定效应模型进行Meta分析；若P<0.1，I2≥50%，但临床上判断各组间具有一致性需要进行合并时，则选择随机效应模型。P<0.05表示差异有统计学意义。发表偏倚通过漏斗图进行评估。

2 结果

2.1 文献筛选流程与结果

共检索到633篇文献，其中中国知网261篇，万方数据库143篇，PubMed 162篇，最终纳入12篇文献。文献筛选流程与结果见图1。

图1 文献筛选流程与结果

2.2 纳入文献的基本特征与质量评价

纳入的12篇文献[4-15]共2 371例患者，其中研究组患者1 184例，对照组患者1 187例。纳入文献的基本特征见表1；纳入文献的偏倚风险评估见图2。

表1 纳入文献的基本特征

图2 纳入文献的偏倚风险评估

2.3 Meta分析结果

2.3.1 药物治疗依从性：12篇文献[4-15]均报告了应用移动健康医疗方式对高血压患者综合管理后的药物治疗依从性的影响，评价时间包括实施管理1、3、6、9和12个月时，根据依从性量表评分进行Meta分析。共纳入2 371例患者(研究组患者1 184例，对照组患者1 187例)，各研究采用的依从性量表单位不同，故效应量选择SMD，采用随机效应模型(异质性检验：I2=87%，P<0.000 01)。Meta分析结果显示，研究组患者的依从性量表评分明显优于对照组，差异有统计学意义(SMD=0.76，95%CI=0.51～1.00，P<0.000 01)，见图3。提示与常规管理方式相比，应用移动健康医疗管理后，高血压患者的药物治疗依从性有提高和改善。

图3 两组患者药物治疗依从性比较的Meta分析森林图

2.3.2 药物治疗依从性的亚组分析：针对依从性量表评分，就不同时间段(实施管理3、6和12个月时)进行亚组分析，因研究间存在异质性(I2=93%，P<0.000 01))，故采用随机效应模型。其中，7篇文献[4，6，8，11，13-15]比较了实施管理3个月的依从性量表评分，7篇文献[4-6，8，10，13，14]比较了实施管理6个月的依从性量表评分，4篇文献[4，7，9，12]比较了实施管理12个月的依从性量表评分，共3 054例次患者(研究组1 521例次，对照组1 533例次)。Meta分析结果显示，实施管理3个月时研究组患者的依从性量表评分明显优于对照组，差异有统计学意义(SMD=0.94，95%CI=0.19～1.68，P=0.01)；实施管理12个月时研究组患者的依从性量表评分仍明显优于对照组，差异有统计学意义(SMD=0.96，95%CI=0.40～1.51，P=0.000 7)，见图4。提示与常规管理方式相比，应用移动健康医疗管理3个月就可以有效提高患者的药物治疗依从性，且持续至12个月时患者的药物治疗依从性评分依然较高。

图4 两组患者不同时间段药物治疗依从性比较的Meta分析森林图

2.3.3 收缩压：12篇文献[4-15]均报告了应用移动健康医疗方式对高血压患者综合管理后的收缩压水平的影响，其中7篇文献[8-11，13-15]比较了实施管理3个月的收缩压水平，6篇文献[5，8-10，13-14]比较了实施管理6个月的收缩压水平，3篇文献[7，10，12]比较了实施管理12个月的收缩压水平，共3 572例次患者(研究组患者1 882例次，对照组患者1 870例次)。Meta分析结果显示，实施管理3个月时研究组患者的收缩压降低幅度明显高于对照组，差异有统计学意义(MD=-7.63 mm Hg，95%CI=-12.39～-2.86，P=0.002)；实施管理6个月时研究组患者的收缩压降低幅度仍明显高于对照组，差异有统计学意义(MD=-5.55 mm Hg，95%CI=-7.68～-3.42，P<0.000 01)；实施管理12个月时两组患者收缩压降低幅度的差异无统计学意义(WMD=-4.60 mm Hg，95%CI=-10.69～1.48，P=0.14)，见图5。提示应用移动健康医疗管理后患者收缩压水平变化较明显，与常规管理方式相比，应用移动健康医疗管理可以有效降低患者的收缩压，应用移动健康医疗管理3个月时，患者收缩压降低最明显，至6个月时患者收缩压仍明显降低(但幅度小于3个月时)。

图5 两组患者不同时间段收缩压水平比较的Meta分析森林图

2.3.4 舒张压：12篇文献[4-15]均报告了应用移动健康医疗方式对高血压患者综合管理后的舒张压水平的影响，其中7篇文献[8-11，13-15]比较了实施管理3个月的舒张压水平，6篇文献[5，8-10，13-14]比较了实施管理6个月的舒张压水平，3篇文献[7，10，12]比较了实施管理12个月的舒张压水平，共3 572例次患者(研究组患者1 882例次，对照组患者1 870例次)。Meta分析结果显示，实施管理3个月时研究组患者的舒张压降低幅度明显高于对照组，差异有统计学意义(MD=-2.90 mm Hg，95%CI=-4.82～-0.98，P=0.003)；实施管理6个月时研究组患者的舒张压降低幅度明显高于对照组，差异有统计学意义(MD=-3.36 mm Hg，95%CI=-5.11～-1.62，P=0.000 2)；实施管理12个月时两组患者舒张压降低幅度的差异无统计学意义(WMD=-3.71 mm Hg，95%CI=-8.42～1.01，P=0.12)，见图6。提示应用移动健康医疗管理后患者舒张压水平变化较明显，与常规管理方式相比，应用移动健康医疗管理可以有效降低患者的收缩压，应用移动健康医疗管理6个月时，患者舒张压降低最明显，患者血压降低趋势持续至应用移动健康医疗管理12个月时。

图6 两组患者不同时间段舒张压水平比较的Meta分析森林图

2.3.5 敏感性分析及发表偏倚：敏感性分析结果显示，与常规管理方式比较，应用移动健康医疗管理可提高患者的药物治疗依从性，降低收缩压和舒张压水平，表明研究结果较为稳定。

针对依从性量表评分、血压指标水平绘制漏斗图，结果显示，漏斗图基本对称，提示无明显发表偏倚，见图7。

A.药物治疗依从性；B.收缩压；C.舒张压

3 讨论

服药依从性是影响慢性病患者治疗效果的主要因素[16]。本次Meta分析结果亦显示，移动健康医疗管理对高血压人群药物治疗依从性有良好的改善作用，由于药物治疗依从性的提高，患者的收缩压和舒张压均有不同程度的降低，且降低趋势可至少维持12个月。

3.1 使患者成为治疗的主导者可提高药物治疗依从性

患者由于缺乏高血压相关知识、缺乏疾病管理技能及不能监控血压等因素，影响了其治疗依从性，70.8%的用药依从性差的患者为高血压知识缺乏者，46.0%的患者停止服药是因为其认为自己已经治愈，其他与患者有关的重要因素包括健忘、对于药品不良反应的焦虑以及低治疗动机等[17]。医师具有较强的专业技能，对疾病的认识水平与患者不同，如能及时了解患者的个体需求，就可提供个体化的治疗指导方案。移动健康医疗技术的支持使得患者和医者处于同一平台，患者可描述自己的症状及需求，医师可联合药师、护士等在该平台发表有关高血压的饮食、运动和治疗等健康知识内容，在该平台患者能及时与专业人士进行有效沟通，获得正确的疾病知识，同时得到帮助。以患者为主导的移动健康医疗平台实现了患者与医者的无缝连接，对提高患者的药物治疗依从性有很大帮助。

3.2 移动医疗技术协助提高患者药物治疗的依从性

高血压为慢性病，需要长期的治疗和院外监管。临床治疗高血压的药物种类繁多，常见的包括钙通道阻滞剂、血管紧张素转换酶抑制剂、血管紧张素Ⅱ受体阻断剂、利尿剂和β受体阻断剂等。应针对每例患者的情况选择用药，制定合理用药方案，尽快平稳控制血压，提升用药合理性。移动医疗技术的时时血压监测及传输，使医患双方能及时了解血压的动态变化，及时发现和解决问题，提高了血压的控制率和达标率。因患者用药依从性的提高，使血压尽快平稳，减少了并发症，提升了满意度，也提高了健康管理效率，形成了良性循环。

移动医疗的概念是在2006年由英国皇家学院生物医学工程教授Robert最先提出的，相较于传统的“患者-门诊-医师”的慢性病管理模式，移动医疗具有可移动性和实效性的特点，有助于加强高血压的早期发现和长期管理[18-19]。随着我国进入老龄化社会，高龄慢性病患者基数增多，大部分患者需要终身服药和长期医院复查，对服药和生活习惯依从性要求很高，移动健康医疗的实时监控、定期沟通等特点，在慢性病的治疗、管理方面具有天然的优势，在未来的医疗服务中定会发挥重要作用。