Wirksamkeit von E-Health-Interventionen zur Raucherentwöhnung: Systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse

Yichen E. Fang, Zhixiang Zhang, Ray Wang, Bo-Chieh Yang, Chen-Tung Chen, Claudia Nisa, Xin Tong, Lijing L. Yan
{"title":"Wirksamkeit von E-Health-Interventionen zur Raucherentwöhnung: Systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse","authors":"Yichen E. Fang, Zhixiang Zhang, Ray Wang, Bo-Chieh Yang, Chen-Tung Chen, Claudia Nisa, Xin Tong, Lijing L. Yan","doi":"10.1159/000536430","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Hintergrund: Die rasanten Fortschritte in den Bereichen E-Health und mobile Gesundheitstechnologien (M-Health) haben Forscher dazu veranlasst, zahlreiche technologiebasierte Interventionen zur Förderung der Raucherentwöhnung zu entwickeln und zu evaluieren. Da sich die Interventionen zur Raucherentwöhnung ständig weiterentwickeln, besteht ein großer Bedarf an Wissenssynthese. Ziel: Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse hatte zum Ziel, die aktuelle Evidenz aus randomisierten kontrollierten Studien zur Wirksamkeit von E-Health-basierten Interventionen zur Raucherentwöhnung in Bezug auf die Abstinenzförderung zusammenzufassen und Ergebnisindikatoren für die Nichtabstinenz wie Zigarettenkonsum und Nutzerzufriedenheit mittels einer narrativen Zusammenfassung zu bewerten. Methoden: Wir suchten in 4 Datenbanken nach Studien, die zwischen 2017 und dem 30. Juni 2022 in englischer Sprache veröffentlicht wurden: PubMed (inkl. MEDLINE), PsycINFO, Embase und Cochrane Library. Zwei unabhängige Gutachter führten das Screening der Studien, die Datenextraktion und die Qualitätsbewertung auf der Grundlage des GRADE-Rahmens (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations) durch. Vergleichbare Studien wurden auf der Grundlage der Studienpopulation, der Nachbeobachtungszeit sowie der Interventions- und Kontrollmerkmale zusammengefasst. Zwei Forscher führten eine unabhängige Metaanalyse zum Thema Raucherentwöhnung durch, bei der das Sidik-Jonkman-Modell mit zufälligen Effekten und dem logarithmischen relativen Risiko (log RR) als Effektmaß verwendet wurde. Für Studien, die nicht in die Metaanalyse eingeschlossen wurden, wurden die Ergebnisse narrativ zusammengefasst. Ergebnisse: In einer ersten Datenbankrecherche nach Entfernung von Duplikaten wurden insgesamt 464 Studien identifiziert. Nach einem Screening und einer Volltextbewertung wurden 39 Studien (n = 37 341 Teilnehmer) als geeignet für diese Übersichtsarbeit eingestuft. Davon wurden 28 Studien für die Metaanalyse ausgewählt. Die Metaanalyse zeigt, dass SMS- oder App-Textnachrichten sowohl die kurzfristige (3 Monate) als auch die langfristige (6 Monate) Abstinenz (log RR = 0,50, 95%-Konfidenzintervall (KI) 0,25–0,75; I2 = 0,72%) im Vergleich zu einer minimalen Entwöhnungsunterstützung (log RR = 0,77, 95%-KI 0,49–1,04; I2 = 8,65%) signifikant erhöhen können. Die Häufigkeit der SMS hatte keinen signifikanten Einfluss auf die Behandlungsergebnisse. M-Health-Apps können die Abstinenz kurzfristig (log RR = 0,76, 95%-KI 0,09–1,42; I2 = 88,02%), aber nicht langfristig (log RR = 0,15, 95%-KI –0,18 bis 0,48; I2 = 80,06%) signifikant erhöhen, im Gegensatz zu weniger intensiver Unterstützung bei der Entwöhnung. Darüber hinaus zeigten personalisierte oder interaktive Interventionen sowohl kurzfristig (log RR = 0,62, 95%-KI 0,30–0,94; I2 = 66,50%) als auch langfristig (log RR = 0,28, 95%-KI 0,04–0,53; I2 = 73,42%) einen moderaten Anstieg der Entwöhnungsrate. Studien ohne personalisierte oder interaktive Elemente hatten dagegen keinen signifikanten Einfluss. Schließlich war der Behandlungseffekt in Studien mit biochemisch verifizierter oder selbstberichteter Abstinenz ähnlich. Von den Studien, die über andere Ergebnisse als die Abstinenz berichteten (n = 20), berichteten insgesamt 11 über eine signifikante Verbesserung der Nichtabstinenz-Ergebnisse in Bezug auf den Zigarettenkonsum (3/14, 21%) oder die Nutzerzufriedenheit (8/19, 42%). Schlussfolgerungen: Unsere Überprüfung von 39 randomisierten kontrollierten Studien zeigt, dass neuere E-Health-Interventionen die Raucherentwöhnung fördern können, wobei M-Health der dominierende Ansatz ist. Trotz ihres Erfolges kann die Wirksamkeit solcher Interventionen mit der Zeit nachlassen. Zukünftige Studien könnten von der Entwicklung stärker personalisierter Interventionen profitieren. Registrierung der Studie: PROSPERO CRD42022347104; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=347104","PeriodicalId":509407,"journal":{"name":"Kompass Pneumologie","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Kompass Pneumologie","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1159/000536430","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Hintergrund: Die rasanten Fortschritte in den Bereichen E-Health und mobile Gesundheitstechnologien (M-Health) haben Forscher dazu veranlasst, zahlreiche technologiebasierte Interventionen zur Förderung der Raucherentwöhnung zu entwickeln und zu evaluieren. Da sich die Interventionen zur Raucherentwöhnung ständig weiterentwickeln, besteht ein großer Bedarf an Wissenssynthese. Ziel: Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse hatte zum Ziel, die aktuelle Evidenz aus randomisierten kontrollierten Studien zur Wirksamkeit von E-Health-basierten Interventionen zur Raucherentwöhnung in Bezug auf die Abstinenzförderung zusammenzufassen und Ergebnisindikatoren für die Nichtabstinenz wie Zigarettenkonsum und Nutzerzufriedenheit mittels einer narrativen Zusammenfassung zu bewerten. Methoden: Wir suchten in 4 Datenbanken nach Studien, die zwischen 2017 und dem 30. Juni 2022 in englischer Sprache veröffentlicht wurden: PubMed (inkl. MEDLINE), PsycINFO, Embase und Cochrane Library. Zwei unabhängige Gutachter führten das Screening der Studien, die Datenextraktion und die Qualitätsbewertung auf der Grundlage des GRADE-Rahmens (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations) durch. Vergleichbare Studien wurden auf der Grundlage der Studienpopulation, der Nachbeobachtungszeit sowie der Interventions- und Kontrollmerkmale zusammengefasst. Zwei Forscher führten eine unabhängige Metaanalyse zum Thema Raucherentwöhnung durch, bei der das Sidik-Jonkman-Modell mit zufälligen Effekten und dem logarithmischen relativen Risiko (log RR) als Effektmaß verwendet wurde. Für Studien, die nicht in die Metaanalyse eingeschlossen wurden, wurden die Ergebnisse narrativ zusammengefasst. Ergebnisse: In einer ersten Datenbankrecherche nach Entfernung von Duplikaten wurden insgesamt 464 Studien identifiziert. Nach einem Screening und einer Volltextbewertung wurden 39 Studien (n = 37 341 Teilnehmer) als geeignet für diese Übersichtsarbeit eingestuft. Davon wurden 28 Studien für die Metaanalyse ausgewählt. Die Metaanalyse zeigt, dass SMS- oder App-Textnachrichten sowohl die kurzfristige (3 Monate) als auch die langfristige (6 Monate) Abstinenz (log RR = 0,50, 95%-Konfidenzintervall (KI) 0,25–0,75; I2 = 0,72%) im Vergleich zu einer minimalen Entwöhnungsunterstützung (log RR = 0,77, 95%-KI 0,49–1,04; I2 = 8,65%) signifikant erhöhen können. Die Häufigkeit der SMS hatte keinen signifikanten Einfluss auf die Behandlungsergebnisse. M-Health-Apps können die Abstinenz kurzfristig (log RR = 0,76, 95%-KI 0,09–1,42; I2 = 88,02%), aber nicht langfristig (log RR = 0,15, 95%-KI –0,18 bis 0,48; I2 = 80,06%) signifikant erhöhen, im Gegensatz zu weniger intensiver Unterstützung bei der Entwöhnung. Darüber hinaus zeigten personalisierte oder interaktive Interventionen sowohl kurzfristig (log RR = 0,62, 95%-KI 0,30–0,94; I2 = 66,50%) als auch langfristig (log RR = 0,28, 95%-KI 0,04–0,53; I2 = 73,42%) einen moderaten Anstieg der Entwöhnungsrate. Studien ohne personalisierte oder interaktive Elemente hatten dagegen keinen signifikanten Einfluss. Schließlich war der Behandlungseffekt in Studien mit biochemisch verifizierter oder selbstberichteter Abstinenz ähnlich. Von den Studien, die über andere Ergebnisse als die Abstinenz berichteten (n = 20), berichteten insgesamt 11 über eine signifikante Verbesserung der Nichtabstinenz-Ergebnisse in Bezug auf den Zigarettenkonsum (3/14, 21%) oder die Nutzerzufriedenheit (8/19, 42%). Schlussfolgerungen: Unsere Überprüfung von 39 randomisierten kontrollierten Studien zeigt, dass neuere E-Health-Interventionen die Raucherentwöhnung fördern können, wobei M-Health der dominierende Ansatz ist. Trotz ihres Erfolges kann die Wirksamkeit solcher Interventionen mit der Zeit nachlassen. Zukünftige Studien könnten von der Entwicklung stärker personalisierter Interventionen profitieren. Registrierung der Studie: PROSPERO CRD42022347104; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=347104
电子健康干预对戒烟的效果:系统回顾和荟萃分析
背景:电子健康和移动健康技术(m-health)的快速发展促使研究人员开发并评估了大量基于技术的戒烟干预措施。随着戒烟干预措施的不断发展,亟需对相关知识进行总结。目的:本系统综述和荟萃分析旨在总结随机对照试验中关于基于电子健康的戒烟干预措施在促进戒烟方面的有效性的现有证据,并通过叙述性总结评估非戒烟结果指标,如香烟消耗量和用户满意度。研究方法我们在 4 个数据库中检索了 2017 年至 2022 年 6 月 30 日期间发表的英文研究:PubMed(包括 MEDLINE)、PsycINFO、Embase 和 Cochrane Library。两名独立审稿人根据 GRADE(建议、评估、发展和评价分级)框架进行了研究筛选、数据提取和质量评估。根据研究人群、随访时间、干预和对照特点对可比研究进行了总结。两位研究人员采用西迪克-琼克曼随机效应模型,以对数相对风险(log RR)作为效果测量指标,对戒烟研究进行了独立的荟萃分析。对于未纳入荟萃分析的研究,则对结果进行了叙述性总结。结果在去除重复研究后,初步数据库搜索共发现 464 项研究。经过筛选和全文评估,有 39 项研究(n = 37 341 名参与者)被归类为适合本综述的研究。其中 28 项研究被选中进行荟萃分析。荟萃分析表明,与最低限度的戒烟支持(log RR = 0.77,95% CI 0.49-1.04;I2 = 8.65%)相比,短信或应用程序短信可显著提高短期(3 个月)和长期(6 个月)戒烟率(log RR = 0.50,95% 置信区间 (CI) 0.25-0.75;I2 = 0.72%)。短信发送频率对治疗效果没有显著影响。移动健康应用程序可在短期内显著提高戒烟率(log RR = 0.76,95% CI 0.09-1.42;I2 = 88.02%),但长期效果不佳(log RR = 0.15,95% CI -0.18-0.48;I2 = 80.06%),这与强度较低的戒烟支持形成鲜明对比。此外,个性化或互动式干预在短期(对数RR = 0.62,95% CI 0.30-0.94;I2 = 66.50%)和长期(对数RR = 0.28,95% CI 0.04-0.53;I2 = 73.42%)均显示戒烟率适度增加。相比之下,没有个性化或互动元素的研究没有显著影响。最后,经生化验证或自我报告戒断情况的研究中,治疗效果相似。在报告了戒烟以外结果的研究中(n = 20),共有 11 项研究报告了与卷烟消费(3/14,21%)或用户满意度(8/19,42%)相关的非戒烟结果的显著改善。结论:我们对 39 项随机对照试验的回顾表明,较新的电子健康干预措施可以促进戒烟,其中移动健康是最主要的方法。尽管这些干预措施取得了成功,但其有效性可能会随着时间的推移而下降。未来的研究可能会受益于更多个性化干预措施的开发。研究注册:PROSPERO CRD42022347104; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=347104
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