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":"11 1","pages":""},"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