移动健康(mHealth)智能手机应用在跨性别及性别多元群体中的发展：系统性综述与挑战分析

为解决跨性别及性别多元(TGD)群体面临的医疗壁垒，研究人员系统综述了11项mHealth应用，发现其虽能通过定位性别肯定医疗资源、HIV预防模块等功能缓解结构性、人际与经济障碍，但仍存在理论框架不足、系统性变革缺失等局限。研究强调需结合TGD特异性理论(如Meyer Minority Stress模型10)和社区参与设计，为开发包容性数字医疗工具提供关键依据。

　　

论文解读

研究背景与问题
跨性别及性别多元(TGD)个体在医疗系统中长期面临结构性歧视、经济障碍和信息鸿沟，导致其心理健康风险(如焦虑、自杀倾向^6,8)和HIV感染率显著升高。尽管移动健康(mHealth)应用被视为突破医疗可及性的创新方案，但现有应用常因算法偏见、二元性别假设等问题加剧TGD用户的不平等体验。例如，面部识别技术因数据集缺乏性别多样性而错误分类²⁰，而“实名政策”迫使TGD个体暴露非认同身份¹⁸。这些矛盾促使研究者系统评估mHealth应用的现状与缺口。

研究设计与方法
由Marina Bonato等学者组成的团队遵循PRISMA 2020指南，检索4大数据库(Pubmed、Ebsco等)的5005篇文献，最终纳入11项研究。研究采用PICO框架，聚焦TGD特异性mHealth应用的功能设计、理论框架及健康结局评估。关键方法包括：(1)混合方法评估工具(MMAT)量化研究质量；(2)基于性别少数压力模型¹⁰和社会安全模型⁴²分析应激与保护因素；(3)社区参与式设计验证应用实用性(如TransLife³²通过焦点小组迭代开发)。样本多来自美国(n=9)和巴西(n=2)，涵盖16-55岁TGD群体，但未成年人代表性不足。

研究结果

1. 需强化医疗网络并挑战医疗环境中的歧视
研究显示，mHealth应用主要通过交互地图(如TranZap³⁶)定位性别肯定服务提供者，或提供HIV自检工具(如Transpire²⁸)绕过实体医疗壁垒。然而，这些应用多聚焦个体层面干预，未能整合医疗提供者教育或政策倡导，导致系统性歧视持续存在(表1)。

2. 缺乏TGD特异性理论框架
仅TransLife³²明确采用Meyer性别少数压力模型，其余应用多依赖通用行为理论(如认知行为理论²⁶)，难以全面应对TGD独特的慢性压力源(如社会排斥)和保护因素(如社区归属感⁴⁴)。

3. 健康结局评估不足
尽管应用在可用性评分(如SUS量表均分72.4²⁸)中表现良好，但仅Wilson³⁰的Peer导航干预显示长期健康改善(HIV检测率提升持续9个月)。多数研究样本量小(n<20)、缺乏对照组，且依赖自述数据(表3)。

结论与意义
本综述首次系统整合TGD定向mHealth应用的开发趋势与缺陷，提出两大革新方向：(1)融合应激缓解(如反暴力模块U-Signal³⁵)与韧性培养(如TRIM模型⁴³的社区联结功能)；(2)推动医疗系统变革，如通过应用内嵌提供者培训模块。研究发表于《npj Digital Medicine》，为开发者、政策制定者及TGD社区协作构建证据化工具奠定基础，尤其呼吁关注未成年人及非二元群体的需求缺口。未来需扩大样本多样性、延长随访，并探索人工智能伦理在性别敏感设计中的应用。