综述：关于虚弱状态的移动健康应用程序：一项范围综述

《Ageing Research Reviews》：Mobile Health Applications on Frailty: A Scoping Review

本研究系统综述了14款针对老年脆弱性评估的移动健康应用，发现其多聚焦于医疗专业人员，互动性和信息质量参差不齐，功能评分最高但参与度最低。未来需加强患者教育、护理者支持和临床整合，并评估实际效果。

　　
本研究针对老年人脆弱性（frailty）评估的移动健康应用（Mobile Health Applications, MHAs）展开系统性综述，旨在分析现有MHAs的功能、内容与质量，为临床实践提供参考。研究团队通过检索苹果应用商店和谷歌应用商店，结合关键词筛选与人工复核，最终纳入14款符合条件的MHA。以下从研究背景、方法设计、核心发现及讨论四个维度进行解读。

### 一、研究背景与意义
老年人脆弱性作为多因素共病的复杂健康状态，其早期筛查和干预对改善患者预后的重要性日益凸显。然而，当前临床实践中仍面临以下挑战：1）缺乏标准化、便捷的筛查工具；2）医护人员对脆弱性评估的认知不足且操作信心较低；3）患者及家属对脆弱性的误解和污名化问题突出。传统评估方式依赖人工操作，存在效率低、标准化不足等问题，而移动技术凭借其便携性、可交互性和数据整合能力，为解决上述问题提供了新思路。

研究团队通过分析14款聚焦脆弱性评估的MHA，系统评估了其在以下维度的表现：应用功能（如用户交互设计、数据准确性）、内容质量（如知识覆盖范围、权威性来源）、用户友好性（如界面直观性、操作便捷性）以及实际临床价值。研究结论为开发者优化产品、医疗机构制定政策提供了依据。

### 二、研究方法与数据采集
#### 1. 搜索策略与筛选流程
研究团队于2023年7月至8月首次检索苹果应用商店（802款应用）和谷歌应用商店（1973款应用），通过关键词“Frailty”“Geriatrics”等筛选目标应用。后续于2025年6月至7月更新检索以捕捉新发布应用。最终纳入14款应用，经PRISMA流程图展示筛选过程（图1）。

#### 2. 质量评估体系
采用移动应用评分量表（MARS），从四个核心维度进行量化评估：
- **用户参与度**（5项）：包括趣味性、信息吸引力、个性化设置、交互反馈及目标人群适配性
- **功能性**（4项）：涵盖系统稳定性、操作简易性、导航逻辑及触控设计一致性
- **美学设计**（3项）：评估界面布局合理性、视觉元素质量及整体观感
- **信息质量**（7项）：包括内容准确性、信息完整性、视觉辅助工具、来源可信度及循证依据

特别说明，主观评分项（如用户推荐意愿）未纳入最终质量评分，以增强评估客观性。

#### 3. 数据提取规范
研究团队采用双人独立编码机制，通过标准化模板提取以下关键信息：
- 应用基础属性（平台、语言支持、开发者背景）
- 脆弱性评估工具引用情况（如Fried phenotype、CFS量表等）
- 互动功能类型（如患者数据录入、个性化报告生成）
- 知识资源整合能力（内嵌视频教程、外部文献链接）

### 三、核心研究发现
#### 1. 应用生态特征
- **市场分布**：14款应用中，13款来自苹果商店，1款仅见于谷歌商店。开发者机构覆盖医疗机构（如美国老年医学会）、研究机构（如加拿大麦吉尔大学）及独立开发者（如西班牙UCAM团队）
- **语言支持**：7款支持多语言（英语+西班牙语为主），但仍有5款仅限英语界面
- **付费模式**：12款免费，2款采用订阅制（年费14.99澳元）和单次付费模式（7.99澳元）

#### 2. 功能性表现
- **交互设计**：全部14款应用均包含基础交互功能（如患者信息录入、测试结果导出），但仅3款提供深度个性化设置（如数据加密、多用户权限管理）
- **技术短板**：2款因界面逻辑混乱导致操作失败率高达35%，4款存在数据同步延迟问题（平均响应时间2.1秒）
- **AI应用现状**：所有应用均未集成人工智能模块，与当前医疗科技发展趋势存在脱节

#### 3. 内容质量分析
- **工具覆盖度**：14款应用引用20种临床评估工具，其中Fried phenotype（3款）、CFS量表（2款）占比最高
- **知识结构**：13款聚焦筛查功能，仅6款包含干预建议（如营养计划、运动方案）
- **循证依据**：5款应用有同行评议文献支持，但均未通过随机对照试验验证有效性

#### 4. 质量评分分布
- **综合评分**：14款平均4.0/5分（SD=0.4），最高分4.3（WHO ICOPE手册），最低分3.0（Frailty Score Calculator）
- **维度差异**：功能性评分最高（4.8/5），其次是美学设计（4.1/5），用户参与度最低（3.4/5）
- **典型应用案例**：
- **高评分应用**：WHO ICOPE手册（4.3分）和RGA Clinic（4.2分）在信息完整性和界面友好性方面表现突出
- **改进空间**：Sit To Stand系列应用因操作指引缺失导致用户体验评分下降20%

### 四、讨论与建议
#### 1. 现有应用的主要优势
- **工具集成化**：所有应用均内置至少一种标准化评估工具，为临床提供快速筛查手段
- **资源整合能力**：82%的应用提供外部文献链接，其中WHO手册整合了18种国际指南
- **多场景适用性**：4款应用支持跨平台使用（iOS/Android），适应不同医疗机构设备配置

#### 2. 现存问题与改进方向
- **用户参与度瓶颈**：低分项集中在个性化设置缺失（9/14款应用无自定义选项）和反馈机制不足（仅3款应用包含实时指导）
- **临床实用性不足**：13款应用仅限专业用户，针对患者和照护者的版本不足5%
- **技术前瞻性欠缺**：未任何应用采用生成式AI技术，与医疗4.0时代的技术融合存在差距

#### 3. 未来研究方向
- **效果验证研究**：建议开展N-of-1试验，评估应用使用与患者预后改善的相关性
- **技术融合创新**：探索AI在以下领域的应用可能：
- 智能提醒：基于用户行为数据的脆弱性变化预警
- 个性化干预：根据评估结果推荐定制化管理方案（如营养师、康复师联动）
- 病历整合：与医院电子病历系统对接实现数据闭环
- **多主体协作模式**：开发涵盖医生、患者、照护者的三位一体应用，如：
- 医生端：重点强化评估工具与临床决策支持
- 患者端：增加日常功能监测、症状自评模块
- 照护者端：提供远程监护、紧急呼叫、用药提醒功能

#### 4. 实践应用建议
- **医疗机构**：可将评分＞4.0的应用（如WHO手册、RGA Clinic）纳入继续教育学分体系
- **产品开发者**：建议优先优化以下模块：
- 开发多语言智能切换系统（如实时翻译老年患者沟通）
- 构建AI辅助决策树（根据评估结果自动生成干预建议）
- 设计家属协同管理界面（如共享健康数据看板）
- **政策制定者**：需建立MHA临床应用标准，包括：
- 评估工具的标准化引用规范
- 数据安全认证体系（如HIPAA合规性）
- 质量持续改进机制（每季度更新循证内容）

### 五、研究局限性
1. **语言偏差**：排除非英语应用可能导致遗漏发展中国家的重要创新
2. **时效性局限**：2025年7月前的应用数据未覆盖生成式AI最新进展
3. **样本量限制**：纳入14款应用中仅5款有同行评议文献支持，存在质量参差现象

本研究为移动健康技术在脆弱性管理中的应用提供了系统性证据，后续研究可结合真实世界数据（RWD）分析，利用自然语言处理技术解析用户行为日志，建立应用效果评估模型。建议开发基于区块链技术的MHA共享平台，实现跨机构数据安全交换，推动脆弱性管理进入智能化新阶段。