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这篇综述聚焦宠物主人 mHealth 应用需求，为相关研究和开发提供重要参考。
### 一、研究背景
在当今社会，兽医群体在日常工作中面临着不小的压力。随着需要兽医护理的动物数量不断增多，而专业兽医人才却相对短缺，这一矛盾使得兽医们在工作中常常不堪重负。与此同时，大众对数字健康服务的兴趣愈发浓厚，而远程医疗服务在兽医分诊方面的积极作用，也得到了兽医和动物主人的广泛认可。
移动健康（mHealth）应用，作为旨在通过支持行为改变和（或）决策制定来促进和维持健康的移动应用程序，在人类医学领域已经展现出了一定的成效。例如，短期评估发现，它能在多个方面为患者带来益处，像减少哮喘患者的住院次数、改善肺部疾病症状，以及降低心力衰竭导致的死亡和住院风险等。在糖尿病患者相关的 mHealth 应用研究中，也发现使用这类应用有助于改善血液检测结果，提升患者的自我效能和自我护理能力。
考虑到兽医专家日常工作的很大一部分，是通过电话为宠物主人提供动物健康状况咨询和分诊服务，开发一款能够帮助宠物主人判断其宠物是否需要接受兽医专业检查的 mHealth 应用，或许能有效减轻兽医的工作负担。并且，由于大多数人都拥有智能手机，且部分人已经使用过健康相关的应用程序，开展关于宠物主人对 mHealth 应用需求的研究具有重要的现实意义。然而，目前兽医医学领域关于决策支持系统的研究相对匮乏。与人类医学不同，动物无法用言语表达自身症状，这使得兽医问诊完全依赖第三方，大大增加了判断的复杂性和出错的可能性。而且，宠物主人大多是兽医医学的外行，他们在情感上与宠物紧密相连，很容易受到个人信念、健康观念以及希望给他人留下良好印象（比如让别人认为自己是称职的宠物照顾者）等因素的影响，导致判断宠物是否需要兽医护理变得更加困难。因此，开展文献搜索，明确宠物主人对 mHealth 应用的需求，成为开发此类应用的关键第一步。
二、研究方法
（一）总体研究思路
本研究主要围绕确定利益相关者对 mHealth 应用的需求展开。这些需求是指人们对应用的期望，以及在创建应用概念时必须考虑的因素，它们是后续定义系统需求的基础，但本研究暂不涉及系统需求的具体内容。
鉴于最初没有找到关于宠物主人对 mHealth 应用需求的直接相关文献，研究人员设计了一种全面的文献综述方法。由于缺乏专门涵盖兽医信息学的数据库或期刊，此次综述分为两个阶段：第一阶段进行叙述性文献综述，使用宽泛的搜索词，初步了解该主题，并确定更具针对性的搜索关键词；第二阶段基于第一阶段确定的关键词，进行系统的文献综述，以确保综述过程的结构化和可重复性。
（二）叙述性文献综述
叙述性文献综述选用了谷歌学术数据库，该数据库资源丰富且跨学科，能提供广泛的文献来源。研究人员选取了 “兽医远程医疗”“兽医远程健康”“兽医移动健康”“兽医信息学” 这几个宽泛的术语作为搜索词，在搜索时设置了 “排除引用” 选项。最终的搜索在 2022 年 12 月 8 日完成。
在筛选文献时，制定了一系列排除标准：非德语或英语撰写的文献；不是来自科学期刊、科学会议的全文出版物、博士论文，或者兽医专家小组的建议；聚焦于具体系统实现或实现技术；关注伦理、法律或财务方面；专注于以监测（对动物进行持续监控）形式的远程医疗；针对特定动物物种或品种；聚焦于特定兽医医学专业（如肿瘤学）；局限于特定地理区域（如单个国家）；关注兽医医学学生的认知和培训。其中，排除标准（A）是基于评审人员的语言能力设定的；标准（B）旨在确保纳入文献的科学性和实用性；标准（C - I）则是为了使纳入的文献聚焦于与特定环境无关的需求，从而适用于各种不同的应用场景。
在筛选过程中，利用谷歌学术按出版物相关性排序的功能进行筛选。随着筛选的推进，纳入的文献逐渐减少，直至至少 30 个搜索结果中的所有文献都被排除。经过标题和摘要筛选后纳入的文献，被导出到研究辅助工具 Zotero 中，用于识别重复文献和管理文献来源。之后，研究人员尝试免费获取剩余文献的全文，通过开放获取出版渠道或作者所在大学与出版商的合作协议来实现。获取全文后，再次依据上述排除标准以及新增的标准（J）进行筛选，标准（J）指的是文献中没有明确或隐含提及对宠物主人 mHealth 应用的需求。这里的隐含需求是指，例如关于远程医疗服务的相关表述，但同样适用于 mHealth 应用的需求；而那些可以推导出需求的陈述（比如宠物主人兽医医学知识不足、经常错误使用兽医医学词汇等），并不被归类为需求。经过全文筛选后保留的文献，用于数据提取。此外，还对纳入文献的参考文献以及提及的远程医疗指南进行了筛选，以寻找更多可纳入综述的文献。
（三）系统文献综述
基于叙述性文献综述中纳入文献的关键词，并结合相关术语和综述范围，研究人员设计了系统文献综述的搜索查询。搜索词涵盖了与 mHealth、移动应用、远程医疗、兽医医学以及宠物主人相关的多种表述，具体为：（“mHealth” OR “移动应用” OR “智能手机应用” OR “移动健康” OR “远程分诊” OR “远程健康” OR “远程医疗” OR “信息学” OR “软件开发” OR “软件设计” OR “应用设计” OR “应用开发”）. AND （“兽医” OR “动物” OR “宠物” OR “狗” OR “猫” OR “马” OR “雪貂” OR “兔子” OR “豚鼠” OR “大鼠” OR “小鼠” OR “仓鼠” OR “刺猬”）. AND （“主人” OR “照顾者” OR “外行” OR “监护人” OR “饲养员”）。在确定最终版本之前，对该查询进行了多次测试，并根据不同数据库的搜索语言进行了调整。此次研究选用的数据库包括 Scopus、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、EBSCO Host（在标题、摘要和关键词中搜索），以及 Web of Science、PubMed 和 CAB Direct（在标题和摘要中搜索，因为这些数据库没有指定的关键词搜索功能），这些数据库与计算机科学、农业以及人类或兽医医学领域相关。最终的搜索在 2023 年 1 月 30 日完成。
搜索结果被导入 Zotero 进行重复文献识别。在筛选过程中，剔除了一篇会议论文集，并将该论文集中的相关出版物添加到文献列表中，以便更好地进行评估。借助系统综述辅助工具 Rayyan，由两位作者对文献的标题和摘要进行筛选。筛选时采用了与叙述性文献综述类似的排除标准，仅做了两处调整：一是排除标准（A）中，西班牙语和法语的文献不再被排除，因为有一位作者具备翻译这两种语言文献的能力；二是新增了标准（K），即没有重点关注兽医远程医疗、兽医远程健康、兽医信息学、兽医 mHealth 或兽医远程分诊的文献将被排除。在叙述性文献综述中，由于这些关键词已包含在初始搜索词中，所以不需要这一标准。
经过标题和摘要筛选后纳入的文献，研究人员尝试免费获取全文，之后由两位作者分别进行全文筛选。随后，根据文献标题，在已纳入文献的参考文献中搜索更多可供评审的候选文献。完成全文筛选后，两位作者分别仔细审查所有纳入文献中关于宠物主人 mHealth 应用的需求，在文稿中标记出明确或隐含提及的需求（参照排除标准（J）的定义）。之后，两位作者通过联合会议，对比各自的标记情况，对于只有一位作者标记的内容进行详细讨论，达成共识。在同一次联合会议中，对文本内容进行总结，并将主题相似的部分归为一组，经过几轮重新表述，最终形成需求列表，并根据总体主题对列表中的项目进行分组，以便更好地展示。
三、研究结果
（一）叙述性文献综述结果
按照上述方法，研究人员对 800 个文献标题和摘要进行了筛选。经过标题和摘要筛选以及去除重复文献后，确定了 59 篇需要获取全文的文献，其中 58 篇成功获取，进入全文筛选阶段。全文筛选后，有 9 篇文献被选中用于数据提取。此外，从参考文献和远程医疗指南中又纳入了 4 篇文献，最终共有 13 篇文献包含了对宠物主人 mHealth 应用明确或隐含的需求。
（二）系统文献综述结果
通过系统文献综述的方法，在文献数据库中搜索到 154 篇文献。去除 36 篇重复文献和会议记录后，对 119 篇文献的标题和摘要进行筛选。其中 11 篇文献进入全文筛选阶段，最终有 10 篇成功获取全文，经过筛选，仅有 1 篇文献被纳入综述。对该纳入文献参考文献标题的筛选，未发现新的可纳入文献。
（三）综合结果
系统文献综述中确定的文献，已包含在叙述性文献综述所确定的文献中。从这 13 篇文献中，研究人员识别出 10 条与宠物主人 mHealth 应用相关的需求，并根据内容将其分为三类：
- 人机界面设计：确保用户完整输入信息；显著显示关于应用局限性的免责声明；以简单易懂的方式呈现和展示所有内容；显示（紧急）兽医联系方式；使用符合用户疾病临床和心理模型的术语；显示提示，提醒用户与兽医讨论应用使用情况；确保应用的使用融入用户日常生活，降低关键时候使用失败的可能性。
- 应用目标：将支持兽医及其工作任务设定为应用的总体目标。
- 应用功能：根据动物的具体情况（如物种、品种、年龄、病史等）调整输出内容；记录所有信息，避免宠物主人向兽医重复讲述。
研究人员认为，其中（i）、（ii）、（iii）、（iv）、（v）、（vi）和（x）这几条需求，对宠物主人 mHealth 应用尤为重要，需要重点关注。这些结果中，大部分（13 篇中有 9 篇）来自搜索前的最近五年（2017 年初开始），最早的一篇文献发表于 2001 年。并且，没有发现同一作者或同一出版媒介的文献。这些文献的来源多样，6 篇来自期刊，3 篇是专家小组的指南，1 篇来自书籍，1 篇来自会议。涉及的学科领域包括兽医学（7 篇）、医学信息学（2 篇）、医疗技术（1 篇）和教育（1 篇） 。
四、研究讨论
（一）主要研究成果分析
尽管本研究采用了叙述性和系统性相结合的全面综述策略，但最终纳入的文献数量却很少。这可能意味着目前文献中针对宠物主人 mHealth 应用的特定需求研究相对较少。不出所料，纳入的文献来自多个学科，其中兽医学领域的文献占比最大。文献来源学科的多样性，也反映在系统综述中纳入文献数量较少这一现象上，这凸显了兽医信息学领域知识传播存在一定的障碍。
研究提取的需求主要集中在用户界面设计方面。其中，指导用户完整输入信息，以及帮助用户理解应用提供的信息（尤其是应用的局限性）是重点提及的内容。在人类医学症状检查 / 决策支持应用的相关综述，以及其他 mHealth 相关的可用性研究中，也建议使用恰当的术语和简洁的呈现方式。与人类医学中类似的第三方问诊 mHealth 应用相比，宠物主人 mHealth 应用可能更需要强大的用户界面引导功能。这是因为大多数人通过个人、家庭或类似经历，对人类疾病形成了一定的心理模型，在描述自身或他人症状时能够参考这些模型。然而，这些心理模型大多无法直接应用于兽医医学领域，如果缺乏有效的引导，可能会导致宠物主人对动物症状的误判或遗漏。因此，设计合适的人机界面对于宠物主人 mHealth 应用至关重要，这也是本研究得出的重要结论，后续研究应围绕如何设计这样的界面展开。
（二）研究局限性
本研究在方法上存在一些局限性。叙述性文献综述过程仅由一位评审人员完成，可能存在一定的主观性。系统文献综述的搜索词特异性较高，这可能导致一些仅使用低特异性术语标记的相关文献被排除。在系统综述的搜索查询中，明确未将农场动物和农民作为搜索词，因为与私人宠物主人相比，农民在兽医医学方面需要更多的知识和经验，他们对兽医 mHealth 应用的需求可能不同。此外，像 “程序”“系统” 这类更通用的搜索词，也未被纳入最终查询，因为测试发现使用这些词会使搜索结果大幅增加（约 4500%，需审查的文献超过 7000 篇），且结果特异性较低（例如会包含学习项目等不相关主题）。
研究结果还可能受到其他因素的影响。限定搜索语言，以及使用英文关键词进行搜索，可能会引入偏差。而且，无法保证已找到所有相关文献，因为一些主题范围较广的文献中，可能隐含着相关需求，但这种情况下进行特定搜索难度较大。同时，也不能确定所有现有文献都被纳入了所搜索的数据库。由于研究人员无法获取某些兽医相关数据库（如 Agricola、Embase 和 Biosis）的资源，未能在这些数据库中进行搜索，这也可能导致部分相关文献被遗漏。
五、研究结论
本研究从有限数量的文献中提取了宠物主人对 mHealth 应用的特定需求，这些需求仅能作为进一步研究的基础。为了完善这些需求，并提出可行的、有效的应用实施方案，还需要开展更多的研究工作。例如，可以深入了解宠物主人目前获取兽医信息的流程和方式。在设计人机界面时，应采用迭代的方式，与宠物主人和兽医专家合作，确保界面既符合兽医医学的正确性，又能充分考虑宠物主人的心理模型、信念、知识水平、技能以及文化规范等因素。在应用开发过程中，借鉴人类医学中第三方问诊相关的研究成果（如儿科学领域）可能会有所帮助，但需要谨慎对待，全面验证这些成果在兽医 mHealth 应用中的适用性。尽管本研究存在一定的局限性，还有许多可拓展的研究方向，但它实现了最初的目标，为开发支持宠物主人判断宠物是否需要兽医检查的 mHealth 应用迈出了重要的第一步。研究结果表明，人机界面设计在这类应用中尤为重要，同时，其他已涉及的方面以及 mHealth 应用中需要呈现的具体信息也同样关键。
