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为解决降脂药物（LLMs）依从性差这一降低心血管疾病（CVD）负担的障碍，研究人员开展改善 LLMs 依从性干预措施的系统评价与 Meta 分析。发现干预措施短期提升依从性（SMD 0.17，OR 1.26），但未改善生理指标，提示需多维度干预。
心血管疾病（CVD）是全球主要健康威胁之一，降脂药物（LLMs）如他汀类在预防 CVD 中至关重要，但患者依从性差是普遍难题。患者因多重用药、对药物必要性认知不足、担忧副作用等原因，常漏服或停服药物，导致血脂控制不佳，CVD 风险居高不下。如何有效提升患者对 LLMs 的依从性，成为医学界亟待解决的问题。
为探索改善 LLMs 依从性的有效策略，研究人员开展了一项系统评价和 Meta 分析，相关成果发表在《eClinicalMedicine》。
研究团队通过检索 Cochrane Central、MEDLINE 等数据库，纳入 2016 年 1 月至 2024 年 10 月期间的 35 项随机对照试验（RCT），涉及 51,824 名成年受试者，平均年龄 50.2-74.4 岁，涵盖初级护理、药房、门诊等多种场景。研究聚焦七类干预措施，包括简化用药方案、患者教育、强化患者护理、复杂行为干预等，旨在评估这些措施对 LLMs 依从性及生理指标（如低密度脂蛋白胆固醇 LDL-C、总胆固醇 TC）的影响。
研究采用 Cochrane 风险偏倚工具（ROB-2）评估文献质量，运用 Revman 软件进行随机效应 Meta 分析，合并标准化均数差（SMD）和优势比（OR），并按干预类型（如复杂行为干预、强化护理）和随访时间（短期≤6 个月、长期 > 6 个月）进行亚组分析。
研究结果
干预措施显著提升短期依从性，但长期效果有限
Meta 分析显示，综合干预措施对 LLMs 依从性有显著正向影响：连续变量指标（如服药天数比例 PDC）的 SMD 为 0.17（95% CI [0.04, 0.31]），二分类变量指标（如达标率）的 OR 为 1.26（95% CI [1.08, 1.47]）。亚组分析表明，复杂行为干预（如动机访谈、经济激励）效果最佳，连续和二分类指标分别为 SMD 0.35（0.15, 0.54）和 OR 1.74（1.17, 2.58）。然而，长期随访（>6 个月）显示依从性改善无统计学意义，提示短期干预效果难以持续。
生理指标未因依从性改善而显著变化
尽管依从性提升，干预组与对照组在 LDL-C、HDL-C、TC 等生理指标上无显著差异。这可能与研究未标准化药物剂量调整、未控制饮食和运动等混杂因素有关，也反映出依从性改善与临床获益间存在 gap。
研究质量与偏倚风险
35 项研究中，仅 3 项为 “低风险”，11 项 “高风险”，21 项 “不明风险”，主要问题包括随机化过程不明确、结局数据选择性报告等。证据质量评估显示，二分类依从性指标为 “高质量”，连续指标为 “中等质量”，生理指标因样本量小等因素质量参差不齐。
研究结论与讨论
本研究证实，强化患者护理、复杂行为干预等措施可短期提升 LLMs 依从性，但长期效果不佳，且未转化为生理指标改善。这提示单一干预难以应对依从性的多维度挑战 —— 世界卫生组织（WHO）提出的五大依从性维度（社会经济、医疗系统、疾病状态、治疗方案、患者个体）需综合干预。例如，复杂行为干预同时针对患者动机（个体因素）和社会支持（社会因素），效果优于单一教育或护理措施。
研究强调，未来需开展多成分干预，结合行为支持、用药简化、系统层面优化（如药师参与随访），并延长随访周期。同时，需关注临床实践中医生处方惯性（如未按指南调整剂量）对疗效的影响，将生理指标达标纳入干预目标，而非仅聚焦依从性。此外，全球范围内的长期 RCT 研究对验证干预措施的普遍有效性至关重要。
该研究为临床制定个性化服药支持策略提供了循证依据，呼吁从 “单一干预” 转向 “系统整合”，以实现从依从性提升到心血管风险降低的实质突破。
