移动健康应用程序辅助管理儿童特应性皮炎的随机对照试验：提升治疗依从性与疾病控制的新策略

本研究针对儿童特应性皮炎（AD）治疗依从性低的难题，通过随机对照试验评估Atopic App的可行性与疗效。结果显示，持续使用该App≥8天的患儿SCORAD和POEM评分显著降低（P<0.05），证实其可作为AD管理的有效辅助工具，为移动健康干预提供了循证依据。

　　

特应性皮炎（Atopic Dermatitis, AD）是儿童最常见的慢性炎症性皮肤病，其特征是反复发作的瘙痒和皮肤屏障功能障碍。尽管现有治疗方案如局部糖皮质激素（TCS）和钙调磷酸酶抑制剂（TCI）能有效控制症状，但治疗依从性不足成为临床主要挑战。研究表明，超过60%的AD患儿因用药复杂、家长认知不足等原因未能规范治疗，导致疾病反复发作。与此同时，移动健康（mHealth）技术虽在慢性病管理中展现出潜力，但现有AD相关应用普遍存在功能单一、缺乏医患互动等问题，其临床价值尚未通过严格试验验证。

为填补这一空白，萨马拉国立医科大学的研究团队开发了一款集成人工智能（AI）的Atopic App，该应用突破性地融合了五项核心功能：基于聊天机器人的个性化教育、在线患者学校、AI驱动的疾病严重度评估（Eczema Area and Severity Index）、医生制定的个体化行动方案，以及触发因素识别系统。研究者通过一项三臂随机对照试验，评估该App对58名AD患儿（年龄4个月至16岁）的干预效果。

研究采用三种关键技术方法：1）随机分组设计（对照组、无监督App组、医生监督App组），2）双维度评估体系（医师评定的SCORAD指数和患者报告的POEM量表），3）多变量回归分析（纳入用药史、时间因素和App使用天数等变量）。所有患儿在筛查期、第90±30天（访视1）和第180±30天（访视2）接受评估。

研究结果
疾病严重度动态变化
所有组别在访视1和访视2时SCORAD与POEM评分均显著降低（P<0.05）。值得注意的是，App使用≥8天的患儿在访视1时表现出更显著的改善：SCORAD中位数6.25（对照组17.9，P=0.03），POEM中位数2（对照组7，P=0.14）。这种优势持续至访视2，但组间差异无统计学意义。

关键预测因子分析
多变量回归显示：App使用≥8天是SCORAD（P=0.01）和POEM（P=0.04）评分降低的独立预测因子；而时间推移会显著增加疾病严重度（P<0.001）。局部糖皮质激素处方与症状改善强相关（P<0.001），但其他药物如抗组胺药无显著影响。

讨论与意义
该研究首次证实，具备教育功能和双向沟通的mHealth工具能突破AD管理的传统瓶颈。Atopic App通过三大机制发挥作用：1）AI驱动的实时病情监测使早期干预成为可能；2）个性化行动方案提升治疗精准度；3）持续的患者教育打破认知壁垒。尤其值得注意的是，App使用天数与疗效呈剂量效应关系，这为"数字疗法"的概念提供了实证支持。

尽管存在性别分布不均等局限性，但该研究为AD的数字化管理树立了新标准。未来研究可探索App在降低医疗成本、预防疾病复发等方面的潜在价值。这项发表于《JMIR Dermatology》的成果，不仅为儿童AD提供了创新解决方案，更为慢性病的远程管理模式提供了重要范式。