综述：电子健康对肾移植受者药物依从性的有效性：系统评价和荟萃分析

这篇综述系统评估了电子健康（eHealth）技术对肾移植受者免疫抑制剂药物依从性的干预效果，涵盖12项随机对照试验（RCTs）。结果显示，电子监测设备（如智能药盒）可短期提升依从性（RR=1.46, P=0.006），但证据质量较低（GRADE评级）。研究强调需标准化评估方法（如BAASIS量表、他克莫司谷浓度）并优化干预设计（如多模态功能整合），以解决现有异质性和技术适用性局限。

　　

背景

肾移植是终末期肾病的最佳治疗方式，可显著提高患者生存率和生活质量。然而，药物依从性不佳（15.5%-57.5%）是导致移植物排斥和丢失的独立风险因素。近年来，信息技术的发展推动了电子健康（eHealth）在用药管理中的应用，但其在肾移植受者中的疗效尚未明确。

研究目的

本综述旨在评估eHealth干预对肾移植受者药物依从性的改善效果，并探讨潜在影响因素，为临床实践提供循证依据。

方法

研究团队系统检索了PubMed、Web of Science等7个数据库中截至2024年11月的RCTs，纳入12项研究（共1234例受试者）。主要结局包括自我报告问卷（如BAASIS量表）、电子监测设备（如MEMS药瓶）、他克莫司谷浓度及其个体内变异（IPV）等指标。采用Cochrane ROB 2工具评估偏倚风险，GRADE框架评定证据质量。

结果

1. 自我报告依从性
6项研究通过问卷评估，其中3项可合并分析显示无显著组间差异（RR=0.98, P=0.73），但2项独立研究报道干预组依从性评分改善（SMD=0.38, P=0.01）。

2. 电子监测数据
8项研究使用电子设备（如智能药盒），3项合并分析显示干预组依从性显著提高（RR=1.46, P=0.006），但敏感性分析提示结果不稳定。1项研究报道依从时间差显著缩短（MD=0.37, P<0.001）。

3. 他克莫司相关指标

• 谷浓度：4项研究中，2项合并分析未显示差异（MD=0.15, P=0.41），但1项研究报道干预组达标率更高（RR=1.38, P=0.02）。
• IPV：5项研究评估他克莫司变异系数（CV），2项合并分析无差异（MD=-0.02, P=0.40），但2项独立研究显示干预组CV<40%的患者比例更高。

4. 综合评分
1项研究采用复合依从评分（CAS），发现干预组非依从性风险降低（OR=1.90, P=0.01）。

讨论

关键挑战

• 测量方法差异：自我报告可能高估依从性，而电子监测无法确认实际服药行为。
• 技术局限性：33%研究未基于用户需求设计，导致使用率下降（如6个月后APP使用率仅11%）。
• 天花板效应：部分研究基线依从性已达99%-100%，掩盖干预效果。

改进方向

• 标准化协议：整合多维指标（如电子监测+生物标志物）。
• 行为理论应用：仅50%研究引用理论框架（如动态反馈机制）。
• 人群针对性：老年和低文化群体需简化界面设计（如语音提示）。

结论

当前证据（GRADE评级：低至极低）无法明确eHealth对肾移植受者依从性的长期效益。未来需大规模、高质量RCTs验证其临床价值，并优化技术设计与实施流程。