综述：评估数字健康行为策略对2型糖尿病管理的有效性：系统综述与网络荟萃分析

这篇综述系统评估了数字健康干预（DHI）策略在2型糖尿病（T2DM）管理中的效果，通过分析52项随机对照试验（RCT），归纳出19类策略主题，其中指导（guide）、监测（monitor）、管理（management）和参与（engagement）最常用。网络荟萃分析表明，沟通+参与+指导+管理策略组合对降低糖化血红蛋白（HbA1c）效果最佳，而指导+管理+监测组合可有效降低空腹血糖（FBG）。研究为临床精准干预提供了循证依据。

　　

背景

2型糖尿病（T2DM）已成为全球重大公共卫生问题，预计到2040年患者将达6.42亿。该疾病不仅损害生活质量，还带来沉重的经济负担。传统管理面临患者长期行为改变困难、数据反馈滞后等挑战，而数字健康干预（DHI）通过移动应用、可穿戴设备等技术，为实时监测和个性化管理提供了新思路。

研究目标

本研究旨在：

1. 系统归类T2DM管理中的DHI策略；
2. 评估策略有效性；
3. 通过网络荟萃分析（NMA）比较不同策略组合对HbA_1c、FBG、BMI及体重的影响。

方法

团队检索了1999-2024年间PubMed、Web of Science和Scopus数据库的52项RCT，提取63种策略并归纳为19个主题。采用健康IT评估框架（SF/HIT）定性分析策略效果，并基于Cochrane偏倚风险评估工具确保数据质量。网络荟萃分析通过Stata 15.1实现，采用随机效应模型比较策略组合疗效。

关键发现

1. 策略分布：高频策略包括指导（67%研究使用）、监测（77%）、管理（61%）和参与（54%）。中等或高数量策略组合的研究效果优于低数量组合。
2. HbA_1c控制：沟通+参与+指导+管理（BDGI）组合效果最显著（MD -1.04%，95% CI -1.55至-0.54），其优势在于强化医患协作与动态调整治疗方案。
3. FBG改善：指导+管理+监测（GIK）组合表现突出（MD -0.96 mmol/L），凸显结构化监测的重要性。
4. 体重管理：沟通+参与+目标设定+管理+支持（BDFIQ）组合对BMI（MD -2.30）和体重（MD -6.50 kg）效果最优，反映多维度干预的协同效应。

机制探讨

• 监测策略：通过实时血糖、运动数据追踪，帮助患者及医生及时识别异常。
• 参与策略：如个性化推送和社会支持，提升治疗依从性。
• 管理策略：基于算法的个性化建议，优化饮食和药物方案。

局限性与展望

研究存在语言偏倚、原始研究数量有限等局限。未来需探索成本效益，开发人工智能驱动的个性化平台，并扩展至并发症预防等结局指标。

结论

数字健康策略为T2DM管理提供了新范式，特定组合可显著改善代谢指标。临床实践中应优先采用BDGI、GIK等循证组合，同时加强长期随访与经济性评估。