独立数字行为干预对成人身体活动及体成分影响的系统评价与Meta分析

本研究针对全球普遍存在的身体活动不足问题，系统评价了独立数字行为改变干预(DBCIs)对成人身体活动和体成分指标的改善效果。研究人员通过纳入18项随机对照试验发现，DBCIs能显著提升身体活动水平(SMD=0.324)并改善体成分(SMD=0.269)，其中慢性病患者在活动改善方面获益更显著。该研究为开发精准化数字健康干预方案提供了重要循证依据。

　　

在全球慢性疾病负担日益加重的背景下，身体活动不足已成为重大公共卫生挑战。世界卫生组织推荐成人每周至少进行150-300分钟中等强度身体活动，但实际达标率不容乐观。传统行为干预面临可及性差、依从性低等瓶颈，而数字技术的快速发展为破解这一困境提供了新思路。然而既往研究多将数字行为改变干预(Digital Behavior Change Interventions， DBCIs)与其他干预方式混合实施，难以准确评估其独立效果，且缺乏对不同健康状态人群的差异化分析。

为解决这些关键问题，研究人员开展了一项系统评价与Meta分析，聚焦独立DBCIs对成人身体活动(Physical Activity， PA)和体成分(body metrics)的影响。研究团队系统检索了5大数据库，最终纳入18项随机对照试验(RCT)，涵盖1674名参与者。所有研究均发表于2014-2024年间，其中10项针对健康成人，8项针对高血压、糖尿病等慢性病患者。

研究采用GRADE证据质量评价和随机效应模型进行数据分析。关键技术方法包括：(1)PRISMA系统评价框架；(2)Cochrane偏倚风险评估工具；(3)标准化均数差(Standardized Mean Difference， SMD)效应量计算；(4)亚组分析按人群特征、干预时长等分类；(5)发表偏倚检验采用漏斗图和Egger检验。

研究结果部分显示：

【研究选择】通过严格筛选流程，从28462篇文献中最终纳入18项RCT。排除主要原因包括：非独立DBCIs干预(占42%)、数据不完整(28%)、人群不符(19%)和研究设计不符(11%)。

【研究特征】纳入研究平均干预时长为12周，主要采用移动应用程序(66.6%)和可穿戴设备(16.6%)。所有干预均包含目标设定技术，其中个性化目标设定占72%。最常用的行为改变技术为行为反馈(94%)和自我监测(89%)。

【DBCIs对身体活动的影响】总体分析显示DBCIs产生中等显著效应(SMD=0.324，p<0.001)。亚组分析发现慢性病患者改善更显著(SMD=0.366)且干预<12周效果更佳(SMD=0.454)。客观测量结果(SMD=0.396)优于主观报告(SMD=0.198)。

【DBCIs对体成分的影响】总体效应虽小但显著(SMD=0.269，p<0.001)。健康人群改善更明显(SMD=0.333)，且个性化目标设定组效果显著(SMD=0.291)。

【偏倚风险与证据质量】12项研究存在偏倚风险。GRADE评估显示身体活动证据质量低，体成分证据质量中等，主要受偏倚风险和发表偏倚影响。

研究结论部分指出，独立DBCIs能有效提升成人身体活动水平并改善体成分指标，其中慢性病患者在活动改善方面获益更显著，而健康人群在体成分改善方面表现更佳。这些发现为数字健康干预的精准实施提供了重要依据：首先证实了独立DBCIs不劣于复合干预方案，支持其作为经济高效的公共卫生策略；其次揭示了干预效果的人群差异，提示需要开发健康状态特异性的干预方案；最后明确了短期干预(<12周)的优势，为优化干预时长设计提供参考。

该研究的创新价值体现在三方面：方法学上首次严格分离独立DBCIs效应，避免复合干预的混杂；理论上揭示了数字干预效果的健康状态依赖性；实践上为开发适应性DBCIs提供了循证基础。未来研究需关注人工智能驱动的个性化干预、长期效果维持机制以及生活方式多组分的协同整合，以进一步提升数字健康干预的公共卫生价值。