综述：用于检测和管理老年人肌肉减少症的移动健康应用程序和软件：一项范围综述

《Journal of Geriatric Physical Therapy》：Mobile Health Applications and Software for the Detection and Management of Sarcopenia Among Older Adults: A Scoping Review

系统综述分析了移动健康和人工智能在肌少症检测与管理的应用，发现13项研究涉及5款应用和2个软件工具，诊断准确率76%-94.9%，但方法学质量不足，需开发标准化综合应用。

　　

摘要

背景与目的：

肌少症是一种以肌肉力量、肌肉质量和身体功能下降为特征的疾病，通常通过握力测试、双能X射线吸收测定法、生物电阻抗分析以及步态速度测量等工具进行诊断。尽管这些方法具有较高的可靠性，但由于成本高昂且在许多环境中难以获得，因此往往难以广泛应用。移动健康（mHealth）技术和人工智能工具可以改善疾病的早期检测。虽然已经开发出一些用于肌少症检测和管理的mHealth技术，但对其具体细节的全面综述尚缺乏。本综述旨在识别并总结可用于检测和管理肌少症的应用程序和软件。

方法：

本研究在六个数据库（Embase、CINAHL、Cochrane Library、PubMed、Scopus和Web of Science）中进行了系统性搜索，使用了预先定义的一组验证关键词。提取的数据包括应用程序和软件的名称、所使用的诊断标准、所需的传感器和外部设备、操作系统、可用性、成本、评估的组件以及诊断准确性。研究的方法学质量采用了Joanna Briggs研究所的检查清单和诊断准确性研究质量评估2（QUADAS 2）进行评估。

结果：

根据指定的纳入标准，从最初的2700项研究中筛选出了13项。共识别出5个应用程序和2个软件工具，这些工具使用了一种或多种替代指标，有的还配备了外部设备；其中一些工具采用了诊断算法。大多数研究未报告诊断准确性，已报告的诊断准确性范围为76%至94.9%。此外，还发现了3个结合抗阻训练和远程监测功能的应用程序用于肌少症的管理。

结论：

本综述确定了5个用于肌少症检测的应用程序和2个用于管理的软件工具，以及3个用于管理的应用程序。鉴于现有证据的方法学质量较低，应对本综述的发现持谨慎态度。这些结果表明，有必要开发一款基于标准诊断算法的应用程序，并根据肌少症的严重程度制定个性化的康复计划。