数字健康支持性护理干预对乳腺癌幸存者的疗效：系统评价与Meta分析的系统再评价（伞形综述）

《Cancers》：Digital Health Supportive Care Interventions for Breast Cancer Survivors: An Umbrella Review of Systematic Reviews and Meta-Analyses

　　

背景/目的：数字健康干预（Digital Health Interventions）是乳腺癌幸存者支持性护理的常见形式，可能改善生活质量（Quality of Life, QoL）、体力活动及心理社会结局，然而相关证据分散于众多系统评价中。本伞形综述（Umbrella Review）对乳腺癌幸存者数字健康干预的系统评价与Meta分析进行再综合，旨在明确其干预模式、有效性及向真实世界转化实施的准备度。方法：遵循前瞻性注册方案（PROSPERO CRD420251185022），检索六大数据库自建库至2025年7月的相关文献，纳入评估针对成年乳腺癌幸存者任何类型数字健康干预并报告QoL、躯体或心理社会结局的系统评价或Meta分析。采用AMSTAR-2评估方法学质量，采用GRADE评估证据确定性，采用校正覆盖面积（Corrected Covered Area, CCA）评估原始研究重叠度，并采用叙述性方法进行综合。结果：共纳入23篇系统评价，涵盖459次原始研究出现频次（333项独立研究；CCA 1.7%，重叠轻微），其中15篇报告样本量的评价共纳入44,560名参与者。干预类型包括在线项目、移动应用程序（mHealth）、电话干预、可穿戴活动追踪器、虚拟现实（Virtual Reality, VR）及人工智能（Artificial Intelligence, AI）聊天机器人。在所纳入评价中，数字健康干预总体对QoL、体力活动及心理社会结局显示出有益效应，但不同干预模式及结局指标间结果存在差异。23篇评价中19篇（83%）方法学置信度较低，限制了研究结果的稳健性。83%的评价报告了参与度或依从性，但经济数据（13%）、公平性考量（35%）及卫生系统整合（43%）鲜有涉及。结论：数字健康干预作为乳腺癌幸存者的支持性护理工具显示出应用前景，尤其在改善QoL、体力活动及心理社会福祉方面。然而，方法学局限及长期参与度和成本效益证据不足等问题仍然存在。未来研究应评估其与生存照护路径的整合，将参与度报告设为常规，并生成整合所需的实施及经济学证据。

1. 1.
   引言

乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤，造成显著的发病率、死亡率及卫生系统经济负担，且中低收入国家的发病率和死亡率上升最为迅速。传统研究聚焦于肿瘤治疗策略，而针对已完成乳腺癌治疗幸存者的支持性护理日益受到关注。支持性护理干预针对乳腺癌幸存者面临的躯体、心理及社会三大类问题。躯体问题常见包括疲劳、疼痛、淋巴水肿、早发性绝经及血管舒缩症状；心理问题包括焦虑、抑郁及复发恐惧；社会问题则涉及家庭护理、职场支持及经济支持需求。数字健康干预指利用电子与通信技术在常规面对面临床诊疗之外提供健康信息、监测、康复及支持性护理，涵盖移动应用程序（mHealth）、网络平台、远程医疗、可穿戴设备及社交媒体项目等多种模式。既往研究已探讨其获益机制，包括克服地理障碍、提供灵活异步照护、弥合初级保健随访缺口及覆盖服务不足人群。此外，部分mHealth工具展现出极低的边际成本及减少住院和医疗负担的潜力。然而，干预类型和结局指标的广泛差异，加之综述范围常超出乳腺癌幸存者范畴，阻碍了对各类数字健康干预模式的一致性评价。伞形综述通过综合并批判性评价现有系统评价与Meta分析，为整合证据、识别一致性发现及揭示文献空白提供了稳健方法。本综述目标为：综合乳腺癌幸存者数字健康干预的系统评价证据；评估其对QoL及躯体、心理社会结局的效应；明确对临床实践、卫生政策及未来研究的启示。

1. 2.
   材料与方法

2.1. 研究设计与注册

本伞形综述依据Cochrane干预系统评价手册中关于综述再评价的指导实施，并按PRISMA 2020声明报告。方案已在国际系统评价前瞻性注册库（PROSPERO；注册号CRD420251185022）前瞻性注册。

2.2. 纳入标准

纳入的系统评价或Meta分析需满足：明确描述系统检索、筛选及综合方法；聚焦已完成主要治疗（手术、放疗和/或化疗）的成年（≥18岁）乳腺癌幸存者；评估任何类型数字健康干预；报告健康相关结局；纳入随机对照试验（RCT）、前瞻性队列或其他对照比较设计。仅纳入英文同行评审出版物。尽管纳入标准限定为已完成主要治疗的幸存者，最终综述亦纳入涵盖混合治疗阶段人群的评价，包括接受积极治疗及治疗后随访个体，此偏差已透明报告并在结果解读中予以考量。

2.3. 检索策略与研究筛选

检索六大数据库（CINAHL、Cochrane Library、Embase、PsycINFO、PubMed/MEDLINE及Scopus）自建库至2025年7月31日。检索词结合受控词表及自由文本词。所有记录导入Covidence，去重后由三位研究者独立进行标题、摘要及全文筛选，分歧通过讨论并由资深研究者裁定解决。

2.4. 数据提取

采用标准化提取模板捕获综述特征及实施相关特征，包括理论依据与行为改变技术、干预强度、个性化、自动化与人工支持、参与度指标、平台开发者、卫生系统整合、数字素养要求、用户成本、可扩展性、维护、公平性考量、流失率、随访时长及经济数据。干预分类为在线或网络、移动应用（mHealth）、电话、可穿戴活动追踪器、VR或AI聊天机器人。主要关注结局为QoL、躯体健康参数及心理社会健康参数。

2.5. 方法学质量与证据确定性

两位研究者独立使用AMSTAR-2评估纳入综述的方法学质量，总体置信度评为极低、低、中等或高。同一组研究者采用GRADE方法评估各综述关键结局的证据确定性，确定性评为极低、低、中等或高。

2.6. 原始研究重叠度

为考量纳入综述间原始研究的重复，构建引文矩阵并计算校正覆盖面积（CCA），重叠度解读为轻微（CCA<5%）、中等（5–10%）、高（10–15%）或极高（>15%）。识别到实质性重叠时，谨慎解读以避免重复计算同一原始证据。

2.7. 数据综合

鉴于干预类型与结局指标的异质性，采用叙述性综合。按干预类型及结局领域分组呈现发现，从纳入Meta分析中逐字提取定量结果以说明效应大小与方向，并以GRADE证据表辅助描述性总结。同时绘制各综述对真实世界有效性决定因素报告程度。

1. 3.
   结果

3.1. 研究筛选

六大数据库共检索到1993条记录，去重及排除后902条记录进行标题和摘要筛选，251篇报告评估合格性，最终纳入23篇系统评价或Meta分析。23篇综述涵盖459次原始研究出现频次，其中15篇报告样本量的综述共纳入44,560名参与者。

3.2. 纳入综述特征

23篇综述中17篇（74%）发表于近五年内。每篇综述纳入原始研究数量从4到56项不等。12篇（52%）仅纳入RCT，其余11篇（48%）纳入RCT与其他设计混合。干预分为六类：在线或网络干预、移动应用（mHealth）、电话干预、可穿戴活动追踪器、VR干预及AI聊天机器人。13篇（57%）涵盖在线干预，14篇（61%）涵盖mHealth，9篇（39%）涵盖电话干预，6篇（26%）涵盖可穿戴活动追踪器，2篇（9%）涵盖VR干预，1篇（4%）涵盖AI聊天机器人。

3.3. 方法学质量

AMSTAR-2评估显示，23篇综述中19篇（83%）总体置信度为低，1篇（4%）为中等，3篇（13%）为高。所有综述均定义了PICO要素，91%论证了研究设计选择，96%进行了全面检索，96%列出排除研究，100%充分描述纳入研究，83%评估了偏倚风险，100%报告利益冲突。仅48%注册了方案，74%双人重复进行筛选和提取，57%在结果解读时考虑偏倚风险，74%解释异质性，26%调查发表偏倚，39%报告纳入研究资助来源。11篇（48%）进行Meta分析的综述中，91%使用了适当统计方法，64%在Meta分析中考虑了偏倚风险。

3.4. 不同干预类型的效应

13篇涵盖在线干预的综述报告QoL、躯体及心理社会结局改善，效应量总体为小至中等。躯体结局包括体重变化（SMD ?0.48）、体力活动时长（SMD 0.71）、肩关节活动度（ROM）、疲劳（SMD ?1.23）、上肢功能障碍（SMD ?0.96）及疼痛（SMD ?0.58）。心理社会结局包括焦虑（效应量?0.09至?0.71）及抑郁（效应量?0.15至?1.27）。14篇涵盖mHealth干预的综述报告QoL、躯体、心理社会结局、护理管理及生存状况改善，结局与在线干预高度重叠。9篇涵盖电话干预的综述报告QoL、躯体及心理社会结局改善，但行为改变维持及成本效益未获证实。6篇涵盖可穿戴活动追踪器的综述一致报告QoL及躯体结局改善，包括总体体力活动、中高强度体力活动（MVPA）、每日步数、体重变化、ROM、疲劳及疼痛，效应量小至中等，仅2篇报告心理社会结局改善。2篇涵盖VR干预的综述报告肩关节ROM显著改善，包括屈曲（SMD 1.79–2.08）、伸展（SMD 1.54–1.74）、外展（SMD 2.32–17.53）、内收（SMD 2.09–15.98）、内旋（SMD 2.98–7.12）及外旋（SMD 0.96–2.29）；Bu等亦报告焦虑（SMD ?6.47）、抑郁（SMD ?4.27）降低及认知功能（SMD 8.80）改善，但这些极大合并估计源自少数小样本试验且证据确定性极低。唯一涵盖AI聊天机器人的综述报告QoL、躯体及心理社会结局改善。

3.5. 不同结局领域的效应

结局分为QoL、躯体、心理社会及其他四大领域。QoL持续改善，合并效应量范围0.45（95%CI 0.22–0.69）至1.83（95%CI 0.44–3.22）。躯体结局分为六类：人体测量学方面报告BMI及体重降低；体力活动方面报告总体体力活动、MVPA、每日步数、有氧适能增加及久坐时间减少；躯体功能方面报告功能与功能能力改善、肩关节ROM增加、上肢功能改善及心血管生物标志物改善；躯体状况方面报告疲劳、疼痛及症状负担减轻，睡眠质量改善；饮食依从性及营养质量改善；行为改变方面报告体重控制、饮食及体力活动积极改变。心理社会结局方面，焦虑和抑郁在众多综述中均降低，复发恐惧减轻，情绪福祉改善，压力降低，社会支持增加，自我效能提升，负性情绪减少，认知功能及记忆改善。其他结局包括护理管理与协调改善、生存状况改善及信息获取改善。然而，效应维持及成本效益证据不足。

3.6. 原始研究重叠度

333项独立研究对应459次研究出现频次，覆盖面积5.99%，CCA为1.72%，总体重叠轻微。261项原始研究仅出现在一篇综述中，41项出现在两篇，17项出现在三篇，9项出现在四篇，1项出现在五篇，4项出现在六篇。最高配对重叠为Saevarsdottir等与Wanchai等（40.0%），两者均聚焦mHealth应用。

3.7. 参与度、整合及可扩展性报告

参与度或依从性（83%）及长期随访（74%）报告充分。流失率在52%综述中报告，系统整合（如与电子病历联动或嵌入照护路径）在43%中报告，可扩展性在52%中报告。相比之下，经济或资源使用数据仅13%综述报告，公平性考量仅35%报告。

1. 4.
   讨论

4.1. 主要发现

本伞形综述综合了23篇关于乳腺癌幸存者数字健康干预的系统评价与Meta分析证据，据研究者所知是迄今最广泛的综述，涵盖所有数字健康干预模式并报告更广泛的结局。总体而言，数字健康干预对QoL及躯体、心理社会结局具有积极效应，与相关综述再评价发现一致。研究结果将这一结论扩展到全部数字模式并聚焦于生存期阶段，同时显示纳入综述方法学质量总体偏低，真实世界实施证据匮乏。

4.2. 获益机制

数字健康干预通过增强患者信息能力、多组分行为改变方法及提升自我效能等机制产生获益。最有效的干预组合视频、论坛、电子提醒及互动支持功能，提供疾病或治疗聚焦信息，并纳入自我监测、目标设定、问题解决及个体化反馈等行为改变技术。因所有数字健康模式似乎通过相似机制促进行为改变，干预类别与特定结局效应量之间的关系可能有限。

4.3. 长期参与度

现有证据基础的关键局限在于长期参与度证据有限。部分综述发现持续效应证据不足，长期结局效应量小于短期结局。其他研究亦报告数字工具随时间推移参与度下降，凸显需将研究转向维持长期参与度的策略，如游戏化及社交网络功能。

4.4. 数字生存干预的整合阶梯

现有证据与有效性及可扩展性声明所预设的整合层级之间存在持续差距。研究者提出四级整合阶梯框架：独立使用、临床医生转介、路径嵌入及系统整合。现有证据基础主要处于第一级，即患者独立于照护团队使用工具。然而，可扩展性或适合生存照护路径的声明隐含涉及上级层级，这些层级具有不同且大多未经评估的要求。潜在危害及实际缺点因模式而异，包括信息密集应用可能增加困扰、VR引起恶心或头晕等身体不适、重复提示造成负担、可穿戴设备需充电及持续使用、电话支持需人员时间及预约等。项目应明确内容审查、数据保护、临床升级及患者脱离后的替代方案。将整合阶梯转化为临床实践还需考虑运营及公平相关因素，包括转诊与接入路径、可访问界面、数字素养支持、语言适配、电子病历互操作性、患者生成数据审查责任、临床显著症状升级方案、数据隐私与治理、临床医生工作量、报销机制及持续技术维护。应特别关注老年人、农村人群及低收入背景幸存者。

4.5. 优势与局限

本综述优势包括前瞻性注册、六大数据库全面检索、双人筛选与提取、方法学质量与证据确定性正式评估、原始研究重叠量化及实施相关报告系统绘图。局限包括：结局报告异质性；仅纳入英文综述且高收入国家原始研究过度代表；作为伞形综述依赖纳入综述质量与报告，无法重新分析原始数据，因而无法考察有效性如何随患者特征变化；纳入混合治疗阶段人群引入异质性并可能影响对治疗后生存期的适用性；多数纳入综述AMSTAR-2置信度低；部分综述间原始研究重叠实质性存在。

4.6. 对实践与研究的启示

对临床医生和乳腺癌幸存者而言，关键信息是数字健康干预似乎能改善QoL、体力活动及体重控制等躯体结局以及焦虑和抑郁等心理社会结局。未来研究应调查数字健康工具的长期参与度和可持续性，并将参与度、依从性及流失率测量和报告设为常规。随着AI快速发展，聊天机器人之外的应用如个体化症状预测和自适应内容递送值得在生存照护中评估。多组分平台应与卫生系统整合，并在其预期运行层级进行评估，同时生成路径整合所需的经济与实施证据。最后，随着移动设备在全球日益普及，应在中低收入国家开展更多研究以评估mHealth工具作为支持性护理干预的效用。

1. 5.
   结论

数字健康干预对乳腺癌患者的生活质量、体力活动及心理社会结局总体具有有益效应，但效应大小与一致性因干预模式和结局而异。网络及mHealth干预证据基础最广，可能通过结构化教育、症状监测、行为强化及心理支持促进自我管理。电话干预提供可及替代方案，有助于减少数字障碍。可穿戴活动追踪器对促进体力活动和行为改变尤为相关。VR干预在康复和症状管理方面显示出前景，但证据确定性有限；AI聊天机器人证据仍属初步。这些发现应谨慎解读，因83%纳入综述方法学置信度低，且部分综述共享实质性原始证据。此外，持续参与、不良效应、数字公平、经济价值及融入常规生存照护路径的证据仍不足。未来研究应优先开展严谨的长期评估，评估不同患者群体的潜在获益与意外后果，并生成适合预期卫生系统整合层级的实施证据。数字健康干预是乳腺癌支持性护理的有前景组成部分，但其更广泛采用应以干预特异性证据、患者需求及临床实践中证实的可行性为指导。