《International Journal of Eating Disorders》：Ecological Momentary Interventions in the Management of Eating Disorders and Obesity: A Systematic Review
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本系统综述旨在评估面向确诊进食障碍（Eating Disorders, EDs）和/或肥胖人群，基于生态瞬时干预（Ecological Momentary Intervention, EMI）的治疗方案的可行性、疗效、依从性及方法学质量。研究人员系统检索了自建
本系统综述旨在评估面向确诊进食障碍（Eating Disorders, EDs）和/或肥胖人群，基于生态瞬时干预（Ecological Momentary Intervention, EMI）的治疗方案的可行性、疗效、依从性及方法学质量。研究人员系统检索了自建库至2026年1月的8个电子数据库，纳入了评估针对确诊EDs和/或肥胖人群的EMI治疗的随机、非随机及无对照组研究。提取了关于干预特征、临床与行为结局、可行性、可接受性及依从性的数据。偏倚风险采用RoB 2和ROBINS-I工具进行评估，研究结果采用叙述性合成法进行汇总。最终共14项研究符合纳入标准（8项针对肥胖，6项针对EDs），其中包括9项随机对照试验。在ED研究中，EMI增强干预与暴食频率及ED精神病理学的显著组内降低相关，然而其在维持期之外相较于主动认知行为疗法（Cognitive Behavioral Therapy, CBT）对照组的一致性优势尚不明确。针对肥胖的试验显示体重相关结局出现了小到中等的组内改善，但组间效应普遍较小且难以维持。总体而言，EMI的可行性和可接受性较高，尽管不同研究的保留率和参与度存在差异。大多数随机试验的偏倚风险较低，而非随机研究的偏倚风险较高。研究表明，EMI是将循证治疗延伸至EDs和肥胖患者日常生活中的可行且可接受的途径。现有证据表明，EMI可能通过增强参与度和改善短期行为结局发挥有益的辅助作用。然而，其对长期临床结局的影响仍然有限且不均衡，这凸显了开展设计严谨、随访期延长的临床试验的必要性。
1 引言
进食障碍（Eating Disorders, EDs）是一类以异常进食和/或体重控制行为为特征的精神障碍，主要包括神经性厌食症（Anorexia Nervosa, AN）、神经性贪食症（Bulimia Nervosa, BN）及暴食障碍（Binge-Eating Disorder, BED）。EDs影响着约8.4%的女性和2.2%的男性，终生患病率估计在4%至9%之间，且与高死亡率和致残率相关。认知行为疗法（CBT）是目前证据最充分的心理治疗手段，约40%至67%的患者可从中获益。由于BN和BED涉及反复发作的暴食行为，且常伴随超重和肥胖，EDs与肥胖在进食及体重调节相关的部分行为和自我调节过程中存在重叠。肥胖定义为体内脂肪过度或异常堆积，全球约16%的成年人受其影响，并与多种负面身心后果相关，其治疗主要依赖行为和生活方式干预。虽然EDs与肥胖是截然不同的病症，但它们在干预设计上可能涉及部分重叠的行为和自我调节过程，包括对情感状态、渴求及环境线索的反应性。将这两种疾病置于共享的干预框架下审视，有助于识别可扩展的实时干预的共同及独特靶点。移动技术，特别是智能手机，为EDs和肥胖的评估与干预提供了可及平台。生态瞬时评估（Ecological Momentary Assessment, EMA）是指在个体自然环境中对症状、行为及情境因素进行重复、实时的评估，主要用于捕捉日常行为模式以减少回忆偏差。与之相对，生态瞬时干预（EMI）则涉及在日常生活中提供治疗支持或干预组件，理想状态下能够以及时且情境响应的方式实施。其高级形式是即时适配干预（Just-In-Time Adaptive Interventions, JITAIs），利用实时数据和算法在最相关的时刻提供个性化干预。此外，游戏化元素也被应用于部分EMI中以提升参与度。既往综述多聚焦于EMA、广义数字健康干预或单独针对肥胖与EDs，缺乏对跨临床人群的以治疗为核心的EMI干预的综合分析。本研究旨在评估EMI干预在EDs和肥胖中的可行性、疗效、依从性及方法学质量。
2 方法
2.1 检索策略
研究人员在PubMed、PsycINFO、MEDLINE、Scopus、Web of Science、Google Scholar、EMBASE及Cochrane对照试验中心注册库（CENTRAL）中进行了全面检索。检索词涵盖EMI及数字健康干预相关术语，并与EDs及肥胖相关术语组合。检索时间跨度为建库至2026年1月，未设语言限制。所有文献导入Zotero进行管理，去重后由两名独立评分员根据预设标准进行标题摘要筛选及全文筛选，分歧通过讨论解决。研究选择过程遵循PRISMA 2020指南，并在PROSPERO数据库预注册（注册号：CRD42024605769）。
2.2 研究选择
纳入标准为：（1）符合DSM-5诊断标准的EDs（包括AN、BN、BED）或肥胖（BMI ≥ 27 kg/m2）；（2）在治疗活动期提供EMI；（3）干预满足EMI操作定义，即通过移动或数字平台在日常情境中提供治疗反馈、行为支持或干预内容；（4）包含实时提示、带反馈的行为追踪、交互式应用或情境敏感干预；（5）进行重复的实时评估以捕捉情绪、行为或临床模式；（6）研究设计为RCT、非随机对照试验或无对照干预。仅关注被动自我监测或非响应性定时消息的干预被排除。
2.3 数据提取
使用标准化表格提取数据，涵盖研究及参与者特征、ED和肥胖评估、EMI方法及结局指标。关键方法学和可行性术语的操作定义及常用缩写详见在线补充材料。
2.4 偏倚风险评估
RCT采用Cochrane偏倚风险工具（RoB 2）评估，非随机对照试验采用ROBINS-I工具评估。所有评估均由两名评审员独立完成，分歧通过讨论达成共识。
2.5 数据合成策略
鉴于EMI在干预特征、人群及结局指标上的异质性，采用叙述性合成法。提取的数据按研究特征、参与者特征、ED和肥胖评估、EMI方法及临床结局五个预设领域进行整理。使用描述性统计总结人口统计学特征、临床特征、关键干预组件及参与度或依从性指标。临床结局基于报告的标准化效应量、统计学显著性及作者解释进行定性合成。在可行的情况下，通过比较诊断组（EDs vs 肥胖）和研究设计（随机 vs 非随机）识别重复模式和异质性来源。
2.6 额外透明度声明
生成式人工智能（ChatGPT, OpenAI, GPT-5.2）仅用于语言编辑，所有研究设计、数据提取、分析及解释均由作者完成。
2.7 生活经验声明
未有进食障碍或肥胖的生活经验者参与本系统综述的设计、实施或报告。
3 结果
3.1 研究选择
系统检索共识别5841条记录，去重后剩余4377篇进行标题摘要筛选，排除4125篇后，252篇进入全文筛选。最终14项研究符合标准，其中8项针对肥胖，6项针对EDs。9项为RCT，3项为无对照干预研究，1项采用单臂撤药设计，1项采用单病例交替治疗设计。所有研究均以英文发表。
3.2 参与者特征
ED组样本量较小且年轻化，肥胖组样本量较大且年龄与BMI异质性更高。两组样本均以白人和女性为主，种族报告有限。14项研究共纳入959名接受EMI干预的参与者。ED研究中，3项主要针对BN，1项针对BED，1项包含AN和BN，1项为混合BN/BED样本。干预组样本量范围为5至31人，平均年龄33.5岁，平均BMI为30.1 kg/m2。肥胖研究中，样本量范围为17至199人，平均年龄43.7岁，平均BMI为35.8 kg/m2。
3.3 干预特征
ED领域的EMI均作为CBT的辅助治疗，通常采用智能手机平台提供实时反馈和技能支持。干预内容包括自我监测、基于算法的JITAI、治疗师定义的提醒等，干预时长多为8至16周。肥胖领域的EMI则更为异质，多作为独立的行为减肥（Behavioral Weight-Loss, BWL）项目实施，格式涵盖智能手机应用、短信平台及结合可穿戴设备的无线反馈系统。干预时长跨度较大，从10周至52周不等，内容基于BWL原则，整合饮食、运动及体重的自我监测与目标设定。
3.4 EMI组件的定量总结
在ED研究中，自我监测、自动反馈、定制化消息在所有研究中均被采用（100%），提醒/提示占83%，JITAI和推送通知占67%，无研究使用游戏化或位置特定目标启动，所有研究均在临床指导下进行。在肥胖研究中，自我监测、定制化消息和推送通知的使用率为100%，自动反馈为88%，JITAI仅占13%，推送通知占50%，临床指导占38%，游戏化占25%，仅1项研究使用了位置特定目标启动。
3.5 干预结局
3.5.1 进食障碍的干预结局
EMI增强干预通常与暴食行为及ED精神病理学的组内改善相关，显示出较强的组内效应，但在与主动对照组的比较中，一致性优势有限且不稳定。RCT显示，两组在随访期的差异主要体现在症状维持上，EMI组能更好地维持治疗效果，而对照组复发率较高。非随机研究结果同样支持EMI具有良好的可行性和可接受性。
3.5.2 肥胖的干预结局
肥胖试验显示体重及相关行为结局有适度改善，但组间差异普遍较小且往往难以长期维持。大型RCT显示，尽管短期内EMI组或教练支持组有统计学显著优势，但效应量小，且在长期随访中消失。JITAI干预并未显示出整体的体重减轻优势，其效果取决于具体的饮食处方方案。组件比较研究显示，智能手机自我监测相比纸质或网络日记能带来更高的依从性，但体重减轻的组间差异效应量很小（d = 0.06–0.20）。
3.6 偏倚风险
RCT的整体偏倚风险普遍较低，尤其是ED领域的RCT。非随机研究的偏倚风险普遍较高，主要源于混杂因素和结局数据缺失，且由于缺乏盲法，结局测量偏倚常被评定为中度。
4 讨论
4.1 结果总结
EMI主要作为既定治疗（CBT或BWL）的辅助手段，将治疗延伸至日常生活。在EDs中，EMI与暴食发作减少及限制性进食行为改善相关，其益处更多体现在症状维持和治疗参与度上，而非即刻的症状减轻。在肥胖中，EMI产生了小到中度的短期体重改善，但组间差异微弱，且自适应EMI的效果具有情境依赖性。总体而言，EMI主要扩展了日常生活的行为支持，除标准行为干预外，并未带来额外的显著减重收益。
4.2 适用性、可行性与依从性
EMI在ED和肥胖人群中均表现出良好的适用性和参与度。然而，持续参与仍具挑战性，技术负担、重复性自我监测及时间需求是常见的退出原因。依从性通常在积极治疗阶段较高，但在治疗结束后下降。肥胖研究的保留率（67%–93%）略高于ED研究（48%–92%），这可能反映了肥胖患者对医疗行为的感知负担较低。尽管两组结局指标性质不同（ED近端行为 vs 肥胖远端生理指标），但相似的自我调节机制支持了在统一框架下审视两者的合理性。目前多数EMI仍主要依赖增强的自我监测，真正基于实时EMA数据的全自适应架构仍较少见。
4.3 临床结局与干预
4.3.1 进食障碍
EMI增强的CBT产生了显著的组内改善，但对CBT的绝对优越性往往因基线不平衡或在随访期衰减而不显著。证据表明，反馈驱动和情境敏感的EMI组件更有助于治疗参与、技能巩固及行为改变的维持，特别是在治疗接触减少或随访期间。单纯的动机性短信提示对于成人暴食相关障碍的持久行为改变可能不足，这可能与患者在治疗中已完成动机澄清有关，此时数字设备提供的指令性建议更多起到结构化自我调节支持的作用。
4.3.2 肥胖
EMI在短期内实现了平均1–3 kg的体重减轻，优于无生态组件的静态数字干预，但低于传统面对面BWL项目。体重减轻效果常在12个月左右衰减，这与更广泛的减肥文献一致。证据表明，自我监测本身就是一个强有力的积极成分，EMI带来的增量收益可能取决于反馈的质量、时机和个性化程度，而不仅仅是交付方式。即便体重变化微小，EMI仍能改善失控进食等饮食调节机制。
4.4 方法学质量与偏倚风险
RCT的偏倚风险低至中度，非随机研究则为中至高。主要偏倚来源是混杂和缺失数据。短期随访限制了结论的可靠性，亟需更长随访期、更大样本量及标准化结局指标的严格研究。
4.5 优势与局限性
本综述的优势在于严格区分了EMI与EMA及其他数字工具，并进行了全面的偏倚评估。局限性在于ED相关研究数量少，诊断代表性有限；非随机设计限制因果推断；随访期短；样本多样性不足，主要集中于白人、中年女性，限制了结果的普适性；所有ED干预均为CBT辅助，独立贡献不明；过度依赖BMI作为肥胖指标，未能反映体成分和功能健康差异。
4.6 启示与未来方向
EMI主要作为既定治疗的辅助手段，具有可扩展性和低强度的优势，适用于阶梯护理和复发预防。未来应优先开展大样本、长随访的RCT，明确EMI组件的独立贡献及作用机制。同时，应探索EMI作为低门槛独立干预的潜力，并纳入更多样化的人群，以解决当前数字健康领域的公平性问题。
