在PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)2020声明之后进行了系统评价和元分析[ 6］．本研究已在国际前瞻性系统评论注册(PROSPERO;CRD42022324676)。

文献检索是由2位独立审稿人(AYLL和AKCW)在没有图书馆员参与的情况下完成的。检索PubMed、MEDLINE、CINAHL、Embase、PsycInfo和Cochrane中央对照试验登记册(Cochrane Central Register of Controlled Trials) 2015 - 2021年发表的文章，旨在捕捉技术快速发展下最新的远程康复方法。使用谷歌Scholar和收录论文的参考文献列表进行手工检索。灰色文献，如摘要和社论，被排除在外，因为这些文章中的大多数都没有经过同行评审，而且它们的收录会降低证据的质量。所有数据库的搜索策略都是基于关键搜索词构建的，这些关键词包括“远程康复”、“慢性疾病”、“护理”、“多学科”和“随机对照试验”。通过包含不同的慢性疾病和医学主题标题，搜索进一步扩大( 多媒体附件1)．

使用PRISMA流程图报告文献筛选过程( 图1)．文献检索后，检索结果导入EndNote X9 (Clarivate)中去除重复。文章通过标题和摘要进行筛选，然后由独立工作的2名审稿人(AYLL和AKCW)对全文进行审查。对于手工搜索，这两名审稿人独立筛选了文章的全文。审稿人之间的任何分歧都通过讨论解决。

提取了以下变量，并在 多媒体附件1:作者、发表年份、研究特征(研究地点、研究人群)、干预特征(提供者、研究持续时间、干预组、对照组)、数据收集时间点、结局变量、结局指标和结果。

所有纳入研究的干预措施均根据慢性护理模型进行提取。该模型的六个组成部分如下:(1)知情的患者和主动的卫生保健提供者之间的积极的双向互动;(2)沟通中有效的自我管理支持;(3)完整的交付系统设计，并定期跟踪评估;(4)来自专业知识、协议或培训的适当决策支持;(5)患者和医疗保健提供者之间用于管理患者临床数据的临床信息系统;(6)社区资源[ 8］．

使用Cochrane偏倚风险工具识别纳入研究的潜在偏倚风险[ 9］．两名评审人员(AYLL和AKCW)独立进行了质量评估，并通过讨论解决了任何分歧。

使用Review Manager version 5.4.1 (The Cochrane Collaboration)进行荟萃分析，并使用森林图进行说明，在最长的随访时间点，至少有2项研究对一种慢性疾病的相同结果进行了测量[ 10］．在随机效应模型下，平均差值(MD;使用相同的测量工具)或标准化的MD (SMD;使用不同的测量工具)和95% CI计算连续变量，而比值比(or)和95% CI计算二分类变量使用Mantel-Haenszel方法。使用卡方检验评估结果的异质性和显著性， 我²统计，以及 P值(< . 05)。的价值 我²可解释为不重要(0%-40%)、中等(30%-60%)、相当大(50%-90%)或相当大(75%-100%)的异质性[ 10］．通过漏斗图可视化检查发表偏倚[ 10］．

筛选过程报告在 图1．共纳入434篇论文进行全文筛选，最终有38篇研究符合本综述的纳入标准，其中26篇有可用于荟萃分析的数据。所有纳入研究的特征均列于数据提取表( 多媒体附件2)．

38项研究共纳入9677名参与者，平均年龄为63.75岁。其中，5105人接受远程康复，4572人接受常规面对面咨询;6项研究为3支随机对照试验[ 11- 16]，其余研究为两支研究。在纳入的38项研究中，9项针对心脏病患者[ 15- 23]， 9名慢性呼吸道疾病患者[ 24- 32]， 9例糖尿病患者[ 11， 12， 33- 39]， 4例高血压患者[ 14， 40- 42]， 4名癌症患者[ 43- 46]， 3例中风患者[ 13， 47， 48］．

这些课程由注册护士(n=20)、专科护士(n=8)、高级实习护士(n=3)、社区护士(n=1)、护士病例经理(n=1)或涉及多个健康相关学科的人员(n=5)进行。研究周期从4周到36个月不等，其中8周(n=8)、12周(n=7)和24周(n=7)是最常见的持续时间。

在远程康复计划中使用的技术总结在 表1．一般来说，护士电话随访(n=26)是所有慢性疾病患者最常采用的护士主导远程康复传递渠道，其次是远程监护(n=9)和视频会议(n=4)。此外，除远程康复外，大多数研究还涉及非技术成分，如分发书面教育材料(n=20)、参加面对面教育会议(n=16)、定期面对面培训(n=10)和护士家访(n=3)。对照组采用常规护理咨询(n=30)、纸质教育材料(n=14)和面对面教育会议(n=6)。

共有32项研究通过电话进行远程康复计划(n=26) [ 11- 13， 15， 17， 19- 22， 24- 28， 33， 35， 37- 43， 46- 48]、视讯会议(n=4) [ 21， 30.， 32， 34]、短讯短信(n=2) [ 14， 41]，或WhatsApp (n=1) [ 45) ( 多媒体)．护士主导的咨询大多是每周(n=4)，每月(n=5)，或两者结合(n=7)。7项研究没有报告干预的频率。护理随访内容包括疾病特异性知识教育(如COPD加重、低血糖)和自我护理行为教育(如服药依从性、生活方式改变;(N =14)，解决患者对疾病自我管理的询问(N =8)，监测患者的体征和症状(N =6)，进行动机性访谈(N =5)，与医生合作进行药物滴定(N =4)，授权目标设定和个人计划实施(N =4)，并提供心理支持(N =3)。

有两项研究以解决问题理论为框架，通过制定行为计划和在护士主导的电话咨询中提供正强化来支持慢性疾病康复[ 13， 28］．另有两项研究使用非互动信息短信文本和/或与护士互动的短信文本，提供慢性病管理教育和疾病监测支持[ 14， 41］．

9项研究将远程监测集成到心力衰竭、哮喘、COPD或糖尿病患者的远程康复计划中[ 16， 18， 21， 29- 32， 34， 35) ( 多媒体附件4)．患者被指示测量他们疾病特异性的身体指标(如血压、肺量、氧饱和度、呼吸频率、血糖水平)，并记录他们的体征和症状，每天(n=5)，每周(n=1)，或在干预的前几周后每天到每周记录(n=3)。数据通过在平板电脑和移动应用程序中手动记录(n=3)、从测量工具自动传输到平板电脑(n=2)或短信文本(n=1)传输到共享平台。在7项研究中，如果决策支持系统检测到异常数据，会自动向护士发送警报。这些决策支持系统根据研究方案(n=5)或通过与患者共享决策(n=2)构建。在收到警报后，护士将通过持续的电话随访(n=6)、视频会议(n=2)或转诊给医生(n=1)来支持这些患者。

除护士随访及远程监测外，另有4项研究使用智能手机应用程序支持社区的慢性疾病康复[ 23， 35， 44， 45］．这些app的功能一般包括提供多媒体教育资料、健康行为监测、心理支持、聊天功能、护士咨询论坛等。两项研究设计了一个网站，提供心脏自我管理的教育资料[ 16]，并使用在线健康问卷监测患者的健康状况[ 46］．此外，一项研究通过视频会议为健康衰竭患者提供在线运动训练[ 23］．

在所有纳入的研究中，总体慢性护理模式要素说明在 多媒体．所有研究中的干预措施都显示至少与模型的一部分一致。在所有纳入的38项研究中，提供了患者与护士之间的定期互动、自我管理支持和定期随访。在总共26项研究中，通过干预前培训、指南或协议为护士提供决策支持。临床信息系统参与了10项具有远程监测组件的研究。有8项研究向可用的社区资源提供了转诊。

所有结果的森林图显示在 图2．

研究中偏倚风险的总结见 图3而且 4．大多数研究的随机化和分配隐藏质量良好。然而，由于远程康复的性质，很难使参与者和干预者致盲。42项研究中有34项被评定为高危或不明确的致盲参与者和人员风险(90%)。此外，42项研究中有25项在结果评估盲视方面被评为高风险或不明确风险(66%)，而12项研究在结果报告方面风险较高(29%)。

鉴于医院环境中的资源有限和正在进行的COVID-19大流行，远程康复似乎是一种很有前途的长期方法，可以为慢性病患者提供卫生保健专业人员的持续护理[ 49］．在这项荟萃分析中，发现与接受常规现场康复服务的患者相比，接受护士主导的远程康复后，慢性疾病患者的生活质量和自我护理能力有了显著改善。这些改善可能是由于人们在参加护士主导的远程康复计划后，对如何监测其症状的知识和自行进行临床评估的能力有所增加[ 30.， 46］．在先前针对社区患者的综述中也发现了类似的结果[ 50]心脏衰竭[ 51]， copd [ 52]，或癌症[ 53］．因此，根据这些发现，远程康复项目可以应用于社区康复服务，特别是在当前的COVID-19大流行期间。远程康复虽然有利于慢性疾病患者的生活质量和自理能力，但对其心理健康和住院的影响尚不确定。以前的一项综述分析了护士驱动的远程康复计划的效果，发现COPD患者的焦虑和抑郁水平有显著改善[ 52］．相反，一些研究报告指出，远程康复对慢性疾病患者的心理健康没有显著影响[ 18， 23］．此外，在以前的审查中，远程康复在减少卫生资源使用方面的效果也各不相同。先前的综合综述未能证明远程康复在降低心力衰竭患者住院率方面的有效性[ 54］．一些研究发现非计划住院率大幅减少[ 55]及急诊科就诊[ 56］．相比之下，一些研究报告称，居住在社区的老年人在卫生资源使用方面没有显著差异[ 50]、糖尿病患者[ 57]，或患有心力衰竭的人[ 58］．这些混杂的结果可能是由于患者的特征和各自护士主导的康复计划的干预措施的差异造成的。因此，需要根据远程康复方案的不同干预特征，如持续时间、交付方式和剂量，来比较远程康复方案的有效性。

在护士主导的远程康复计划中，护士电话随访被发现是最常见的干预成分，这与之前的一项研究的发现一致[ 59］．电话随访被认为是迄今为止向医疗保健提供者询问疾病自我管理问题的最简单方式，同时不需要任何复杂的设备[ 12， 43， 46］．相比之下，远程康复计划中经常使用的另一种干预组件远程监护被认为是最不受患者欢迎的，因为在使用无线设备传输数据时经常出现技术问题[ 18， 60， 61］．患者还担心用于家庭监测生命体征的工具和可穿戴传感器的准确性[ 62］．此外，无法使用监测工具和解释自己的健康数据也是不遵守自我监测的常见原因[ 18］．因此，通过充分的干预前护理教育或培训课程，使患者熟悉技术设备，可以更好地实施远程监测。未来的研究还应提高远程监护系统的质量，包括稳定性、准确性和安全性，以增加患者对远程监护的信心。

尽管康复项目有好处，但不应仅通过远程医疗交付模式提供。缺乏身体互动可能导致难以建立信任的护患关系，从而降低患者的满意度[ 26， 42］．此外，由于缺乏使用技术的经验，远程康复确实可能会增加患者的焦虑和抑郁水平[ 23， 63］．慢性病患者可能需要定期面对面的护士会诊，以解决远程康复过程中遇到的问题。以面对面谘询辅助远程复康，可进行更全面的护理评估及体格检查[ 64］．

在慢性护理模式的指导下，本综述发现所有纳入的研究都在患者和积极主动的医疗保健提供者之间提供了定期的双向互动。然而，当发现异常或急性问题时，一些研究没有提供循证方案供护士遵循，这可能导致临床判断不准确，并增加不必要的住院[ 65- 67］．因此，在实施远程康复计划之前，应向卫生保健提供者提供可靠的指导方针。

鉴于目前的技术发展速度，更先进的决策支持系统可以在人工智能(AI)的帮助下得到改进[ 68］．在最近的慢性疾病管理研究中，开发了不同的决策支持系统，最常见的是用于诊断、随访管理和治疗[ 69］．之前的一项研究创建了一个基于人工智能的决策支持系统，用于增强糖尿病患者药物治疗方案中的共享决策[ 70］．基于患者的临床数据，这个人工智能驱动的系统可以生成包含全面信息的用药方案，包括预测成功率、风险和收益以及用药成本。另一项研究采用机器学习决策支持系统进行远程监测，根据患者自我报告的症状预测急性哮喘加重的风险，并在发现异常时及时通知护士[ 71］．

除了决策支持系统，临床信息系统是慢性护理模式的另一个重要组成部分，在护士主导的远程康复计划中需要考虑。医护人员之间缺乏共用的临床资讯系统，已显示会增加医疗差错的风险[ 72］．通过使用技术，患者的健康记录可以在患者和医疗保健提供者之间或在不同的医疗保健学科之间以电子方式共享。有证据表明，将电子健康记录整合到基于社区的慢性病护理中，可以有效改善患者的健康结果和卫生保健服务质量[ 73］．虽然电子健康记录的使用已被广泛使用和测试，但它仅限于显示客观的物理指标，如血糖水平和放射学报告。最近的研究已开始允许病人将他们的主观健康投诉，例如症状和身体活动，记入电子健康记录[ 74］．然而，当病人的个人资料被上载及储存在互联网上时，有关资料私隐问题已引起关注[ 62， 75］．因此，未来需要研究开发具有更先进安全系统的云平台，以防止患者健康数据被破坏[ 76］．此外，政策制定者应规范将患者健康信息存储和共享给第三方以进行医疗随访和转诊，以确保数据隐私[ 77］．

慢性疾病通常与功能障碍相关，这可能降低患者适应远程康复的能力。有证据显示，身体残疾程度较重的病人较不可能遵守远程康复计划[ 18， 27， 78］．为提高依从性，需要就疾病自我管理和技术设备的使用进行适当的干预前培训[ 79］．在6种目标慢性病中，既往研究表明，心脏病、慢性呼吸系统疾病和中风比高血压、糖尿病和癌症更容易引起患者的功能残疾，从而影响其参与远程康复计划的能力[ 80］．这可能解释了为什么在参与护士主导的远程康复计划后，心脏病、慢性呼吸道疾病或中风患者的身体指标改善不显著，包括COPD加重和身体残疾水平。有鉴于此，建议护理人员应参与协助此类患者参与远程康复计划。

大多数老年人不仅患有一种慢性疾病，而且还面临多种疾病的问题。在中国和美国，多重疾病的患病率分别为49.4%和59.6%，[ 81， 82］．由于慢性疾病的病理生理途径相互关联，为患有多种慢性疾病的病人提供的康复服务在性质上比为患有单一疾病的病人提供的康复服务更为复杂。[ 83］．由于这些复杂和相互关联的慢性疾病的症状和体征重叠，增加了解释症状和管理多种医疗方案的难度[ 84］．因此，开展未来的研究来评估护士主导的远程康复项目在多种慢性疾病患者中的有效性是至关重要的，因为目前此类研究很少。

这篇综述有几个局限性。首先，它只包括了用英语写的论文，所以没有包括用不同语言报道的相关研究。其次，本综述仅包括护士主导的针对6种最常见慢性疾病的远程康复项目。对于关节炎和神经系统疾病等导致高功能残疾的其他慢性疾病患者，没有远程康复计划的覆盖。第三，由于研究时间、样本量和使用的技术设备等干预特征的差异，研究之间的异质性从中等到高度。第四，尽管审稿人试图联系相关作者获取相关数据，但由于数据不完整，并不是所有研究都被纳入荟萃分析。

虽然荟萃分析显示，这些项目导致了各种慢性疾病患者的生活质量和自我照顾能力的显著改善，但在焦虑、抑郁或住院人数方面，它并没有比传统的面对面咨询更有优势。在慢性护理模式的指导下，该综述显示，决策支持和临床信息系统的使用可以促进护士在远程康复项目中的工作。此外，尽管多病的共性，针对多种慢性疾病患者的远程康复项目的有效性的研究有限。未来的研究可以集中在远程康复在这些患者中的应用。