护士主动打电话与移动健康应用程序对维持应用程序使用的协同效应:三组随机对照试验

介绍

背景

高血压等非传染性疾病在老年人中日益普遍[1，2]。在过去的20年里，移动健康(mHealth)应用程序凭借其互动功能和提供循证临床信息的能力，帮助数百万老年人做出适当的医疗保健选择和自我管理疾病[3.]。

虽然它们的可用性和功能各不相同，但移动健康应用程序有一些共同的特点，如实时或定期的健康跟踪，以及最新的教育材料，供用户在家管理自己的身体和心理健康。最近一项关于慢性病管理的综述得出结论，移动健康应用程序在统计上显著改善了老年人的自我效能和药物依从性[4]。它们还改善了与卫生专业人员的沟通[5]。针对老年人心理健康的应用程序也有积极的影响，比如治疗抑郁症。6]。然而，随着时间的推移，老年人往往会停止使用这些应用程序。最近的一项调查显示，在下载一款旨在缓解抑郁症状的应用程序4周后，大约60%的老年人停止使用它，在第六周上升到80%。7]。另一项研究显示，大多数老年人在下载移动健康应用程序后平均只使用了5次。8]。研究表明，坚持使用应用程序是决定这些基于移动健康的项目有效性的主要因素之一[9]。高度坚持使用应用程序的患者更有可能遵循移动健康干预并保持应用程序建议的健康行为[9]。然而，有证据表明，老年人对应用程序使用的依从性普遍较低，因为他们不了解应用程序中安装的大量健康信息[9]。认知、身体、感知和动机障碍也对坚持构成额外障碍[10]。与年龄相关的认知功能(如工作记忆和注意力)的下降，可能会使在移动健康应用程序中处理信息变得困难。关节灵活性、手眼协调能力、视力和听觉的减弱可能会使点击按钮和阅读小屏幕上的信息变得困难。研究还表明，抑郁程度高、自我效能低的老年人几乎没有动力学习和坚持创新技术来改善他们的健康[11，12]。可信度差的信息，没有个性化的反馈和健康建议，以及无法与医疗保健专业人员沟通的选项集成到应用程序中，可能是它们使用的其他常见障碍[13]。研究表明，根据老年人的需求定制健康信息，结合老年技术设计，并在医疗保健专业人员的个人支持下补充应用程序的使用，是提高老年人对应用程序的依从性的一些策略。14]。

护士可以补充移动健康应用，并促进老年人持续使用应用。护士接受培训，提供针对临床情况、个人生活经历和个人偏好的个性化护理;赋予个人设定健康目标和自我监督的能力;提高个体执行和维持健康行为的自我效能感;并作为合作伙伴，改善受照顾者的整体福祉[14]。将这种护理病例管理方法整合到移动健康应用程序中，可以使老年人获得单独移动健康应用程序无法提供的个性化反馈和健康建议。15]。

在最近的一项研究中，开发了一款带有护士家访支持的移动健康应用程序，以促进心力衰竭患者的疾病自我管理[16]。结果表明，护士的拜访对病人的治疗结果有积极的影响，比如主要是提高他们的自我效能感，减少他们的抑郁症状。然而，没有关于程序持续效果的报告，也没有对参与者在程序期间和之后使用该应用程序的频率进行测量。一般来说，如果用户被授权持续使用一款应用，并发现它有利于满足他们不断变化的需求，他们可能会更长时间地使用它[14]。此外，长时间使用这些应用程序可以更好地了解其长期效益，因此促进这些应用程序的持续使用非常重要。如果不知道如何在老年人中促进和维持应用程序的使用，应用程序带来的期望和预期的积极健康结果将无法实现。

移动健康中的交互性是一种双向沟通方式，当应用程序用户在使用应用程序时感到健康咨询的紧迫性和发现健康行为改变的困难时，可以与医疗保健专业人员联系[17]。因此，移动医疗中的交互性是指终端用户与医疗保健提供者互动的机会，例如通过后续电话[17]。据我们所知，这项研究是第一个采用互动方法的护士，主动打电话给患有慢性疾病的老年人，赋予他们慢性病管理技术，使他们能够在日常生活中保持应用程序的使用，并结合目标设定和对他们的健康状况进行随访(mHealth+I)，并在老年人遇到任何健康问题或与应用程序使用相关的技术问题时接收来自老年人的WhatsApp消息。证据表明，自我调节技巧，如目标设定、行动计划和自我监督，在让人们坚持健康行为方面是有效的。18]。本研究可以为研究人员和应用程序开发人员提供建议，提供有效的干预组件，鼓励老年人长期持续使用这些应用程序，从而改善他们的长期身心健康，自我效能感，减少他们对健康服务的使用。

目标

这项工作的目的是:(1)比较mHealth+I和mHealth组在3个月干预计划后继续使用移动健康应用程序的参与者数量的差异;(2)评估使用移动健康应用程序对自我效能感、抑郁水平和总体健康服务使用的持续影响。

方法

研究设计与设置

这是对一项三组随机对照试验的二次分析，该试验检验了在使用移动医疗时，在综合健康-社会伙伴关系模型的支持下，增加护士互动的不同益处。调查在香港五个地区进行。有关研究设计的详情，可参阅在其他地方公布的研究方案[19]。

参与者，招募策略和随机化

训练有素的社区中心工作人员从中心的会员名单中确定了可能符合条件的老年人。纳入标准:(1)年龄在60岁以上;(2)患有慢性疼痛、高血压或糖尿病;(3)使用智能手机。排除标准:(1)目前正在参加另一个移动健康计划，(2)有急性精神问题，(3)卧床(因为他们无法自我护理)，或(4)家中没有互联网覆盖。社区中心的工作人员打电话给可能符合条件的成员，描述了这项研究，并为他们提供了选择退出招募的机会。然后，一名训练有素的研究助理(RA)收集他们的基线数据，并打电话给不知道参与者身份的首席研究员(PI)，通过使用“研究随机化”软件程序将参与者分配到3组(即mHealth+I, mHealth或对照组)中的一组。分组作业放在密封的信封中，并在随机化时依次打开。

样本大小

假设双尾α值为0.05，β误差的概率为0.2，在计算与先前的研究结果相同的主要结果测量(自我效能)(该研究对老年人进行了家访和电话随访)的结果后，效应值为0.2 [18]，流失率为20% [18]，研究至少需要216名参与者(即每组72名参与者)。

干预措施

有关干预计划的详细说明已于先前发表[19]。这项研究是一个为期3个月的项目。3个月后，mHealth+I和mHealth组的参与者仍然可以使用mHealth应用程序，直到第六个月数据收集结束。

移动健康应用程序的设计采用了老年人友好的功能，如一致和清晰的视觉布局，大的触摸点尺寸，最小化的导航子级别，以及视频和音频内容的字幕。在发布之前，该应用程序由10名有资格加入研究但不是参与者的老年人进行了测试。他们普遍对应用程序的功能和高级友好的设计感到满意，只是指出需要增加文本，图形和按钮的大小。

移动医疗集团

社区中心的工作人员帮助移动健康小组的参与者下载了一个由研究团队和一家电信公司共同开发的移动健康应用程序。他们还为参与者提供了一个关于应用程序使用的教育课程。移动健康应用程序专注于教育用户有关体征和症状、原因和病因、风险因素以及自我管理3种常见慢性健康问题(即慢性疼痛、高血压和糖尿病)的技术，并允许他们记录和自我监测他们的慢性疼痛、血压和血糖水平。还有一个教育角，提供关于自我管理三种慢性病的循证视频和书面信息。这些视频和信息专门为高血压和糖尿病患者提供了健康行为的建议，如遵循健康饮食和参与体育活动。护士每两周更新一次内容。应用程序中的一个按钮是供用户在紧急情况下呼叫护士的。根据医生的意见、政府指引和医院管理局的工作规程，亦发展了一套警报系统。当用户使用该应用程序报告异常症状时，如突然四肢无力和胸痛，警报将立即发送给护士。护士会根据一套工作规程采取适当的行动。每个问题的方案包括3个组成部分:关于自我管理的护士建议，转介给社会工作者，以及转介到下一级护理机构，包括全科医生、门诊部和医院。 They were developed according to the Omaha System [20.]和国家健康与护理卓越研究所的指导方针[21]。所有数据都上传到远程服务器上的安全网络连接门户。如果用户超过一周没有使用这款应用，就会在智能手机屏幕上弹出提醒信息。

mHealth + I组

移动健康+I组的参与者被允许使用移动健康应用程序，并在3个月内接到8个主动电话，电话来自专门为这项研究培训的护士(即，在第一个月，每周一次电话;在第二个月和第三个月，每两周打一次电话)。这些电话持续了10到12分钟，并被记录下来供研究小组成员进行独立审查，以确保服务质量。在我们之前的研究中，测试的频率和持续时间得到了验证[18，22]。为了灵活性和减少对社会活动的潜在干扰，参与者和护士决定在一周内举行会议的日期和时间。在电话中，护士使用奥马哈系统来评估每个参与者的健康状况，采用Bandura的自我效能理论来授权他们设定个人健康目标和自我保健行动计划，并回答任何问题。奥马哈系统有明确的定义和一系列的迹象和症状，指导识别具体问题[20.]。护士根据奥马哈系统对环境、心理、生理和健康相关行为进行初步综合评估，并提供教学、指导和咨询、治疗和程序、病例管理和监测。护士还提供了自我效能增强的干预措施，如检查参与者过去处理健康问题的成功经验，帮助他们回忆有效的策略，并提醒参与者在采取健康行为时注意自己的情感和生理状态，并根据Bandura自我效能理论的层次来源注意完成任务的有益或压力效应[23]。由于参与者有不同的慢性疾病组合，因此对其体征和症状的了解构成了制定健康目标和个性化行动计划的基础。根据与参与者设定的不同目标和行动计划，护士会每两周通过WhatsApp向参与者发送针对个人的提示和提醒视频，向他们传授在健康维护中进行自我护理所需的技能。参与者还可以在遇到任何健康问题时使用WhatsApp与护士联系。护士还可以根据共同制定的协议将参与者转介给社会工作者和全科医生。护士、社工和全科医生每两周举行一次会议，共同为参与者制定护理计划，并跟踪他们的健康状况。如参加者在两星期内没有转介给社工或全科医生，会议便会取消。3个月后，mHealth+I的参与者没有接到护士主动打来的电话，但仍被鼓励每天使用该应用程序。

对照组

对照组的参与者既没有收到移动健康应用程序，也没有收到护士主动打来的电话。

培训护士

为实习护士提供了为期2天的培训工作坊，内容涉及奥马哈系统、工作指南和转诊协议、文件格式、后勤和项目安排。在研讨会期间使用了一个模拟病例，以确保护士理解并遵守协议。护士在为参与者提供服务之前通过了能力测试。

数据收集

本研究有3个数据收集时间点:干预前(T1)、干预后3个月(T2)和干预后3个月(T3)。这是为了确定在移动健康+I组和移动健康组中有多少参与者在6个月后仍在使用移动健康应用程序，并评估干预的持续效果。一位没有参与干预的训练有素的RA在5个社区中心收集数据。

结果测量

自我效能感是本研究的主要结果，采用中文版的一般自我效能感量表(GSES)进行测量[24]。自我效能感是行为改变的先决条件，而行为改变通过改善自我管理，可能会影响整体健康和医疗保健服务的使用[25]。在其他针对社区居住老年人的研究中，自我效能被用作主要结果[26，27]。GSES为李克特4分量表，共10项[24]。总分从10分到40分不等，分数越高代表自我效能水平越高。该量表已被广泛证实具有高信度(α= 0.89) [20.]。

使用中文版的老年抑郁量表来测量抑郁水平[28]。之所以选择这15项量表，是因为在之前的一项验证研究中，它与抑郁症状高度相关[29]。总分在1到15分之间，分数越低代表抑郁症状的严重程度越低。报告了良好的效度和信度，中国老年人群的标准相关效度为0.95，重测信度为0.85 [30.]。

根据参与者的自我报告，评估了他们在过去3个月内到全科医生诊所就诊、计划外到政府门诊诊所或急诊科就诊或住院的次数，从而评估了总的卫生服务使用情况。

在基线时收集性别、年龄、教育水平、财务状况和收入来源等人口统计数据。

数据分析

SPSS (version 26;IBM Corp .)被用来分析数据。在T2和T3期间，使用移动健康应用程序的mHealth+I组和mHealth组参与者人数的差异使用卡方检验进行分析。为了评估那些在3到6个月内继续使用应用程序的人与那些没有继续使用应用程序的人之间的结果差异，参与者被进一步分为在T2后持续使用应用程序的mHealth+I组[mHealth+I(S)]，在T2后不使用应用程序的mHealth+I组[mHealth+I(N)]，在T2后持续使用应用程序的mHealth组[mHealth(S)]，在T2后不使用应用程序的mHealth组[mHealth(N)]和对照组。每周至少登录两次，每次超过5分钟的参与者将被计入(S)组。采用广义估计方程比较各组间、组内、时间与组间的相互作用效应。值得一提的是，考虑到每个亚组的样本可能很小，由于可能夸大GEE估计，因此未将与持续使用相关的因素包括在分析中。意向治疗是本研究的主要分析方法。P在双尾检验中，小于0.05的值被认为是显著的。

伦理批准

该研究方案已获得香港理工大学人类伦理小组委员会批准(HSEARS20190312002)，并在ClinicalTrials.gov注册(NCT03878212)。所有参与者都被告知研究的目的和细节，可能的风险和益处，以及他们参与的程度。

结果

参与者流

在2020年12月1日至2022年4月30日期间，共招募了5个社区中心的249名参与者，并随机分配到三组中的一组:mHealth+I (n=74)， mHealth (n=71)和对照组(n=76)。在为期6个月的项目中，没有人退出(图1)。此外，在3个月的实施期内，所有移动健康+I组的参与者都完成了8次与护士的预定电话通话。

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基线特征

基线人口统计学特征在三组之间是平衡的(表1)。简而言之，参与者的平均年龄为76.6岁(SD 8.0)，不到四分之一(22.6%)没有接受过正规教育。大多数人(93.2%)声称拥有足够或绰绰有余的财务资源，主要来自家庭(54.3%)和个人储蓄(31.2%)。

移动健康组和移动健康+I组应用程序使用频率和持续时间

mHealth+I组比mHealth组的应用程序使用时间相对更长(即12分钟vs 11分钟)。两组中最常用的功能是高血压、糖尿病和疼痛程度的体征和症状的自我监测功能。两组人的大部分时间都花在了教育角上。使用该应用程序，mHealth+I组的参与者比mHealth组更多地报告了异常体征和症状，并触发了警报系统。最常见的异常体征和症状包括晕厥、单侧肢体麻木和胸痛。

推荐的类型和数量

当接到参与者的电话，听到警报响起，或对参与者进行综合评估(mHealth+I组)时，护士在必要时协调并将参与者转介到适当的服务。护士将6名移动健康参与者和6名移动健康+I参与者转介到医疗服务机构(即，2名移动健康参与者和3名移动健康+I参与者转介到全科医生，4名移动健康参与者和3名移动健康+I参与者转介到医院)，18名移动健康参与者和12名移动健康+I参与者分别转介到社会服务机构。转介社会服务的原因多种多样，包括心理社会问题，如有患抑郁症的风险、家庭问题和与亲属沟通不良，以及缺乏社区服务信息，而转介医疗的原因是高血压，伴有头晕和出汗、高血糖、肢体麻木、胸痛和急性头痛。平均而言，移动健康组和移动健康+I组的参与者与社会工作者进行了3次随访，与全科医生进行了1次随访，转诊后住院1次。护士、社工和全科医生共会面6次，讨论转介参与者的护理计划。会议结束后，护士将在随后的电话中继续与参与者跟进护理计划。

3个月后移动健康应用的持续使用情况

在这项研究中，“持续使用”的概念被定义为在干预结束后每周至少使用该应用程序两次[31]。在项目完成3个月后，37.8%(28/74)的mHealth+I和18.3%(13/71)的mHealth参与者每周至少使用两次mHealth应用程序，直到第六个月结束。表2)。卡方比较显示，T2和T3两组的应用使用情况存在显著差异(χ²₁= 6.81,P= .009)。在那些在3个月后继续使用应用程序的参与者中，移动健康组的参与者更频繁地使用自我监控和呼叫护士按钮功能，花更长的时间在教育角落，从登录到退出的时间更长(多媒体附录1)。

干预措施对结果的有效性

自我效能感

如图2移动健康(S)组的平均自我效能评分从T1提高到T3 (表3)。T1至T2和T1至T3的绝对平均变化分别为2.69分和4.15分(多媒体附录2)。组内效应有统计学意义(β=3.41, 95% CI 5.89 ~ 0.93，P=.007)和T2时的相互作用效应(β=5.39, 95% CI 2.68 ~ 8.09，P<.001)，尽管他们的自我效能平均得分从T3降至T2 (表4)。

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抑郁症

与T2和T1相比，mHealth(S)组在T3的平均抑郁评分最低(表3)。mHealth(S)组在T3时与对照组在T1存在交互作用(β=1.98, 95% CI 3.78 ~ 0.19);P= .03点;表4)。图3mHealth+I(S)组的平均抑郁评分从T1到T2下降，但从T2到T3上升，表明该组参与者在T2的抑郁程度低于T3。

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运行状况服务总使用量

GEE分析显示，从T1到T2，所有5组的卫生服务使用率均有统计学意义上的显著下降(β=1.38, 95% CI为β 1.98 ~ 0.78)。P<措施;表4)。然而，从T2到T3，所有人的医疗服务使用率都较高(图4)。从T1到T3，移动健康+I(S)组和移动健康(S)组的健康服务使用率都较低(多媒体附录2)。

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讨论

主要结果

虽然mHealth组和mHealth+I组在干预结束后都可以使用该应用程序，但mHealth+I组中更多的参与者(n=28)表现出持续使用移动健康应用程序直到第六个月结束，差异具有统计学意义。也许是移动健康+I组的参与者收到的个性化支持引发了这样一种观念，即即使没有支持，他们仍然可以监控自己的健康状况，并知道如何在医疗预约期间向医疗保健专业人员报告。然而，应该强调的是，两组中超过一半的参与者在干预后停止使用该应用程序，尽管增加了主动呼叫方面，但在6个月的随访中，只有37.8% (n=28)的mHealth+I组使用该应用程序。

这一发现证实，老年人在自我管理慢性病方面持续使用移动健康应用程序的比例普遍较低[32]。这可能是由于厌倦、应用疲劳和缺乏动力，因为人们对应用的功能越来越熟悉。33]。尽管在这项研究中，超过6个月的应用程序使用模式尚不清楚，但长期使用可能仍然很低，这与之前的研究结果一致，即在使用移动健康应用程序的初始阶段后，高放弃率[34，35]。这是一个值得关注的问题，因为如果这种模式继续下去，应用开发者可能会对开发新应用感到气馁。因此，未来的应用程序应该尽可能地包括用户输入，以潜在地提高长期使用水平。此外，考虑定期更新这些应用的新功能可能会有所帮助，这可能会保持用户的兴趣。

关于结果，从T1到T3，在移动健康(S)组的自我效能感和抑郁水平上观察到统计学上显著的发现。有趣的是，对于移动健康+I(S)组来说，这种影响仅在T2时显著，从T2到T3，自我效能感降低，抑郁评分增加。综上所述，这些结果表明，与移动健康+I(S)组相比，移动健康(S)组的干预效果更持久。除了持续使用移动健康应用程序之外，这一发现可能与移动健康(S)组没有得到移动健康+I(S)组所得到的正式支持这一事实有关。虽然电话提供了主动跟进的机会，但双周护理计划提供了根据参与者的独特需求量身定制服务的机会。正式的支持在干预完成后结束，尽管参与者被鼓励继续使用应用程序，使他们与移动健康组平等。然而，他们可能需要一些时间来习惯在没有任何主动跟进电话的情况下使用这款应用，而移动健康团队已经习惯了这一点。

尽管移动健康(S)组在自我效能和抑郁方面的结果有所改善，但他们的总医疗服务使用得分总体上从T1到T2下降，从T2到T3上升。从T1到T2，如果在健康状况跟踪系统中检测到异常情况，一名护士通过电话积极跟踪移动健康组和移动健康+I组的参与者。这些电话只针对移动健康组和移动健康+I组的参与者，允许他们与对照组进行比较。正如现有研究所强调的那样，技术驱动的自动化可能有助于补充，而不是完全取代面对面的交流[36，37]。就目前的研究而言，这一新特征可能有助于早期发现健康问题，并制定干预措施来管理已发现的问题，这可能会最大限度地降低卫生服务的使用率。然而，从T2到T3，尽管继续使用移动健康应用程序，但该功能缺失。这一发现可能表明，病例管理人员可能仍然需要积极的随访来改善某些结果，例如健康使用率。如前所述，单独使用该应用程序可能会改善某些结果。仍然必须得到持续的后续支助，以促进及早发现和解决健康问题。

在移动健康+I(S)组的参与者中，关于从T1到T2的抑郁水平降低和从T2到T3的抑郁水平增加的发现尤其值得注意。虽然持续时间有限，但护士发起的电话可能创造了一个促进参与者和护士之间互动的社会环境。从T2到T3的这种形式的社会支持的退出可能已经消灭了互动的概念，并导致抑郁症的增加。考虑到全球护士的持续短缺，与护士持续接触的潜在需求可能具有挑战性。机器人技术在病人监护和给药方面的应用已有报道[38]。虚拟护士必须扮演这样的角色，并在需要时与真人互动。也许，家庭照顾者可以接受培训，承担一些支持他们亲属的角色[39]。

对照组和干预组的卫生服务使用水平相当，但干预组的使用水平略低。也许参与者经历了类似的疾病轨迹，导致观察到的卫生服务使用水平。

限制

这项研究有几个局限性。首先，招募的参与者的教育水平普遍高于社区居住的老年人的一般人群。较高的教育水平可能使老年人能够在没有护理人员的支持下继续使用这款应用。因此，研究结果可能不适用于没有受过正规教育的老年人。其次，该研究没有评估在T2和T3之间从移动健康应用程序中删除提醒消息功能的影响。第三，由于本研究中的移动健康应用程序具有多种功能，单个组件(例如，仅提醒消息)对参与者持续使用的影响是未知的。第四，大多数参与者是女性，这表明研究结果可能无法在两性之间提供平衡的观点。第五，该研究没有对患有慢性疼痛、高血压或糖尿病的参与者进行亚组分析，因此不知道该计划是否对特定群体的参与者更有效。第六，本研究中没有进行定性访谈，以探讨移动健康和移动健康+I参与者停止使用应用程序的原因。

结论

持续使用移动健康应用程序对老年人的健康很重要，但这对研究人员和应用程序开发人员都提出了挑战。本研究结果表明，个性化的主动护理支持可能是长期维持社区居住老年人应用程序使用的解决方案之一。需要进一步的研究来确定最有效的移动健康应用程序功能或功能组合，以保持或激励持续使用。