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“互联网+”技术在辅助体质量管理中的应用效果及展望

2018-01-22玉应香常翠青张晓圆郭成成

中国医学科学院学报 2018年3期
关键词:受试者饮食互联网+

玉应香,常翠青,张晓圆,郭成成

北京大学第三医院运动医学研究所,北京 100191

超重和肥胖已经成为全世界的公共卫生问题之一。2014年全球超过19亿成人处于超重状态,其中肥胖人数高达6亿[1]。《中国居民营养与慢性病状况报告(2015)》的数据显示,我国18岁及以上成人超重率为30.1%,肥胖率为11.9%,即中国成人约5.5亿人是超重肥胖者[2]。超重肥胖率居高不下,也使得心血管疾病、糖尿病、骨骼和肌肉疾病及某些癌症的罹患风险逐年增加[1],相关的医疗费用也不断加剧[3]。面对全球日趋严峻的超重/肥胖问题,科学家们尝试各种控制体质量的方法,包括药物减重、针灸减重、外科手术减重和生活方式干预等。

研究表明,在诸多体质量管理方法中,生活方式干预方法更经济,比药物或手术方法不良反应更少[4]。传统体质量管理多采用面对面形式的生活方式干预或健康教育,该方式对减重有良好的效果,但时间和人力成本较高,在大人群体质量管理研究和实际应用中难以推广。面对如此庞大的超重肥胖群体,在现实应用中应该考虑成本低、可行性高、效益高的方法。随着科技的发展,电子医疗技术应运而生,“互联网+”在医学中的应用也越加广泛,也为体质量管理提供了新的技术和方法。

“互联网+”是指以互联网平台为基础,以各种形式的电脑终端(电子邮件、文本信息、社交论坛、电脑客户端)、智能手机端的应用及关联的穿戴设备等形式来实现功能的技术,但不包括脱离互联网的通讯电话、移动电话和播客等[5]。本文总结了体质量管理中“互联网+”应用的研究进展,并对其效果、效率和可行性进行了分析及评价。

“互联网+”辅助的干预方法对体质量和体脂的影响

体质量和体质量指数体质量是衡量健康的客观指标之一,也是判断是否需要进行减重干预及效果评价的主要指标。超重肥胖者适度减重(5%~10%)可降低肥胖相关疾病的发生风险[6]。

“互联网+”辅助体质量管理的研究多以干预3~6个月后的体质量及相关指标的变化来判定该技术方法的效果。多采用线上体质量、饮食及身体活动记录,制定目标,反馈(包括受试者自我反馈及研究者对受试者个性化的反馈),在线指导及交流等形式。干预3~6个月后,超重肥胖者的体质量平均减少2%~4%,并且有明显的健康改善作用[7- 10]。一项互联网平台的减重随机对照试验研究显示,基础试验组以在线提供每日个性化能量摄入总量、运动和饮食记录,每周能量摄入控制和运动计划,体质量、腰围等指标的自我监测,在线健康教育;强化试验组是在基础组之上,增加互联网平台自动饮食和运动的个性化指导,每周给受试者发送个性化的减重反馈报告、自动化升级运动和饮食计划。12周后,基础试验组平均减重2.1 kg(2.3%),强化试验组平均减重3.0 kg(3.3%),两个试验组均比未干预的对照组效果更好,强化组比基础组效果更好[7]。LIN等[9]通过互联网平台,每天以手机短信形式给受试者发送行为改变目标,受试者每日反馈目标的完成情况,外加干预过程中5次一对一的电话指导;6个月后,试验组的体质量(-1.6 kg)和体质量指数(body mass index,BMI)(-0.61 kg/m2)明显下降,明显好于未干预的对照组。一项利用网页及手机应用软件作为干预工具促进健康生活方式及减重的随机对照研究,要求受试者在线记录饮食和运动,个性化反馈,制定运动和饮食方案等形式,38周后,试验组体质量显著降低(-1.01 kg),其中体质量下降的受试者平均减重2.36 kg,比对照组(未进行任何干预)更好[11]。上述研究提示,“互联网+”对体质量管理的效果有促进作用,“互联网+”的干预(或使用)频率越高,效果越明显。一项为期20个月的体质量管理研究,对平均BMI 为36.4 kg/m2的超重肥胖患者进行干预(n=32),减重期(前4个月)实行每天记录饮食和运动日记,营养师在线指导,教练每月1次调整运动方案,必要时进行面对面指导;体质量维持期(后16个月)时,受试者根据自己需求在线咨询(受试者需要时可在线咨询),结果显示减重期体质量下降最显著(平均减重7 kg),维持期体质量有81%的受试者体质量仍保持下降1.0 kg以上[12]。这也再次提示,“互联网+”应用对较短时间(6个月之内)的体质量管理有明显促进作用,该研究并未说明在维持期减重1.0 kg以上的受试者是否使用在线咨询以及咨询的频率,所以也不能说明互联网对长期(1年以上)体质量维持是否有促进作用。

体脂和腰围超重和肥胖对健康危害较大的是体脂过量。体脂过量与高血脂、胰岛素抵抗、高血糖等密切相关[13]。腰围也是反映区域性脂肪分布的重要指标。研究发现,以腹部脂肪堆积为特征的肥胖与2型糖尿病、心血管疾病等的发生密切相关,是威胁健康的重要危险因素[14]。超重肥胖者通过控制能量和脂肪等摄入,可短期内(4周)平均减重约10%,腰围每减少5 cm,同时伴有心血管代谢相关指标的改善[15]。

一项“互联网+”辅助身体活动干预的减重研究中,通过计步器设定运动目标、记录运动量,同时接受线上教练一对一指导,6个月后试验组的%体脂含量(body fat,BF)下降0.3%,对照组(未干预)无明显变化[16]。Lin等[9]的研究也显示,试验组(通过互联网平台,以手机短信的形式每天发送行为改变目标,受试者每日反馈完成情况)干预6个月后,BF显著降低0.66%,腰围也显著下降(-2.69 cm),明显好于未干预的对照组。以设定减重目标、定期在线交流(至少每周1次)、自我检测和反馈等方式的“互联网+”辅助体质量管理研究显示,12周后腰围显著减少3.1~4.6 cm,效果明显好于不干预的对照组[7,17]。上述结果提示,体质量管理中“互联网+”的应用可以促进高血糖、高血脂和高血压等疾病风险因素的改善。

“互联网+”应用对体质量相关疾病风险因素的影响

超重肥胖不仅会增加血压正常者的高血压罹患风险[17- 18],也会加重高血压患者的血压变异和并发症的发生[19]。所以,体质量管理是高血压预防与控制必不可少的措施。Kiselev等[20]通过互联网平台对动脉高血压患者进行督导,以手机短信及电话语音等形式实现提醒、指导和反馈等,并结合健康教育和药物治疗,干预1年后,试验组的患者血压自测积极性及依从性有显著提高,高血压控制率达77%,收缩压平均下降23.7 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa);对照组(健康教育和药物疗法)的高血压控制率为12%,收缩压下降6.9 mmHg。这可能说明“互联网+”应用可以促进高血压患者血压监测和用药依从性,从而使得药物干预达到更好的效果。另一项“互联网+”辅助家庭血压管理研究显示,使用互联网平台6个月后,受试者的血压显著下降(-20.7 mmHg)[21]。McKinstry等[22]研究结果也支持“互联网+”应用可以促进药物干预的效果,6个月后血压下降6.0/4.0 mmHg,效果明显好于仅药物治疗组(-1.0/-0.6 mmHg)。

肥胖的程度及类型与糖尿病的风险明显相关,特别是中心型肥胖。随着肥胖人数激增,全世界糖尿病患者的数量也不断上升[23]。减少和控制糖尿病及并发症发生、发展的最佳方法是严格控制血糖,这需要患者在日常生活中随时随地不受任何限制地监测血糖。近年来,越来越多的网络、移动应用及可穿戴设备被用于血糖监测及病程追踪,帮助糖尿病患者实现自我管理。“互联网+”对糖尿病和糖尿病前期受试者的远程生活方式督导(每周1次至每月1次的健康教育),6个月后,试验组的体质量和BMI改善效果均显著好于对照组(药物治疗和健康教育),体质量下降3.3~3.8 kg,BMI下降1.1~1.4 kg/m2 [24- 25]。空腹血糖平均下降0.41 mmol/L[25],糖化血红蛋白(glycosylated hemoglobin,HbA1c)降低1.2%[24],显著优于对照组。借助“互联网+”对糖尿病患者进行9~10个月的远程干预后,HbA1c改善显著优于对照组(标准临床护理、糖尿病健康教育等)[26- 27]。可见,“互联网+”可实现远程血糖监测及管理模式,其辅助干预措施可便捷化,并有效地控血糖水平,其应用于体质量管理对于糖尿病患者或高危人群是一个福音。

血脂异常与日渐增加的肥胖率密切相关,“互联网+”辅助体质量管理的研究中,血脂很少作为主要的效果评价指标。Watson等[28]使用互联网平台定期发送电子邮件和电话督导受试者,要求受试者上传体质量和运动数据,3个月后,试验组获得较高减重率的同时,伴三酰甘油、总胆固醇下降,效果显著好于对照组。Yoo等[29]也发现,干预3个月后,试验组(常规药物治疗结合互联网/手机客户端应用)总胆固醇下降0.5 mmol/L,低密度脂蛋白胆固醇下降0.4 mmol/L,对照组(常规药物治疗)无显著变化。Block等[25]研究显示,6个月后试验组(网页和手机客户端定制饮食和运动目标,定期反馈目标完成情况)总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇下降,对照组的总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇升高。

综上,新型的体质量相关风险因素管理手段可以借助“互联网+”,以网页、电子邮件、手机客户端及电子可穿戴设备为有患病风险和患者等提供远程血糖、血压和血脂的监测和管理,并提供线上的健康教育、咨询等。

体质量管理中应用“互联网+”对行为的影响

减重成功的关键不仅取决于先进的医疗技术和治疗措施,更取决于日常生活中超重肥胖者的行为自控能力,包括不良生活行为的认知与纠正。“互联网+”在体质量管理中的应用,主要针对受试者行为进行干预,从而取得良好的减、控体质量的效果[9,30- 32]。

全球化加速和快节奏生活促使人们饮食方式发生显著改变。其中,易获得、高热量、高脂肪、高盐及高添加糖的加工食品也备受众人推崇。这些不良的饮食习惯是导致超重肥胖的主要原因之一[1]。体质量管理中“互联网+”应用对受试者饮食行为及习惯起到提醒、督促作用。Carter等[33]让受试者使用手机APP从已建成数据库中的23 000项食材中“选出”食物,互联网程序将自动记录和计算热量,并展示给受试者相关信息;6个月后,完成研究的受试者平均减重5.0 kg,研究期间使用APP频率较高者(43~128 d)比使用频率较低者(≤42 d)减重效果更好,分别减重4.7 kg和1.8 kg,使用频率更高者(≥129 d)减重6.9 kg。这也提示,减重效果与互联网应用依从性密切相关。减重期间通过饮食的记录可能增加了受试者对食物热量和摄入量的认识,更合理饮食,从而保持了良好的减重状态。Chen等[24]研究结果也显示,使用在线为受试者制定饮食方案,受试者在线记录饮食日记并咨询、交流相关问题方式不仅能有效改善血糖和体质量相关指标,同时对饮食行为的改善也有促进作用,比如受试者每日总能量摄入减少,水果和蔬菜摄入比例明显增加,情绪进食、暴饮暴食行为显著改善。也有研究发现,“互联网+”试验组对盐、糖和脂肪的摄入量明显减少[34],减重≥5%的比例与互联网干预频率、饮食依从性以及情绪的管理密切相关[30]。由此可见,“互联网+”应用对超重肥胖者饮食行为的改善有促进作用,从而也增加了体质量管理的正向效果。在体质量管理中,如何利用“互联网+”来实现饮食管理的标准化仍是今后研究的重点和难点。

目前,“互联网+”应用的运动行为干预最常用,如计步器、手机运动软件等。研究表明,使用“互联网+”辅助干预6~12个月后,超重肥胖的受试者由缺乏运动积极性变为自愿主动运动[24],每周运动次数和运动时长[31,35]、运动相关的能量消耗也增多[34]。Adams等[36]使用面对面交流和在线混合模式(电子邮件、在线自我记录、计步器等)对偏好于静态生活方式的肥胖女性进行干预,6周后试验组的静坐时间明显减少,各体力活动水平(轻度、中度和活跃)均提高,对照组无明显变化。这也说明“互联网+”对运动有积极的促进作用。

“互联网+”应用于体质量管理的可行性评价

“互联网+”应用可以有效促进减控体质量、减脂和控制相关风险因素,说明从效果方面评价,“互联网+”在体质量管理中的应用是可行的。任何一项干预研究,受试者对干预方法的可接受度和方法的依从直接影响干预效果和退出率,退出率也影响研究质量。所以,对方法可行性进行评价时,受试者对方法的可接受度、依从性以及退出率是必不可少的。研究表明,“互联网+”辅助生活方式干预的方法比药物干预的退出率低,且不良反应少[5]。在以“互联网+”为辅助手段的干预研究中,试验组接受更频繁的邮件、电话语音和手机短信提醒及在线指导,试验组在减重效果或是行为依从方面均比未干预的对照组更好[9,24- 25,34]。Chen等[24]等研究显示,受试者对电话语音形式的干预可接受度为87.6%,对短信形式可接受度为92%。Lin等[9]研究报道,受试者对手机短信形式的可接受度为87%,也获得了较高的完成率(89.4%)。这说明“互联网+”辅助的干预手段可接受度较好,依从性也较高,同时也提示互联网的自动化功能(高频率提醒)对体质量管理有积极的作用。

在我国,2016年8月《第38次中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,2016年6月止,我国互联网用户突破7亿人,互联网普及率达到51.7%,超过全球平均水平的3.1%,超过亚洲水平8.1%[37]。同时,“互联网+”应用向多元化、移动化发展。互联网对个人生活方式的影响也进一步深化,从信息获取和沟通娱乐需求的个性化应用,发展到与医疗、交通和教育等公用服务深度结合的民生服务。互联网应用覆盖各年龄层及各行业的用户。由此可见,大众人群在工作和生活方面对“互联网+”有很大的依赖性,“互联网+”对广大民众的生活全方位渗透程度逐渐加大、加深。这也是“互联网+”应用于体质量管理可行的关键。

结论与展望

有关“互联网+”在体质量管理中的应用,多采用互联网平台、社交媒体、智能手机和短信等干预模式来实现身体活动和健康饮食的促进作用。这不仅有效控制体质量,降低肥胖相关疾病风险因素,且方便、切实可行。同时,个性化的反馈已经被认定为“互联网+”在体质量管理中的有效组分。目前体质量管理“互联网+”应用的研究仍有较高的退出率,为了保证研究的效果和效率,如何降低退出率、提高受试者对方法的依从性和接受性是今后研究中需要考虑的。“互联网+”在体质量管理研究中主要是对运动、饮食的干预,而对导致体质量增加的其他原因干预甚少,比如情绪、睡眠等,在未来研究中这方面也应该是一个干预重点。此外,“互联网+”对短期的(≤6个月)体质量管理的效果是肯定的,而长期的作用仍需要进一步延长干预周期及扩大样本量来证明。

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