数字健康干预对职场人士的功效：全面评估与洞察

《npj Digital Medicine》：An umbrella review of efficacy of digital health interventions for workers

为探究数字健康（d-Health）干预对职场人士身体活动（PA）、久坐行为（SB）和生理指标的影响，研究人员开展了一项伞状回顾研究。结果显示，与无干预相比，d-Health 干预有一定效果，但与非 d-Health 干预相比，优势不明确。该研究为相关领域提供了参考。

　　在当今数字化时代，人们的生活和工作方式发生了巨大变化。职场中，随着工业结构的调整，越来越多的工作从体力劳动转向久坐劳动。据国际劳工组织估计，2023 年全球约 60% 的成年人是职场人士，而他们的身体活动水平却在下降，久坐行为增加，这使得他们患非传染性疾病（NCDs）的风险显著提高，如肥胖、心血管疾病等。与此同时，数字健康（d-Health）干预作为一种新兴的健康促进方式，逐渐在工作场所得到应用。它利用数字技术，如手机应用、电脑提示等，有望克服传统生活方式干预在时间、支持和信息等方面的障碍。然而，目前 d-Health 干预对职场人士的实际效果却并不明确。不同的研究在目标人群、干预措施定义等方面存在差异，难以得出统一结论。为了更全面、准确地评估 d-Health 干预在职场中的效果，来自日本秋田大学医学院等机构的研究人员开展了一项伞状回顾研究。该研究成果发表在《npj Digital Medicine》上，为进一步了解 d-Health 干预在职场健康促进中的作用提供了重要依据。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，通过系统检索 PubMed、Cochrane Library 和 Google Scholar 等数据库，筛选出 24 篇系统评价（SRs）和 130 项个体研究。接着，运用 AMSTAR 2 工具评估 SRs 的质量，同时对个体研究进行叙事合成和元分析。在分析过程中，还进行了亚组分析以探究异质性来源，并通过漏斗图和 Egger 检验评估发表偏倚。

下面来详细看看研究结果：

1. 纳入研究的特征：24 篇 SRs 中，个体研究数量从 6 到 70 不等，共包含 683 项个体研究。部分 SRs 聚焦于职场人士，部分则针对更广泛人群。d-Health 干预的定义多样，涵盖多种数字技术。多数 SRs 纳入了不同类型的对照条件，研究涉及的结局包括 PA 相关、SB 相关和生理指标等。从个体研究来看，约 60%-70% 在北美或欧洲进行，女性参与者比例约一半以上超过 60%，约一半个体研究的 dropout rate 低于 25%，但很多研究未报告意向性分析（ITT）和缺失数据处理方法123。
2. 叙事合成结果
   • PA 相关结果：在 108 项研究中，与无干预相比，39 项随机对照试验（RCTs）中有 5 项显示 d-Health 干预组有显著优势；与非 d-Health 干预相比，16 项 RCTs 中有 4 项支持干预组。此外，24 项比较不同 d-Health 干预的 RCTs 中有 4 项，20 项无对照组的非 RCTs 中有 8 项显示 PA 有显著改善45。
   • SB 相关结果：50 项研究里，23 项以无干预为对照的 RCTs 中有 7 项，6 项以非 d-Health 干预为对照的 RCTs 中有 1 项，9 项比较不同 d-Health 干预的 RCTs 中有 1 项，9 项无对照组的非 RCTs 中有 4 项，显示干预组有显著效果67。
   • 生理指标结果：65 项研究中，25 项以无干预为对照的 RCTs 中有 13 项，16 项以非 d-Health 干预为对照的 RCTs 中有 2 项，8 项比较不同 d-Health 干预的 RCTs 中有 1 项，10 项无对照组的非 RCTs 中有 5 项，表明干预组有显著改善89。
3. 元分析结果
   • 步数：与无干预相比，d-Health 干预使步数有小但显著的增加；与非 d-Health 干预相比，增加不显著，且存在高度异质性1011。
   • 中等至剧烈身体活动（MVPA）：与无干预相比，改善不显著；与非 d-Health 干预相比，有小但显著的增加12。
   • 久坐或坐姿时间：与无干预相比，d-Health 干预使久坐或坐姿时间有轻微但显著的减少；与非 d-Health 干预相比，减少不显著13。
   • 体重：与无干预相比，d-Health 干预使体重有小但显著的降低；与非 d-Health 干预相比，体重变化不显著14。
4. 亚组分析结果：不同结局在风险偏倚、干预持续时间、m-Health 使用、多元素使用、离线干预使用、结局类型和性别等方面存在异质性。例如，高风险偏倚的 RCTs 在步数和 MVPA 上显示出更大的标准化均数差（SMD）；多元素使用和结合离线干预可增加步数；女性参与者比例不同，对久坐或坐姿时间的影响也不同1516。
5. 发表偏倚：漏斗图和 Egger 检验显示，步数和久坐或坐姿时间无明显发表偏倚，但体重在 RCTs 中与无干预对照时存在不对称性1718。
6. 证据质量和结果总结：低至极低质量的证据表明，d-Health 干预在步数、久坐或坐姿时间和体重方面比无干预有小但显著的优势，但对 MVPA 效果不明显。与非 d-Health 干预相比，d-Health 干预优势不明确19。

综合来看，该研究首次全面总结了 d-Health 干预对职场人士 PA、SB 和生理指标的影响。研究发现，虽然 d-Health 干预在与无干预比较时，对上述指标有一定积极影响，但与非 d-Health 干预相比，优势并不突出，且目前也无法确定哪种 d-Health 干预更有效。同时，研究还指出当前研究存在的局限性，如 SRs 质量普遍较低、个体研究存在方法学缺陷等。这为后续研究指明了方向，未来需要开展更多高质量的研究，明确 d-Health 干预与非 d-Health 干预的优劣，确定更有效的 d-Health 干预类型，从而为职场健康促进提供更可靠的依据，帮助雇主更好地决策是否实施 d-Health 干预来提升员工健康水平。 】