互联网干预28（2022）100457关于慢性疾病的数字健康干预措施的特刊：编辑A R T I C L EI N FO关键词数字化健康干预慢性疾病糖尿病癌痛心脏病A B S T R A C T慢性病越来越常见，给患者带来沉重负担。数字健康干预可能是支持慢性病患者应对和自我管理的可行方法。本特刊关于慢性病数字健康干预措施的社论总结了核心调查结果，并讨论了进一步发展该领域所需的后续步骤，同时避免重新发明轮子，从而详细阐述了从特刊文章中提取的四个主题：1）需求评估和数字干预措施的开发，2）功效和（成本）效益，3）传播和实施研究：覆盖面和参与以及4）下一代数字干预措施。冠心病、癌症、糖尿病、哮喘和关节炎等慢性病越来越常见，给患者带来沉重负担。正如Corbin和Strauss（1985）所指出的那样，管理慢性病涉及“三条工作线”：疾病工作，日常生活工作和传记工作。慢性病患者面临着多种疾病（自我）管理挑战，如长期坚持复杂且往往矛盾的治疗计划，应对症状、功能限制和治疗副作用，以及处理社会问题（如耻辱、角色功能）和增加的精神健康问题（如抑郁和焦虑）风险（H？rteret al.， 2007;Petrie和Jones，2019）。数字健康干预可能是一种可行的方式，可以支持慢性病患者应对和自我管理，并实现最佳的医疗和心理健康结果（Bendig等人，2018年）。此外，这样的方法不仅允许针对具有医学状况的个体的具体特征进行定制，而且还允许针对具有医学状况的个体的具体特征进行定制。适应处于疾病轨迹不同阶段的人的需要，例如（共同）治疗、疗后护理和姑息治疗。虽然在心理健康领域的数字干预领域已经有了大量的证据，但关于为患有疾病的人提供数字干预的需求和最佳方式，还有很多东西需要了解（Ebert等人，2018年）。本特刊提供了一系列十四项医疗条件研究，其中大部分可归类为需求评估和干预开发的早期转化研究阶段（Blaney et al.， 2021; Bonnert等人， 2021年; Alan-Olah等人，2021; Geirhos等人，2021; Mellergård等人，2021; Muijs等人， 2021; Nap-van der Vlist等人，2021; Verkleij等人，2021年）。一些研究报告了数字干预的功效和有效性（Bendig等人，2021; Domhardt等人，2021 b; Terhorst等人，2021; Terpstra等人， 2021; van der Hout等人，2021年），而两项研究重点关注数字干预的下一个发展阶段，旨在个性化https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.1004572021年9月20日网上发售和适应性（Harnas等人，2021; Nap-van der Vlist等人，2021年）。 这些研究针对广泛的慢性医学病症，包括糖尿病（Geirhos等人，2021;Mellergård等人，小行星2021例如，2021）、癌症（Harnas等人，2021; Nap-van der Vlist等人，2021; van der Hout等人，2021）、关节炎和疼痛（Blaney等人， 2021; Geirhos等人，2021; Terhorst等人，2021; Terpstra等人，2021）、囊性纤维化（Geirhos等人， 2021; Nap-van der Vlist等人， 2021; Verkleij等人，2021）、哮喘（Bonnert等人，2021）和冠状动脉疾病（Bendig等，2021）以及一般的慢性医学病症（Domhardt等人，2021 b）在成人以及青年中（Domhardt等人，2021 b; Geirhos等人， 2021; Nap-van der Vlist等人， 2021年）。这期特刊为我们提供了一个机会，在数字干预的更广泛背景下，反思医疗条件下数字健康的当前状况，并确定进一步发展该领域所需的下一步，同时避免重新发明轮子，其中有四个提取的相互依赖的类别（图1）。 1）、1. 需求评估和数字干预发展2. 有效性和（成本）效益3. 传播与实施研究：覆盖面与参与度4. 下一代数字干预1. 需求评估和数字干预发展这期特刊中大量关于需求评估和干预发展的论文似乎表明，慢性病患者的数字健康干预领域仍处于早期阶段。虽然各种疾病都有明确的总体心理社会主题，但重要的是要确定特定患者群体的具体需求，挑战和偏好，因为它们可能因疾病的病情和严重程度而例如，2214-7829/© 2021作者。由Elsevier B. V.发布，这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventH. Baumeister等人互联网干预28（2022）1004572传播和实施干预发展指南的理论基础患者和医疗保健提供者的观点速度和效率法规慢性疾病及时干预说服性设计在整个生命周期疗效RCT（成本）有效性RCT优化干预基于AI的聊天机器人复杂（混合）互联网干预下一代数字健康干预措施测试不同的实施模式不同的适应症和机制的变化拆除和添加RCT设计保健促进|预防|治疗及善后|复发预防|生活伴侣|姑息治疗实现参与现实世界的可靠性持续的质量保证图1.一、慢性病患者的数字健康干预。患有糖尿病（Geirhos等人，2021; Mellergård等人，2021）可能对支持其长期日常斗争的干预特别感兴趣，而那些具有进展性病症或处于姑息治疗阶段的患者（Capurro等，2014; Verkleij等人， 2021年）可能需要以意义为中心的干预措施，与应对有限的预期寿命，死亡或挣扎于帮助-以及在一个并不总是非常支持的个性化医疗保健系统中的绝望感有关。正如Elan-Olah等人（2021年）所举例说明的那样，干预措施还应适应目标人群在社会人口和文化方面的需求和偏好，以及疾病的具体需求。将针对有移民背景、社会经济地位低和教育水平不同的人优化干预措施。在这种情况下，似乎建议在过去二十年数字干预发展中收集的现有知识基础上建立干预措施，这些知识已经从临床和技术角度产生了干预发展指南和建议（Edwards-Stewart et al.，2019; Holfelder等人， 2021;Karekla等人， 2019; Michie等人， 2017年）。2. 功效和（成本）效益一旦评估了需求并开发了干预措施，它们通常会通过临床试验的转化过程，包括可行性和试点试验，然后是疗效和（成本）效益试验。有几个方面值得特别关注，以便在慢性病患者的数字干预领域有所作为。首先，干预措施在不同疾病状况下以及在疾病和治疗的不同阶段可能不一样。作为一个例子，Bendig等人（2021）报道了一项失败的试验，该试验检查了冠状动脉疾病患者的抑郁症干预措施，而我们确实知道这种干预措施可以对例如糖尿病患者有效（Nobis等人，2018; Nobis等人，2015; van Bastelaar等人，2008年）。然而，另外两项试验，一项是关于预防背痛患者的抑郁症（Sander等人，2020）和一个关于治疗背痛患者的抑郁症（Baumeister等人，2021年），使用几乎相同的干预措施强调，我们仍然需要仔细研究在疾病的哪个阶段对谁有效。而针对患有慢性疼痛和抑郁症亚临床症状的个体的预防试验，其风险比为0.48，令人印象深刻，即抑郁症的发作在12月（Sander等人，2020），治疗试验，包括只有诊断为严重抑郁症的人，提供了一个无效的发现，至少对于主要结果（Baumeister等人，2021年），尽管数字抑郁症干预在一般人群中的疗效已经得到了很好的证实（K？nigbauer等人， 2017年）。这一发现也支持了这样的假设，即在一般人群中产生的证据不一定能简单地推广到慢性病人群。因此，针对慢性疾病中抑郁症的数字干预措施可以发挥作用并产生影响，但我们不能假设它们适用于任何疾病阶段的所有人，无论具体的活性成分和技术方法如何。需要进行更多的研究，以加深我们对干预措施差异有效性的理解，方法是通过调节分析作为个性化干预措施提供的评估，以及对积极成分和变化机制的研究（Breitborde等人，2010年）。作为一个例子，已经表明，在最初较低的心理灵活性的情况下，患有慢性疼痛的人更有可能受益于基于接受和承诺疗法（ACT）的疼痛干预（Probst等人，2018），心理灵活性已被证实为变化的机制（Linet al.，2018年）。提高我们对调节因子、因果因素和变化机制的了解可以迭代地告知未来的干预开发，以优化（数字）医疗保健（Domhardt etal.，2021年a）。3. 传播和实施研究：覆盖面和参与传播和实施研究应伴随我们的努力，以告知医疗保健政策有关数字干预在现实世界环境中的有效性和潜力（Etzelmueller等人，2020;Gaebel等人，2021; Titov等人，2018年）。这方面的主要挑战是是覆盖范围，即覆盖广大目标人群并促进对数字健康干预措施的接受（Baumeister等人，2014; Baumeister等人，2015; Baumeister等人，2020年），以及达到那些尚未很好地覆盖我们的医疗保健系统，从而旨在减少医疗保健差距（Wasserman等人，2019年）。第二个感兴趣的主题是参与，即关于数字健康干预措施如何在研究背景之外的真实环境中使用的科学证据。Fleming等人（2018）强调，完成或持续使用需求评估和干预发展有效性和（成本）经济性H. Baumeister等人互联网干预28（2022）1004573只有0.5%至28.6%的健康干预用户在现实世界中接受了针对抑郁、情绪低落或焦虑的自助干预。同样，Baumel等人（2019）计算出，与真实世界中相同的干预措施相比，试验中干预措施的使用率高出四倍，因此参与估计存在研究偏倚。因此，van der Hout等人（2021）在本特别报告中的报告- 关于所提供的数字干预没有接触或参与癌症患者的原因的社会问题是最相关的，强调了更好地理解实施基于证据的健康护理提供模型的方式的需要。4. 下一代数字健康干预措施从为慢性病患者制定和评估数字健康干预措施的转化过程中获得的信息可以帮助进一步改善干预措施，从而将快速的技术创新周期考虑在内。 针对慢性病患者的下一代数字健康干预措施不仅将通过转化过程中的研究形成反馈来了解，而且还将通过旨在提供个性化和适应性干预措施的干预设计来了解，例如及时适应性干预措施（即在机会时刻提供个性化干预措施; Nahum-Shani等人，2017））或基于AI的医学和心理治疗聊天机器人（Bendig等人，2019年; Pradian等人，2019年）。同样，下一代数字健康干预措施可以而且应该更彻底地建立在有说服力的设计原则基础上，以提高干预参与度-这是成功干预设计的既定障碍之一（Baumeister等人，2019年）。Harnas等人（2021）在这期特刊中很好地说明了这种技术增强干预的复杂性另一个挑战是开发适合有医疗条件的人的数字干预，作为经常 综合保健 服务模式和疾病管理程序.5. 结论目前的特刊清楚地说明了我们在为慢性病患者充分利用数字干预潜力的道路上所面临的潜力和挑战。我们赞扬许多为这一特殊问题做出贡献的同事，他们提供了急需的证据，以补充这一发展中的研究领域。我们希望它将刺激未来的研究内部和跨医疗条件提供答案如何数字干预可以有所作为，以帮助改善慢性疾病的人的生活引用Baumeister，H.，诺沃钦湖，林，J.，Seifferth，H.，Seufert，J.，Laubner，K.，Ebert，D. D.，2014.接受促进干预对糖尿病患者接受基于互联网的抑郁症干预的影响：一项随机对照试验糖尿病研究Clin. 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