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方法：2022年4月5日通过搜索Embase，Medline和Central进行了系统文献综述（SLR）。研究选择，数据提取和质量评估由2位独立审阅者进行。SLR的资格标准包括随机对照试验（RCT）和比较观察性研究，评估了成人T2DM患者中包含人（例如，教练）和数字成分（例如，葡萄糖表）的干预措施的比较观察性研究。主要的荟萃分析仅限于报告实验室测量HBA 1C的研究。在次级分析中，在数字干预中的指导强度作为分类协变量进行了元回归。结果：总共包括28项研究。大多数研究（23/28，82％）使用HBA 1C水平的降低为主要终点，无论是直接还是作为多组分结果的一部分。总共21项研究报告了该主要终点的统计学意义。通过支持数字卫生技术的干预措施的强度分为三个干预类别（分析所有28项研究）时，成功率似乎与教练强度成正比（即高强度研究报告了较高的成功率）。使用HBA 1C水平的比较改善将分析仅限于RCT时，干预措施的有效性就不太清楚。所包含的RCT中只有一半（12/23，52％）报告了统计学上显着的结果。荟萃分析与SLR的结果大致对齐。主要分析估计，与通常的护理相比，与数字干预措施相关的HBA 1C降低较大（–0.31％，95％CI –0.45％至–0.16％; p <.001）。元回归估计估计减少–0.45％（95％CI –0.81％至–0.09％； p = .02），–0.29％（95％CI –0.48％至–0.11％至–0.11％; P = .003），以及–0.28％（95％CI –0.0.65％至0.0.0.0.9％至0.0.9％）；低强度干预措施。结论：这些发现表明，借助数字干预措施，降低T2DM患者的HBA 1C水平是可行的，有效和可接受的。有效的数字健康干预措施的一个共同特征是专门的医疗保健专业人员及时且响应迅速的个性化教练。
系统文献综述和荟萃分析
主要关键词
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