《International Journal of Eating Disorders》：Patterns of Uptake, Engagement, and Attrition in Randomized Controlled Trials of Digital Interventions for Eating Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis
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这篇系统综述与荟萃分析系统梳理了48项进食障碍（ED）数字干预（如网络、应用、聊天机器人）的随机对照试验。研究发现，尽管干预启动率（Uptake）很高（约89.7%），但项目依从率（Adherence）却较低（约41.8%），试验流失率（Attrition）平均在20%-30%之间。报告指出了改善用户留存的可操作策略（如提供治疗指导、经济补偿），并揭示了当前研究中对用户“参与度”（Engagement）的衡量和报告存在高度不一致性，呼吁建立标准化的报告规范。
数字干预进食障碍：高启动率与低完成率并存的挑战
随着数字技术的快速发展，通过互联网、智能手机应用（apps）乃至聊天机器人（chatbots）等形式提供的数字健康干预，为扩展循证进食障碍（Eating Disorders, ED）治疗的可及性带来了巨大潜力。然而，在随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）中，参与者流失（Attrition）和治疗参与度（Engagement）不足的问题反复出现，对研究证据的质量和干预措施的真实疗效评估构成了威胁。本文旨在通过系统综述与荟萃分析，量化数字ED干预试验中的干预启动率、项目依从率和研究流失率，并综合分析用户参与度的报告模式及其与临床结局的关联。
用户参与与流失：定义与现状
在研究语境下，流失（Attrition）特指参与者未能完成试验方案，通常表现为未完成结局评估。这被视为治疗参与度的替代指标，因为参与度低的个体更可能提前退出研究。而参与度（Engagement）则指参与者与干预内容主动互动的程度，包括启动、使用和完成项目组件等。高流失率和低参与度会威胁试验结果的有效性，因为差异性的失访和有限的干预暴露会偏倚效应估计，掩盖干预的真实治疗潜力。
尽管挑战众所周知，但系统地量化这些现象在不同研究中的普遍程度的工作却很少。先前一项针对数字ED干预的荟萃分析报告了治疗项目的合并流失率为25.3%，预防项目为21.0%。同时，该研究也提取了参与度模式，但指出报告方式的巨大变异性阻碍了有意义的综合。近年来，测试数字干预的RCT数量不断增加，为在几个关键方面扩展先前研究发现提供了机会。
研究设计与方法
本研究遵循了PRISMA指南，系统检索了多个数据库，最终纳入了48项符合标准的RCT。这些试验的参与者包括经诊断访谈确认的ED患者、亚临床患者或自我报告有ED症状的个体。数字干预的交付形式包括网络、CD-ROM、智能手机应用、聊天机器人或其组合。大多数项目是指导性自助干预，对照组多为等待名单。研究采用了定性和定量相结合的综合方法。定性综合侧重于分析参与度的报告指标、观察到的模式以及剂量-反应关系。定量分析则通过随机效应模型进行荟萃分析，计算干预启动率、依从率和试验流失率的绝对比率。
核心发现：量化参与与流失
对44项数字干预条件的分析显示，加权平均干预启动率高达89.7%（95% CI = 87.0, 92.0）。这意味着近九成被随机分配到干预组的参与者至少登录或使用了一次程序。这一比率在不同人群、交付形式和治疗模式下保持稳定，为未来试验规划提供了现实的启动率基准。
然而，高启动率并未转化为高完成率。来自14项干预条件的汇总数据显示，加权平均项目依从率仅为41.8%（95% CI = 31.0, 53.5）。换言之，只有不到一半的参与者完成了全部要求的课程或模块。值得注意的是，在无指导的自助干预中，这一比率进一步降至28.6%。这表明缺乏人际指导可能降低了参与者的责任感和坚持完成项目的动力。
在试验流失方面，48项试验的加权平均总流失率为23.3%（95% CI = 21.9, 29.1）。具体到干预组（58个条件），流失率为29.7%；在等待名单对照组中为18.7%；在其他对照组（如常规治疗、信息资料）中为22.3%；在积极心理治疗对照组中为30.6%。进一步分析发现，数字干预组的流失率显著高于等待名单对照组，但与“其他对照组”或积极治疗组相比无显著差异。
影响流失率的关键因素
亚组分析揭示了一些与较低流失率显著相关的试验设计因素，为未来研究提高参与者留存率提供了 actionable 的策略：
- 1.
人际互动与治疗指导：在试验流程中融入人-参与者互动（如在入组、资格筛查或通过定期治疗指导提供支持）的试验，其流失率显著低于完全自动化的试验。提供治疗指导的干预比无指导的干预表现出更低的流失率。这可能源于人际互动建立的治疗联盟和责任感，帮助参与者克服障碍、维持动机。
- 2.
经济补偿：为完成评估提供经济补偿的试验，其流失率比不提供补偿的试验低约38%。补偿可能通过增加完成评估的外在动机，来提升留存率。
- 3.
交付形式：基于网络/电脑程序的干预，其试验流失率显著低于基于智能手机应用的干预。这可能反映了两种形式在设计理念和使用模式上的差异：网络程序通常提供结构化的课程，而应用则设计用于简短、频繁的互动，后者可能削弱用户对完成结构化干预和试验评估的承诺感。
- 4.
随访时长：随访期长于6周的试验，其流失率显著低于随访期短于6周的试验。较长的随访期可能允许参与者有更充分的时间融入研究，或反映了不同试验设计在参与者负担和维持参与方面的差异。
此外，样本类型（是否经临床诊断）、是否发送提醒提示、干预是否基于认知行为疗法（Cognitive Behavioral Therapy, CBT）等因素，在本分析中未显示出与流失率的显著关联。
参与度报告的“巴别塔”困境
本综述一个突出的发现是，不同试验对“参与度”的衡量和报告存在极大的不一致性和异质性。在纳入的48项试验中，有9项未报告任何参与度指标。在报告的39项试验中，共使用了约88种不同的参与度定义。最常见的指标包括症状监测/日记完成次数、完成的课程/模块数量、完成的活动/技能/帖子数量、程序登录或查看次数以及平均或总使用天数等。这种“巴别塔”式的报告现状，严重阻碍了跨研究比较和综合理解用户如何与数字干预互动的能力。
关于参与度与临床结局的剂量-反应关系，证据尚不一致。在报告此分析的9项研究中，5项未发现各种参与度指标与症状改善程度之间存在显著关联。然而，另有4项研究发现了积极关联，例如更高的项目完成率预测了更大的症状减轻。这些混合的结果提示，需要更精细、标准化的参与度测量，才能厘清其与疗效的关系。
结论与展望
本综述提供了迄今为止关于数字ED干预试验中启动、参与和流失模式的最全面综合。研究发现，治疗启动率高，但项目完全依从率中等，试验流失率与其他数字心理健康干预领域相似。这些汇总估计为未来试验的招募预期、样本量规划和功效计算提供了实用的基准。
更重要的是，本研究揭示了当前用户参与度报告中的巨大异质性，凸显了在该领域建立概念化和报告标准化共识的紧迫性。推进该领域发展，需要超越单纯的有效性评估，更好地理解数字干预在真实世界中的使用模式。未来的研究应致力于采用更一致的参与度报告标准，探索能平衡可扩展性与必要人际支持的实施策略，以促进用户的持续参与，从而最大化数字健康工具的科学严谨性和现实世界影响力。
