Горный Б.Э.

ФГБУ «Национальный научно-исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Куликова М.С.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Использование текстовых сообщений в профилактике хронических неинфекционных заболеваний

Авторы:

Горный Б.Э., Куликова М.С.

Подробнее об авторах

Журнал: Профилактическая медицина. 2021;24(5): 111‑117

Прочитано: 1474 раза


Как цитировать:

Горный Б.Э., Куликова М.С. Использование текстовых сообщений в профилактике хронических неинфекционных заболеваний. Профилактическая медицина. 2021;24(5):111‑117.
Gornyy BE, Kulikova MS. The use of text messages in the prevention of chronic non-communicable diseases. Russian Journal of Preventive Medicine. 2021;24(5):111‑117. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed202124051111

Рекомендуем статьи по данной теме:
Циф­ро­вая ре­аль­ность: вли­яние на пси­хи­чес­кое здо­ровье мо­ло­де­жи. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2025;(10):12-17

Введение

Доля инфекционных заболеваний составляет около 70% в структуре смертности в мире, причем 3/4 приходится на страны с низким и средним уровнем дохода [1]. По оценкам Глобального исследования бремени болезней, в 2019 г. 6,02 млн смертей среди женщин были связаны с диетическими факторами риска и избыточной массой тела, среди мужчин более 6 млн смертей ассоциированы с курением табака (включая пассивное курение), 4,47 млн — с диетическими факторами, около 2 млн — с употреблением алкоголя [2].

В 2016 г. 53,4% смертей в России были связаны с поведенческими факторами риска, 48,5% (45,1—51,7) — с метаболическими рисками, а 8,2% отнесены к экологическим и профессиональным рискам. У обоих полов (всех возрастов) высокое систолическое артериальное давление являлось ведущим фактором риска, с которым было связано 32,7% смертей. Для мужчин курение являлось вторым по распространенности фактором риска, определяя 24,1% летальных исходов. Бремя, связанное с употреблением алкоголя, обусловливало 18,2% в структуре смертности. Для женщин высокий уровень общего холестерина был вторым по распространенности фактором риска и определял 23,2% смертей, высокий индекс массы тела (ИМТ) занимал третье место и был ассоциирован с 19,0% смертей [3].

Проблема контроля поведенческих факторов риска является сложной междисциплинарной задачей, в которой важная роль принадлежит профилактическому консультированию, находящемуся в сфере ответственности первичного звена здравоохранения.

Доказано, что эффективное персонифицированное консультирование, направленное на мотивирование пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями (ХНИЗ) к ведению здорового образа жизни, улучшение приверженности контролю за своим состоянием, может предотвратить возникновение или прогрессирование ХНИЗ и снизить смертность [4, 5]. Вместе с тем такое консультирование предъявляет особые требования к медицинским работникам (наличие времени на приеме, знание психологии поведения, умения и навыки мотивационного консультирования и др.). Все эти факторы зачастую препятствуют проведению эффективного профилактического консультирования в реальной практике.

Одним из перспективных направлений в коррекции поведенческих факторов риска и продвижении здорового образа жизни в современную эру информатизации становится использование технологии мобильного здравоохранения — mHealth.

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) определила mHealth как медицинскую практику и практику общественного здравоохранения, поддерживаемую мобильными устройствами, такими как мобильные телефоны, устройства мониторинга физиологических параметров, персональные цифровые помощники и другие беспроводные устройства [6]. Американская ассоциация телемедицины (ATA) относит mHealth к методам телемедицины [7]. Технология mHealth, включающая в себя технологии разной сложности, — голосовые, текстовые и мультимедийные сообщения, технологию Bluetooth и др. — позволяет изменить формы предоставления медицинских услуг, в том числе и в сфере профилактической медицины [6].

Y. Wang и соавт. (2017) [8] предложили следующую классификацию вмешательств, связанных с применением mHealth: 1) использование мобильного телефона для коммуникации между пациентами и поставщиками медицинских услуг с помощью текстовых сообщений; 2) использование мобильных приложений для обучения пациентов или в качестве «помощников», которые помогают пациентам самостоятельно управлять своим состоянием; 3) носимые или портативные устройства мониторинга, которые позволяют осуществлять сбор данных о пациентах и могут контролировать их физиологическое состояние.

Текстовые сообщения как ключевой составляющий компонент технологии мобильного здравоохранения

Наиболее популярным методом mHealth является использование текстовых сообщений, что обусловлено широкой распространенностью мобильных телефонов и популярностью текстовых сообщений как средства коммуникации. Согласно отчету Международного союза электросвязи (МСЭ) за 2016 г., число абонентов мобильной связи во всем мире достигло 5 млрд человек, и ожидается, что в ближайшие годы эта цифра будет расти и превысит численность мирового населения. Во всем мире 95% населения проживают на территории, охваченной сетью мобильной сотовой связи, а 84% населения имеют доступ к мобильным широкополосным сетям [9]. В России количество мобильных телефонов с 2005 по 2017 г. увеличилось более чем в 2 раза, достигнув уровня 245 на 100 домохозяйств. Число активных пользователей мобильного интернета достигло к 2017 г. 124,8 млн человек [10]. Мобильность этих технологий, мгновенный доступ и прямая коммуникация позволяют оперативно доставлять необходимую медицинскую информацию потребителям.

Профилактические вмешательства с использованием текстовых сообщений могут быть эффективны по нескольким причинам: текстовые сообщения обычно отправляются пользователю автоматизированной системой в соответствии с заранее заданным расписанием; они с большой вероятностью будут прочитаны в течение нескольких минут после их получения; в отличие от большинства программ изменения поведения, они не требуют от пользователя поиска дополнительной информации и поддержки для взаимодействия (например, путем перехода на веб-сайт) [11, 12]. Таким образом, несмотря на определенные текстовые ограничения, они могут иметь преимущество по степени охвата и вовлеченности в сравнении с другими способами коммуникации [13]. Текстовые сообщения предоставляют короткие, но своевременные «частицы» информации в течение дня, постоянно напоминая о цели изменения поведения [12]. Текстовые сообщения могут содержать не только информацию, но и носить мотивирующий и поддерживающий характер [14], причем они предоставляют возможность оказывать поддержку и давать советы в момент принятия решения или почти в момент его принятия. Этот элемент может быть особенно важен для людей, которые сталкиваются с сильной тягой к вредным привычкам или выздоравливают от зависимостей и для которых поддержка в реальном времени может иметь значение [15]. Наконец, автоматизированные программы обмена текстовыми сообщениями могут быть разработаны таким образом, чтобы отражать элементы личного консультирования, например, предлагая индивидуальные советы, отслеживая компоненты поведенческих привычек (поведенческий мониторинг), постановку целей, обратную связь и другие важные аспекты изменения поведения [12, 14].

Первая работа на тему использования текстовых сообщений в сфере здравоохранения была опубликована в 2002 г. [16], вскоре были проведены десятки других исследований. Первый систематический обзор, посвященный применению текстовых сообщений в медицине, вышел в свет в 2009 г. [17]. Затем были опубликованы многие других обзоры, в которых предпринимались попытки обобщить результаты исследований по применению текстовых сообщений в различных направлениях здравоохранения, включая вопросы изменения поведения. Очень большой объем опубликованных обзоров и метаанализов, касающихся использования текстовых сообщений в аспекте здоровья, демонстрирует огромный потенциал этой новой высокодоступной и относительно недорогой коммуникационной стратегии.

К сегодняшнему дню исследования в этой области умножились в геометрической прогрессии [17, 18], хотя последующие обзоры высветили ряд методологических проблем, включающих несовершенный дизайн исследований и неадекватные размеры выборки, использование вмешательств, которые не имели доказательной базы, неспособность изолировать влияние текстовых сообщений в изучаемых программах от других типов вмешательств [14, 19, 20].

В рамках рандомизированного клинического исследования mActive оценивалась способность автоматизированной и персонализированной системы текстовых сообщений повышать физическую активность [21]. Текстовые сообщения были настроены в соответствии с расписанием человека, а также его уровнем физической активности в реальном времени и персональной информацией. В Центре профилактики сердечных заболеваний им. Джона Хопкинса в Чиккароне наблюдали 48 пациентов с диабетом и ишемической болезнью сердца (ИБС). Авторы оценивали эффективность двух типов вмешательства. Участники обеих групп могли отслеживать уровень физической активности с помощью фитнес-трекера в режиме реального времени. Кроме того, группа основного вмешательства получала персональные текстовые сообщения. Было установлено, что у пациентов основной группы происходило увеличение физической активности на 25% (около 1 мили в день). Результаты исследований продемонстрировали эффективность текстовых сообщений для модификации поведения и доказали необходимость таких мотивационных драйверов в дополнение к самоконтролю с помощью фитнес-трекера. Основные ограничения исследования были связаны с его кратковременностью и небольщим размером выборки.

Более крупное рандомизированное клиническое исследование с участием 710 пациентов, проведенное в Сиднее (Австралия), — Tobacco, Exercise and Diet Messages (TEXT ME), также оценивало эффективность текстовых сообщений у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ) [22]. Пациенты с ИБС были рандомизированы в две группы. В контрольной группе больным была оказана необходимая медицинская помощь. В основной группе, кроме того, пациенты получали текстовые сообщения, в которых содержались рекомендации, ободряющие напоминания и слова поддержки, направленные на изменение образа жизни. Было отмечено, что пациенты группы вмешательства более эффективно достигали рекомендуемого снижения уровня факторов риска по сравнению с контрольной группой. Без ответа остались вопросы о длительности сохранения полученных эффектов и о том, может ли эта технология быть перенесена на другие категории пациентов.

В 2016 г. были опубликованы данные исследования Nicotine Exit (NEXit) [23] с использованием текстовых сообщений для отказа от курения, которое дало благоприятные краткосрочные результаты, сравнимые с обычными мерами по прекращению курения. В исследовании была реализована программа, в рамках которой группа курильщиков получила 157 текстовых сообщений в течение 12 нед. Контрольная группа получала только одно сообщение каждые 2 нед с благодарностью за участие в исследовании. Отмечено, что в течение 8 нед воздерживались от курения 203 (25,9%) участника в группе вмешательства и 105 (14,6%) в контрольной группе; 4-недельное полное прекращение курения зафиксировано у 161 (20,6%) и 102 (14,2%) участников соответственно.

В России изучение этого направления профилактической медицины началось сравнительно недавно, в связи с чем работ такого рода в доступной литературе не много. Так, в российском обзоре [24] авторы проанализировали 28 исследований, посвященных применению мобильных технологий в профилактике и лечении ССЗ. Результаты подавляющего большинства из них (79%) продемонстрировали, что при применении смартфона, включая текстовые сообщения, мобильные приложения и телемониторинг, улучшались поведенческие и клинические показатели у пользователей.

В одном из немногочисленных российских исследований [25] пациентам с ССЗ, которые находились под диспансерным наблюдением, осуществлялась еженедельная рассылка текстовых сообщений, содержащих краткую информацию о факторах риска ССЗ, напоминания о важности регулярного приема лекарственных препаратов, а также необходимости своевременных визитов в поликлинику. В результате активных мероприятий по диспансерному наблюдению спустя 12 мес статистически значимо сократилась доля курильщиков, возросло число пациентов с артериальной гипертонией, достигающих целевых значений содержания липидов. Значительно увеличился процент больных, регулярно принимающих лекарственную терапию. Снизилось число лиц с ИМТ ≥30 кг/м2, а также имеющих висцеральное ожирение. Однако такие факторы, как низкая физическая активность, избыточное потребление соли, недостаточное потребление овощей и фруктов, недостаточное потребление рыбы, избыточное потребление алкоголя, в течение периода наблюдения не имели каких-либо изменений.

Еще в одном аналогичном исследовании [26] у пациентов, которые получали услуги медико-психологического консультирования с применением дистанционных технологий, профиль факторов риска ССЗ достоверно изменился (достижение целевых уровней артериального давления, физической активности, увеличение доли пациентов, употребляющих в день 400 г овощей и фруктов). Кроме того, снизились ИМТ и уровень холестерина, уменьшились окружность талии и количество выкуриваемых сигарет за день.

Мессенджеры и чат-боты в профилактике ХНИЗ

Основным недостатком использования СМС-сообщений является необходимость оплаты этой слуги провайдеру. Поэтому благодаря появлению смартфонов технологические возможности онлайн-консультирования и поддержки пользователей выросли.

Все большую популярность в телемедицине приобретают мессенджеры. В частности, в настоящее время одним из наиболее широко используемых мобильных приложений стал WhatsApp Messenger. Многие связывают широкое использование мессенджера WhatsApp с его широкими возможностями, такими как обмен высококачественными фотографиями, видео и голосовыми сообщениями, а также выполнение голосовых и видеозвонков, видео, кроме текстовых сообщений. Кроме того, WhatsApp использует подключение к сети Интернет, которое может использовать мобильный тарифный план передачи данных или Wi-Fi, что делает его более доступным, чем пересылка СМС-сообщений [27—29].

Высокое качество, надежность и низкая стоимость позволили WhatsApp стать одним из наиболее предпочтительных приложений для обмена сообщениями среди пациентов и медицинских работников [30]. Возможность создания групп позволяет обмениваться информацией сразу с 256 абонентами. В этом случае, например, медицинский работник может создать группу и добавить в нее коллег, пациентов или родственников и делиться образовательной или связанной с ней информацией со всеми членами группы. В результате процесс происходит быстрее, чем при необходимости отправки информации каждому получателю по отдельности [31]. Так, исследование в Гонконге по использованию группового чата WhatsApp для профилактики рецидивов среди курильщиков показало, что групповые дискуссии усиливали как эмоциональную, так и информационную составляющую программы профилактики рецидивов среди участников [32].

Использование WhatsApp для обучения элементам самоконтроля среди пациентов с сахарным диабетом оказало положительное влияние на гликемический контроль [33]. В среднем вмешательство с использованием мессенджера привело к изменению уровня HbA1c на 0,7% по сравнению с обычным лечением. Пациенты были удовлетворены этим процессом и согласились продолжать лечение с применением мессенджера, если оно будет продолжаться, и в будущем.

Примером технологий другого рода является технология чат-бота. Несмотря на то что первый чат-бот был разработан более 50 лет назад, это технологическое решение стало популярным только благодаря современным техническим возможностям, которые позволяют современным чат-ботам понимать язык пользователя [34]. Существуют возможности применять чат-боты в медицине [35, 36] для лечения различных заболеваний, таких как рак [34] или астма [37], а также для изменения рискованного поведения путем поощрения отказа от курения [38, 39] или контроля массы тела [40].

Авторы обзора [41] проанализировали 15 исследований, в которых использовались чат-боты в разных сферах здравоохранения. В том числе 4 чат-бота были подключены или интегрированы с различными социальными сетями или веб-сайтами, такими как LINE, Wikipedia, WhatsApp и WeChat [40, 42, 43], и еще 4 относились к чат-ботам, подключенным к датчикам или другим приложениям [45, 46]. Чат-боты из этих 8 исследований были сосредоточены на мотивации пользователей контролировать или снижать свою массу тела [40], а также предоставлять разные виды медицинской информации, такие как вакцинация против вируса папилломы человека [47]. Пациенты, принимавшие участие в исследованиях, описывали чат-боты как простые в использовании [47], привлекательные [40] и положительно относились к использованию чат-ботов или были удовлетворены ими [42, 44, 48, 49].

Эффективность текстовых сообщений в отношении поведенческих факторов риска

Многие систематические обзоры оценивали эффективность mHealth для широкого спектра моделей поведения и вмешательств в области здравоохранения [50]. В ряде метаанализов [13, 14, 51] было продемонстрировано, что даже простые текстовые сообщения могут мотивировать людей на отказ от курения, потерю массы тела и приверженность лекарственным препаратам. Показано, что изменение поведения может сохраняться после прекращения вмешательства [52].

Доказательства эффективности текстовых сообщений в помощи по отказу от курения хорошо известны и подтверждены результатами нескольких рандомизированных контролируемых исследований [23, 53, 54]. Действительно, основанные на текстовых сообщениях вмешательства были определены как одно из самых доступных вмешательств для глобальной борьбы против табака и были одобрены ВОЗ [55].

Исследования, включающие меры по прекращению курения, осуществляемые с помощью текстовых сообщений, продемонстрировали многообещающие результаты [14, 53]. Например, M. Mason и соавт. [56] провели рандомизированное исследование с участием зависимых от табака подростков-курильщиков, сравнивая эффект мотивационных персонифицированных сообщений и общих сообщений о влиянии курения на здоровье. Через 6 мес у подростков, отнесенных к основной группе, отмечалось снижение количества выкуриваемых сигарет по сравнению с контролем. Аналогично L. Abroms и соавт. [54] показали значительное увеличение отказов от курения беременных женщин, получавших мотивирующие текстовые сообщения, по сравнению с контрольной группой.

Эффективность текстовых сообщений для стимуляции физической активности в разных возрастных группах была продемонстрирована в многочисленных исследованиях. B. Kim и K. Glanz (2013) [57] сравнили вмешательство, основанное на использовании текстовых сообщений, с традиционной консультацией у пожилых людей и обнаружили значительные различия в ежедневном количестве пройденных шагов у участников основной группы по сравнению с традиционной при 6-недельном наблюдении (p<0,05). Исследования S. Martin и соавт. (2015) [21] и A. Müller и соавт. (2016) [58] убедительно продемонстрировали, что участники, получавшие мотивирующие сообщения, увеличили физическую активность по сравнению с группой контроля при 4- [21] и 12-недельном наблюдения [58] (p<0,001), но при больших сроках наблюдения (24 нед) такой эффект не наблюдался (p=0,18) [58].

В двух метаанализах [13, 14] было количественно определено влияние текстовых сообщений на изменение поведения участников исследований в отношении ряда факторов риска. C. Free и соавт. [13] оценили эффект текстовых сообщений и обнаружили положительные результаты в отношении отказа от курения, однако были выявлены лишь ограниченные доказательства в отношении изменения массы тела с помощью физической активности и улучшения диеты.

В обзоре [59], в который было включено 9 исследований (3637 участников) с использованием текстовых сообщений, и обзоре [60], включавшем 28 исследований (3820 участников) с использованием технологий mHealth (в том числе текстовые сообщения, мобильные приложения и интернет), была подтверждена эффективность текстовых сообщений, что проявлялось в большей приверженности здоровому образу жизни, удовлетворенности и улучшении клинических исходов у пациентов с ССЗ. В обзоре [59] был сделан вывод о том, что текстовые сообщения могут быть полезным инструментом для вторичной профилактики ССЗ, однако выводы были в значительной степени основаны на качественной оценке исследований. Авторы другого обзора [60] пришли к заключению, что функции мобильных телефонов, такие как текстовые сообщения и приложения, имеют большой потенциал для позитивного влияния на вторичную профилактику ССЗ.

Заключение

Как показывают результаты настоящего обзора, использование мобильных технологий для предоставления пользователям информации и поддержки в контроле за хроническими заболеваниями и поведенческими факторами риска получило широкое распространение во многих странах. Относительно низкая стоимость такого рода вмешательств, широкий охват, с одной стороны, и возможность индивидуализации — с другой, удобство для пользователей позволяют сделать профилактику ХНИЗ, основанную на использовании текстовых сообщений, более доступной в условиях неравномерного доступа к медицинской помощи, характерного для нашей страны, а также возможных изменений эпидемиологической ситуации.

Безусловно, имеются определенные барьеры, связанные с использованием текстовых сообщений в коммуникации с пациентами. Это платный характер ряда сервисов, сложность по использованию ряда приложений, с которыми сталкиваются некоторые пациенты, в особенности пожилого возраста.

Насколько эффективны будут подобные вмешательства в нашей стране, сложно сказать, поскольку работ такого рода явно недостаточно. В связи с этим российским научным и практическим учреждениям необходимо планировать, проводить и оценивать исследования с использованием мобильных технологий в области профилактики ХНИЗ и коррекции поведенческих факторов риска.

Участие авторов: концепция исследования, сбор и обработка материала, написание текста — Б.Э. Горный; редактирование — М.С. Куликова.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Литература / References:

  1. World Health Organization. Noncommunicable diseases. Fact sheets. Geneva: WHO; 2018. Accessed January 25, 2021. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases
  2. GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 2020;396(10258):1223-1249. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30752-2
  3. GBD 2016 Russia Collaborators. The burden of disease in Russia from 1980 to 2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 2018;392(10153):1138-1146. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31485-5
  4. Beaglehole R, Bonita R, Horton R, Adams C, Alleyne G, Asaria P, Baugh V, Bekedam H, Billo N, Casswell S, Cecchini M, Colagiuri R, Colagiuri S, Collins T, Ebrahim S, Engelgau M, Galea G, Gaziano T, Geneau R, Haines A, Hospedales J, Jha P, Keeling A, Leeder S, Lincoln P, McKee M, Mackay J, Magnusson R, Moodie R, Mwatsama M, Nishtar S, Norrving B, Patterson D, Piot P, Ralston J, Rani M, Reddy KS, Sassi F, Sheron N, Stuckler D, Suh I, Torode J, Varghese C, Watt J; Lancet NCD Action Group; NCD Alliance. Priority actions for the non-communicable disease crisis. Lancet. 2011;377(9775):1438-1447. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(11)60393-0
  5. Bonita R, Magnusson R, Bovet P, Zhao D, Malta DC, Geneau R, Suh I, Thankappan KR, McKee M, Hospedales J, de Courten M, Capewell S, Beaglehole R; Lancet NCD Action Group. Country actions to meet UN commitments on non-communicable diseases: a stepwise approach. Lancet. 2013;381(9866):575-584.  https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)61993-X
  6. World Health Organization. New horizons for health through mobile technologies. Geneva: WHO; 2011. Accessed January 25, 2021. https://www.who.int/goe/publications/goe_mhealth_web.pdf
  7. Telemedicine frequently asked questions (FAQs). American Telemedicine Association; 2015. Accessed July 15, 2020. https://www.americantelemed.org/about-telemedicine/faqs-Vha3gvlVhBc
  8. Wang Y, Xue H, Huang Y, Huang L, Zhang D. A Systematic Review of Application and Effectiveness of mHealth Interventions for Obesity and Diabetes Treatment and Self-Management. Adv Nutr. 2017;8(3):449-462.  https://doi.org/10.3945/an.116.014100
  9. Wallis L, Blessing P, Dalwai M, Shin SD. Integrating mHealth at point of care in low- and middle-income settings: the system perspective. Glob Health Action. 2017;10(suppl 3):1327686. https://doi.org/10.1080/16549716.2017.1327686.
  10. Суринов А.Е., Баранов Э.Ф., Безбородова Т.С., Бобылев С.Н., Бугакова Н.С., Гохберг Л.М., Григорьев Л.М., Егоренко С.Н., Елизаров В.В., Житков В.Б., Иванов Ю.Н., Кевеш А.Л., Косарев А.Е., Лайкам К.Э., Малева Т.М., Масакова И.Д., Нестеров В.Н., Оксенойт Г.К., Рыбак О.П., Рябушкин Б.Т., Сабельникова М.А., Татаринов А.А., Тузов К.А., Хорошилов А.В. Россия в цифрах 2018. Краткий статистический сборник. М.: Росстат; 2018. Ссылка активна на 25.01.21.  https://www.gks.ru/free_doc/doc_2018/rusfig/rus18.pdf
  11. Whittaker R, Merry S, Dorey E, Maddison R. A development and evaluation process for mHealth interventions: examples from New Zealand. J Health Commun. 2012;17(suppl 1):11-21.  https://doi.org/10.1080/10810730.2011.649103
  12. Douglas N, Free C. ‘Someone batting in my corner’: experiences of smoking-cessation support via text message. Br J Gen Pract. 2013;63(616):768-776.  https://doi.org/10.3399/bjgp13X674459
  13. Free C, Phillips G, Galli L, Watson L, Felix L, Edwards P, Patel V, Haines A. The effectiveness of mobile-health technology-based health behaviour change or disease management interventions for health care consumers: a systematic review. PLoS Med. 2013;10(1):e1001362. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001362
  14. Head KJ, Noar SM, Iannarino NT, Grant Harrington N. Efficacy of text messaging-based interventions for health promotion: a meta-analysis. Soc Sci Med. 2013;97:41-48.  https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2013.08.003
  15. Mobile Squared Report 2010. Commissioned by Singlepoint. Conversational Advertising, 2010. Accessed June 15, 2020. https://www.mobilesquared.co.uk/media/27820/Conversational-Advertising_SinglePoint_2010.pdf
  16. Neville R, Greene A, McLeod J, Tracey A, Surie J. Mobile phone text messaging can help young people manage asthma. BMJ. 2002;325(7364):600.  https://doi.org/10.1136/bmj.325.7364.600/a
  17. Fjeldsoe BS, Marshall AL, Miller YD. Behavior change interventions delivered by mobile telephone short-message service. Am J Prev Med. 2009; 36(2):165-173.  https://doi.org/10.1016/j.amepre.2008.09.040
  18. Fiordelli M, Diviani N, Schulz PJ. Mapping mHealth research: a decade of evolution. J Med Internet Res. 2013;15(5):e95.  https://doi.org/10.2196/jmir.2430
  19. Stockwell T, Zhao J, Panwar S, Roemer A, Naimi T, Chikritzhs T. Do «Moderate» Drinkers Have Reduced Mortality Risk? A Systematic Review and Meta-Analysis of Alcohol Consumption and All-Cause Mortality. J Stud Alcohol Drugs. 2016;77(2):185-198.  https://doi.org/10.15288/jsad.2016.77.185
  20. Househ M. The role of short messaging service in supporting the delivery of healthcare: An umbrella systematic review. Health Informatics J. 2016;22(2): 140-150.  https://doi.org/10.1177/1460458214540908
  21. Martin SS, Feldman DI, Blumenthal RS, Jones SR, Post WS, McKibben RA, Michos ED, Ndumele CE, Ratchford EV, Coresh J, Blaha MJ. mActive: A Randomized Clinical Trial of an Automated mHealth Intervention for Physical Activity Promotion. J Am Heart Assoc. 2015;4(11):e002239. https://doi.org/10.1161/JAHA.115.002239
  22. Chow CK, Redfern J, Hillis GS, Thakkar J, Santo K, Hackett ML, Jan S, Graves N, de Keizer L, Barry T, Bompoint S, Stepien S, Whittaker R, Rodgers A, Thiagalingam A. Effect of Lifestyle-Focused Text Messaging on Risk Factor Modification in Patients with Coronary Heart Disease: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 2015;314(12):1255-1263. https://doi.org/10.1001/jama.2015.10945
  23. Müssener U, Bendtsen M, Karlsson N, White IR, McCambridge J, Bendtsen P. Effectiveness of Short Message Service Text-Based Smoking Cessation Intervention Among University Students: A Randomized Clinical Trial. JAMA Intern Med. 2016;176(3):321-328.  https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.8260
  24. Курдгелия Т.М., Бокерия О.Л. Мобильные технологии в кардиологии. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2016;11:85-92. 
  25. Ефанов А.Ю., Кремнева Л.В., Сафиуллина З.М., Абатурова О.В., Шалаев С.В. Роль современных технологий в диспансерном наблюдении пациентов с артериальной гипертонией в Тюменском регионе, входящих в регистр больных хроническими неинфекционными заболеваниями. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2017;16(5):46-51.  https://doi.org/10.15829/1728-8800-2017-5-46-51
  26. Сирота Н.А., Сивакова О.В., Ялтонский В.М. Динамика факторов риска заболеваний сердца под влиянием дистанционного медико-психологического консультирования. Консультативная психология и психотерапия. 2019;27(3):175-196.  https://doi.org/10.17759/cpp.2019270311
  27. Giordano V, Koch H, Godoy-Santos A, Dias Belangero W, Esteves Santos Pires R, Labronici P. WhatsApp Messenger as an Adjunctive Tool for Telemedicine: An Overview. Interact J Med Res. 2017;6(2):e11.  https://doi.org/10.2196/ijmr.6214
  28. Ganasegeran K, Renganathan P, Rashid A, Al-Dubai SA. The m-Health revolution: Exploring perceived benefits of WhatsApp use in clinical practice. Int J Med Inform. 2017;97:145-151.  https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2016.10.013
  29. Alhaeli A, Bawazir A. Role of Social Media Usage in Promoting Positive Knowledge, Attitudes, and Behaviours to Combat Diabetes Mellitus in Saudi Population. AJRRE. 2020;3(2):6-22.  https://www.journalajrre.com/index.php/AJRRE/article/view/30111
  30. Morris C, Scott RE, Mars M. Instant Messaging in Dermatology: A Literature Review. Stud Health Technol Inform. 2018;254:70-76. 
  31. Kamel Boulos MN, Giustini DM, Wheeler S. Instagram and WhatsApp in Health and Healthcare: An Overview. Future Internet. 2016;8(3):37.  https://doi.org/10.3390/fi8030037
  32. Cheung YTD, Chan CHH, Wang MP, Li HCW, Lam TH. Online Social Support for the Prevention of Smoking Relapse: A Content Analysis of the WhatsApp and Facebook Social Groups. Telemed J E Health. 2017;23(6):507-516.  https://doi.org/10.1089/tmj.2016.0176
  33. Omar MA, Hasan S, Palaian S, Mahameed S. The impact of a self-management educational program coordinated through WhatsApp on diabetes control. Pharm Pract (Granada). 2020;18(2):1841. https://doi.org/10.18549/PharmPract.2020.2.1841
  34. Belfin RV, Shobana AJ, Manilal M, Mathew AA, Babu B. A graph based chatbot for cancer patients. In 2019 5th International Conference on Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS). IEEE: Coimbatore, India; 2019. https://doi.org/10.1109/ICACCS.2019.8728499
  35. Barak A, Klein B, Proudfoot JG. Defining internet-supported therapeutic interventions. Ann Behav Med. 2009;38(1):4-17.  https://doi.org/10.1007/s12160-009-9130-7
  36. Pereira J, Díaz Ó. Using Health Chatbots for Behavior Change: A Mapping Study. J Med Syst. 2019;43(5):135.  https://doi.org/10.1007/s10916-019-1237-1 
  37. Kadariya D, Venkataramanan R, Yip HY, Kalra M, Thirunarayanan K, Sheth A. kBot: Knowledge-enabled Personalized Chatbot for Asthma Self-Management. Proc Int Conf Smart Comput SMARTCOMP. 2019;2019:138-143.  https://doi.org/10.1109/smartcomp.2019.00043
  38. Calvaresi D, Calbimonte JP, Dubosson F, Najjar A, Schumacher M. Social network chatbots for smoking cessation: agent and multi-agent frameworks. In 2019 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI). Thessaloniki, Greece; 2019.
  39. Wang H, Zhang Q, Ip M, Lau JTF. Social Media—based Conversational Agents for Health Management and Interventions. Computer. 2018;51(8): 26-33.  https://doi.org/10.1109/MC.2018.3191249
  40. Huang CY, Yang MC, Huang CY, Chen YJ, Wu ML, Chen KW. A Chatbot-supported smart wireless interactive healthcare system for weight control and health promotion. In 2018 IEEE international conference on industrial engineering and engineering management (IEEM). IEEE; 2018.
  41. Gabarron E, Larbi D, Denecke K, Årsand E. What Do We Know About the Use of Chatbots for Public Health? Stud Health Technol Inform. 2020;270: 796-800.  https://doi.org/10.3233/SHTI200270
  42. Hussain S, Athula G. Extending a conventional chatbot knowledge base to external knowledge source and introducing user based sessions for diabetes education. In: 2018 32nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA). IEEE; 2018.
  43. Himanshi HLN, Karunathilake IM. A model for the development of a chatter bot/chat bot for field of public health using the example of automated online breast feeding helper. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2019;8(1):300-302. 
  44. Freyer-Adam J, Baumann S, Haberecht K, Tobschall S, Bischof G, John U, Gaertner B. In-person alcohol counseling versus computer-generated feedback: Results from a randomized controlled trial. Health Psychol. 2018; 37(1):70-80.  https://doi.org/10.1037/hea0000556
  45. L’Allemand D, Shih C, Heldt K, Buchter D, Brogle B, Ruegger D. Design and interim evaluation of a smartphone app for overweight adolescents using a behavioural health intervention platform. Obesity Reviews. 2018;1:102. 
  46. Gardiner PM, McCue KD, Negash LM, Cheng T, White LF, Yinusa-Nyahkoon L, Jack BW, Bickmore TW. Engaging women with an embodied conversational agent to deliver mindfulness and lifestyle recommendations: A feasibility randomized control trial. Patient Educ Couns. 2017;100(9):1720-1729. https://doi.org/10.1016/j.pec.2017.04.015
  47. Amith M, Zhu A, Cunningham R, Lin R, Savas L, Shay L, Chen Y, Gong Y, Boom J, Roberts K, Tao C. Early Usability Assessment of a Conversational Agent for HPV Vaccination. Stud Health Technol Inform. 2019;257: 17-23. 
  48. Azevedo RFL, Morrow D, Graumlich J, Willemsen-Dunlap A, Hasegawa-Johnson M, Huang TS, Gu K, Bhat S, Sakakini T, Sadauskas V, Halpin DJ. Using conversational agents to explain medication instructions to older adults. AMIA AnnuSymp Proc. 2018;2018:185-194. 
  49. Kimani E, Bickmore T, Trinh H, Ring L, Paasche-Orlow M, Magnani J. A Smartphone-Based Virtual Agent for Atrial Fibrillation Education and Counseling. International Conference on Intelligent Virtual Agent, 2016; Los Angeles, USA; 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47665-0_11
  50. Marcolino MS, Oliveira JAQ, D’Agostino M, Ribeiro AL, Alkmim MBM, Novillo-Ortiz D. The Impact of mHealth Interventions: Systematic Review of Systematic Reviews. JMIR Mhealth Uhealth. 2018;6(1):e23.  https://doi.org/10.2196/mhealth.8873
  51. Thakkar J, Kurup R, Laba TL, Santo K, Thiagalingam A, Rodgers A, Woodward M, Redfern J, Chow CK. Mobile Telephone Text Messaging for Medication Adherence in Chronic Disease: A Meta-analysis. JAMA Intern Med. 2016;176(3):340-349.  https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.7667
  52. Armanasco AA, Miller YD, Fjeldsoe BS, Marshall AL. Preventive Health Behavior Change Text Message Interventions: A Meta-analysis. Am J Prev Med. 2017;52(3):391-402.  https://doi.org/10.1016/j.amepre.2016.10.042
  53. Scott-Sheldon LA, Lantini R, Jennings EG, Thind H, Rosen RK, Salmoirago-Blotcher E, Bock BC. Text Messaging-Based Interventions for Smoking Cessation: A Systematic Review and Meta-Analysis. JMIR Mhealth Uhealth. 2016;4(2):e49.  https://doi.org/10.2196/mhealth.5436
  54. Abroms LC, Whittaker R, Free C, Mendel Van Alstyne J, Schindler-Ruwisch JM. Developing and Pretesting a Text Messaging Program for Health Behavior Change: Recommended Steps. JMIR Mhealth Uhealth. 2015;3(4):e107. https://doi.org/10.2196/mhealth.4917
  55. World Health Organization. Mobile health (mHealth) for tobacco control. Geneva: WHO; 2011. Accessed January 29, 2021. https://www.who.int/tobacco/mhealth/en/
  56. Mason MJ, Campbell L, Way T, Keyser-Marcus L, Benotsch E, Mennis J, Zhang J, King L, May J, Stembridge DR. Development and Outcomes of a Text Messaging Tobacco Cessation Intervention with Urban Adolescents. SubstAbus. 2015;36(4):500-506.  https://doi.org/10.1080/08897077.2014.987946
  57. Kim BH, Glanz K. Text messaging to motivate walking in older African Americans: a randomized controlled trial. Am J Prev Med. 2013;44(1):71-75.  https://doi.org/10.1016/j.amepre.2012.09.050
  58. Müller AM, Khoo S, Morris T. Text Messaging for Exercise Promotion in Older Adults From an Upper-Middle-Income Country: Randomized Controlled Trial. J Med Internet Res. 2016;18(1):e5. Published 2016 Jan 7.  https://doi.org/10.2196/jmir.5235
  59. Unal E, Giakoumidakis K, Khan E, Patelarou E. Mobile phone text messaging for improving secondary prevention in cardiovascular diseases: A systematic review. Heart Lung. 2018;47(4):351-359.  https://doi.org/10.1016/j.hrtlng.2018.05.009
  60. Park LG, Beatty A, Stafford Z, Whooley MA. Mobile Phone Interventions for the Secondary Prevention of Cardiovascular Disease. Prog Cardiovasc Dis. 2016;58(6):639-650.  https://doi.org/10.1016/j.pcad.2016.03.002

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.