引用本文： 李亞男, 潘奕欣, 潘佳雪, 魏莉莉, 尚文茹, 葛龍, 田金徽, 楊克虎. 短信干預戒煙效果的 Meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2017, 17(11): 1325-1331. doi: 10.7507/1672-2531.201704031 復制
煙草危害是當今世界最嚴重的公共衛生問題之一。每年全球煙草流行導致近 600 萬人死亡，如果不采取積極有效的措施，到 2030 年死亡人口將增至 800 萬，其中 80% 以上死亡發生在低收入和中等收入國家。吸煙與眾多疾病關系密切，吸煙是肺癌、慢性呼吸系統疾病、冠心病、腦卒中等多種疾病發生和死亡的重要危險因素[1, 2]。世界衛生組織 2015 年《全球煙草流行報告》指出，如不對煙草消耗進行有效的控制，那么本世紀將會有 10 億人死于使用煙草引起的相關疾病[3]。目前，戒煙的方式或途徑主要有尼古丁替代法、安非他酮等替代療法。但因其長期使用成本較高、副作用較多，這對煙民來說是一種負擔。因此需要更經濟有效的戒煙方式。
手機短信服務是一種即時迅捷、方便經濟的通訊程序。在現有條件下利用有限的人力和資金投入，為患者提供隨時隨地的專業、準確、廉價的管理服務，已成為國內外醫藥工作者的研究熱點。20 世紀 90 年代，歐美某些國家開始將手機應用于醫療衛生，尤其是近年來手機短信等移動通信技術已越來越多的被用于疾病的管理[4-6]。短信干預方式可通過短信平臺發送一定頻率的鼓勵戒煙的短信（包含一般短信和定制短信）傳遞給戒煙者，以及時、便捷的提醒服務給予戒煙者心理支持和行為干預，提高戒煙者的依從性，從而達到戒煙的效果。系統評價/Meta 不僅可以全面系統地展示當前的所有證據，還可增大樣本量，使得研究結果更為可靠[7]。因此，我們采取 Meta 分析方法評價手機短信對降低戒煙率的效果，旨在為戒煙者提供更好的戒煙方式或者途徑。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型 隨機對照試驗（randomized contr-olled trial，RCT）。
1.1.2 研究對象 吸煙者。
1.1.3 干預措施 干預組在常規干預基礎上采用短信干預。對照措施為常規干預（包括健康宣教、發放健康教育資料、一般性戒煙勸告）或者是空白對照。
1.1.4 結局指標 ① 7 天時點戒煙率；② CO 生化驗證戒煙率；③ 平均每天吸煙支數；④ 30 天時點戒煙率；⑤ 自報 3 個月連續戒煙率。
1.1.5 排除標準 ① 重復發表的文獻；② 非中、英文文獻；③ 會議摘要、研究計劃；④ 資料、數據不全者。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、The Cochrane Library（2016 年 8 期）和 CBM 數據庫，搜集有關短信干預戒煙的 RCT，檢索時限均為建庫至 2016 年 8 月。同時，追溯納入研究的參考文獻，以補充獲取相關文獻。檢索采取主題詞和自由詞相結合的方式進行，英文檢索詞包括：smoking、smoking cessation、text messaging、short message service 等；中文檢索詞包括：戒煙、短信等。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由2名研究者（李亞男和潘佳雪）獨立篩選文獻、提取資料，如遇分歧，則咨詢第三位研究者（葛龍）協助解決。資料提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志和時間等；② 研究設計類型及偏倚風險評價的關鍵要素；③ 研究對象的基本情況，包括納入例數和年齡等；④ 所關注的結局指標和結果測量數據等。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
采用 Cochrane 手冊 5.1.0 針對 RCT 的偏倚風險評估工具[6]進行評價。
1.5 統計分析
采用 Stata 12.0 軟件進行 Meta 分析。二分類變量采用相對危險度（RR）為效應指標，計量資料采用均數差（MD）為效應指標，各效應量均給出其點估計值和 95% CI。納入研究結果間的異質性分析采用卡方檢驗（檢驗水準為 α=0.1），并結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在異質性，在排除臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。對有明顯臨床異質性的研究進行亞組分析或敏感性分析，或只行描述性分析。Meta 分析的檢驗水準為 α=0.05。采用 Egger's 和 Begg's 檢驗分析是否存在發表偏倚。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得相關文獻 1 969 篇，通過其他資源補充 1 篇。經 EndNote 軟件去除重復文獻 653 篇，經全文閱讀篩選后，最終納入 14 個 RCT[9-22]，包括 15 543 名參與者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程圖 *所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PubMed（n=296）、EMbase（n=376）、The Cochrane Library（n=191）和 CBM（n=1 106）
2.2 納入文獻的基本特征與偏倚風險評價結果
表1
納入研究的基本特征
表2
納入研究的偏倚風險評價結果
2.3 Meta 分析結果
2.3.1 自報 7 天時點戒煙率 共納入 8 個 RCT[9-12, 14, 15, 18, 22]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示：對照組的自報 7 天時點戒煙率高于短信組，其差異有統計學意義[RR=1.149，95%CI（1.014，1.303），P=0.03]（圖 2）。
圖2
短信組與對照組自報 7 天時點戒煙率比較的 Meta 分析
2.3.2 CO 生化驗證戒煙率 共納入 5 個 RCT[11, 12, 14, 21, 22]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組的 CO 生化驗證戒煙率優于對照組，其差異有統計學意義[RR=0.571，95%CI（0.357，0.914），P=0.020]（圖 3）。
圖3
短信組與對照組 CO 生化驗證戒煙率比較的 Meta 分析
2.3.3 平均每天吸煙支數 共納入 3 個 RCT[13, 14, 17]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組平均每天吸煙支數低于對照組[SMD=–0.25，95%CI（–0.37，–0.12），P<0.001]（圖 4）。
圖4
短信組與對照組平均每天吸煙支數比較的 Meta 分析
2.3.4 自報 30 天時點戒煙率 共納入 4 個 RCT[14, 17, 19, 22]。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組在 30 天時點戒煙率方面與對照組的差異并無統計學意義[RR=0.878，95%CI（0.687，1.122），P=0.076]。
2.3.5 自報 3 個月連續戒煙率 共納入 2 個 RCT[16, 20]。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組在3 個月連續戒煙率方面與對照組的差異并無統計學意義[RR=0.830，95%CI（0.679，1.014），P=0.069]。
3 討論
本系統評價共納入 14 個 RCT，研究結果顯示，在自報 7 天時點戒煙率方面，只有 3 個研究表明短信組的 7 天時點戒斷率與對照組相比差異具有統計學意義，依據時間進行亞組分析，短信干預時間在 1 個月或者 4 個月時，提示短信未能明顯降低 7 天時點戒煙率。自報 30 天時點戒煙率與 3 個月連續戒煙率較對照組均無明顯差異。但 CO 生化驗證戒煙率與對照組相比有統計學差異，提示短信干預戒煙的效果顯著。每日吸煙支數與對照組相比有統計學差異，提示短信可以提高戒煙率。
戒煙是否成功受很多因素影響影響，如年齡、婚姻狀況、職業、受教育程度、社會支持等。受教育程度低的人及弱勢人群對預防和戒煙干預也需要進行額外的研究。在戒煙的 11 個階段中，都有可能會出現心理和生理的不適，所以通過短信的支持，獲得與自身所處戒煙階段相適應的幫助，是戒煙干預方法獲得成功的基礎[23, 24]。迄今為止進行的大多數研究都集中在臨床護理干預措施，使用短信進行隨訪，提高病人的治療依從性[25-27]。很少有研究通過短信干預方式促進健康行為。短信干預相比藥物治療沒有副作用，且短信的時效性更強，可依據戒煙者的自身情況進行短信內容定制服務，以提高干預效果。以往的研究顯示，伐尼克蘭相對于安慰劑對照最長的 5 種一般性不良反應分別是：嘔吐、惡心、多夢、便秘以及味覺障礙[28]。本研究納入的原始研究中的 7 天時點戒煙率、30 天時點戒煙率以及 3 個月連續戒煙率均是自我報告的結局指標，可能存在信息不真實，從而導致自報七天時點戒煙率與 CO 生化驗證戒煙率結果的不一致性。在 Cochrane 協作網 2012 年的 SR 更新中，包含了 5 個試驗：1 個通過視頻通訊手機的干預，1 個基于 Web 的短信干預，3 個短信或文本信息干預的評估，其結果顯示短信聯合其他方式有利于提高短期的戒煙率[29]，本研究結果與之相符。但戒煙熱線對于接線員的要求和素質高且成本較高；網絡戒煙干預則要求有一定的接受設備（電腦）并掌握一定的技巧，且戒煙網站的質量良莠不齊，不能提供個性化的戒煙指導。Whittaker 等[29]研究顯示短信干預在長時間連續戒煙率并無明顯效果，與本研究的結果相符，這可能與大部分原始研究干預時間與隨訪時間較短，或者存在缺失數據使得統計學沒有差異，從而導致干預效果不明顯。
本研究的局限性：① 本研究僅檢索了中英文文獻，存在語種偏倚的可能性。② 并非所有納入的研究均報告了本次 Meta 分析關注的結局指標，從而導致有些結局指標在 Meta 分析時納入的研究數和樣本量較小。
總之，本研究結果發現短信干預對短期戒煙有改善效果。受納入研究的數量和質量的限制，上述結論尚需要開展更多研究予以驗證。
煙草危害是當今世界最嚴重的公共衛生問題之一。每年全球煙草流行導致近 600 萬人死亡，如果不采取積極有效的措施，到 2030 年死亡人口將增至 800 萬，其中 80% 以上死亡發生在低收入和中等收入國家。吸煙與眾多疾病關系密切，吸煙是肺癌、慢性呼吸系統疾病、冠心病、腦卒中等多種疾病發生和死亡的重要危險因素[1, 2]。世界衛生組織 2015 年《全球煙草流行報告》指出，如不對煙草消耗進行有效的控制，那么本世紀將會有 10 億人死于使用煙草引起的相關疾病[3]。目前，戒煙的方式或途徑主要有尼古丁替代法、安非他酮等替代療法。但因其長期使用成本較高、副作用較多，這對煙民來說是一種負擔。因此需要更經濟有效的戒煙方式。
手機短信服務是一種即時迅捷、方便經濟的通訊程序。在現有條件下利用有限的人力和資金投入，為患者提供隨時隨地的專業、準確、廉價的管理服務，已成為國內外醫藥工作者的研究熱點。20 世紀 90 年代，歐美某些國家開始將手機應用于醫療衛生，尤其是近年來手機短信等移動通信技術已越來越多的被用于疾病的管理[4-6]。短信干預方式可通過短信平臺發送一定頻率的鼓勵戒煙的短信（包含一般短信和定制短信）傳遞給戒煙者，以及時、便捷的提醒服務給予戒煙者心理支持和行為干預，提高戒煙者的依從性，從而達到戒煙的效果。系統評價/Meta 不僅可以全面系統地展示當前的所有證據，還可增大樣本量，使得研究結果更為可靠[7]。因此，我們采取 Meta 分析方法評價手機短信對降低戒煙率的效果，旨在為戒煙者提供更好的戒煙方式或者途徑。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型 隨機對照試驗（randomized contr-olled trial，RCT）。
1.1.2 研究對象 吸煙者。
1.1.3 干預措施 干預組在常規干預基礎上采用短信干預。對照措施為常規干預（包括健康宣教、發放健康教育資料、一般性戒煙勸告）或者是空白對照。
1.1.4 結局指標 ① 7 天時點戒煙率；② CO 生化驗證戒煙率；③ 平均每天吸煙支數；④ 30 天時點戒煙率；⑤ 自報 3 個月連續戒煙率。
1.1.5 排除標準 ① 重復發表的文獻；② 非中、英文文獻；③ 會議摘要、研究計劃；④ 資料、數據不全者。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、The Cochrane Library（2016 年 8 期）和 CBM 數據庫，搜集有關短信干預戒煙的 RCT，檢索時限均為建庫至 2016 年 8 月。同時，追溯納入研究的參考文獻，以補充獲取相關文獻。檢索采取主題詞和自由詞相結合的方式進行，英文檢索詞包括：smoking、smoking cessation、text messaging、short message service 等；中文檢索詞包括：戒煙、短信等。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由2名研究者（李亞男和潘佳雪）獨立篩選文獻、提取資料，如遇分歧，則咨詢第三位研究者（葛龍）協助解決。資料提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志和時間等；② 研究設計類型及偏倚風險評價的關鍵要素；③ 研究對象的基本情況，包括納入例數和年齡等；④ 所關注的結局指標和結果測量數據等。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
采用 Cochrane 手冊 5.1.0 針對 RCT 的偏倚風險評估工具[6]進行評價。
1.5 統計分析
采用 Stata 12.0 軟件進行 Meta 分析。二分類變量采用相對危險度（RR）為效應指標，計量資料采用均數差（MD）為效應指標，各效應量均給出其點估計值和 95% CI。納入研究結果間的異質性分析采用卡方檢驗（檢驗水準為 α=0.1），并結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在異質性，在排除臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。對有明顯臨床異質性的研究進行亞組分析或敏感性分析，或只行描述性分析。Meta 分析的檢驗水準為 α=0.05。采用 Egger's 和 Begg's 檢驗分析是否存在發表偏倚。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得相關文獻 1 969 篇，通過其他資源補充 1 篇。經 EndNote 軟件去除重復文獻 653 篇，經全文閱讀篩選后，最終納入 14 個 RCT[9-22]，包括 15 543 名參與者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程圖 *所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PubMed（n=296）、EMbase（n=376）、The Cochrane Library（n=191）和 CBM（n=1 106）
2.2 納入文獻的基本特征與偏倚風險評價結果
表1
納入研究的基本特征
表2
納入研究的偏倚風險評價結果
2.3 Meta 分析結果
2.3.1 自報 7 天時點戒煙率 共納入 8 個 RCT[9-12, 14, 15, 18, 22]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示：對照組的自報 7 天時點戒煙率高于短信組，其差異有統計學意義[RR=1.149，95%CI（1.014，1.303），P=0.03]（圖 2）。
圖2
短信組與對照組自報 7 天時點戒煙率比較的 Meta 分析
2.3.2 CO 生化驗證戒煙率 共納入 5 個 RCT[11, 12, 14, 21, 22]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組的 CO 生化驗證戒煙率優于對照組，其差異有統計學意義[RR=0.571，95%CI（0.357，0.914），P=0.020]（圖 3）。
圖3
短信組與對照組 CO 生化驗證戒煙率比較的 Meta 分析
2.3.3 平均每天吸煙支數 共納入 3 個 RCT[13, 14, 17]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組平均每天吸煙支數低于對照組[SMD=–0.25，95%CI（–0.37，–0.12），P<0.001]（圖 4）。
圖4
短信組與對照組平均每天吸煙支數比較的 Meta 分析
2.3.4 自報 30 天時點戒煙率 共納入 4 個 RCT[14, 17, 19, 22]。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組在 30 天時點戒煙率方面與對照組的差異并無統計學意義[RR=0.878，95%CI（0.687，1.122），P=0.076]。
2.3.5 自報 3 個月連續戒煙率 共納入 2 個 RCT[16, 20]。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，短信組在3 個月連續戒煙率方面與對照組的差異并無統計學意義[RR=0.830，95%CI（0.679，1.014），P=0.069]。
3 討論
本系統評價共納入 14 個 RCT，研究結果顯示，在自報 7 天時點戒煙率方面，只有 3 個研究表明短信組的 7 天時點戒斷率與對照組相比差異具有統計學意義，依據時間進行亞組分析，短信干預時間在 1 個月或者 4 個月時，提示短信未能明顯降低 7 天時點戒煙率。自報 30 天時點戒煙率與 3 個月連續戒煙率較對照組均無明顯差異。但 CO 生化驗證戒煙率與對照組相比有統計學差異，提示短信干預戒煙的效果顯著。每日吸煙支數與對照組相比有統計學差異，提示短信可以提高戒煙率。
戒煙是否成功受很多因素影響影響，如年齡、婚姻狀況、職業、受教育程度、社會支持等。受教育程度低的人及弱勢人群對預防和戒煙干預也需要進行額外的研究。在戒煙的 11 個階段中，都有可能會出現心理和生理的不適，所以通過短信的支持，獲得與自身所處戒煙階段相適應的幫助，是戒煙干預方法獲得成功的基礎[23, 24]。迄今為止進行的大多數研究都集中在臨床護理干預措施，使用短信進行隨訪，提高病人的治療依從性[25-27]。很少有研究通過短信干預方式促進健康行為。短信干預相比藥物治療沒有副作用，且短信的時效性更強，可依據戒煙者的自身情況進行短信內容定制服務，以提高干預效果。以往的研究顯示，伐尼克蘭相對于安慰劑對照最長的 5 種一般性不良反應分別是：嘔吐、惡心、多夢、便秘以及味覺障礙[28]。本研究納入的原始研究中的 7 天時點戒煙率、30 天時點戒煙率以及 3 個月連續戒煙率均是自我報告的結局指標，可能存在信息不真實，從而導致自報七天時點戒煙率與 CO 生化驗證戒煙率結果的不一致性。在 Cochrane 協作網 2012 年的 SR 更新中，包含了 5 個試驗：1 個通過視頻通訊手機的干預，1 個基于 Web 的短信干預，3 個短信或文本信息干預的評估，其結果顯示短信聯合其他方式有利于提高短期的戒煙率[29]，本研究結果與之相符。但戒煙熱線對于接線員的要求和素質高且成本較高；網絡戒煙干預則要求有一定的接受設備（電腦）并掌握一定的技巧，且戒煙網站的質量良莠不齊，不能提供個性化的戒煙指導。Whittaker 等[29]研究顯示短信干預在長時間連續戒煙率并無明顯效果，與本研究的結果相符，這可能與大部分原始研究干預時間與隨訪時間較短，或者存在缺失數據使得統計學沒有差異，從而導致干預效果不明顯。
本研究的局限性：① 本研究僅檢索了中英文文獻，存在語種偏倚的可能性。② 并非所有納入的研究均報告了本次 Meta 分析關注的結局指標，從而導致有些結局指標在 Meta 分析時納入的研究數和樣本量較小。
總之，本研究結果發現短信干預對短期戒煙有改善效果。受納入研究的數量和質量的限制，上述結論尚需要開展更多研究予以驗證。
