引用本文： 饒堃, 胡愛玲, 吳建瑜, 陳莉, 韓瑛婷. 短信干預對艾滋病患者抗病毒治療依從性影響的 Meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2020, 20(1): 63-70. doi: 10.7507/1672-2531.201908007 復制
艾滋病（acquired immune deficiency syndrome，AIDS）系由人類免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）導致的慢性傳染病，HIV 是一種變異型很強的 RNA 病毒，若患者在治療期間服藥依從性低，則極易發生耐藥[1]。患者必須高度遵守抗逆轉錄病毒治療（antiretroviral therapy，ART）方案，才能抑制 HIV 病毒，并降低艾滋病相關死亡率、耐藥性和 HIV 傳播的可能性[2]。治療依從性是 ART 成功的決定性因素之一[3]。因此，醫護工作者應采取各種措施提高治療依從性，以獲取 ART 的最大效益。由于艾滋病患者及其相關的行為模式常被污名化和歧視，這類人群較難主動獲得健康相關資訊。世界衛生組織全球衛生觀察站（World Health Organization Global Observatory）將移動健康定義為“由移動設備支持的醫療和公共衛生實踐”[4]。在慢性疾病自我管理中，短信服務（short message service，SMS）被報道對改善臨床結果和提高按時復診率有幫助[5]，由于移動電話的普及率不斷提高，其成本低、使用方便[6]，短信干預已經變成一種更有效的依從性支持策略。目前，國內外對短信服務干預 HIV 患者治療依從性的 Meta 分析較少，而且發表年份較早，納入文獻數量較少[7]，納入的干預手段除了短信提醒，還夾雜了電子藥盒觸發、語音電話等與我國目前醫療資源尚未匹配的干預措施[8, 9]。而近十年來，我國 4G 網絡廣泛覆蓋，信息化助力醫療發展已是大勢所趨。本文系統評價短信干預對增加 ART 依從性的有效性，分析不同短信發送頻率、不同干預期限對治療依從性的影響，為信息化支持慢病管理提供依據。
1 資料與方法
1.1 文獻納入與排除標準
1.1.1 研究類型
關于短信干預對 HIV 患者抗病毒治療依從性影響的隨機對照試驗（randomized controlled trial，RCT）。
1.1.2 研究對象
納入標準：① 符合艾滋病的診斷標準；② 需要接受正規 ART 方案；③ 年齡≥18 歲；④ 居住地移動網絡覆蓋，使用移動手機或有共享權限；⑤ 有一定閱讀能力。
1.1.3 干預措施
試驗組采用手機短信發送干預，發送頻率、時間、內容、周期不限。對照組同期采用常規護理幫助患者提高治療依從性。
1.1.4 結局指標
主要結局指標為治療依從性，采用自我報告法、觀察評分法、藥房出勤率、依從性計算公式、藥丸計數法、電子藥盒監控其中一種方法即可，如文獻報告多種測量方法使用，優先選擇自我報告法測量結果。次要結局指標為 CD4+細胞計數、HIV 病毒載量。
1.1.5 排除標準
① 重復發表文獻；② 非公開發表文獻；③ 僅有研究方案，無結局指標數據或無法獲取相關數據的文獻；④ 試驗組合并其他干預措施；⑤ 對照組未采用常規護理，而是另一種干預措施。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、CINAHL、Web of Science、ScienceDirect、The Cochrane Library、CNKI、WanFang Data、VIP 和 CBM 數據庫，搜集短信干預對艾滋病患者治療依從性影響的隨機對照試驗，檢索時限均從 2000 年 1 月至 2018 年 12 月。此外，追溯納入文獻的參考文獻，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。英文檢索詞包括：randomized controlled trial、RCT、HIV、AIDS、medication、treatment、ART adherence、compliance、text messaging、SMS、short message service 等；中文檢索詞包括：艾滋病、短信、治療/服藥依從性等。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由 2 位評價員獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對，如遇分歧，則咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，在排除明顯不相關的文獻后，進一步閱讀全文，以確定最終是否納入。資料提取內容主要包括：① 納入文獻的基本信息，包括第一作者、國家、發表年份等；② 干預措施具體細節，包括短信內容、干預頻率、干預期限等；③ 納入對象的基線特征；④ 偏倚風險評價的關鍵要素；⑤ 所關注的結局指標和結果測量數據，治療依從性、CD4+細胞計數、HIV 病毒載量。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名評價員按照 Cochrane 手冊針對 RCT 的偏倚風險評價工具評價納入研究的偏倚風險[10]，并交叉核對結果[11]。
1.5 統計分析
采用 RevMan 5.3 軟件進行統計分析。計數資料采用相對危險度（relative risk，RR）為效應指標，計量資料采用加權均數差（weight mean difference，WMD）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采用 χ2 檢驗進行分析（檢驗水準為 α=0.1），同時結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在統計學異質性，則進一步分析異質性來源，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。明顯的臨床異質性采用亞組分析或敏感性分析等方法進行處理，或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢出相關文獻 421 篇，經逐層篩選后，最終納入 10 篇文獻[12-21]，包括 2 411 例患者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻檢索流程及結果
*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PudMed（
2.2 納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
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 治療依從性
共納入 10 個 RCT[12-21]均報告了發送短信干預對 HIV 患者治療依從性的影響。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，與常規護理比較，發送短信能夠提高 HIV 患者治療依從性［RR=1.11，95%CI（1.03，1.20），P<0.01］（圖 2）。
圖2
短信發送與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析及個性化、每日、每周發送的亞組分析
2.3.2 不同短信發送頻率的治療依從性
不同發送頻率的亞組分析結果顯示，4 個 RCT[12-15]未嚴格設置每日或每周按時發送支持短信，一般在取藥時間前發送或一周內隔日發送。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，不定期的個性化短信干預與常規護理對比，兩組差異無統計學意義［RR=1.17，95%CI（0.99，1.38），P=0.06］；3 個 RCT[16, 17, 20]設計為每日按時發送短信，4 個 RCT[18-21]設計為每周按時發送短信，其中 1 個研究報告分為每日發送和每周發送的兩組干預[20]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，每日發送短信與常規護理對比，兩組差異無統計學意義［RR=1.02，95%CI（0.83，1.26），P=0.84］；隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，每周發送短信與常規護理對比，每周發送短信能夠提高治療依從性［RR=1.15，95%CI（1.00，1.33），P<0.05］（圖 2）。
2.3.3 不同干預期限的治療依從性
共納入 3 個 RCT[12, 13, 18]報告了短信干預期限為 6 個月對 HIV 患者治療依從性的影響。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，發送短信干預 6 個月的短信組能夠提高患者依從性，兩組差異有統計學意義［RR=1.11，95%CI（1.00，1.23），P=0.05］（圖 3）。4 個 RCT[15, 16, 20, 21]報告了短信干預期限為 12 個月對 HIV 患者治療依從性的影響。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，發送短信干預 12 個月的短信組與常規護理組相當，兩組差異無統計學意義［RR=1.07，95%CI（0.98，1.17），P=0.13］（圖 4）。
圖3
短信干預 6 個月與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析
圖4
短信干預 12 個月與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析
2.3.4 CD4+細胞計數
共納入 5 個 RCT[12, 13, 16, 18, 19]測量了干預后 CD4+細胞計數，其中 2 個 RCT[18, 19]未報告標準差，共納入 3 個 RCT[12, 13, 16]，合并干預后與干預前的 CD4+細胞計數差值[10]，各研究間無明顯異質性。Meta 分析結果顯示短信干預后測量的 CD4+細胞計數與常規護理相比對 HIV 患者治療依從性影響差異無統計學意義［WMD=4.18，95%CI（?39.33，47.69），P=0.85］（圖 5）。僅 2 個 RCT[13, 21]報告病毒載量作為評價干預效果的指標，因納入文獻太少未做 Meta 分析。
圖5
短信發送與常規護理 CD4+細胞計數在干預前后差值比較的 Meta 分析
3 討論
本研究所納入的隨機對照試驗的研究人群均為 18 歲以上成人。7 個研究報告了隨機分組方法（均為計算機生成隨機列表）[14, 15, 17-21]；5 個研究報告了分配隱藏方法（不透光信封、電子郵件）[15, 17-19, 21]；3 個研究實施了單盲[13, 17, 18]，其中 1 個僅對研究對象實施盲法[13]，認為研究者與臨床工作人員需要公開參與而無法施盲；另外 2 個研究僅對研究者實施盲法[17, 18]，目的是保護數據收集不受主觀影響；3 個研究均對研究對象與研究者實施盲法[19-21]，研究者采用手機號碼或代碼識別患者身份，研究對象每一組則安排單獨臨床日，保證干預組與對照組沒有見面；9 個研究說明了失訪與退出情況[12-18, 20, 21]；有 1 個研究來源于通信公司的資助[15]。納入研究的結果在設計和實施階段的偏倚風險均較小。納入研究對符合較好治療依從性的標準設定在 90% 以上，研究結果較可信。
本研究結果顯示，短信干預手段能改善 HIV 患者治療依從性，其中每周按時發送短信有顯著積極意義。Cristian 等[20]的研究表明，每周發送提醒短信能有效減少治療中斷，有收到短信提醒的患者堅持治療的人次比沒有短信提醒的患者多 13%～16%，但每日短信提醒卻沒有顯著成效，可能與經常重復的刺激減弱了患者反應有關，部分患者認為日常短信侵入了個人生活而屏蔽短信，從而未起到提醒作用。也有研究表明，發送太頻繁、太長、重復的短信提醒會使患者感到無聊，新奇感減少，反而導致治療堅持程度下降[22]，甚至激怒患者，讓患者認為這些短信無關緊要[17]。有研究表明，制定個性化短信，應更強調對患者病情的保密，而消息疲勞是干預的潛在障礙[23]。
本研究對干預期限為 6 個月、12 個月的研究進行了亞組分析，干預 6 個月的 Meta 分析顯示，短信支持能提高患者依從性，而干預 12 個月結果顯示兩組差異無統計學意義，這可能與參與者接收 1 年的短信，已對短信消息感到疲勞或不再敏感有關。故建議短信干預期限半年左右。但短信干預期限也不宜過短，因 Braitstein 等[24]研究表明，患者在抗病毒治療的前 3 個月，常常出現治療依從性下降或失訪，為治療最不穩定時期。
被廣泛應用于測量依從性的自我報告法容易因回憶偏倚而產生高限效應[17]，因此，以代表人體免疫功能的 CD4+細胞計數作為評價治療依從性的次要結局指標更具客觀性。納入的 3 個研究顯示短信組 CD4+細胞干預前后的差值與對照組的差異無統計學意義，這有可能與干預前的測定值存在組間差異有關。Townsend 等[25]的研究表明，當 ART 的治療依從性達到 70% 時，依從性與 CD4+細胞計數的增加無相關性。被排除的 1 個研究[19]顯示 CD4+細胞干預前后差值與對照組比較差異有統計學意義。建議護理人員連續觀察 CD4+細胞計數與病毒載量，在短信輔助溝通下，根據患者是否堅持治療的反應進行進一步管理。
本系統評價的局限性：① 納入研究中的短信發送的內容和發送頻率不統一，研究人群艾滋病臨床分期不同，接受 ART 治療的時間不同，可能產生較大的臨床異質性；② 納入研究在過程中難以對患者實施盲法，造成的偏倚風險較大；③ 納入研究的結局指標中，治療依從性的測量方法不一，存在測量偏倚；④ 評估治療效果的客觀結局指標僅有 CD4+細胞計數可以合并，且報告的原始研究數量較少，而報道檢測 HIV 病毒載量的文獻也因太少無法合并。
本研究納入的文獻來自發達國家和發展中國家，而經濟能力不同的國家其電子信息化衛生保健有著不同的反應和效果。我國即將步入 5G 時代，相比發送短信的方式，未來更期待基于 APP 的移動醫療服務，但如何編輯信息內容、設置適當的發送時間與短信的干預方式將是未來醫療服務 APP 可借鑒的經驗。
艾滋病（acquired immune deficiency syndrome，AIDS）系由人類免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）導致的慢性傳染病，HIV 是一種變異型很強的 RNA 病毒，若患者在治療期間服藥依從性低，則極易發生耐藥[1]。患者必須高度遵守抗逆轉錄病毒治療（antiretroviral therapy，ART）方案，才能抑制 HIV 病毒，并降低艾滋病相關死亡率、耐藥性和 HIV 傳播的可能性[2]。治療依從性是 ART 成功的決定性因素之一[3]。因此，醫護工作者應采取各種措施提高治療依從性，以獲取 ART 的最大效益。由于艾滋病患者及其相關的行為模式常被污名化和歧視，這類人群較難主動獲得健康相關資訊。世界衛生組織全球衛生觀察站（World Health Organization Global Observatory）將移動健康定義為“由移動設備支持的醫療和公共衛生實踐”[4]。在慢性疾病自我管理中，短信服務（short message service，SMS）被報道對改善臨床結果和提高按時復診率有幫助[5]，由于移動電話的普及率不斷提高，其成本低、使用方便[6]，短信干預已經變成一種更有效的依從性支持策略。目前，國內外對短信服務干預 HIV 患者治療依從性的 Meta 分析較少，而且發表年份較早，納入文獻數量較少[7]，納入的干預手段除了短信提醒，還夾雜了電子藥盒觸發、語音電話等與我國目前醫療資源尚未匹配的干預措施[8, 9]。而近十年來，我國 4G 網絡廣泛覆蓋，信息化助力醫療發展已是大勢所趨。本文系統評價短信干預對增加 ART 依從性的有效性，分析不同短信發送頻率、不同干預期限對治療依從性的影響，為信息化支持慢病管理提供依據。
1 資料與方法
1.1 文獻納入與排除標準
1.1.1 研究類型
關于短信干預對 HIV 患者抗病毒治療依從性影響的隨機對照試驗（randomized controlled trial，RCT）。
1.1.2 研究對象
納入標準：① 符合艾滋病的診斷標準；② 需要接受正規 ART 方案；③ 年齡≥18 歲；④ 居住地移動網絡覆蓋，使用移動手機或有共享權限；⑤ 有一定閱讀能力。
1.1.3 干預措施
試驗組采用手機短信發送干預，發送頻率、時間、內容、周期不限。對照組同期采用常規護理幫助患者提高治療依從性。
1.1.4 結局指標
主要結局指標為治療依從性，采用自我報告法、觀察評分法、藥房出勤率、依從性計算公式、藥丸計數法、電子藥盒監控其中一種方法即可，如文獻報告多種測量方法使用，優先選擇自我報告法測量結果。次要結局指標為 CD4+細胞計數、HIV 病毒載量。
1.1.5 排除標準
① 重復發表文獻；② 非公開發表文獻；③ 僅有研究方案，無結局指標數據或無法獲取相關數據的文獻；④ 試驗組合并其他干預措施；⑤ 對照組未采用常規護理，而是另一種干預措施。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、CINAHL、Web of Science、ScienceDirect、The Cochrane Library、CNKI、WanFang Data、VIP 和 CBM 數據庫，搜集短信干預對艾滋病患者治療依從性影響的隨機對照試驗，檢索時限均從 2000 年 1 月至 2018 年 12 月。此外，追溯納入文獻的參考文獻，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。英文檢索詞包括：randomized controlled trial、RCT、HIV、AIDS、medication、treatment、ART adherence、compliance、text messaging、SMS、short message service 等；中文檢索詞包括：艾滋病、短信、治療/服藥依從性等。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由 2 位評價員獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對，如遇分歧，則咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，在排除明顯不相關的文獻后，進一步閱讀全文，以確定最終是否納入。資料提取內容主要包括：① 納入文獻的基本信息，包括第一作者、國家、發表年份等；② 干預措施具體細節，包括短信內容、干預頻率、干預期限等；③ 納入對象的基線特征；④ 偏倚風險評價的關鍵要素；⑤ 所關注的結局指標和結果測量數據，治療依從性、CD4+細胞計數、HIV 病毒載量。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名評價員按照 Cochrane 手冊針對 RCT 的偏倚風險評價工具評價納入研究的偏倚風險[10]，并交叉核對結果[11]。
1.5 統計分析
采用 RevMan 5.3 軟件進行統計分析。計數資料采用相對危險度（relative risk，RR）為效應指標，計量資料采用加權均數差（weight mean difference，WMD）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采用 χ2 檢驗進行分析（檢驗水準為 α=0.1），同時結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在統計學異質性，則進一步分析異質性來源，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。明顯的臨床異質性采用亞組分析或敏感性分析等方法進行處理，或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢出相關文獻 421 篇，經逐層篩選后，最終納入 10 篇文獻[12-21]，包括 2 411 例患者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻檢索流程及結果
*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PudMed（
2.2 納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
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 治療依從性
共納入 10 個 RCT[12-21]均報告了發送短信干預對 HIV 患者治療依從性的影響。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，與常規護理比較，發送短信能夠提高 HIV 患者治療依從性［RR=1.11，95%CI（1.03，1.20），P<0.01］（圖 2）。
圖2
短信發送與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析及個性化、每日、每周發送的亞組分析
2.3.2 不同短信發送頻率的治療依從性
不同發送頻率的亞組分析結果顯示，4 個 RCT[12-15]未嚴格設置每日或每周按時發送支持短信，一般在取藥時間前發送或一周內隔日發送。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，不定期的個性化短信干預與常規護理對比，兩組差異無統計學意義［RR=1.17，95%CI（0.99，1.38），P=0.06］；3 個 RCT[16, 17, 20]設計為每日按時發送短信，4 個 RCT[18-21]設計為每周按時發送短信，其中 1 個研究報告分為每日發送和每周發送的兩組干預[20]。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，每日發送短信與常規護理對比，兩組差異無統計學意義［RR=1.02，95%CI（0.83，1.26），P=0.84］；隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，每周發送短信與常規護理對比，每周發送短信能夠提高治療依從性［RR=1.15，95%CI（1.00，1.33），P<0.05］（圖 2）。
2.3.3 不同干預期限的治療依從性
共納入 3 個 RCT[12, 13, 18]報告了短信干預期限為 6 個月對 HIV 患者治療依從性的影響。固定效應模型 Meta 分析結果顯示，發送短信干預 6 個月的短信組能夠提高患者依從性，兩組差異有統計學意義［RR=1.11，95%CI（1.00，1.23），P=0.05］（圖 3）。4 個 RCT[15, 16, 20, 21]報告了短信干預期限為 12 個月對 HIV 患者治療依從性的影響。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，發送短信干預 12 個月的短信組與常規護理組相當，兩組差異無統計學意義［RR=1.07，95%CI（0.98，1.17），P=0.13］（圖 4）。
圖3
短信干預 6 個月與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析
圖4
短信干預 12 個月與常規護理對治療依從性影響的 Meta 分析
2.3.4 CD4+細胞計數
共納入 5 個 RCT[12, 13, 16, 18, 19]測量了干預后 CD4+細胞計數，其中 2 個 RCT[18, 19]未報告標準差，共納入 3 個 RCT[12, 13, 16]，合并干預后與干預前的 CD4+細胞計數差值[10]，各研究間無明顯異質性。Meta 分析結果顯示短信干預后測量的 CD4+細胞計數與常規護理相比對 HIV 患者治療依從性影響差異無統計學意義［WMD=4.18，95%CI（?39.33，47.69），P=0.85］（圖 5）。僅 2 個 RCT[13, 21]報告病毒載量作為評價干預效果的指標，因納入文獻太少未做 Meta 分析。
圖5
短信發送與常規護理 CD4+細胞計數在干預前后差值比較的 Meta 分析
3 討論
本研究所納入的隨機對照試驗的研究人群均為 18 歲以上成人。7 個研究報告了隨機分組方法（均為計算機生成隨機列表）[14, 15, 17-21]；5 個研究報告了分配隱藏方法（不透光信封、電子郵件）[15, 17-19, 21]；3 個研究實施了單盲[13, 17, 18]，其中 1 個僅對研究對象實施盲法[13]，認為研究者與臨床工作人員需要公開參與而無法施盲；另外 2 個研究僅對研究者實施盲法[17, 18]，目的是保護數據收集不受主觀影響；3 個研究均對研究對象與研究者實施盲法[19-21]，研究者采用手機號碼或代碼識別患者身份，研究對象每一組則安排單獨臨床日，保證干預組與對照組沒有見面；9 個研究說明了失訪與退出情況[12-18, 20, 21]；有 1 個研究來源于通信公司的資助[15]。納入研究的結果在設計和實施階段的偏倚風險均較小。納入研究對符合較好治療依從性的標準設定在 90% 以上，研究結果較可信。
本研究結果顯示，短信干預手段能改善 HIV 患者治療依從性，其中每周按時發送短信有顯著積極意義。Cristian 等[20]的研究表明，每周發送提醒短信能有效減少治療中斷，有收到短信提醒的患者堅持治療的人次比沒有短信提醒的患者多 13%～16%，但每日短信提醒卻沒有顯著成效，可能與經常重復的刺激減弱了患者反應有關，部分患者認為日常短信侵入了個人生活而屏蔽短信，從而未起到提醒作用。也有研究表明，發送太頻繁、太長、重復的短信提醒會使患者感到無聊，新奇感減少，反而導致治療堅持程度下降[22]，甚至激怒患者，讓患者認為這些短信無關緊要[17]。有研究表明，制定個性化短信，應更強調對患者病情的保密，而消息疲勞是干預的潛在障礙[23]。
本研究對干預期限為 6 個月、12 個月的研究進行了亞組分析，干預 6 個月的 Meta 分析顯示，短信支持能提高患者依從性，而干預 12 個月結果顯示兩組差異無統計學意義，這可能與參與者接收 1 年的短信，已對短信消息感到疲勞或不再敏感有關。故建議短信干預期限半年左右。但短信干預期限也不宜過短，因 Braitstein 等[24]研究表明，患者在抗病毒治療的前 3 個月，常常出現治療依從性下降或失訪，為治療最不穩定時期。
被廣泛應用于測量依從性的自我報告法容易因回憶偏倚而產生高限效應[17]，因此，以代表人體免疫功能的 CD4+細胞計數作為評價治療依從性的次要結局指標更具客觀性。納入的 3 個研究顯示短信組 CD4+細胞干預前后的差值與對照組的差異無統計學意義，這有可能與干預前的測定值存在組間差異有關。Townsend 等[25]的研究表明，當 ART 的治療依從性達到 70% 時，依從性與 CD4+細胞計數的增加無相關性。被排除的 1 個研究[19]顯示 CD4+細胞干預前后差值與對照組比較差異有統計學意義。建議護理人員連續觀察 CD4+細胞計數與病毒載量，在短信輔助溝通下，根據患者是否堅持治療的反應進行進一步管理。
本系統評價的局限性：① 納入研究中的短信發送的內容和發送頻率不統一，研究人群艾滋病臨床分期不同，接受 ART 治療的時間不同，可能產生較大的臨床異質性；② 納入研究在過程中難以對患者實施盲法，造成的偏倚風險較大；③ 納入研究的結局指標中，治療依從性的測量方法不一，存在測量偏倚；④ 評估治療效果的客觀結局指標僅有 CD4+細胞計數可以合并，且報告的原始研究數量較少，而報道檢測 HIV 病毒載量的文獻也因太少無法合并。
本研究納入的文獻來自發達國家和發展中國家，而經濟能力不同的國家其電子信息化衛生保健有著不同的反應和效果。我國即將步入 5G 時代，相比發送短信的方式，未來更期待基于 APP 的移動醫療服務，但如何編輯信息內容、設置適當的發送時間與短信的干預方式將是未來醫療服務 APP 可借鑒的經驗。
