E-Health und M-Health in der Adipositasbehandlung: Eine systematische Übersicht und Metaanalyse von randomisierten kontrollierten Studien.

HINTERGRUND: Adipositas bei Erwachsenen ist ein wachsendes Gesundheitsproblem. Die wichtigsten Interventionen im Adipositasmanagement sind Lebensstiländerungsinterventionen wie Diät, Bewegung und Verhaltenstherapie. Obwohl diese wirksam sind, haben die derzeitigen Behandlungsmöglichkeiten es nicht geschafft, den globalen Anstieg der Adipositasprävalenz zu stoppen oder eine nachhaltige langfristige Gewichtsstabilisierung auf Bevölkerungsebene zu erreichen. E-Health und M-Health sind beide integrale Komponenten der digitalen Gesundheit, die sich auf die Nutzung von Technologie zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und der Ergebnisse konzentrieren. Die Nutzung von eHealth/mHealth könnte die Verwaltung einiger dieser Behandlungen verbessern. Mehrere digitale Gesundheitsinterventionen zur Adipositaskontrolle befinden sich derzeit in klinischen Studien. ZIEL: Ziel unserer systematischen Übersichtsarbeit ist es zu bewerten, ob digitale Gesundheitsinterventionen (e-Health und m-Health) Auswirkungen auf Veränderungen anthropometrischer Messungen wie Gewicht, BMI und Taillenumfang sowie auf Verhaltensweisen wie Energieaufnahme, Essverhalten und körperliche Aktivität haben. METHODEN: Eine Suche nach randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) wurde bis zum 4. Oktober 2024 in drei Datenbanken (Medline, Web of Science und Scopus) durchgeführt. Studien wurden eingeschlossen, wenn sie digitale Gesundheitsinterventionen (e-Health und m-Health) im Vergleich zu Kontrollgruppen bei übergewichtigen oder adipösen Erwachsenen (BMI ≥ 25 kg/m 2 ) bewerteten und anthropometrische oder lebensstilartige Verhaltensoutcomes berichteten. Die Studienqualität wurde mit dem Cochrane Risk of Bias Tool (RoB 2) bewertet. Meta-Analysen wurden mit Random-Effects- oder Fixed-Effects-Modellen durchgeführt, wie angemessen, mit statistischer Signifikanz auf p < 0,05 festgelegt. ERGEBNISSE: Zweiundzwanzig RCTs mit vielfältigen Populationen (adipöse Erwachsene, übergewichtige Personen, Frauen in der postpartalen Phase, Patienten mit Essstörungen) wurden eingeschlossen. Digitale Interventionen umfassten Biofeedback-Geräte, Smartphone-Apps, e-Coaching-Systeme, webbasierte Interventionen und gemischte Ansätze. Nur der Taillenumfang zeigte eine statistisch signifikante Reduktion (WMD = -1,77 cm; 95% KI: -3,10 bis -0,44; p = 0,009). Es wurden keine signifikanten Effekte für BMI (WMD = -0,43 kg/m 2 ; p = 0,247), Körpergewicht (WMD = 0,42 kg; p = 0,341) oder Lebensstilverhalten beobachtet, einschließlich körperlicher Aktivität (SMD = -0,01; p = 0,939) und Essverhalten (SMD = -0,13; p = 0,341). Der Körperfettanteil zeigte einen grenzwertigen signifikanten Trend zur Reduktion (WMD = -0,79%; p = 0,068). Hohe Heterogenität wurde über die meisten Outcomes hinweg beobachtet ( I 2 > 80%), was auf erhebliche Variabilität zwischen Studien hindeutet. Die Qualitätsbewertung ergab überwiegend Urteile von "Einige Bedenken" und "Hohes Risiko" in den bewerteten Bereichen. SCHLUSSFOLGERUNGEN: Digitale Gesundheitsinterventionen erzeugen bescheidene aber signifikante Vorteile beim Taillenumfang bei übergewichtigen und adipösen Erwachsenen, ohne signifikante Effekte auf andere anthropometrische oder Verhaltensparameter. Die beobachtete hohe Heterogenität unterstreicht die Notwendigkeit personalisierterer Ansätze und zukünftiger Forschung, die sich auf die Identifizierung der wirksamsten Komponenten digitaler Interventionen konzentriert. Digitale Gesundheitsinterventionen sollten als wertvoll ergänzend zu, nicht als Ersatz für, etablierte Adipositasbehandlungen positioniert werden. Ihre Integration in umfassende Versorgungsmodelle kann traditionelle Interventionen durch kontinuierliche Überwachung, Echtzeitfeedback und verbesserte Zugänglichkeit verbessern, aber Interventionen mit nachgewiesener Wirksamkeit wie Verhaltensberatung und klinische Überwachung sollten beibehalten werden.