A META-ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF eHEALTH INTERVENTIONS FOR FRUIT AND VEGETABLE INTAKE

Abstract

Introduction. One of the main burdens for Public Health is the high prevalence of noncommunicable diseases (NCD) among the population around the world, being the cause of mortality of more than 36 million people annually. The World Health Organization (WHO) has stablished that most of these deaths are largely prevented, and one of the strategies is to promote a healthy diet. Particularly, the adequate intake of fruits and vegetables has been appointed to have benefits such as reduction of risk for cardiovascular diseases, certain types of cancer, diabetes mellitus type 2, and obesity. Thus, experts in the nutrition field have attempted to create strategies to promote the consumption of fruits and vegetables among the population, nevertheless achieving the behavioral changes necessary to improve eating habits is a challenging task. In response to this challenge, in recent decades, the implementation of technology to develop health behavior modification interventions has been studied. This type of approach is been named eHealth. Studies evaluating the effectiveness of a variety of eHealth tools for health and dietary behavior change have been published in the literature, however, eHealth interventions for fruit and vegetable intake appear to report heterogeneous findings, and therefore, there is a gap in terms of which eHealth strategies are more successful, and the characteristics that might be responsible for their effectiveness. Objectives. To evaluate the effectiveness of eHealth interventions for the modification of fruit and vegetable intake, and describe what is the most effective eHealth tool, as well as the difference in effectiveness between tailored and non-tailored interventions. Likewise, we aim to analyze the use of BCT and its relationship with eHealth interventions for fruit and vegetable intake effectiveness. Methods. We conducted an online search of peer-reviewed studies using a combination of keywords. Subsequently we screened eligible studies for matching with inclusion criteria, and eliminated those studies that did not meet the requirements. Studies had to be RCTs or quasi-experimental trials, using an eHealth tool as main intervention arm. All full-texts were reviewed and data extraction was conducted based on the coding protocol developed for this purpose. A random-effects model was used for the meta-analysis, and pooled Hedge’s g was calculated for effect sizes. Higgins I2 test was used to assess for heterogeneity, subgroup analysis was conducted to evaluate tailored vs non-tailored interventions effectiveness, moderators analyses were computed to assess for BCTs, age group, and proportion of females. Publication bias was tested using Duval and Tweedie’s Trim and Fill method. All analyses were computed using Comprehensive Meta-Analysis software version 2. Results. A total of 16 studies using eHealth intervention groups and control groups, for evaluation of fruit and vegetable intake, were included in the analysis. The most commonly used eHealth tool was Internet-based interventions (n=9). Most studies were tailored interventions (n=13). Among the 40 categories for BCTs, we only identified the implementation of 19 of these BCTs among the studies analyzed. The overall effect size was 0.261 (SE=0.055, 95% CI=0.153-0.368, p<.001), favoring eHealth interventions. The overall effect size was small, but statistically significant. The between-studies heterogeneity was large (I2=68.08%, p<.001). We conducted subgroup analysis and moderator analyses to examine this large heterogeneity. Tailored interventions (n=13) showed an overall significant positive effect size of 0.28 (SE=0.061, 95% CI=0.157-0.396, p<.001), while non-tailored interventions (n=3) showed a non-significant small positive effect size of 0.19 (SE=0.140, 95% CI= -0.089 to 0.459, p=0.186). When analyzing the effect size by eHealth tool, SMS intervention showed the larger effect size (0.970, p<.05). Regardless of the total number of BCTs used, all interventions showed a statistical significant positive effect size, statistical differences between-groups for use of BCTs were not observed. Conclusions. The implementation of eHealth tool interventions for fruit and vegetable intake appear to have a promising future. Regardless of being a relatively new field, it appears that eHealth tools are more effective than traditional interventions. Likewise, tailoring interventions remain to be an important element in order to achieve better results. Similarly, the use of BCTs appear to be effective for fruit and vegetable intake interventions, however, evidence remains insufficient to draw conclusions regarding what are the most effective BCTs, or what combination of BCTs might appoint for greater positive results. More research in the field is needed in order to be able to identify the intervention components that appoint for the differences in the effectiveness of one type of eHealth tool with another.;비 전염성 질병은 세계적으로 역학적인 부담이다. 세계보건기구(WHO)에 따르면매년에 비 전염성 질병에 인해3천6백만명 사망된다고 한다. 그렇지만 비 전염성 질병은 대부분 예방 가능성이 높다고 한다. 이러한 예방 전략 중 하나는 건강한 다이어트를 하는 방법인데 특히 올바른 과일과 채소 섭취하는 것은 비만, 암, 고혈압, 제 2 형 당뇨병 등의 발달 위험율을 줄이기에 이익이 있다고 한다. 그러므로 영양식품 분야의 전문가들은 과일과 채소 섭취를 촉진시키기 위한 전략을 개발해 왔다. 그러나 권장 섭취량을 충촉하기 위한 행동변화는 어려운 과제이다. 그러나 최근에는 중재를 개발하기 위해 기술 (technology)이 활용되는 추세가 보이는데 이것은 eHealth라고 한다. 아직까지도 과일과 채소 섭취하기에 어떤 전략이 가장 효과적인지에 대한 지식이 거의 없다. 그렇기 때문에 효과성에 영향을 미치는 특성에 대해 기술하기가 어렵다고 본다. 본 연구에서 과일과 채소 섭취 변화에 eHealth중재활용 효과성을 평가하는 것은 목적이며 목표들은 다음과 같다. 첫째, 과일과 채소 섭취 변화에 활용된 eHealth 중재 종류를 기술한다. 둘째. 과일과 채소 섭취 변화에 가장 효과적인 eHealth중재를 기술한다. 셋째. 맞춤형과 비맞춤형 eHealth중재의 효과성 차이를 기술한다. 넷째. 이용된 행동변화기술 (BCT)에 따라 eHealth중재들의 효과성 차이를 기술한다. 본 연구의 메타분석에서 키워드의 다양한 조합을 사용하며 peer-reviewed연구 논문을 온라인 검색을 실시하였다. 그 다음에 검색된 논문들을 검토하여 선정 기준에 맞지 않는 연구물을 제외하였다. 선정된 논문들은 RCT나 quasi-experimental 연구이며 한 그룹에서 eHealth중재를 중요로 활용된 연구이었다. 또한 Full-text 모두를 검토하여 개발한 코딩 프로토콜을 바탕으로 데이터 추출을 실시하였다. 본 메타분석에서 렌돔효과모형을 이용하며 효과크기를 산출하기 위해 표준화된 평균 차 의 Hedges’ g 를 이용하였다. 이질성 검정을 위한 Higgings I2 통계랑을 이용했고 맞춤형과 비맞춤형 중재간에 효과 차이를 파악하기 위한 하위집단에 대해 분석하였다. eHealth 툴, 활용된 행동변화기술 (BCT), 남여성 비율, 또한 연령 그룹의 효과 차이를 평가하기 위한 moderator 분석을 하였다. 마지막으로 출판 비뚤림 테스트에 관하여 Trim & Fill 방법으로 검정하였다. 본 메타분석 결과는 다음과 같다. 분석된 과일과 채소 섭취의 eHealth중재에 대한 연구들은 총 16편이였으며 가장 많이 이용된 eHealth툴은 인터넷기반 중재이였다 (n=9). 대부분 연구들은 맞춤형 중재를 사용하였다 (n=13). 또 본 연구에서 분석된 연구들 중에 BCT의 40가지 종류 중의 19가지만 이용한 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 eHealth 중재 모두 적극적인 효과크기를 보였다. 이는 가장 작은 효과크기는 0.16이었고 가장 큰 효과크기는 0.97이었다. eHealth중재의 전체 효과크기를 살펴보면 0.261 (SE=0.055, 95% CI=0.153-0.368, p<.001)로 나타났다. 신뢰구 간에 0을 포함하지 않았으므로 통계적으로 유의한 효과크기임이 확인되었다. 맞춤형 중재(n=13)는 전체적으로 유의한 적극적인 효과크기를 보였다. (효과크기 0.28, SE=0.061, 95% CI=0.157-0.396, p<.001). 한편, 비맞춤형 중재(n=3)는 유의하지 않은 효과크기로 나타났으나 between-study 유의한 차이가 없었다. 전체적으로 7개 이상 BCT를 사용한 중재는 가장 큰 효과크기를 보였다 하더라도 between-study 차이가 유의하지 않은 것으로 발견하였다. 본 연구의 메타분석 결과에 의하면 과일과 채소 섭취에 eHealth중재를 활용하는 것은 유망한 미래가 있다고 할 수 있다. eHealth는 새로운 분야이지만 일반중재보다 eHealth툴은 더 큰 효과를 드러낼 수 있다. 마찬가지로 맞춤형 중재는 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 중요한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 BCT를 이용함에 있어서 적극적인 효과가 있지만 그 효과를 더 깊게 설명할 수 있기 위해서 더욱더 자세한 근거가 필요한 것으로 결론지을 수 있었다. 앞으로 가장 효과성이 있는 중재의 요소를 파악할 수 있도록 더 많은 eHealth분야에 관한 연구들이 이루어져야 한다고 생각된다.