노년기 대상 신체활동 향상 목적의 모바일헬스(mHealth) 중재 효과에 대한 메타분석

Abstract

Continuously increasing the elderly population, our society is rapidly approaching ‘super-aged society’. This problem is causing a high burden of medical expenses. After the COVID-19 situation, the accessibility of mobile devices for the elderly has increased, and study on mHealth interventions for old adults has been actively conducted. According to previous studies, mHealth in old age effectively manages chronic diseases through physical activity and nutrition improvement. Also, app-based intervention is cost-effective, flexible, and easy to health promotion, considering sustainability and health equity. As a result, the need for mHealth intervention is more emphasized for the efficient operation of health care for the aged. But existing studies have limited the duration of intervention and the effectiveness of intervention type is rarely reported. In addition, mHealth intervention with behavioral change theory can directly affect the quality of physical activity monitoring and reporting, and in particular, the effect of mHealth intervention for old age may vary between different subgroups. So a comparative study according to characteristics is needed. Accordingly, the purpose of this study is to analyze the effectiveness of app-based interventions to improve physical activity in the elderly by using meta-analysis and establish the latest basis for more effective mHealth interventions. A database search was conducted using Cochrane CENTRAL, Medline PubMed, EMbase, KoreaMed, KMbase, and KISTI(ScienceON), yielding 21 eligible studies. This study included peer-reviewed journals published in English of Korean from 2012 to 2022. The following contents were extracted from a total of 21 studies selected by the criteria: basic information of the study(author, publication year, country, study design), type of intervention, duration of intervention, applied BCTs, sample size(number of intervention group and control group), participants’ characteristics(sex, age), and outcome variables(mean, standard deviation). After data extraction, meta-analysis using CMA 3.0 was conducted. Random-effects model was used to calculate effect sizes by weighted standardized mean differences. Hedges's g was calculated with a total of four variables(the number of steps, 6-min walk distance, time of physical activity, and body mass index) and interpreted effect size above 0.8 as a ‘large’, effect size over 0.5 and below 0.8 as a ‘normal’, and effect size over 0.2 and below 0.5 as a ‘small’. In addition, using Higgins' statistics, if it is more than 75%, it was interpreted as high heterogeneity, and if heterogeneity was confirmed, subgroup analysis was performed. The main results of this study are as follows: First, app-based mHealth interventions to improve physical activity in old age showed a statistically significant effect on increasing the number of steps, 6-min walk distance, and physical activity time, and decreasing body mass index compared to non-app interventions. The effect size in the number of steps was large(0.856), and the 6-min walk distance was normal(0.630). Physical activity time and BMI showed small effect sizes of 0.179 and -0.354, respectively, but it is meaningful in that there was a significant difference in effect size. Second, the result of subgroup analysis of the number of steps conducted to explore the causes of heterogeneity on the effect size, showed a large effect size in the interventions 1) used app-only or app integrated phone counseling, 2) conducted 12 weeks, 3) applied 5-10 behavioral change technologies, 4) for 65-75 years of age, 5) and applied behavioral change techniques as follows; feedback, tailored, action and coping planning. Third, as a result of a subgroup analysis of the 6-min walk distance with heterogeneity confirmed, the interventions 1) used app integrated phone counseling 2) conducted more than 24 weeks, 3) and applied self-monitoring among behavioral change techniques showed a large effect size. Last but not least, this study suggests as follows for future studies and applications. First, this study has limitations in generalizing it to the elderly in Korea, so in the future, a new effectiveness verification study according to future research trends is needed. Second, since the elderly are the socially disadvantaged that need to be considered in terms of health literacy, follow-up studies to identify obstacles related to subject characteristics and environmental factors on literacy are needed. Third, since mHealth is a field of innovative technology in which research has been actively conducted recently, it is necessary to strengthen the reliability of research results by including research materials that have not been published. Forth, the number of steps analyzed as a large effect size in this study is commonly used as an indicator of physical activity, but in order to analyze the effect size more sophisticated, a study on physical activity indicators that are highly related to health promotion of the elderly should be preceded.;노년기 인구의 계속적인 증가로 우리 사회는 급속히 고령화되고 있으며, 이로 인한 의료비 부담이 문제점으로 나타나고 있다. 신종 코로나 바이러스 감염 상황에서 노인층의 인터넷 및 모바일 기기 접근성이 높아졌고, 노인 대상 헬스케어 어플리케이션이 확산되면서 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 선행 연구에 따르면 노년기 mHealth 활용 중재는 신체활동 및 영양 개선을 통한 만성질환 개선에 효과적이며, 비용효율적이며 유연하게 활용가능하고, 지속가능성 및 건강형평성을 고려한 건강관리에 용이하다. 이에 따라 노년기 지속적인 건강관리의 효율적 운영을 위해 mHealth 중재의 필요성이 더욱 강조되고 있으나, 기존 연구에서는 중재 기간이 충분하지 않고, 중재 유형에 따른 효과성이 거의 보고되지 않고 있어 지속적인 건강관리 유도 전략이 부족하다는 한계점이 있었다. 또한, 행동 변화 이론이 적용된 mHealth 중재는 신체활동 모니터링 및 보고의 질 향상에 직접적인 영향을 미칠 수 있을 것이며, 특히 노인은 mHealth 중재의 효과가 하위 그룹에 따라 다를 수 있기 때문에 특성에 따른 비교 연구가 필요하다. 이에 따라 본 연구는 최근 10년간 국내외 노년기 신체활동 향상을 위한 mHealth 중재의 효과성을 검증하고, 행동 변화 이론에 근거하여 효과크기를 비교 분석 및 종합하여 mHealth 중재 구성을 위한 최신의 근거를 마련하고자 하였다. 본 연구에서는 총 21편의 연구를 선정하여 연구의 기본정보(저자, 출판연도, 연구국가, 연구설계), 중재 유형, 중재 기간, 적용된 BCTs, 표본크기(중재군 및 대조군의 수), 대상자 특성(성, 연령 등), 중재 효과를 나타내는 결과 변수(평균, 표준편차)에 대해 추출하였다. 자료 추출 이후 메타분석을 위한 코딩을 거쳐 CMA 3.0을 활용한 메타분석을 수행하였다. 신체활동량을 나타내는 걸음 수, 6분 동안 걸은 거리, 신체활동 시간, 비만도를 나타내는 체질량지수를 대상으로 하여 총 4개 변수로 Hedges’s g를 계산하여 0.8 이상은 큰 효과크기, 0.5 이상 0.8미만은 보통의 효과크기, 0.2 이상 0.5 미만은 작은 효과크기로 해석하였다. 또한, Higgins의 통계량을 활용하여 75% 이상이면 높은 이질성으로 해석하고, 이질성이 확인되는 경우, 하위그룹 분석을 수행하였다. 이에 따른 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 노년기 대상 신체활동 향상 목적의 앱 기반 mHealth 중재는 앱을 활용하지 않는 중재에 비해 건강한 생활습관 조성과 연관되는 걸음 수, 6분 동안 걸은 거리, 신체활동 시간을 증가 및 건강상태 개선에 해당하는 체질량지수 감소에 통계적으로 유의한 효과를 보였다. 걸음 수는 0.856로 큰 효과크기, 6분 동안 걸은 거리는 0.630로 보통의 효과크기에 해당했다. 신체활동 시간과 BMI는 각각 0.179와 -0.354로 작은 효과크기를 보였으나, 유의미한 효과크기 차이를 보였다는 점에서 의미가 있다. 둘째, 이질성이 확인된 걸음 수에 대한 하위그룹 분석 결과, 앱만을 활용한 중재유형, 12주의 중재 기간, 5개 이상 10개 미만의 행동변화기술이 적용된 중재에서 큰 효과크기를 보였고, 65-75세 연령대, 앱과 전화상담이 병행된 중재유형, 행동변화기술 중 피드백, 맞춤화, 행동 및 대처 방법 계획이 적용된 경우에서 보통의 효과크기를 보였다. 셋째, 이질성이 확인된 6분 동안 걸은 거리에 대한 하위그룹 분석 결과, 앱과 전화상담이 병행된 중재유형, 24주 이상의 중재 기간, 행동변화기술 중 자기 모니터링이 적용된 중재에서 큰 효과크기를 보였다. 이상의 연구결과를 고려하여 본 연구의 적용 및 후속 연구에 대해 다음과 같이 제언한다. 첫째, 본 연구는 국내 노년기 대상으로 일반화하는 데에 한계가 있어 향후 우리나라 연구 동향에 따른 새로운 효과성 검증 연구가 필요하다. 둘째, 노인은 헬스 리터러시 측면에서의 고려가 필요한 사회적 약자 및 특수 집단에 해당하므로 대상자 특성 및 환경적 요인 등에 관한 장애요인 파악 및 디지털 격차 해소를 위한 리터러시에 관한 후속 연구가 필요하다. 셋째, 본 연구 주제는 최근 활발히 연구가 수행되고 있는 분야이므로 미게재된 연구물을 포함하여 연구결과의 신뢰성을 강화할 필요가 있다. 넷째, 본 연구에서 큰 증가 효과로 분석된 걸음 수는 보편적인 신체활동 향상 측정 지표이나, 적정 기준이 불명확하다는 점에서 보다 정교한 효과크기 분석을 위해서는 노인 건강증진과 관련성이 높은 신체활동 지표 구체화에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다.