随着全球肥胖患病率自1975年以来已增长两倍，且相关经济负担预计到2060年将占全球GDP的3.3%，肥胖已成为严峻的公共卫生挑战。肥胖不仅增加2型糖尿病、心血管疾病、特定癌症等慢性病风险，还导致总体死亡率上升。尽管肥胖被公认为需要多层面干预的复杂慢性疾病，但历史上可用的治疗方法长期疗效有限。
近年来，药物治疗领域的进展为肥胖治疗带来了革命性变化。Tirzepatide（Mounjaro）作为一种新型双重葡萄糖依赖性促胰岛素多肽（GIP）和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂（RA），在随机对照试验中显示出卓越的减重效果。SURMOUNT-1试验报告72周时平均体重减轻15%至20.9%，显著超越了以往的药物治疗方案。这些结果引起了临床界的广泛兴趣，但关于其在真实世界环境中的推广效果以及辅助支持措施的优化空间仍存在疑问。
数字减重服务（DWLS）将药物治疗与基于应用程序的工具、定期体重追踪和专业健康教育相结合，提供个性化营养指导的辅导。这些服务可能解决肥胖治疗中的关键障碍，包括有限的医疗提供者时间、可及性挑战以及行为支持不足等问题。理解数字参与如何影响药物治疗结果，对于临床建议和健康服务设计具有重要指导意义。
在此背景下，研究人员开展了一项回顾性研究，旨在评估数字参与与Tirzepatide治疗成人肥胖患者体重减轻结果之间的关联。该研究分析了2024年2月至2025年8月期间通过英国数字减重服务Voy开始使用Tirzepatide的成人数据，探究了数字参与对12个月内体重减轻结果的影响，并确定了与参与度相关的基线因素。
研究方法
本研究采用回顾性队列设计，通过英国Voy数字健康平台收集数据。研究纳入18-75岁、BMI≥30kg/m2 或≥27.5kg/m2 伴有合并症的成人肥胖患者。数字参与度定义为同时满足三个条件：参加≥1次辅导课程、≥1次每周体重记录和≥1次App登录。主要结局指标为从基线开始的体重减轻百分比，在2、4、6、8、10和12个月时使用混合模型重复测量（MMRM）进行分析，调整了年龄、性别、基线BMI和合并症等因素。时间-事件分析（Kaplan-Meier）评估了达到≥5%、≥10%、≥15%和≥20%体重减轻阈值的比例。多变量逻辑回归确定了与参与度相关的因素。
研究结果
参与者特征
在126,553名参与者中，6,746人（5.3%）达到最大数字参与度。队列平均年龄42.3岁（SD 12.4），女性占78.9%（99,905/126,553），平均基线BMI为35.3kg/m2 （SD 6.2）。与未参与组相比，数字参与组年龄更大、女性比例更高、基线BMI更高，且合并症患病率更高。
体重减轻结果
数字参与组在12个月时实现了更大的调整后体重减轻（-22.9%，95%CI -23.2至-22.6），而未参与组为-17.5%（95%CI -17.7至-17.4），绝对差异为5.3个百分点（P<0.001；Cohen d=0.54）。差异在第2个月开始出现（-7.4% vs -6.4%；P<0.001）并随时间稳步扩大。
临床显著体重减轻阈值
数字参与组更快达到所有临床显著体重减轻阈值（5%-20%；log-rank P<0.001）。参与组实现≥20%体重减轻的可能性几乎是未参与组的三倍（1079/6746，16% vs 6710/119,807，5.6%；风险比2.88；P<0.001）。
参与度的基线相关因素
年龄较大（每十年OR 1.18，95%CI 1.15-1.20；P<0.001）、较高BMI（每5kg/m2 OR 1.14，95%CI 1.12-1.16；P<0.001）以及患有多囊卵巢综合征（PCOS）（OR 1.59，95%CI 1.45-1.74；P<0.001）或脂肪肝疾病（OR 1.52，95%CI 1.32-1.76；P<0.001）与较高参与度相关。男性（OR 0.86，95%CI 0.81-0.92；P<0.001）和糖尿病患者（OR 0.83，95%CI 0.73-0.95；P=0.009）与较低参与度相关。
研究结论与讨论
本研究证实了Tirzepatide在英国数字减重服务中的显著真实世界有效性，并强调了较高数字参与度与更大体重减轻之间的关联。在控制人口学因素和合并症后，数字参与组在12个月时实现了比未参与组绝对多5.3个百分点的体重减轻。这种参与效应逐渐显现，轨迹从第2个月左右开始分化，差异随时间推移逐步扩大。
几乎所有Tirzepatide使用者最终都实现了≥5%的体重减轻，但与参与组相比，未参与组在更高体重减轻阈值方面表现出明显差异。数字参与组实现≥15%体重减轻（31% vs 11.7%）和≥20%体重减轻（16% vs 5.6%）的累积概率显著更高。体重减轻差异的时间模式具有重要意义：虽然统计学显著差异在第2个月出现，但差异幅度在整个观察期内逐步增加。
对基线特征的分析为服务优化提供了见解。女性、老年人和较高基线BMI者参与可能性更高，而年轻男性、较低BMI者参与可能性较低，可能受益于针对性参与策略。有趣的是，糖尿病状态与较低数字参与可能性显著相关，这可能反映了影响糖尿病患者减重速度的复杂生理和心理机制。
数字参与增强结果的机制可能包括：健康辅导提供的问责制、问题解决支持和个性化指导；定期体重追踪增强的自我监控；数字平台通过提醒、副作用管理和问题解决促进的药物依从性。
本研究结果与先前数字体重管理研究一致但存在重要区别。与其他研究相比，本研究采用最严格参与定义（辅导、每周体重追踪和App登录结合），仅5.3%参与者符合标准，却显示出最大效应（12个月时5.3个百分点差异）。这种严格标准下参与者较少但结果更好的对比表明，结合行为支持、自我监控和临床监督的多模式参与产生的有益效应超越了单模式干预。
将数字服务与药物治疗相结合代表了一种不断发展的护理模式，解决了传统肥胖治疗方法的局限性。通过提供远程支持、行为工具和临床监测，数字减重服务可能弥补肥胖护理中的关键差距，同时减少与地理、提供者可用性和污名化相关的障碍。
重要意义与未来方向
本研究结果对临床实践、健康服务设计和研究具有重要意义。临床上，从业者应考虑在Tirzepatide处方同时推荐数字支持服务，特别是可能从额外问责和行为指导中受益的患者。从服务设计角度，结果支持投资于促进参与的数字基础设施研发，特别是在参与模式似乎已确定的早期治疗阶段。
自我付费的数字减重服务可能加剧健康不平等；因此，未来研究应检查此类综合数字减重服务与纯药物方法相比的成本效益，并探索替代资助模式，包括可能改善跨社会经济群体可及性的国家卫生服务委托途径，同时保持服务质量和临床结果。此外，探索患者体验和临床医生观点的定性研究可以确定对参与和结果贡献最大的特定数字组成部分。最后，比较不同数字支持强度的随机对照试验将解决因果关系问题并优化资源分配。
总之，这项研究表明，数字参与与使用Tirzepatide进行肥胖管理的个体体重减轻结果增强显著相关。到第12个月，参与组实现了-22.9%的体重减轻，与未参与组相比绝对差异为-5.3%，差异早期出现并随时间增加。这些发现突出了将药物治疗与数字支持服务相结合的整合护理模式的潜在价值。随着新型肥胖药物继续改变治疗可能性，通过补充性数字策略优化其实施，代表了应对全球肥胖流行的一种有前景的方法。
该研究发表于《Journal of Medical Internet Research》，为数字健康干预在肥胖管理中的应用提供了重要证据，为未来研究和临床实践指明了方向。
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