主动脉瓣狭窄（aortic stenosis，AS）是老年人最常见的心脏瓣膜疾病，重度主动脉瓣狭窄病人预后极差，症状出现后2年内死亡率可达50%。经导管主动脉瓣置换术（transcatheter aortic valve replacement, TAVR）已成为主动脉瓣狭窄的标准治疗手段，但病人多为高龄、衰弱人群，术后仍面临再住院风险高、体力活动水平低等问题。心脏康复（cardiac rehabilitation, CR）可有效改善病人生活质量，降低死亡及再住院风险，专家建议TAVR术后应尽早启动心脏康复，但受限于流程不规范、交通不便等因素，心脏康复转诊率偏低。数字健康技术是指可远程获取个人健康信息的数字化工具，包括可穿戴设备、远程监测系统、移动医疗应用程序（App）及人工智能（AI）等，可突破传统照护边界，实现居家监测与远程管理。目前，国内外已有多项针对TAVR病人心脏康复的数字化干预研究，但在技术路径、干预模式及实施策略上差异较大，缺乏系统化梳理。因此，本研究基于Arksey和O'Malley的范围综述框架，系统分析数字健康技术在TAVR病人心脏康复中的应用现状与效果，以期为临床提供循证依据。

1.1 明确研究问题

通过前期文献检索明确本综述的审查问题：1）数字健康技术在TAVR病人心脏康复中的应用形式有哪些？2）干预内容有哪些？3）应用效果及评价指标有哪些？

1.2 文献检索策略

系统检索PubMed、EMbase、Web of Science、CINAHL、Cochrane Library、中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库及维普数据库。采用主题词与自由词结合的方式进行检索，检索时限为建库至2026 年1月31日。中文检索词为：“经导管主动脉瓣置换术”“TAVR”“TAVI”“数字健康”“移动医疗”“远程医疗”“智慧医疗”“人工智能”“远程康复”“可穿戴设备”“智能手表”“心脏康复”等；英文检索词为：“transcatheteraortic valve replacement” “TAVR” “TAVI” “digitalhealth” “mobile health” “telemedicine” “telerehabilitation” “wearable device” “smartwatch” “cardiac rehabilitation”等。

1.3 文献纳入与排除标准

纳入标准：1）研究对象为TAVR病人；2）研究内容为应用数字健康技术在TAVR病人延续性护理、居家康复、远程随访、健康监测或康复指导中的应用；3）文献类型为原始研究，包括量性研究、质性研究和混合性研究。排除标准：1）无法获取全文的文献；2）重复发表的文献；3）非中英文文献；4）文献类型为综述、会议等。

1.4 文献筛选与资料提取

由2名研究者独立进行，出现分歧时由第3名研究者讨论决定。将检索到的文献导入EndNote 21软件中去重，再根据文献的纳入和排除标准进行初筛和复筛，最后交叉核对，确定纳入的文献并进行汇总分析。数据提取内容包括作者、年份、国家、研究类型、样本量、干预方法、干预内容、结局指标等。

2.1 文献检索结果

初步检索获得相关文献1943篇，剔除重复后文献剩余1514篇，经初筛与全文复筛，最终纳入28篇文献。文献筛选流程及结果见图1。

2.2 纳入研究的基本特征

纳入研究发表于2018—2025年，其中，2022—2025年发表22篇（78.6%），显示该领域近年研究热度显著上升。纳入研究的基本特征见表1。

2.3 数字健康技术用于TAVR病人心脏康复的主要形式

数字健康技术的应用形式主要分为5类。1）移动医疗App（微信小程序等），用于推送宣教、运动计划、数据监测、病人互动等。2）可穿戴设备（智能手表、心贴），用于连续监测心率、ECG与活动量等。3）远程监测系统（移动心电遥测），用于术后心律失常监测与管理。4）AI语音助手，用于自动随访与分级预警。5）综合数字健康管理平台，整合监测、康复指导与随访，实现病人全程管理。以上形式需要平板电脑、智能手机、计算机、可穿戴设备等硬件设备支持。

2.4 数字健康技术在TAVR病人心脏康复中应用的具体内容

基于数字健康技术干预的心脏康复内容主要涵盖四大领域：1）术后并发症监测与心律失常管理，通过远程心电监测早期识别不良心脏事件。2）运动康复，包括推送运动计划及内容，监测运动指标，提升病人运动依从性。3）衰弱干预，通过监督运动与营养支持逆转衰弱状态，关注病人远程康复体验。4）延续性护理，开展生命周期智慧医疗管理，实现健康监测、疾病危险分层，触发临床干预，降低不良事件发生率、再住院率及急诊就诊率等。

2.5 数字健康技术在TAVR病人心脏康复中应用的结局指标及干预效果

数字健康技术在TAVR病人心脏康复中应用评价指标主要包括：1）临床效果，包括6min步行距离、肌力、衰弱、心功能评估、心律失常检出率等。研究显示，依托数字健康技术实施心脏康复可明显降低再住院率、缩短住院时间。2）生活质量，Bellemare等报道KCCQ‑12 评分从40分提升至59分。3）数据健康技术实施的可行性及安全性，依托数字健康技术病人康复依从性显著提升，病人对远程心脏康复方案及模式满意度较高，部分心脏康复未完成原因包括术后疲劳、再住院、无法管理平板电脑等。数字健康技术干预具有良好的安全性，未发生严重不良事件。

3.1 纳入研究分布特征

本研究纳入28篇文献，其中，2022—2025年发表22篇（78.6%），提示数字健康技术在TAVR病人心脏康复中的应用已成为心血管护理领域快速增长的研究热点。研究主要集中在中国、美国、荷兰、意大利、西班牙等医疗技术较发达国家，区域分布不均，未来需加强不同医疗体系下的适用性研究。研究类型以观察性、可行性研究为主，RCT仅4项，质性研究仅1项，表明该领域仍处于技术探索与可行性验证的早期阶段，高质量干预性研究、长期随访研究及病人体验研究均较缺乏，证据整体质量及可借鉴强度有限。

3.2 数字健康技术在心脏康复中应用的成熟度与适配性

数字健康技术分为5类，其成熟度与适配性差异显著。移动医疗App、可穿戴设备及远程心电监测应用最广、证据最充分，病人依从性达79.8%~98.8%；操作简便、适合居家连续监测，与TAVR病人高龄、衰弱、行动不便的特点高度适配。在心血管疾病领域，Meta分析已证实，数字心脏康复相比传统中心心脏康复可显著改善峰值摄氧量和6 min步行距离，且居家移动医疗心脏康复效果不劣于中心心脏康复，表明数字健康技术在心脏康复中的循证基础可迁移至TAVR人群。AI语音助手属新兴技术，仅纳入2项研究，虽能自动随访、分级预警、节省医护资源，但算法准确性、预警阈值及临床干预流程仍需完善。综合数字健康管理平台虽可实现监测‑评估‑干预‑随访闭环管理，但系统复杂、操作门槛高、适老化不足，实际推广受限。同时，数字健康技术干预在慢性病管理中的实施持续性普遍较差，仅9.1%的研究采用实施科学框架，关键障碍包括数据隐私担忧和病人对线下就诊的偏好。当前技术格局为监测类成熟、康复干预不足、智能技术起步、整合平台薄弱，未来应向简洁化、适老化、一体化、智能化方向发展。

3.3 数字健康技术在心脏康复中应用领域与疾病管理需求的匹配性

数字健康技术的4大应用领域与TAVR病人疾病特点高度契合。TAVR病人高龄、衰弱、合并症多、术后迟发性心律失常、心力衰竭及再住院风险高，传统随访难以覆盖高危时段。数字健康技术可居家连续监测、早期识别危险信号、缩短干预时间，显著提高安全性。在心力衰竭领域，Meta分析证实，持续远程监测可使全因死亡率降低17%（OR=0.83）、心血管死亡率降低19%（OR=0.81），为TAVR术后并发症监测提供了跨疾病证据。运动康复方面，数字健康技术可提供个性化运动处方、实时心率监测、客观活动记录，有效提升运动依从性，改善躯体功能，效果不劣于门诊心脏康复，与冠心病领域结论一致。延续性护理领域，网络认知训练、个性化教育及远程监测可改善心力衰竭病人自我管理能力，智慧护理干预亦能提升老年冠心病病人的自我护理能力与生活质量，具有跨病种普适性。衰弱干预是TAVR 护理的重要方向，但相关研究较少、模式不统一，仍是未来研究的突破点。在延续性护理中，数字健康技术可实现术前评估‑术后监测‑长期康复的全周期管理，支持早期出院，降低再住院率，契合老年心血管疾病长期管理与分级诊疗需求。

3.4 数字健康技术在心脏康复中应用的评价指标体系与安全性

现有研究评价指标多样化，涵盖可行性、依从性、满意度、心律失常检出率、运动功能、生活质量、再住院率等，但缺乏统一的核心指标集。指标、工具及随访周期不一致导致研究间难以比较，不利于临床决策与指南制定。这与数字健康技术在慢性病管理领域的研究现状一致。一项范围综述显示，252项研究中仅35.3%测量了病人健康结局，2%测量了服务结局；最常用方法为问卷调查（68.7%）和访谈（37.7%），缺乏客观、标准化的评估工具。心血管护理领域亦存在病人报告结局测量工具差异大的问题。评价过度依赖短期指标（多为30d 至6个月），长期健康结局（1年以上死亡、再住院、功能维持）及成本效益证据极度缺乏，仅1项研究涉及费用分析；病人报告结局虽有使用，但工具不一、数据不全；病人体验、使用障碍、数字鸿沟等质性研究极少。所有纳入研究均报道无严重不良事件，提示数字健康技术应用于TAVR病人总体安全可耐受，但随访时间偏短，长期安全性、假阳性预警导致的焦虑及过度检查风险仍不明确。

数字健康技术在TAVR术后心脏康复中的应用形式包括移动医疗App、可穿戴设备、远程监测系统、AI语音助手及综合数字健康管理平台，覆盖并发症监测、运动康复、衰弱干预与延续性护理。现有证据表明其可改善功能状态和生活质量，提高康复依从性，降低再住院率和并发症发生率，且安全性良好。然而，该领域仍处于探索阶段，存在以下局限：高质量RCT较少，以观察性与可行性研究为主；干预方式、技术平台及结局指标异质性大，难以进行Meta分析；部分研究仅公布方案，尚未报告最终结果；仅纳入中英文文献，可能存在语言偏倚。未来研究应开展大样本、多中心、长期随访的RCT，构建统一的核心结局指标集，加强衰弱干预、成本效益及病人体验等薄弱环节，开发适老化、一体化数字健康平台，并探索AI在风险预测与精准康复中的应用。今后，护理人员应主动承担数字健康管理的组织协调角色；优先推广可穿戴设备、远程心电监测及移动App等成熟技术；建立监测‑预警‑干预‑随访闭环流程，保障早期出院安全；重视老年病人数字健康素养培训，联合家属提升康复依从性；构建院内‑居家一体化的TAVR全周期心脏康复护理模式。此外，未来需优化远程心脏康复平台功能，完善干预内容与评价体系，充分关注TAVR群体的疾病复杂性与特殊性，构建真正适合该人群特点的数字心脏康复模式。

参考文献：略

作者：翟雪玲 江莉 谢泽俊 马燕飞 何芳璞

单位：电子科技大学医学院附属绵阳医院·绵阳市中心医院

来源：循证护理 2026年10月第12卷第20期（总第184期）

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