导读
营动智能作为项目牵头企业与合作单位之一，联合北京大学公共卫生学院、英国帝国理工学院、北京市疾控中心等机构，在《BMC Medicine》（中科院 1 区 TOP，IF=8.3，5 年 IF=9.4，JCR 排名 19/332）发表题为 "A digital-health multidomain lifestyle management framework and its associations with cardiometabolic health: a real-world observational study" 的真实世界研究。
这项研究覆盖全国30 个省份、40,216 名中老年人，随访时间长达 5 年，基于营动项目积累的3,251 万 + 条可穿戴设备与家用医疗设备监测数据，首次在大规模真实世界场景中验证了 "数字健康平台 + 互联网医院 + 线下健康中心" 多领域协同管理模式对心血管代谢健康的改善效果。
核心发现：高参与度组收缩压平均下降3.85 mmHg，血糖下降1.20 mmol/L，体脂下降1.24%。按临床推算，收缩压降低 3.85 mmHg 约对应卒中风险降低 15.4%、冠心病风险降低 7.7%。这意味着，一套 "线上 + 线下 + 专业团队" 的整合管理方案，在真实生活场景中确实能带来可量化的临床获益。
1 研究背景：数字健康很热，但证据一直不够硬
过去十年，数字健康、可穿戴设备、慢病管理 App 层出不穷。但一个尴尬的问题始终悬而未决：这些工具真的能让人更健康吗？
质疑声一直存在：用户买了智能手环戴两天就吃灰，App 下载了再也没打开过，数据收集了一堆却没人用 —— 数字健康是不是只是 "看起来很美"？
国际上已有研究给出过不太乐观的数据：Framingham 心脏研究中，智能手表的 1 年留存率只有 44%，血压监测的留存率更是低到 21%；MyHeart Counts 研究中，47% 的参与者只完成了两天的连续测量。依从性差，几乎是所有数字健康干预的通病。
与此同时，中国的慢病管理形势极为严峻：高血压患者 2.45 亿，糖尿病患者 1.4 亿，高血脂患者 1.6 亿，合计超过 4 亿人。但高血压控制率不足 20%，糖尿病血糖控制率仅 16.5%—— 大量患者处于 "知道自己有病，但管不好" 的状态。三甲医院人满为患，基层医疗机构能力有限，患者回家之后基本处于管理盲区。
"不可能三角" 横在面前：覆盖广、专业深、成本低，三者难以兼得。
数字技术被寄予厚望，被认为是破解这个三角的关键变量。但 "数字健康到底有没有用"，不能靠概念和故事，必须靠大规模、长周期的真实世界数据来回答。
2 研究设计：4 万人、5 年、3,251 万条数据，怎么做到的？
这项研究基于营动多领域心血管代谢健康管理项目，是一个典型的真实世界观察性研究 —— 不是在实验室里严格控制变量的临床试验，而是在人们真实的日常生活中，观察一套整合管理方案的实际效果。
▍ 研究规模
参与者：40,216 名，覆盖全国 30 个省份
中位年龄：71 岁，女性占 66.1%
基线慢病情况：81.8% 至少患有一种慢性疾病（高血压 50%、糖尿病 32%、高血脂 26%）
随访时间：2018 年 10 月—2024 年 9 月，最长 5 年
▍ 干预框架：多领域协同的 OTO 闭环
营动项目不是单一的 App 或单一的线下服务，而是一个四层整合的管理体系：
| 数字健康平台 | ||
| 互联网医院 | ||
| 线下健康中心 | ||
| 四师共管 |
▍ 数据资产：3,251 万+ 条
▍ 依从性数据：远超国际同类研究
这是这项研究最亮眼的发现之一——用户粘性极高：
移动健康 App 使用频率：5.7 天/周
智能手表佩戴频率：5.8 天/周
在有有效心率数据的参与者中，95.5% 每天佩戴 ≥8 小时，73.5% 每天佩戴 ≥12 小时
中位每天佩戴时长：17.7 小时
作为对比，国际同类研究的年留存率普遍在 20%–50% 之间。营动项目的依从性水平，在全球数字健康研究中都属于第一梯队。
3 研究结论：高参与度带来明确的临床获益
研究按参与度将用户分为高、中、低三组，对比不同参与强度下的健康指标变化。
▍ 高参与度组的改善幅度
| −3.85mmHg | ||
| −1.20mmol/L | ||
| −1.24% | ||
| −0.63kg/m² |
中参与度组的改善幅度明显小于高参与度组，低参与度组则没有显著改善——这呈现出清晰的剂量-反应关系：参与越深，获益越大。
▍ 血糖控制的时间趋势（基线血糖升高者）
| 85% |
也就是说，只要坚持参与，超过八成的高血糖人群在一年内就能看到明显改善。
▍ 临床价值有多大？
根据经典流行病学研究（Law MR et al., BMJ 2009），收缩压每降低 1 mmHg，卒中风险降低约 4%，冠心病风险降低约 2%。按此推算：
营动高参与度组收缩压降低 3.85 mmHg ≈
卒中风险降低 15.4% ｜ 冠心病风险降低 7.7%
这不是一个小数字。对于一个高血压患者来说，这相当于把未来心脑血管事件的风险降低了六分之一到七分之一。
▍ 这项研究的三个核心意义
① 首次在大规模真实世界中报告数字健康管理与心血管代谢健康改善的关联。
过去数字健康领域多是小样本、短周期、自我报告的研究。4 万人、5 年、30 省、3,251 万条客观设备数据——这个规模和数据质量，在全球范围内都不多见。它回应了“数字健康到底有没有用”的质疑。
② 多领域协同优于单一干预。
为什么单纯的 App 或单纯的可穿戴设备效果有限？因为慢病管理是一个系统工程：只给你戴个手环告诉你走了多少步，但没有人帮你调整饮食方案、没有人指导你怎么运动、没有人在你指标异常时及时介入——效果自然打折扣。营动模式提示，数字工具 + 专业团队 + 线下场景的组合，才可能真正带来临床获益。
③ 高依从性是怎么做到的？
在有有效心率数据的参与者中，95.5% 每天佩戴 ≥8 小时，这个依从性水平远超行业平均。背后的关键是“线下信任 + 线上便利”的 OTO 模式：线下健康中心建立了人与人之间的信任和陪伴感，线上工具让数据采集和随访变得简单高效。两者结合，解决了数字健康最大的痛点——坚持不下来。
图文赏析
图 1｜YIDO 多领域管理框架全景图。数字健康平台负责数据采集与远程监测，互联网医院负责医疗咨询与处方，线下健康中心负责面对面干预，四师共管团队负责全流程协调 —— 四层结构形成 OTO 闭环。
图 2｜不同参与度组的指标改善幅度对比。参与度越高，收缩压、血糖、体脂的改善越明显，呈现清晰的剂量 - 反应关系。
图 3｜血糖控制改善的时间曲线。从 2 个月到 12 个月，改善比例持续上升并趋于平台期，说明效果是累积且可持续的。
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