%0期刊文章%@ 2291-5222 %I JMIR出版物%V 10%卡塔尔世界杯8强波胆分析 N 9% P e33247 %T mHealth应用程序使用行为改变技术自我报告数据:系统综述%A Aguiar,Maria %A Trujillo,Maria %A Chaves,Deisy %A Álvarez,Roberto %A Epelde,Gorka %+ Vicomtech基金会，巴斯克研究和技术联盟，Paseo Mikeletegi 57, Donostia-San Sebastián, 20009，西班牙，34 943 30 92 30,maria.aguiar@correounivalle.edu.co %K移动健康%K mHealth %K行为改变技术%K坚持%K应用程序%K移动健康干预%K行为%D 2022 %7 9.9.2022 %9综述%J JMIR mHealth Uhealth %G英语%X背景:用于公共卫生或医疗保健目的的移动健康(mHealth)应用程序的普及极大地改变了人类的生活，改善了生活方式行为和慢性病管理。目的:本综述旨在确定移动医疗中常用的行为改变技术(bct)，根据干预措施和综述中报告的证据评估其有效性，以突出最合适的技术来设计优化策略，以提高对数据报告的依从性，并为未来的干预措施和研究提供建议。方法:我们对2010年至2021年在相关科学数据库中发表的研究进行了系统回顾，以确定和分析使用bct的移动健康干预措施，并从用户依从性方面评估其有效性。搜索词包括通用(如数据、信息和依从性)、计算机科学(如移动健康和bct)和医学(如个性化医疗)术语。结果:本系统综述包括24项研究，发现研究中最常用的bct是反馈和监测(n=20)、目标和计划(n=14)、关联(n=14)、塑造知识(n=12)和个性化(n=7)。然而，我们发现这些技术在移动健康结果方面的效果好坏参半，在评估应用程序实施技术时，从反馈和监测、目标和规划、关联和个性化类别中获得的效果比无效的结果更有效，但我们无法推断结果之间的因果关系，并建议仍需要改进这些技术和许多常见bct的使用，以获得更好的结果。结论:个性化、关联、目标和计划技术是在关于移动健康应用程序依从性的有效试验中最常用的bct。然而，它们并不一定是最有效的，因为有些研究使用了这些技术，并且没有报告拟议目标的显著结果; there is a notable overlap of BCTs within implemented app components, suggesting a need to better understand best practices for applying (a combination of) such techniques and to obtain details on the specific BCTs used in mHealth interventions. Future research should focus on studies with longer follow-up periods to determine the effectiveness of mHealth interventions on behavior change to overcome the limited evidence in the current literature, which has mostly small-sized and single-arm experiments with a short follow-up period. %M 36083606 %R 10.2196/33247 %U https://mhealth.www.mybigtv.com/2022/9/e33247 %U https://doi.org/10.2196/33247 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36083606