医学互联网研究杂志-哪些干预特征与更多地接触互联网提供的健康生活方式促进干预有关?系统回顾

原始论文

¹荷兰鹿特丹鹿特丹大学医学中心Erasmus MC公共卫生系

²荷兰阿姆斯特丹自由大学健康科学系和EMGO+健康与护理研究所，阿姆斯特丹

^3.荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学健康促进系和CAPHRI公共卫生和初级保健学院

⁴荷兰阿姆斯特丹自由大学医学中心流行病学与生物统计学系和EMGO+健康与护理研究所

通讯作者:

温迪·布劳威尔，理学硕士

公共卫生部

Erasmus MC，鹿特丹大学医学中心

邮政信箱2040

鹿特丹，3000 CA

荷兰

电话:31 107038460

传真:31 107044724

电子邮件:wendybrouwer73@gmail.com

背景:互联网已成为提供量身定制的促进健康生活方式干预措施的流行媒介。然而，互联网提供的干预措施的实际覆盖范围似乎低于预期，而且干预措施的流失率普遍很高。干预措施的特征，如个性化的反馈和目标设定，被认为是与使用和接触干预措施相关的重要因素之一。然而，对于互联网提供的干预措施的哪些特征可能与更多的接触有关，并没有系统的概述。

摘要目的:本研究旨在确定(1)在现有的互联网干预中使用了哪些潜在的促进暴露的方法和策略，(2)使用了哪些客观的结果测量来衡量对互联网干预的暴露，以及(3)哪些潜在的促进暴露的方法和策略与更好的暴露有关。

方法:根据Cochrane指南对文献进行系统回顾。在PubMed, PsycINFO和Web of Science数据库中检索了1995年至2009年间发表的论文。总共有64项研究报告了客观暴露措施，如首次访问的完成情况、登录次数和在网站上花费的时间。从研究中提取可能有助于改善暴露和客观暴露结果的干预相关特征信息(即互动行为改变策略、有趣的互动元素、同伴或顾问支持、电子邮件/电话联系以及定期更新网站)，并进行定性系统描述性分析。

结果:结果表明，在干预措施中使用了各种各样的行为改变技术和其他暴露促进因素，这些方法和策略因不同的生活方式行为而异。反馈、互动元素和电子邮件/电话联系是最常用的。此外，所报告的暴露措施种类繁多，缺乏一致性。在所有可能与更好的接触相关的干预特征类别中，有迹象表明同伴和咨询师的支持导致更长时间的网站访问，电子邮件/电话联系和网站更新导致更多的登录。

结论:本定性系统评价的结果表明，在所有可能增加接触的干预特征中，只有同伴支持、咨询师支持、与来访者的电子邮件/电话联系以及干预网站的更新与更好的接触有关。所使用的干预方法的多样性和暴露措施报告的不一致性使我们无法得出更确切的结论。需要更多的研究来确定互联网干预的其他特征是否与更多的接触有关。

医学与互联网杂志，2011;13(1):2 - 6

doi: 10.2196 / jmir.1639

关键字

系统综述；互联网；网络干预；曝光；行为改变

互联网已成为市民获取健康资讯的主要来源[1-3.使其成为提供旨在促进健康行为的干预措施的有趣媒介。在过去十年中，通过互联网提供的行为改变干预措施的数量大大增加。使用互联网作为提供渠道的一个好处是，保健专业人员有机会向大量的人提供互动的、个性化的干预措施[4-8符合每个游客独特的特征、环境、信仰、改变的动机和行为[5，9]。此外，由于很多人现在都有互联网接入，很大一部分人口都有可能被接触到[10]。荷兰是互联网普及率最高的国家之一，其他国家包括澳洲、美国、英国及北欧国家[10]。互联网的另一个优点是干预措施的容易和持续可及性;来访者可以在任何时间和地点进入干预项目，可以按照自己的节奏完成这个项目，而且可以比面对面的接触更加匿名。

互联网干预的有效性证据表明，互联网提供的干预措施可以有效地改变行为，尽管效应量大多很小[11-15]。然而，早期的疗效研究表明，使用和接触互联网干预措施的内容可能往往不是最佳的[7，16-18]。此外，我们发现访客参与互联网干预的程度低于最初的预期[19]，即访问者往往在完成干预网站之前就离开了[19-21]。这阻碍了他们以最佳方式接触干预内容。许多互联网干预包括多次访问，越来越多的证据表明，重复访问网站是实现可持续变化的必要条件[22-24]。Vandelanotte等[13例如，在一篇综述中报告说，当参与者访问干预网站超过5次时，就可以确定关于改善身体活动的更好的结果措施。然而，其他研究报告称，只有少数参与者参加了一次以上的干预[4，23]。

这些发现表明，在接触互联网提供的干预措施方面可以做出很大的改进，这可能有助于提高干预效果和改善干预的总体影响。根据创新扩散理论[25]，创新的特征(例如，互联网提供的干预)在实施和采用干预的过程中是重要的，其次是用户的特征，如个人特征和个人认知。在以前主要是定性的研究中，一些与干预相关的特征已被指出是潜在的暴露增强因素[26-31]。交互式行为改变策略，例如提供个性化的计算机定制反馈和目标设定，可能会提高干预内容的参与度和计划的完成程度[26-28，31]。此外，使干预更具吸引力的干预元素，如测验、小电影和其他多媒体功能，可能会延长网站的停留时间[26，28]。此外，来自同辈及专业人士的社会支持，有助延长浏览网页的时间，并鼓励他们再次浏览干预网站[26-28，31]。此外，监控行为变化进程的可能性，定期提供新内容以及定期提示和提醒可能会提高重访率[26-31]。尽管有一些证据表明干预特征可能会增加接触，但没有系统的概述哪些干预特征与更多地接触互联网干预有关。在客观暴露措施方面，以往的研究提出了各种相关的暴露措施[4，32]，例如访问干预内容、单次或多次访问期间完成的模块或会话数量、浏览网页、访问时间、访问网站的频率，以及在干预中使用特定元素(例如使用自我监控工具或公告栏)。本研究的目的是对文献进行系统回顾，并概述干预措施的哪些特征与更好地使用和接触互联网干预措施有关。三个具体的研究问题指导了我们的系统综述:(1)现有的互联网干预措施中使用了哪些潜在的促进暴露的方法和策略?(2)使用哪些客观结果测量来测量网络干预的暴露程度?(3)哪些潜在的曝光促进方法和策略与更好的曝光有关?

该评价是根据Cochrane系统评价指南制定的评价方案进行的[33]。

搜索策略

对1995年1月1日至2009年2月8日期间发表的互联网干预研究进行了PubMed、PsycINFO和Web of Science的结构化电子数据库搜索。使用的搜索词如下:“互联网”、“网络”、“在线”、“健康促进”、“健康教育”、“健康交流”、“健康计划”、“预防”、“干预”、“行为改变”或“行为矫正”。研究仅限于成年人(18岁及以上)的干预措施和英语同行评议的出版物。该搜索策略针对所有咨询数据库进行了优化。

纳入和排除标准

如果一项研究描述了旨在对18岁以上的普通公众进行身体慢性疾病初级预防的互联网干预，则该研究符合纳入标准。相关行为包括体育锻炼、营养、体重管理、戒烟、饮酒或这些行为的组合。此外，需要发展互联网干预措施以供一般公众使用。接下来，需要报告客观的定量暴露措施(例如，登录次数、访问的页面数量、整个或部分干预的完成情况、在干预网站上花费的时间、干预的访问次数)。最后，在随机对照试验(RCT)中评估干预的研究，准实验设计，或描述仅在单组研究中使用干预的研究可以包括在内。

审查程序

根据题目(作者WB)、摘要(作者WB和WK)和全文(WB和WK)分3个阶段进行研究选择。题目和摘要对作者、期刊和出版日期进行盲法筛选。如果对某一阶段研究的适宜性有疑问，则将该研究纳入下一阶段。在第三阶段纳入的分歧与第三审稿人(作者AO)讨论，直到达成共识。

数据提取与分析

纳入研究的数据由一组审稿人提取，然后由WB、WK和AO进行验证和制表。基于标准化的提取表格，对所有纳入研究的描述性关键要素和客观暴露测量进行了总结，并在表(多媒体附录1和多媒体附录2)。在此提取中，我们依赖于已发表文献中提供的有关研究和干预措施的信息(即，选定的出版物，评估和报道同一干预措施的出版物[见]表1对于适用的研究]，以及参考其他设计文件或附录)。

在以往研究中发现的有效的潜在暴露增加方法和策略分为以下几类:(1)互动行为改变策略，包括以互动形式提供的方法和策略(例如，量身定制的反馈、目标设定工具、行动计划工具或自我监控工具);(2)互动元素，其中包括更有趣的项目元素，以提高干预的吸引力或提供更多信息的选择(例如，测验，可搜索数据库或音频/视频);(3)同伴支持(如论坛、公告板或聊天);(4)咨询师支持(例如，咨询专家，电子邮件/电话联系，或咨询师主持的聊天会议);(5)电邮及/或电话联络，可包括提供干预内容的电邮/电话讯息(例如，个人反馈或通讯)或电邮/电话提示，提醒使用者再次进行干预;(6)更新干预网站上的信息，例如，包括新工具、信息或新闻;(7)干预激励，指与使用网络干预相关而与参与研究无关的激励。

为了研究之间的一致性和可比性，我们使用Abraham和Michie分类法来描述互动行为改变策略[34]。在计算机定制的反馈中，可以区分各种类型的反馈，例如对性能、认知结构、障碍识别和解决方案以及认知和行为过程的反馈。在本研究中，我们将定制反馈视为一种交互式行为改变策略。关于进度的反馈是单独包含的，因为这种反馈只能在重新访问时给出。

由于研究之间存在显著的异质性，报告的暴露措施也存在差异，因此无法汇总数据进行定量分析。因此，进行了定性、系统、描述性分析。这种方法已被证明适合进行系统评审[35]。

为了深入了解哪些干预措施特征可能导致更好的暴露，这些研究被列在一个矩阵中，将潜在的促进暴露的干预因素与结果测量(表3和4)。在不同的研究中使用的客观暴露测量是非常多样化的，并以不同的统计数据呈现(见多媒体附录1)。因此，本文只介绍那些使用频率高且统计值相同的客观暴露措施表3和4。在表3和4，在提供少于3个与超过或等于3个互动行为改变策略的干预之间进行了划分，并提供了互动元素(是与否)，同伴支持(是与否)，辅导员支持(是与否)，电子邮件/电话联系(是与否)，更新干预网站(是与否)和干预激励(是与否)。从这个矩阵中，可以出现一些模式，表明某些干预特征的存在可能导致更多地暴露于干预。确定暴露促进因素可能与暴露结果相关的标准是，包含特定暴露促进因素的互联网干预措施中至少有50%应属于最高暴露类别，并且最高类别的研究数量与没有最高暴露类别中该因素的干预措施数量存在实质性差异(至少差异35%)。只有当有或没有特定的暴露促进因素的干预措施的数量达到良好的平衡时，才能推断出暴露促进因素与暴露之间的关系。

研究选择

最初的跨数据库检索产生了7764份独特的出版物(图1)。在审查了标题、摘要和全文后，70篇描述64项研究的出版物符合纳入本综述的条件(见表1)。根据摘要和全文，共排除了192篇出版物。在这一阶段，最常见的排除原因是出版物没有描述旨在初级预防身体慢性疾病的互联网干预(n = 112)。其他出版物被排除，因为它们关注的是18岁以下的人(n = 11)，不是针对一般公众作为最终用户(n = 3)，或者没有描述对互联网干预的评估(n = 37)。最后，29篇出版物被排除在外，因为它们没有包括客观的暴露结果测量。

表1。按行为列出要审查的出版物列表(请参阅多媒体附录1和多媒体附录2有关研究特征和干预措施描述的详细信息)

A.体育活动
	1.Carr等[36， 2008，美国
	2.道顿和罗伯逊[37， 2008，美国
	3.Ferney等[28， 2008，澳大利亚
	4.Herman等[38， 2006，美国
	5.投掷等[39， 2007，英国
	6.投掷等[40， 2006，英国
	7.Lewis等[41), 2008;Marcus等人[42， 2007，美国
	8.Leslie等[16， 2005，澳大利亚
	9.Plotnikoff等[43， 2006年，加拿大
	10.Spittaels和De Bourdeaudhuij [44， 2006，比利时
	11.Spittaels等[45， 2007，比利时
	12.Steele等[46，47， 2007，澳大利亚
b .营养
	13.Buller等[48), 2008;Woodall等[49， 2007，美国
	14.Huang等[50， 2006，澳大利亚
	15.McNeill等[51， 2007，美国
	16.帕帕达奇和斯科特[52), 2005;帕帕达奇和斯科特[53， 2006，苏格兰
C.体重管理
	17.Cussler等[54， 2008，美国
	18.格拉斯哥等人[21， 2007，美国
	19.Gold等[55， 2007，美国
	20.Harvey-Berino等[56， 2002年，美国
	21.Hunter等[57， 2008，美国
	22.McConnon等[58， 2007，英国
	23.McCoy等[59， 2005，澳大利亚
	24.Micco等[60， 2007，美国^b
	25.Petersen等[61， 2008，美国
	26.Tate等[62， 2001，美国
	27.Tate等[63， 2006，美国
	28.Webber等[64， 2008，美国
	29.Van Wier等[65， 2009，荷兰
	30.Wing等[66， 2006，美国
D.戒烟
	31.Balmford等[67， 2008，澳大利亚
	32.Brendryen等[68， 2008年，挪威
	33.Brendryen和Kraft [69， 2008年，挪威
	34.Cobb等[70， 2005，美国
	35.Danaher等[32， 2006，美国
	36.Feil等人[71， 2003年，美国
	37.Graham等[72， 2007，美国
	38.休斯顿和福特[73， 2008，美国
	39.Lenert等[22， 2003年，美国
	40.McKay等[74， 2008，美国
	41.Saul等人[75， 2007，美国
	42.Severson等[31， 2008，美国
	43.Stoddard等[76， 2005，美国
	44.Stoddard等[77， 2008，美国
	45.Strecher等[78， 2005年，英国和爱尔兰
	46.Strecher等[79，80， 2008，美国
	47.Swartz等[81， 2006，美国
	48.王和艾特[82， 2004年，瑞士
E.减少酒精含量
	49.云和孔雀[83， 2001，美国
	50.Cunningham等[84， 2000，加拿大
	51.利伯曼(85， 2006，美国
	52.林克等人[86), 2004;林克等人[87， 2005，英国
	53.林克等人[88， 2007，英国
	54.Matano等[89， 2007，美国
	55.Riper等[90， 2008，荷兰
	56.Saitz等[91， 2004，美国
	57.Westrup等[92， 2003年，美国
F.行为组合
	58.Cook等[93， 2007，美国
	59.考德里等人[94， 2007，美国
	60.Oenema等[95， 2008，荷兰
	61.Verheijden等[23， 2007，荷兰
	62.Ware等[96， 2008，英国
	63.Winett等[97， 2007，美国
	64.伍尔夫等人[98， 2006，美国

所选研究的特点

在纳入的64项研究中，39项在美国进行，6项在澳大利亚进行，6项在英国和爱尔兰进行，4项在荷兰进行，2项在比利时进行，2项在加拿大进行，2项在挪威进行，1项在瑞士进行。总共有14份刊物(其后，被引用的刊物数目可能超过所引用的研究数目)所述的12项研究以身体活动为目标[16，28，36-47]， 4有针对性的营养(如水果、蔬菜或饱和脂肪的摄入)[48-53]、14有针对性的体重管理(例如:减重/减重或维持/控制体重)[21，54-66]、18项以戒烟为目标[22，31，32，67-82]， 9有针对性地减少酒精含量[83-92]， 7种针对性的多重行为[23，93-98]。大多数研究采用随机对照试验设计，14项研究为观察性单组研究，评估互联网干预的使用情况。干预的时间从一次访问到18个月的多次访问不等。大多数的网络干预都是由一种或多种行为理论所明确说明的。社会认知理论[99]，总的跨理论模型[One hundred.]，或者仅仅从这个模型中改变概念的阶段[One hundred.是最常用的。可以找到更详细的研究特征描述多媒体附录2。

研究人群的特征

多媒体附录2显示研究参与者的数量从32到67,324不等，总体平均为3367人，中位数为408人。平均年龄从32岁到52岁不等，女性参与者的比例从2%到100%不等。受教育程度高于高中(如果报告)的参与者百分比从41%到100%不等。

改善暴露的方法和策略

表2列出在干预措施中可能使用的改善暴露的方法和策略。如果在一份出版物中描述了两个或更多的互联网干预措施，则考虑到最广泛的干预措施或主要通过互联网传递内容的干预措施。

表2。针对各种健康相关行为的互联网干预措施中应用的潜在暴露改善方法和策略(见多媒体附录1详情)

		物理活动 (12)		营养 (n = 4)		重量管理 (n = 14)		吸烟停止 (n = 18)		酒精消费 (n = 9)		多个行为 (n = 7)		总计 (n = 64)
		n	％	n	％	n	％	n	％	n	％	n	％	n	％
互动行为改变策略
	反馈^一个	8	67	1	25	7	50	15	83	9	One hundred.	7	One hundred.	47	73
	目标设定	7	58	0	0	5	36	0	0	1	11	3.	43	16	25
	行动/活动计划	8	67	0	0	2	14	12	67	0	0	3.	43	25	39
	自我监控	8	67	0	0	11	79	6	33	5	56	3.	43	33	52
	进度反馈	7	58	0	0	6	43	2	11	3.	33	5	72	23	36
交互元素^b		9	75	4	One hundred.	8	57	10	56	8	89	5	72	44	69
同伴支持		5	42	1	25	9	64	10	56	5	56	1	14	31	48
顾问的支持		4	33	1	25	10	71	9	50	0	0	0	0	24	38
电子邮件/电话联系		9	75	3.	75	12	86	14	78	2	22	3.	43	43	67
更新		5	42	2	50	8	57	6	33	3.	33	2	29	26	41
干预的动机		2	17	2	50	6	43	1	6	0	0	0	0	11	17

^一个反馈包括对表现、认知结构、障碍识别和解决方案以及认知和行为过程的反馈。

^b例如，交互元素是测验、可搜索的数据库或库、心率/BMI计算器和网站链接。

多媒体附录1更详细地描述了在每次互联网干预中应用的方法和策略。

除了营养和体重管理干预外，提供量身定制的反馈(例如，关于表现、认知结构、障碍识别和解决方案以及认知和行为过程)是所有行为中最常用的行为改变策略。目标设定在身体活动干预中更为常见;在身体活动和戒烟干预措施中最常使用行动/活动计划，在身体活动和体重管理干预措施中最常使用自我监测。对进展的反馈最常用于多种行为干预，其次是身体活动。所有行为领域的大多数干预措施包括互动元素，如测验、可搜索的数据库或库、心率/体重指数计算器和网站链接，在体重管理和戒烟干预措施中较少使用这些元素。同伴支持最常用于体重管理、戒烟和饮酒干预，而咨询师支持最常用于体重管理干预，其次是戒烟干预。除了饮酒和多重行为干预外，大多数干预措施都经常使用电子邮件/电话联系。定期更新干预网站或提供使用干预的奖励并不经常使用，但当它们被使用时，它们在体重管理，营养和PA干预中使用得最多。

客观暴露结果测量

在纳入的研究中使用了多种暴露测量方法(见多媒体附录1)。通过登录率进行的访问频率是最常用的暴露结果测量(n = 33)，尽管由于使用了不同的统计数据(例如，平均值或中位数)，不同研究的数据呈现方式并不一致。还有几项研究没有显示登录率，但确实显示了重新访问干预措施的用户百分比(n = 9)。其他常用的结果测量指标是有多少人登陆网站，这主要是通过网站上的“点击”(n = 10)来注册的，访问节目内容的访问者数量(n = 24)，访问的页面数量(n = 6)，完成第一次访问或模块(n = 13)，此外，干预方法和/或策略的使用也作为暴露措施，如使用特定的干预成分(互动行为改变策略和互动元素[n = 26]，使用同伴支持[n = 12]和使用辅导员支持[n = 10])。

结合结果测量与潜在的曝光促进方法和策略

在表3和4，这些研究被列在矩阵中，结合了大多数提出的客观结果测量和潜在的暴露促进因素。列出的所有潜在的促进暴露的因素表3和4，有迹象表明同伴支持、咨询师支持、与来访者的电子邮件和/或电话联系，以及更新干预网站与更多的接触有关。同伴和咨询师的支持似乎对访问者在网站上花费的时间产生了积极的影响。这可以从以下发现中推断出来:至少有50%的评估包括同伴或咨询师支持的干预措施的研究被列在平均花费在网站上的时间较高的类别中，而评估不包括同伴或咨询师支持的干预措施的研究的百分比较低，并且列在较高类别中的干预措施的数量差异至少为35%。与访客的电子邮件/电话联系和干预网站的更新都与干预网站的平均登录次数有关，这表明，与没有这些因素的干预措施相比，包含这些因素的干预措施的研究数量更多，这些因素列在较高的平均登录类别中。

表3。潜在的暴露促进因素(互动行为改变策略、互动因素、同伴支持和咨询师支持)和暴露措施结果的研究清单(参见表4下图)

风险的措施		互动行为改变策略				交互元素				同伴支持				顾问的支持
		0 - 3的策略		≥3个策略		是的		没有		是的		没有		是的		没有
		n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个
参与者在第一次访问期间完成模块/干预的百分比(n = 16)
	元素和暴露的总n	15		1		10		6		4		12		3.		13
	< 70%	5	35a, 35b, 39, 52, 59			4	35a, 35b 52,59	1	39	2	35岁,52	3.	35b, 39,59	2	35, 39	3.	35b, 52, 59
	70% - -90%	6	14a, 29, 50, 51a, 51b, 53			3.	14a, 51a, 53	3.	29,50,51 b	1	53	5	14a, 29,50, 51a, 51b	1	29	5	14a, 50,51a, 51b, 53
	> 90%	4	10, 14b, 43, 64a	1	60	3.	10、43、64a	2	14 b, 60	1	10	4	14 . b, 43, 60, 64			5	10、14b、43、60、64a
平均就诊时间(n = 16)
	元素和暴露的总n	8		8		11		5		9		7		6		10
	< 10分钟	5	7b, 13, 40a, 42b, 56	5	5,7a, 8,40b, 62	7	5, 7a, 7b, 8, 13, 4b, 56	3.	40a, 40b, 62	4	5, 40a, 40b, 62	6	7a, 7b, 8,13, 42b, 56	2	13日,40	8	5, 7a, 7b, 8, 40b, 42b, 56,62
	10 - 20分钟	3.	42a 44a 44b	3.	37, 54a, 54b	4	37, 42a, 54a, 54b	2	44, 44 b	5	37, 42a 44a, 54a 54b	1	44个b	4	37, 42a, 44a, 44b	2	54岁,54 b
平均访问页数(n = 4)
	元素和暴露的总n	2		2		4		0		1		3.				3.
	< 10页	1	49			1	49					1	49			1	49
	10 - 50页	1	15	1	8	2	8、15					2	8、15	1	37	2	8、15
	> 50页			1	37	1	37			1	37
网站平均登录次数(n = 27)
	元素和暴露的总n	16		11		19		8		15		12		11		16
	1 - 5倍	6	3b, 13, 15, 40a, 42a, 42b	3.	40b 54a 54b	6	13,15,42a, 42b, 54a, 54b	3.	3b 40a 40b	5	40a 40b 42a 54a 54b	4	3b 13 15 42b	3.	13、40a、42a	6	3b 15 40b 42b 54a 54b
	5 - 10倍	3.	3a, 26b, 36	1	6 b	3.	3a, 26b, 36	1	6 b	2	3, 36岁	2	6 b, 26 b	2	3, 36岁	2	6 b, 26 b
	> 10次	7	16、21、26a、28a、28b、32、33	7	5, 6a, 12a, 12b, 22, 37, 62	10	5、6a、12a、12b、16、21、26a、28a、28b、37	4	22 32 33 62	8	5、6a、16、26a、28a、28b、37、62	6	12a 12b 21 22 32 33	6	12a, 12b, 21,26a, 28a, 37	8	5、6a、16、22、28b、32、33、62

重新访问网站的参与者百分比(n = 8)
	元素和暴露的总n	3.		5		5		3.		5		3.		3.		5
	< 20%	2	48、61	1	9	1	61	2	9日,48	1	48	2	9日,61年			3.	9, 61
	20% - -50%	1	31	2	11日,41	2	11日,41	1	31	2	11日,41	1	31	1	41	2	11日,31日
	> 50%			2	34岁,37岁	2	34岁,37岁			2	34岁,37岁			2	34岁,37岁
在多次访问中完成所有模块的参与者百分比(n = 10)
	元素和暴露的总n	4		6		6		4		5		5		1	9	9
	< 20%	2	52、53			2	52、53			2	52、53					2	52、53
	20% - -50%			4	6b 62 63a 63b	2	63年,63 b	2	6 b, 62	1	62	3.	6b 63a 63b			4	6b 62 63a 63b
	> 50%	2	32、33	2	6, 37	2	6, 37	2	32、33	2	6, 37	2	32、33	1	37	3.	6a, 32,33

^一个研究的编号与研究的编号相对应表2多媒体附录:体育活动研究编号为1-12;营养,13 - 16;体重管理，17-30;戒烟，31-48;酒精消费量，49-57;多行为，58-64页。字母a和b用于在一项研究中描述不同的互联网干预措施(见多媒体附录1和多媒体附录2。)

表4。列出潜在的暴露促进因素(电子邮件/电话联系、更新和干预激励)和暴露措施的结果^一个

风险的措施		电子邮件/电话联系				更新				干预的动机
		是的		没有		是的		没有		是的		没有
		n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个	n	研究数量^一个
参与者在第一次访问期间完成模块/干预的百分比(n = 16)
	元素和暴露的总n	6		10		4		12		0		16
	< 70%	3.	35a, 39,52	2	35 b, 59岁	2	35岁,52	3.	35b, 39,59			5	35a, 35b, 39, 52, 59
	70% - -90%	2	29日,53	4	14a, 50,51a, 51b	2	29日,53	4	14a, 50,51a, 51b			5	14a, 50,51a, 51b, 53
	> 90%	1	64年,一个	4	10, 14b, 43, 60			5	10、14b、43、60、64a			6	10、14b、29、43、60、64a
平均就诊时间(n = 16)
	元素和暴露的总n	10		6		4		12		2		14
	< 10分钟	6	5,7a, 7b, 8,13,62	4	40a, 40b, 42b, 56	3.	7a, 8, 13	7	5,7b, 40a, 40b, 42b, 56,62	1	13	9	5、7a、7b、8、40a、40b、42b、56,62
	10 - 20分钟	4	37, 42a, 44a, 44b	2	54岁,54 b	1	42个	5	37 44a 44b 54a 54b	1	37	5	42a 44a 44b 54a 54b
平均访问页数(n = 4)
	元素和暴露的总n	3.		1		1		3.		2		2
	< 10页			1	49	1	8	1	49			1	49
	10 - 50页	2	8、15					1	15	1	15	1	8
	> 50页	1	37					1	37	1	37
网站平均登录次数(n = 27)
	元素和暴露的总n	18		9		11		16		5		22
	1 - 5倍	4	3b, 13, 15, 42a	5	40a 40b 42b 54a 54b	2	13日,42	7	3b, 15, 40a, 40b, 42b, 54a, 54b	2	13、15	7	3b 40a 40b 42a 42b 54a 54b
	5 - 10倍	2	3, 36岁	2	6 b, 26 b	1	3	3.	6b, 26b, 36			4	3a 6b 26b 36
	> 10次	12	5、6a、12a、12b、16、21、22、26a、32、33、37、62	2	28日,28 b	8	12a, 12b, 16,21, 28a, 28b, 32, 33	6	5、6a、22、26a、37、62	3.	12a, 16,37	11	5、6a、12b、21、22、26a、28a、28b、32、33、62

重新访问网站的参与者百分比(n = 8)
	元素和暴露的总n	7		1		1		7		1		7
	< 20%	2	48、61	1	9	1	61	2	9日,48			3.	9、48、61
	20% - -50%	3.	11a, 31,41					3.	11a, 31,41			3.	11a, 31,41
	> 50%	2	34岁,37岁					2	34岁,37岁	1	37	1	34
在多次访问中完成所有模块的参与者百分比(n = 10)
	元素和暴露的总n	7		3.		6		4		1		9
	< 20%	2	52、53			2	52、53					2	52、53
	20% - -50%	1	62	3.	6b 63a 63b	2	63年,63 b	2	6 b, 62			4	6b 62 63a 63b
	> 50%	4	6a 32 33 37			2	32、33	2	6, 37	1	37	3.	6a, 32,33

^一个的脚注中解释了研究的编号表3。

互联网干预措施的非最佳暴露已被指出是互联网干预措施发展、评估和实施领域的一个主要问题[19]。根据创新扩散理论[25]，(潜在)用户的特征和干预措施(即创新)的特征与干预措施的采用和实施有关。本综述是第一个系统地研究网络干预的哪些具体特征与更好地接触干预及其内容有关的综述。这项研究本质上是定性的，使我们能够指出干预特征和暴露之间可能存在的关联模式。在我们在回顾中区分的潜在暴露改善干预因素类别中(使用的互动行为改变策略的数量，以及干预是否包括互动因素、同伴支持、咨询师支持、电子邮件和/或电话联系、更新干预网站和干预激励)，同伴和咨询师支持与更长的访问时间有关。电子邮件/电话联系和更新干预网站与更高的网站登录频率相关。在各种干预措施中应用了各种可能增加暴露的因素，所报告的暴露措施种类繁多，一致性不高。

在以前的研究中，交互式的教育内容，如提供电脑定制的反馈和目标设定，已被认为是一个潜在的改善暴露的因素[26-28，31]。使用互动元素、反馈的个人相关性和产生的目标所需的积极参与可能会导致更多地参与和更好地暴露于干预计划。然而，在这项研究中，我们没有发现互动行为改变策略的数量与暴露之间的联系。这可能是由于这些元素的使用几乎没有可变性。例如，在大约四分之三的干预措施中，提供了某种类型的量身定制的反馈。这篇综述显示的是在不同目标行为的干预措施中其他互动教育内容的使用有显著差异。这可能反映了潜在决定因素和促进有效和维持各种行为变化所需的改变方法的重要性的差异。这也可能反映出互联网应用在促进某些与健康有关的行为(例如，促进体育活动、体重管理和戒烟)方面比在其他方面更先进。

与其他行为相比，同伴支持在体重管理、戒酒和戒烟干预中更常见。根据我们的标准，同伴支持与花更多的时间在干预网站上有关。然而，这并不一定意味着访问者接触并积极参与干预内容，但他们至少可以在论坛或聊天室中谈论他们的目标行为。此外，值得注意的是，以往的研究报告指出，同伴支持的使用范围有限，并非所有访客都可以使用同伴支持[26，27，31]。例如，戒烟者比继续吸烟的游客更常寻求同伴的支持。70，72研究发现，女性比男性更有可能在留言板上发布更多关于戒烟的信息。71]。

咨询师的支持往往是体重管理和戒烟干预的一个独特部分。结果表明，辅导员的支持与更长的网站访问有关。虽然在我们的研究中没有足够的干预措施来得出任何关于辅导员支持与重访干预网站之间的潜在关系的结论，但可能存在正相关。这些发现可能会对之前的单一研究结果产生积极的影响，在这些研究中，关于咨询师支持和提交饮食报告的关系的发现不一致。Tate等[63]的研究表明，额外的人工电子邮件咨询会导致更多的在线日记提交，而韦伯等人[64结果正好相反。

近一半的干预措施发送电子邮件/电话提示，以鼓励再次访问。其次，体重管理干预更多地使用咨询师发送的电子邮件，而体育活动和戒烟干预则使用自动生成的电子邮件发送干预内容。这篇综述表明，电子邮件/电话联系可能确实有助于促进重复访问，正如已经在针对该主题的单一研究中所表明的那样。此外，定期更新干预网站与重复访问有关的假设似乎得到了本综述结果的支持。越来越多的证据显示，要实现可持续的改变，反复浏览网站是必要的[22-24]。然而，关于重访的结果令人失望，因为网站访问量在参与的最初几周后往往急剧下降[4，23，39]。因此，有希望的是，电子邮件提示和定期更新的干预内容可能有助于增加访问量，因为这些相对容易实施曝光促进策略。

这篇综述的另一个重要发现是，关于客观暴露测量的报告多种多样，但也有许多研究根本没有报告暴露数据。我们不得不排除29篇出版物，仅仅因为它们没有提供任何客观的暴露测量。干预网站的登录次数是最常报告的暴露度量，但该度量以不同的方式呈现，这限制了汇集数据的选择。其他经常提出的暴露措施包括初次就诊的完成情况、就诊时间以及在需要再次就诊时干预方案的完成情况。在评估互联网干预的研究中，客观的暴露措施(例如，开始干预、完成模块/干预、访问频率和访问时间)不仅很重要[32，101]，但同样重要的是，这些措施以标准化的方式提出。此外，为了系统评价的目的，未来提供准确完整的干预内容描述和交互式应用是非常重要的。这将有可能比较和汇集不同的研究，并扩大可以得出的结论的强度。此外，客观暴露措施应与访客特征联系起来，以获得更彻底的印象，了解什么样的干预措施达到了谁，在多大程度上。此外，在个人水平上的登记也将使研究暴露于这些客观暴露结果测量的可能中介效应成为可能。

为了能够将潜在的改善暴露的干预特征与暴露措施联系起来，我们开发了一个包含这两个元素的矩阵。我们在这个矩阵中列出了所有的研究，并根据使用的互动行为改变策略的数量，同伴或咨询师支持的存在以及暴露结果的结果对它们进行了分类。从这种定性的综合方法中，我们得出同伴支持与更长的网站停留时间有关，而电子邮件/电话联系和更新干预网站与更多的干预网站登录有关。我们没有发现其他类别的潜在暴露增强干预特征有更好的暴露于干预的迹象，即使这些在以前的研究中已经表明[26-31]。这也与个别研究的结果相反，在这些研究中，一个更广泛的具有更多互动特征的干预版本与一个更基本的版本进行了比较。例如，互动性更强的干预导致对干预的访问时间更长[31，77]及更多登入干预网站[28，31，62]。使用更多和更少的互动行为改变策略而没有发现暴露差异的一个可能原因是我们划分干预措施(< 3或≥3个互动行为改变策略)的方式，以及我们将针对不同健康相关行为的所有干预措施合并在一起。

我们的研究结果在一定程度上与另一项在青少年和年轻人中调查同一主题的研究一致[102]。与我们的研究类似，他们也发现了曝光措施的异质性，并确定了不同的曝光增加方法和策略，如定制反馈、使用互动元素、电子邮件支持和提醒。此外，单一研究表明，更多的互动干预导致更高的暴露于干预内容比一个基本版本。然而，我们必须记住，年轻人使用互联网的方式与成年人不同[3.，103]。

限制

需要指出的是，本综述研究存在一些局限性。搜索策略仅限于同行评议的英文出版物。因此，我们可能会错过重要的“灰色文学”和非英语语言的出版物。接下来，对于本综述，我们依赖于已发表文献中提供的有关干预描述和潜在暴露促进方法和策略的识别的信息。一些干预描述非常简短，甚至文献中更广泛的描述也可能并不总是完整的。因此，我们可能忽略了干预所包含的一些潜在的促进暴露的因素。此外，本综述可以定性评价，因为从纳入的研究中提取的数据是汇总的，而不是统计汇总的，这限制了可以得出的结论的强度。最后，用于在潜在的促进暴露的干预因素类别(即< 3或≥3个互动行为改变策略，以及是与否互动因素)中进行排名的截止点可能不够敏感，无法检测暴露的差异。

结论

本综述中包括的研究表明，在目前可用的互联网干预措施中，使用了各种可能改善暴露的方法和策略。这些方法和策略对于所研究的健康生活方式行为有显著差异。此外，使用了各种各样的客观暴露结果测量方法，报告的暴露测量方法缺乏一致性。同伴支持、咨询师支持、通过发送干预内容与访问者进行邮件/电话联系以及干预网站的提示和更新，分别导致访问者访问时间更长和登录次数更多。需要更多的研究来深入了解如何利用干预特征来改善对互联网干预的暴露。建议对干预内容的描述更加准确和一致，对客观暴露结果的报告更加一致。这将使研究人员能够更好地评估干预特征与接触健康行为改变互联网干预之间的联系。

致谢

我们要感谢玛拉·范·杜雷马尔和琳达·斯普林弗洛特在片名放映期间的协助。我们还要感谢Mirjam van Beelen、Marielle Beenackers、Tinneke Beirens、Pepijn van Empelen、Vicki Erasmus、Nicole Ezendam、Lenneke van Genugten、Amy van Grieken、Meeke Hoedjes、Rick Prins、Suzan Robroek、Mirjam Struijk和Lidy Veldhuis在数据提取过程中的协助。

利益冲突

没有宣布

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多媒体附录1

网络暴露行为干预的研究和干预特征概述及客观结果测量

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多媒体附录2

本综述纳入的研究总结:目标行为、研究特征、网络干预内容及持续时间简述、理论、研究参与者人数、研究人群特征

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个随机对照试验:随机对照试验

G·艾森巴赫编辑;提交31.08.10;M . Wanner, B . Cugelman的同行评审;对作者16.10.10的评论;修订版本收到17.11.10;接受03.12.10;发表06.01.11

©Wendy browwer, Willemieke Kroeze, Rik Crutzen, Jascha de Nooijer, Nanne K. de Vries, Johannes Brug, Anke Oenema。原发表于医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 2011年1月6日。

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哪些干预特征与更多接触互联网提供的健康生活方式促进干预有关?系统回顾