对超重成年人进行在线计算机定制体重管理干预的结果:随机对照试验

简介

肥胖(体重指数:BMI > 30 kg/m²)是一个主要的公共卫生问题，因为其发病率很高，并与几种负面的健康结果有关[1-3.]、较低的生活质量[4，5]，以及医疗费用增加[6］．鉴于肥胖者尝试减肥的长期效果不佳[7]，预防体重增加已被假定为对抗肥胖流行的重要策略[8］．预防体重增加对于超重(BMI 25-30 kg/m)的人群尤为重要²)，因为他们最容易变胖。预防体重增加(WGP)或适度减肥不需要剧烈的节食，但可以通过饮食摄入量或体育活动的小而持续的改变来实现。在荷兰，平均每年增重约0.5公斤[9］．全球许多人群平均每年增重1公斤，是由于每年过量摄入约7000千卡的能量造成的。相反，据推测，约90%的人口可以通过每天减少膳食摄入量(DI)或增加约100千卡的体力活动(PA)来防止每年增加1公斤的体重[10］．目前，只有少数有效的干预措施侧重于预防超重成年人的肥胖[11采取小的改变的方法，可以影响到大量的人。因此，我们开发了一种计算机定制的干预措施，旨在防止超重成年人体重增加[12并评估其效果。

行为改变和在线干预

目前肥胖预防干预措施的有效性证据表明，这种干预措施可能是成功的，但研究结果好坏参半。在磅预防研究研究发现，一份每月的通讯(包括行为改变的实用指南、食谱和步行地点)和其他活动，如体重控制会议，对行为和体重有有利(但在统计上不显著)的影响[13］．使用10个常规护理模块和电子邮件咨询[14]或个人及环境干预策略[15]， 2项荷兰工作场所干预措施成功地改变了行为和/或防止体重增加。在lemens等人的一篇综述中[16]， 11项研究中有4项报告了对体重的积极影响，其中3项旨在改变DI和PA;更密集和持续的干预措施，包括行为监测，更有效[16］．克莱默斯等[17]，在他们关于预防超重和肥胖的荟萃分析中，报告了体重管理干预的小但具有统计学意义的平均效应量(d=0.06)，以体重管理为目标的研究比以其他原因(如降低冠状动脉事件风险)的行为改变为目标的研究更成功。然而，这些研究大多不是针对超重的成年人[17］．

WGP成功的一个关键因素是DI和PA的变化需要长期保持，这需要自我调节的技能。自律(18，19激励并帮助人们实现自己设定的目标。自我调节的第一步是设定一个目标，在这种情况下是WGP。其次，人们必须选择实现这一目标的手段。在WGP的情况下，这意味着决定对DI和/或PA进行小的更改。第三，一个人需要制定一个详细的计划，关于如何进行期望的改变，以及如何避免在进行期望的改变时可能发生的困难。计划的步骤之后是实际的目标追求、监控和对目标实现的进展进行评估。为目标设定、规划、监测和针对目标行为提供反馈提供平台已被确定为旨在改变饮食摄入量和身体活动的干预措施的先决条件[20.］．WGP干预的另一个先决条件是，需要以相对较低的人均成本覆盖大量人群，因为荷兰约35%的成年人超重[21］．

为了能够满足个性化方法和大范围的标准，我们选择开发一种在线的、计算机定制的干预。一些研究表明，(在线)计算机定制的干预可能对与能量平衡相关的行为产生积极影响[22-25]与一般信息或没有信息相比。一项综述包括76项关于健康饮食和/或进行体育活动的研究，发现计算机定制干预的总体效应值在统计学上显著较小(g=0.17) [22］．Kroeze等人在一篇综述中得出结论，有一致的证据表明，量身定制的干预措施对饮食摄入有积极的影响，特别是在减脂方面，可能对体育活动也有积极的影响[23］．在Neville综述中收录的10项研究中[25研究人员发现，“第二代”(通过互动技术或网站、电子邮件和CD-rom等桌面应用程序)量身定制的干预措施具有积极效果。一项关于体育活动的综述显示，16项研究中有10项发现体育活动和减肥措施在统计上具有显著的积极作用[24］．这些综述表明，计算机量身定制的干预措施可以对体重、饮食和身体活动行为产生积极影响，但目前没有证据表明量身定制的干预措施对预防超重成年人体重增加的有效性。

研究目的

本研究的目的是建立一个在线的、计算机定制的体重管理干预(GRIPP)在干预后6个月的人体测量结果测量和在干预后1个月和6个月的能量平衡相关行为(含糖饮料、零食和脂肪的摄入以及体力活动)方面的疗效，与一般信息对照组相比。人体测量结果的假设是(BMI、腰围和皮肤褶皱厚度)将更有利的持续干预后干预组,因为平均体重不会发生在对照组和干预组,干预组,将会降低摄入含糖饮料,零食和高脂肪的产品,并参与更多的PA干预后在1 - 6个月,与对照组相比。

此外，我们进行了过程评估，以便更好地理解干预措施的(非)效果，并确定干预措施需要改进的领域[26］．因此，过程评价中包含了使用和赞赏的度量。

方法

研究设计

进行了一项2组随机对照试验，其中计算机定制干预(TI, n = 270)与通用信息干预(GI, n = 270)对照组进行比较。在基线和干预后6个月测量身高、体重、腰围和皮肤褶皱厚度，并在基线、干预后1个月和干预后6个月测量能量平衡相关行为。在基线评估后，通过性别分层的计算机分组随机化(分组大小:10)，参与者被分配到两个研究组中的一个(1:1)。该研究收到了伊拉斯谟医学伦理委员会的无异议声明。

参与者

参与者为超重的成年人(18-65岁)(自我报告BMI 25-30米)²)．排除标准为:对荷兰语掌握不足、不能上网、怀孕、遵循医生或营养师规定的饮食、有抑郁症或饮食失调史。

幂次计算表明，每个研究组200名参与者就足以检测出干预组与对照组之间0.4个BMI点的差异(由对照组体重增加0.3 kg而干预组体重保持或轻微减轻引起)，幂次为0.80，显著性水平为P< . 05。为了解释测量之间的退出，研究需要招募600名参与者。

参与者在2009年3月至10月间从鹿特丹(荷兰第二大城市，约60万居民)地区的普通人群中招募，通过当地报纸上的广告、挨家挨户发送的传单、全科医生的候诊室以及4家大公司的员工进行招募，目的是针对不同社会经济地位的人群。招聘材料包含了关于研究目标、过程和激励措施的信息。更详细的信息可以在研究网站上找到。有兴趣参与这项研究的人被要求在研究网站上填写一份在线订阅表格，用于评估他们是否有资格参与这项研究。如果参与者的BMI(以体重/身高计算)被纳入研究²)，基于自我报告的身高和体重，在24到31之间(这一范围比BMI 25-30的客观纳入标准更宽，以防止基于有偏见的自我报告测量的排除)。如果人们不符合纳入标准，他们就不能订阅这项研究。

程序

报名后，参与者会收到一份关于这项研究的确认函和资料单张。此外，他们还收到一封电子邮件，要求他们在线填写基线问卷。在医院现场测量体重、身高、腰围和皮肤皱褶。参与者在进行人体测量时签署了同意书。当参与者没有来测量他们的人体测量数据时，同意书会连同信封一起寄到他们的家庭住址。参与者最好完成两项测量(人体测量和问卷调查)，但当他们只完成一项测量时也是随机的。

所有随机分配的参与者都通过电子邮件收到了一个登录名和密码，这使他们能够进入分配的干预计划。参与者被要求在两个月的时间内访问这些网站至少三到四次。他们每两周收到电子邮件提醒他们(重新)访问干预。在干预期后的1个月和6个月，参与者被要求再次通过电子邮件填写在线问卷。此外，6个月后，他们再次被邀请到医院测量体重、腰围和皮肤褶皱厚度。没有回复邀请进行人体测量或完成问卷的电子邮件的参与者会接到一个电话，鼓励他们完成问卷或进行人体测量。发放礼券作为差旅费用和投入时间的补偿。在干预后1个月填写问卷的参与者获得了10欧元的礼券。填写问卷并在干预后6个月进行人体测量的参与者，获得了10欧元的(另一)礼券。此外，由于干预后1个月的辍学率高于预期的10%，在干预后6个月完成所有措施的参与者中抽奖获得10张额外的20欧元礼券。

结果/措施

人体测量

身体测量由训练有素的研究助理按照测量协议进行。身体的高度使用Seca移动高度棒测量两次，精度为0.1 cm。身高采用两种测量方法的平均值。使用经过校准的电子数字地坪秤(Seca 888 class as III)进行测量体重，精度为0.2公斤。用身高和体重来计算身体质量指数(体重[公斤]/(身高[米])²)．腰围用Seca 201软带测量两次，精度为0.1 cm。当两次测量的差值大于1.0 cm时，再测量两次腰围。平均腰围是根据最后两次测量结果计算出来的。皮肤褶皱厚度用Harpenden皮肤折叠卡尺测量4个部位(肱二头肌、肱三头肌、肩胛下肌和髂上肌)，以评估体脂百分比[15，27］．每个站点测量3次，并计算每个站点的平均值。一个以厘米为单位的总皮肤皱褶厚度的变量是由一个测量中4个部位的平均值之和构成的。除身高外，在基线和干预后6个月采取了相同的措施。

能量平衡相关行为

在这项研究中，我们检查了干预措施对以下方面的影响:1)脂肪摄入量，2)零食摄入量，3)含糖饮料摄入量(每天含糖和含糖饮料的平均数量)，以及4)身体活动。脂肪摄入量,用“脂肪分数”来表示，是通过食物频率问卷来评估的，该问卷评估了过去一周食用各种高密度食物的频率和数量。它是基于一份经过验证的问卷[28]并计算脂肪摄入量和特定食物组的摄入量。问卷由74个问题组成，并根据饮食模式进行组织。参与者记录了他们在正餐期间或两餐之间所吃食物的频率和份量。脂肪分是根据摄入高脂肪产品的频率和数量计算的，得分越高表明脂肪摄入量越高。共有23种产品，分为以下类别:乳制品(5种)、黄油(1种)、肉汁(1种)、三明治馅料(3种)、主晚餐的肉类和奶酪(2种)和零食(甜的、咸的、热的和冷的;一共11个)。每个产品都有一个最大点数(2到5)。总的来说，最多可以获得83个脂肪点。

此外，人们被要求回答关于每周11类零食(如油炸食品、糖果棒等)的平均咸、甜、冷热零食的数量和数量。高能量零食摄入计算方法为每周吃高能量零食的次数与每次吃高能量零食的量相乘，再除以7(每周天)。为了评估加糖饮料的摄入量，研究人员询问了果汁、软饮料、加糖茶和咖啡的摄入量和频率。摄入含糖饮料计算方法与零食摄入量相似。

体育活动使用基于“评估健康-增强身体活动简短问卷”(SQUASH)的问卷进行评估，该问卷旨在评估习惯性活动水平[29］．在这份包含16个项目的问卷中，参与者被要求指出他们一周中有多少天参加特定的活动，以及他们每次参加活动的时间。对于主动交通，受访者被问及他们骑自行车和步行回家上班的频率，以及持续时间。类似的问题也被问及在闲暇时间散步和骑自行车的情况。此外，参与者被问及他们每周做多少种不同的运动(最多4种)。对于每一种不同的运动，他们被要求从列表中选择运动的类型(如游泳、瑜伽、跑步)，并选择每周的频率和每项运动的平均持续时间。对于每个类别，每周的平均分钟数是用频率乘以持续时间来计算的。然后，这个数字除以7，计算出每天的平均分钟数。接下来，每天从事体育活动的分钟数被计算为所有活动(主动交通、休闲时间活动和运动)的总和。在基线、干预后1个月和6个月使用相同的问卷来评估能量平衡相关行为。

人口因素

性(男/女)、出生日期、教育程度在基线问卷中进行评估。来确定通用电气我们问了出生日期。教育通过要求参与者指出他们完成的最高教育(8个回答选项)来评估。随后制作了一个3类变量，表示低(没有受过教育，小学，中学或最低水平的高中或较低的职业培训)，中等(中级或高级高中)或高(完成高等职业培训，学院或大学)水平教育．

处理措施

一个暴露的客观测量干预是从干预注册的登录数据中获得的，它保存了参与者使用(定制的)信息的信息。为使用/曝光制作了一个刻度，表示实际使用的模块数量(TI为0-4,GI为0-3)。自我报告的使用和欣赏措施包括在干预后1个月的问卷中。如果没有特别说明，回答类别从“完全不同意”(1)到“完全同意”(5)。

读取的信息量评估的问题是:“你在多大程度上阅读了程序中的信息?”回答的类别从“没有”(0)到“全部”(5)。文本的长度评估的问题是:“你认为程序中文本的长度如何?”回答的类别从“太短”(1)到“太长”(5)个性化以“课程中的信息与我个人相关”作为评估标准。新奇的事物“课程中的信息对我来说是新的”。有用性“项目中的信息是有用的”。吸引力通过“项目设计是否有吸引力”这一问题来进行评估。干预的有用性被评估的问题是“这个计划是控制我体重的好工具”。此外，参与者还被问及是否愿意建议他人进行干预使用回答选项，“否”(1)，“可能”，(2)或“是”(3)。参与者还被要求给出一个答案整体成绩干预程度从1到10(1表示非常低，10表示非常高)。这些问题包括在干预组和对照组的问卷中，只报告给那些实际使用干预措施的人。

干预

计算机定制干预的目标是通过诱导能量平衡相关行为(DI和PA)的微小变化(100千卡/天)来防止超重成年人的体重增加。它旨在改变(一种或多种)最能增加能量平衡并与体重增加有关的行为(各种体育活动的频率和持续时间，以及脂肪的摄入量(来自几种类别，如乳制品、肉类、奶酪、酱汁、零食和加糖饮料)[30.］．采用干预映射方法，根据理论和证据精心制定干预措施[26］．干预目标、方法和策略基于自我调节理论[19]，以及其他理论，如计划行为理论[31]，预防措施采用过程模型[32]及推行意图[33］．这些策略被组合成计算机定制的互联网干预。有关干预措施发展和内容的详细信息见别处[12］．

干预包括4个模块，每个模块在前一个模块的1周后访问，并遵循自我调节的步骤。完成整个项目总共花了大约90分钟。第一个模块旨在通过考虑WGP的利弊来防止体重增加，确定并为DI或PA的一个相关变化设定目标，并制定变化计划。通过对参与者的行为提供个性化的反馈，让他们了解目前的DI和PA水平以及改变的可能性。然后，人们可以选择要改变什么(有指导意义的目标设定)，并制定在何处、何时以及如何进行改变的计划(实施计划)。第二个和第三个模块的重点是评估行为改变的进展，并对过去一周的表现提供反馈。如有必要，它支持适应行动和应对计划(当改变行为的尝试不成功时)。第四个模块的目的是在不使用该程序的情况下促进体重的持续自我调节。提供了一个监测和评估体重(变化)的工具，以及一个简短的指导方针，说明了长期WGP的一系列行动，反映了在前三个模块中练习过的自我调节技能，并提供了积极的强化来维持行为。最后，参与者签署了一份个性化的合同，其中包括他们的个人行为目标、行动计划、体重状况等。 The tailored modules were embedded in a website that also contained recipes, a peer-to-peer forum and links to useful websites, and was accessible through the Internet.

对照组的一般信息被嵌入到一个内容类似的网站中，并向参与者发送类似的提醒。该网站的主要组成部分是3个模块，其中包含预防体重增加的一般信息，其布局与TI类似。第一个模块旨在增加WGP的动机。第二个模块旨在通过提供有关可能的变化的信息来选择行为变化。第三个模块提供了关于健康饮食和安全体育活动的一般信息。

统计分析

使用描述性统计来描述基线时两个研究组的特征。通过Logistic回归分析评估受试者特征(BMI、性别、教育程度和年龄)和分配的干预组是否与研究期间的退学(退学，no = 0, yes = 1)有关。使用随机截距的一般线性混合模型进行重复测量分析，以研究研究期间(“时间”)的变化，以及干预组(“组”，GI = 0 vs TI = 1)之间主要结果测量的变化差异。这些指标包括客观测量的BMI、皮肤褶皱厚度和腰围，以及自我报告的PA和DI(脂肪、零食和含糖饮料的摄入量)(“小组*时间”相互作用)。该程序允许包含数据缺失的病例，而不替换缺失值，因此包括所有随机参与者。使用“III型Wald检验”来检验影响的总体统计显著性。显著性水平(P)设为0.05，测试是双面的。所有分析均使用SPSS 17进行。

结果

参与者的特征

共有630人完成了在线注册，539人通过完成基线问卷和/或人体测量测量来参与研究(图1)．参与者的平均年龄为47.8岁(标准差9.4岁)，31%为男性，11%的受教育程度较低。平均BMI为28.04 (SD 1.94)。基线时，在干预组之间没有观察到社会人口学特征、行为和人体测量学方面的基线差异(P<。05, t检验)(表1)．

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后续损失

在基线时，对480名参与者进行了人体测量，在干预后6个月测量了313人(辍学率为34.8%)。在两次人体测量之间，年轻人更有可能退出(OR年龄= 0.97,95% CI 0.95-0.99)。共有375名参与者填写了干预后1个月的问卷(退出31%)，361人填写了干预后6个月的问卷(退出33%)。基线和干预后1个月问卷之间的下降在男性中更有可能(OR性别= 0.56,95% CI 0.35-0.89)。在较年轻的参与者中，基线和干预后6个月之间的下降更有可能(OR年龄=0.97,95% CI 0.95-0.99)。在完成研究的人与第一次或第二次测量后失去研究的人之间没有观察到其他差异。

干预效果

重复测量分析表明，BMI没有随时间发生显著变化(P= .09点)(表2而且表3)，两组之间无差异(交互效应组*时间P= .09点)。皮肤褶皱厚度随时间显著增加(P<.001)，但TI组和GI组之间随时间的变化无差异(相互作用效应组*时间P= .95)。随着时间的推移，腰围有统计学上的显著下降(P<.001)，但两组之间的时间变化没有差异(相互作用效应组*时间P=点)。

总体而言，花在体育活动上的时间显著减少(P=.002)，但TI和GI之间的变化无显著性差异(相互作用效应组*时间P=无误)(表4而且表5)．在基线测量和干预后测量之间，平均脂肪摄入量显著降低(P<.001)，但两种条件下的下降相似(相互作用效应组*时间P= .74点)。含糖饮料和零食的摄入量也显示出类似的模式:摄入量随着时间的推移而减少(含糖饮料P<措施，snacksP<.001)，但干预组之间的变化没有差异(相互作用影响组*时间:加糖饮料P=。55，而且snack intakeP=尾数就)。

一些行为结果测量(体育活动和含糖饮料和零食的摄入量)的分布非常倾斜。这些结果的对数转换并不能改善拟合模型，对时间和干预效果没有影响。

过程评价

登录数据显示，超过80% (n = 272)的受访者使用了他们分配的干预的第一个模块(图2)．约15% (n = 41)完成了四个TI干预模块，46% (n = 124)完成了三个GI干预模块。

T测试(表6)显示，据统计，TI组的参与者阅读了更少的信息(TI 4.07 vs GI 4.5，P<.001)，并且对文本的长度略不太积极(TI 3.20 vs GI 3.07，P =.01)，与TI组相比。TI组的信息体验更“新”(TI 3.11 vs GI 2.73，P=.003)和个体化(TI 3.20 vs GI 2.83，P=.001)，与GI相比。在信息的有用性(TI 3.48 vs GI 3.44)和吸引力(TI 3.22 vs GI 3.16)、程序作为WGP工具的有用性(TI 2.90 vs GI 2.75)、推荐给他人(TI 2.14 vs GI 2.14)以及总体等级(TI 6.6 vs GI 6.6)方面没有发现差异。

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讨论

在本研究中，我们评估了一个精心开发的多期计算机定制体重管理干预超重成人的效果，该干预基于自我调节理论，并包含了一些自我调节策略。研究结果表明，随着时间的推移，体重保持稳定，腰围和饮食行为在六个月内略有改善，但这些改善与一般信息对照组没有什么不同。因此，即使干预的一些效果是在预期的方向上，在目前的研究中，我们无法证明精心设计的干预在诱导预防体重增加方面比更基本的体重管理通用信息更有效。

结果的解释:理论和先前的证据

我们的干预是建立在理论和证据的基础上的，这些理论和证据与诱导体重保持和饮食摄入和身体活动的长期变化有关，并使用了有前途的计算机裁剪方法作为一种教育技术。因此，从理论上讲，它具有良好的效果前景。计算机裁剪技术已成功应用于针对饮食摄入、身体活动和减肥的干预措施[22，34，35]，但尚无预防体重增加的荟萃分析结果。

我们量身定制的干预措施具有许多特征，这些特征已被确定为对干预效果有积极影响[22，35]，例如包括4个模块(“接触时刻”)，以及至少6种行为改变策略。因此，从理论上讲，干预有很好的前景是有效的。

此外，基于旨在防止体重增加的干预措施的有效性的有限证据[17]，我们的研究结果符合已经发现的混合效应模式。一项研究发现了在线体重管理干预的积极作用[36]，但这项干预旨在将卡路里摄入量限制在1200-1500卡路里/天，而我们的研究旨在减少100千卡/天。有人可能会说，每天100千卡的变化太小，不足以防止体重增加或诱导适度的体重减轻，但有令人信服的证据表明，这种方法实际上可以保持体重和适度的体重减轻，包括超重的人[37-39］．此外，我们的结果可与其他一些研究相媲美，这些研究表明，与对照组相比，干预组对体重的影响很小或没有影响[13，40，41］．

我们的研究结果与之前在荷兰进行的两项干预研究的结果比较不利[14，15］．这些研究发现了对腰围和皮肤褶皱厚度的影响[15]或腰围及体重[14]，但以公司员工为目标人群，而且范围更广，包括电子邮件咨询[14]和环境的变化[15］．尽管有计划的理论和基于证据的发展，接触的数量和动态剪裁，我们量身定制的干预似乎并不比一般信息更有效。可能的解释可能是在线干预中自我调节理论的整合，方法问题，以及对干预的有限暴露。

理论基础

我们以自我调节理论作为干预的主要理论基础。这一理论特别适用于慢性疾病的管理，以及需要终身调节的行为和结果，体重管理也是如此。自我调节理论已成功应用于针对年轻人减肥、哮喘管理和糖尿病的干预措施[42-44］．许多基于自我调节的成功干预措施都是由顾问主导的密集干预措施，在这些干预措施中，参与者在自我调节的所有重要步骤(监测、目标设定、行动计划、评估和适应)中得到指导。然而，在目前的研究中，我们必须将自我调节的原则和策略应用到一个计算机化的程序中，该程序必须指导参与者完成自我调节的所有步骤。尽管可行，在在线自我管理干预中纳入自我调节理论和自我调节策略的原则可能不会转化为与面对面咨询会议实施时相同的结果。也就是说，使用说明的可能性更少，选项的种类更少，而且干预组件的使用可能在质量和使用频率上都不是最优的。确实有证据表明，例如，与没有顾问在场的计划相比，在研究人员在场的情况下制定的实施意图质量更好[45］．缺乏质量的目标和计划以前曾因非指导干预而报告过[46，47］．

干预暴露

尽管多次就诊与(计算机定制的)干预措施的更高疗效相关[48]，也有充分的证据表明，多次在线干预的流失率很高[49-51］．为了提高参与者重访干预的可能性，我们纳入了一些在以前的研究中表明可能与更多重访相关的因素[52]在干预中。在后续访问中，参与者可以监测进展，可以访问干预的新元素，可以在网站上查看每两周更新一次的食谱和提示，参与者每两周会收到电子邮件提醒他们访问网站。然而，随着时间的推移，登录率下降了。因此，干预组的大量参与者没有接触到包括监测、反馈和应对计划等重要自我调节策略的干预措施。因此，“动态”裁剪(例如，进度反馈)是计算机裁剪的一个元素，可以增加效果大小[22，53]，并没有向大量参与者发放。以前在超重成年人的研究样本中也观察到类似的(低)自我调节成分的使用[54］．

退出的可能原因是定制模块的数量和长度，也可能是提醒的无效。为增加使用和提高效率，我们应改善这些方面，例如使用其他媒介，例如短讯服务作为提醒[55］．直接接触，以激励人们，并教授自我调节的步骤和解决问题的技巧[48]，可能有助于增加参与。此外，尽管量身定制的干预比一般的信息干预得到了更多的赞赏，但总体上的赞赏刚刚足够。改善对这些方面的干预，可能会对使用和效果产生积极影响。

方法论的注意事项

克莱默斯等[17]在他们的综述中发现，旨在体重管理的干预措施的效应量很小(平均效应量为0.06)。这意味着需要加强研究才能检测到如此小的效应量。我们的研究足够有力，可以检测到0.4个BMI点的差异，假设干预组的体重将保持稳定或略有下降，而对照组的体重将像往常一样每年增加0.6 kg。然而，在实际研究中，对照组的体重并没有增加，而是保持稳定。尽管最初我们的样本量足以检测预期的效果，但研究参与者的保留率远低于我们的预期，从而降低了研究的实际效力。然而，效应的大小似乎非常小，这表明缺乏电力并不是没有检测到效应的最重要原因。相反，在对照组中，无论是参与研究、完成问卷还是接触一般性信息造成的影响，都比预期的要大。这项研究的高辍学率并不罕见[56，但这是一个严重的问题，目前我们还不知道高辍学率的原因。

如果我们将干预组与不干预对照组进行比较，我们可能会发现一种影响。有证据表明，计算机定制干预的效果大小取决于比较条件:将定制干预与通用信息进行比较(r= 0.058)的效应值小于与无治疗组(r= 0.11) [35］．然而，将干预与没有信息的对照组进行比较，只能提供对干预本身效果的洞察，而不能提供对特定技术(如裁剪或自我调节)有效性的洞察。在本研究中，我们感兴趣的是检查与对照组相比的效果，对照组接受了“常规护理”，以体重管理的一般信息的形式，这些信息也可以在荷兰营养局的网站上找到。在本研究中采用的计算机裁剪技术和自我调节策略的结合似乎并不比荷兰网站上已有的信息更有效。

另一个值得讨论的方法问题是为受访者提供选择自己行为改变的选项的效果。我们的第二个假设涉及饮食和体育活动行为的差异。饮食和PA行为的改变可能先于或调节人体测量结果的变化，因此与研究相关。尽管其中一些行为存在时间效应，但干预组和对照组之间没有差异。

缺乏对行为结果测量的影响在一定程度上是意料之中的，因为参与者可以根据他们目前的饮食和PA行为，从10种DI和PA变化中选择(例如，每天增加20分钟的主动运输)，甚至在这些亚组中选择更多(例如，骑自行车或步行)。这导致一小群人选择做出相同的改变，这使得很难发现研究小组在饮食和PA亚行为方面的差异。对相关潜在行为差异的检测能力有限是动态和个人适应干预的后果之一。

优势与局限

该研究的优势在于其随机对照设计和使用BMI、腰围和皮肤褶皱厚度等客观测量指标。局限性在于身体活动和饮食摄入量的自我报告测量，这可能导致不太可靠的结果。研究中所有参与者的PA基线水平都很高，这可能是由于过度报告造成的。如果参与者在量身定制的干预中也过度报告了他们的PA水平，这可能会导致更小的改进空间，限制了潜在的干预效果。另一个限制是干预组和对照组的参与者没有接触相同数量的程序会话。然而，我们并不认为这对研究结果有很大的影响，因为量身定制的干预(包含更详细的内容)并不比通用信息更有效。此外，随访时间最长为6个月。我们不能排除研究小组之间的差异会在较长的随访期后变得更加明显。尽管辍学率很高，但与其他研究一样，两种情况下的辍学率相似，主要与年龄有关[49-51］．然而，由于高辍学率，结果不能推广到其他人群，除了那些仍然参与研究的人。

结论

为超重的成年人精心开发的在线、计算机定制的体重管理干预措施导致了稳定的体重，并使饮食摄入量朝着预期的方向变化，但定制的干预措施并不比一般信息更有效。干预效果缺失的一个可能原因是干预的次优使用和自我调节成分。因此，还需要进一步的研究，以进一步了解如何改善干预措施和对其内容的暴露。