本文内容如下e-collection /主题问题:

基于网络和移动卫生干预(2010年)

发表在在14卷第六名(2012): 11 - 12月

有说服力的系统设计很重要:坚持基于web的干预的系统回顾

有说服力的系统设计很重要:坚持基于web的干预的系统回顾

有说服力的系统设计很重要:坚持基于web的干预的系统回顾

本文作者:

Saskia M Kelders1、2 作者Orcid图片； 郝敏2、3 作者Orcid图片； 汉斯·C·奥塞巴德1、2 ； Julia EWC Van Gemert-Pijnen2 作者Orcid图片
文章 作者 引用文献(592) Tweetations (52) 指标

    原始论文

    1荷兰恩斯赫德特温特大学心理、健康与技术系电子健康研究与疾病管理中心

    2国家公共卫生和环境研究所，比尔托芬，荷兰

    3.荷兰阿姆斯特丹自由大学心理与教育学院临床心理系EMGO健康与护理研究所

    通讯作者:

    Saskia M Kelders博士

    电子健康研究和疾病管理中心

    心理、健康和技术系

    特温特大学

    邮政信箱217号

    恩斯赫德，7500 AE

    荷兰

    电话:31 651070689

    传真:31 534892388

    电子邮件:s.m.kelders@utwente.nl


    背景:虽然基于网络的促进健康和健康相关行为的干预措施可能是有效的，但坚持不良是一个需要解决的普遍问题。在基于网络的干预中，技术作为交流内容的手段一直被忽视。事实上，技术经常被视为一个黑盒，仅仅是一个没有任何效果或价值的工具，只能作为传递干预内容的工具。在本文中，我们从整体的角度来研究技术。我们认为这是基于网络的干预的一个重要和不可分割的方面，以帮助解释和理解依从性。

    摘要目的:本研究旨在回顾基于网络的健康干预的文献，以调查干预特征和说服性设计是否会影响基于网络干预的依从性。

    方法:我们对基于网络的健康干预研究进行了系统回顾。对每个干预、干预特征、说服技术元素和依从性进行编码。我们进行了多元回归分析，以调查这些变量是否可以预测依从性。

    结果:我们纳入了83项干预措施的101篇文章。典型的基于网络的干预意味着每周使用一次，在设置上是模块化的，每周更新一次，持续10周，包括与系统、咨询师和网络上的同伴的交互，包括一些说服性技术元素，大约50%的参与者坚持干预。关于说服技术，我们发现主要的任务支持元素最常被使用(平均2.9分(满分7.0分))。对话支持和社会支持不太常用(平均分别为1.5和1.2，满分为7.0)。当比较不同卫生保健领域的干预措施时，我们发现在预期使用(p = .004)、设置(p < .001)、更新(p < .001)、与咨询师互动的频率(p < .001)、系统(p = .003)和同伴(p = .017)、持续时间(F = 6.068, p = .004)、坚持(F = 4.833, p = .010)和主要任务支持元素的数量(F = 5.631, p = .005)方面存在显著差异。我们最终的回归模型解释了依从性差异的55%。在这个模型中，RCT研究与观察性研究相反，增加与咨询师的互动、更频繁的预期使用、更频繁的更新和更广泛的对话支持，显著预测了更好的依从性。

    结论:使用干预特征和说服性技术元素，可以解释依从性的大量差异。虽然不同的医疗区域在干预特征上存在差异，但医疗区域本身并不能预测依从性。相反，技术和互动的差异预测了依从性。这项研究的结果可以用来做出一个明智的决定，如何设计一个基于网络的干预，患者更有可能坚持。

    中国医学杂志，2012;14(6):e152

    doi: 10.2196 / jmir.2104

    关键字

    系统综述； 基于web的干预措施； 依从性； 摩擦； 有说服力的技术； 行为改变


    促进健康和健康相关行为的基于网络的干预在许多变种和卫生保健领域都有。根据巴拉克等人。1基于网络的干预是:

    .．.一个primarily self-guided intervention program that is executed by means of a prescriptive online program operated through a website and used by consumers seeking health- and mental health–related assistance. The intervention program itself attempts to create positive change and or improve/enhance knowledge, awareness, and understanding via the provision of sound health-related material and use of interactive web-based components.

    基于网络的干预可以包括持续一段预先确定的固定时间的治疗。然而，它也可以是一个没有特定结束日期的连续项目，支持慢性疾病患者的自我管理。它由不同的，不可分割的方面组成，根据巴拉克等[1]包括:节目内容、多媒体选择、在线互动活动、指导和支持性反馈。

    已有证据支持基于网络的干预措施的有效性。研究表明，这些干预措施在医疗保健的不同领域都是有效的[2-7］．然而，许多对电子卫生干预措施的评估报告要么根本没有积极影响，要么只有有限的影响[8-12］．其中一个经常被提及的问题是不遵守的问题[11，13-17，指的是并非所有参与者都以期望的方式使用或持续使用干预。研究表明，非最佳的干预暴露会降低这些干预的效果[18，19］．因此，在任何基于网络的干预研究中，深入了解影响依从性的因素都应该是主要关注的领域之一。在这种情况下，重要的是要强调术语“坚持”或“不使用减员”和“退出”之间的区别。中途退出(Dropout)，或中途退出(Dropout减员)，是指在一项研究中没有完成研究计划的参与者(例如，填写问卷)。这不是本研究的重点领域。坚持，或不使用损耗，指的是个体对干预内容的体验程度[13，15］．这是我们研究的重点。

    在研究有关坚持治疗方案的文献时[20.，21]，依从性被视为病人的行为与医生所同意的建议相匹配的程度。这个术语通常被视为对“遵从性”一词的反应，后者具有更强制性的含义。因此，在依从性方面，患者在实现这种行为方面发挥了积极作用[21］．与此同时，也有一个规范或建议从处方，病人试图匹配。这一建议在依从性和非使用性损耗的定义中都没有出现[13，15］．在本研究中，我们通过引入“预期用法”的概念来详细阐述该定义。预期使用是指个人在某种程度上应该体验(干预的)内容，从干预中获得最大的利益，如其创造者所定义或暗示的那样。这与坚持治疗方案的定义中的规范或建议相匹配。通过将观察到的个体使用情况与基于web的干预的预期使用情况进行比较，我们可以确定这个个体是否坚持了干预。在这种情况下，依从性是一个不能仅通过测量干预开始和结束时的使用情况来评估的过程。相反，它必须在整个过程中进行评估，以确定个体是否在每一步都坚持干预。最后，通过将观察到的每个人的使用情况与基于web的干预的预期使用情况进行比较，可以计算出坚持干预的个人百分比。这样可以更客观地测量依从性，然后与其他干预措施进行比较，即使预期的用法不同。

    一段时间以来，基于网络的干预一直是研究的主题。许多研究关注受访者的特征是否以及哪些可以解释依从性的变化[11，13，16，22］．虽然这是一个非常重要的研究方向，但它似乎认为基于网络的干预技术是理所当然的。技术作为传播内容的手段，在研究中一直被忽视。事实上，这项技术经常被视为一个黑箱:一个没有任何效果或价值的工具，只是作为传递干预内容的工具。根据最近的观点论文，我们建议从整体角度审视这项技术，并将其视为基于网络干预的重要和不可分割的方面[12］．这种方法在最近的文献中得到了推荐[10，11，13，23]一直是说服技术领域的关键点[24]，其中有一些关于技术说服能力的研究，以支持医疗保健领域的基于网络的干预措施[25-28］．

    最近发表了两篇关于干预因素对网络干预依从性影响的系统综述[29，30.］．尽管这两项综述都提供了有价值的见解，但我们认为存在一些缺陷，限制了这些结果对我们目标的适用性。首先，关于依从性，Brouwer [29)将通过互联网提供的干预措施作为结果衡量标准。曝光被视为用户或患者登录的次数、在网站上花费的时间、页面浏览量等，但这些都是静态测量，与这些干预措施的预期使用无关。这对使用和坚持的过程提供了有限的见解，这使得很难比较不同的干预措施和具体说明某些干预措施的效果如何。舒巴特的评论[30.不能区分辍学和坚持。这种方法限制了结果的适用性，因为在基于网络的干预的现实实施中，没有研究协议可以坚持，只有干预。Schubart的回顾结果[30.]不能推广到这些情况，因为我们不知道参与是由于研究还是干预。

    此外，在干预因素方面，两项研究都对这些因素进行了临时分类，没有理论基础，这使得结果难以概括和解释。我们认为基于web的干预由内容、交互和技术组成。而且，尽管这些方面是不可分割的，但它们可以以结构化的方式来看待。在我们看来，这两个早期的审查使用的分类在要实现的目标上与这些方面有很大的重叠。例如，在Brouwer的评论中[29]，区分了交互行为改变策略和交互元素。据称，交互元素的目标是“提高干预的吸引力或提供更多信息的选项”，但这与交互行为改变策略并不相互排斥。例如，测验被视为一种互动元素，但在我们看来，它也可以被用作一种接收定制反馈的手段，或者是一种自我监控你的知识或行为的方式。因此，将测验分配到这些类别之一是有问题的。Schubart综述中干预因素的分类[30.)缺乏深度，并试图将两种模式(即内容传递的渠道;例如，电子邮件或电话)和策略(例如，反馈)。

    目前的研究试图通过采用更客观和可比较的基于网络干预的依从性测量和基于说服性技术文献的技术分类来克服这些缺点。

    从说服性技术领域，我们了解到技术具有说服力的能力，通过其作为工具、媒介和体验创造者的角色[24］．福克对说服技术的定义将该领域限制在人机交互，不包括以计算机为媒介的交流(即与人的交互)。然而，我们认为把技术的这两个方面分开是不必要的，也是不可取的，特别是在医疗保健领域，因为基于网络的干预是由不同的、不可分割的方面组成的。因此，我们建议更广泛地应用术语“说服技术”，包括人机交互和计算机中介的通信。因此，关于基于网络的干预的各个方面，我们建议在技术(即基于网络干预的所有功能，包括多媒体和在线活动)和交互(即用户或患者与干预、咨询师或同伴之间的所有交互)之间进行更务实的概念划分，这与Barak提出的方面略有不同。在Fogg的工作之后，Oinas-Kukkonen引入了一个框架，根据说服功能对技术进行分类[31］．例如，Lehto和同事在一项研究中使用的劝说系统设计(PSD)模型[32]，将技术特征分为主要任务支持、对话支持、社会支持和可信度支持。通过将该模型应用于基于网络的干预，我们可以系统地查看系统设计类别是如何使用的，并调查它们对依从性的可能影响。

    这项研究调查了干预特征和说服性设计是否会影响基于网络的干预的依从性。基于网络的干预被应用于各种医疗保健领域，从直觉上看，针对慢性疾病患者、生活方式改变或心理健康的基于网络的干预之间似乎存在差异，因为目标群体、医疗保健专业人员的参与以及干预的持续时间不同。然而，基本原则很可能是相同的。因此，从干预的角度来看，没有必要将这些领域视为彼此差异太大而无法进行比较。因此，关于差异的先入之见是否可以得到证实，以及一个领域的研究人员和设计师在研究不同领域的干预措施时是否有附加价值，这是很有趣的。

    我们的系统综述旨在回答以下研究问题:(1)基于网络的干预在技术和交互方面的关键特征是什么?(2)针对慢性病、生活方式或心理健康的网络干预在干预特征上是否存在差异?(3)坚持网络干预的参与者比例是多少?(4)与技术和互动相关的网络干预的哪些特征与更好的依从性有关?这些见解可以帮助我们理解和减少不遵守的影响。


    搜索策略

    我们使用以下书目数据库进行了全面的文献检索:Web of Knowledge, EBSCOhost, PiCarta, SciVerse Scopus和ScienceDirect。我们使用了“基于网络”、“干预”、“坚持”和“健康”的组合结构。对于每个构造，我们使用了几个关键字(参见多媒体附件1)，以确保我们的检讨涵盖已发表的研究。按照这种搜索策略，我们确定了截至2011年10月26日发表的14,264篇文章图1为商品选择的完整流程图)。

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    图1。研究选择流程图。
    查看此图

    合格标准

    该综述仅限于卫生保健领域基于网络的干预研究。纳入研究的标准是:(1)它涉及通过行为改变促进健康的网络干预;(2)基于网络的干预旨在被多次访问和使用;(3)研究包括对干预效果的评估;(4)研究报告了客观的、可量化的干预使用测量;(5)该研究以英语或荷兰语发表。排除标准如下:(1)退出、减员和不坚持不可区分;(2)干预是针对护理提供者或“患者”的亲属;(3)干预的描述不包括有关该技术应用的说服功能的信息;(4)基于网络的干预主要不是通过用户或患者家中的电脑或笔记本电脑进行的。此外，我们只收录了同行评议的、已发表的文章。

    研究选择和数据收集

    研究选择分三步进行。首先，由两位作者(SK和RK)对所有检索到的文章的标题进行资格筛选。其次，所有最初相关文章的摘要都由同一作者筛选合格性。最后，由两位作者(SK和RK或SK和JvG)对所有剩余出版物的全文进行了收录检查。如果一项研究的适宜性在其中一个步骤中出现问题，则将其纳入下一步。关于全文出版的分歧一直在讨论，直到达成一致。为了检查在最初的搜索过程中是否有任何符合条件的出版物被忽略了，我们检查了原始搜索中确定的所有系统评论的参考文献列表，以找到符合我们纳入标准的其他出版物。

    两名研究人员(SK和RK)使用基于电子卫生技术系统评价协议的数据提取表单对所有纳入的干预措施的特征进行了编码[33］．在可能的情况下，使用consortium - ehealth检查表提取数据[12］．为了进行提取，我们依赖于已发表的文献中提供的信息。数据提取的基础是干预，而不是研究本身。这意味着对于某些干预措施，使用了来自多篇文章的数据。此外，当一项研究描述了不止一种基于网络的干预(例如，两种基于网络的干预的比较)，所有基于网络的干预都单独编码。

    数据项

    对以下特征进行编码:

    干预的名字

    记录了干预措施的名称。如果干预措施没有名称，则以有关干预措施的主要文章的第一作者命名。

    行为或状况

    记录每项干预的目标行为或状况。此外，我们记录了干预措施针对的卫生保健领域(慢性病、生活方式或心理健康)。

    研究与研究设计

    对于每一项干预措施，记录用于编码干预措施特征的研究。此外，我们还记录了这些研究是随机对照试验(rct)还是没有随机对照组的观察性研究。

    目的使用

    预期使用被定义为干预措施的开发人员认为应该使用干预措施以达到预期效果的程度([12] 5第九)。当这一信息未被报告时，它是从对干预的描述中推断出来的。例如，要求患者监控自己的行为并每周接受一次反馈以达到预期效果的干预措施被编码为每周使用一次。

    实际使用

    收集了所有关于干预措施使用情况(与其预期使用情况相关)的报告信息，包括用户或患者登录次数和完成的模块数量([126)暗生。

    依从性

    我们计算了依从性百分比，以便比较不同的干预措施。我们通过计算坚持干预的参与者的百分比来做到这一点。例如，当干预的预期用途是“完成8个模块”时，100名参与者中有60人完成了8个模块，依从性为60%。对于包括在内的每一项干预措施，我们计算了一个总体坚持率。当更多关于同一干预措施的研究得出不同的依从性百分比时，我们根据每项研究的参与者数量，使用加权平均值计算总体依从性百分比。此外，当研究包括一个等待列表，并且该等待列表中的受访者在稍后阶段获得了干预的访问权限时，依从性是根据所有参与者(包括等待列表组)的使用数据计算的。

    更新

    记录参与者基于网络干预的内容更新频率。这可以基于为所有参与者上传的新信息，也可以基于为特定参与者提供的新课。

    持续时间

    以周为单位记录干预的持续时间。

    设置

    对于每个干预，我们创建了一个记录，表明设置是模块化的(即，内容是按顺序交付的，当用户到达某个点时，新内容就可用了)还是免费的(即，干预的所有内容从一开始就对用户可用)。

    交互

    所有与参与者互动的信息都被记录([125viii, 5x, 5xi)。这种交互可以是与系统的交互(例如，自动电子邮件提醒或基于web的自动响应来填写练习)，与咨询师的交互(例如，通过电子邮件、电话或面对面的会议)，或与同行的交互(例如，通过讨论板、聊天组或面对面的小组会议)。

    形态

    我们记录了与系统、辅导员或同伴的交互是通过不同于基于网络的方式发生的(面对面的会议、电话或短信)。当研究方案包括面对面的会议或电话采访时，有一个例外。这并不是通过不同的方式进行的交互，因为它不是实际干预的一部分。

    劝导技术在干预中的应用

    劝说技术在干预中的应用原则根据Oinas-Kukkonen和Harjumaa的PSD框架进行编码[31］．我们省略了系统可信度支持，因为在纳入的研究中观察到缺乏这些原则的报告。PSD框架中关于主要任务、对话和社会支持的要素，以及我们使用的定义和编码方案，在表1．为了本研究的目的，编码方案做了一些修改，并考虑到计算机介导的通信。然而，在编码说服性技术元素时，技术是核心，而不是交互的内容。因此，当以计算机为媒介的交流存在时，这种交流的内容并没有被编码为说服技术。例如，当来自护理提供者的反馈信息包含赞扬时，这并没有被编码为对话支持。当该技术在用户成功填写日记条目后提供赞扬信息时，它就被编码了。对于每个干预，出现的元素都进行了编码，不管干预的设计者是否故意将这些元素作为说服性技术元素。为了检查编码说服性技术元素时的解释差异，2名研究人员(SK和LvG)对10项干预进行了编码。评分者之间的信度，由科恩的kappa测量，为0.91。

    分析

    每次干预的所有数据都输入SPSS 19.0版本(IBM公司，Somers, NY, USA)，我们将每次干预作为单独的案例处理。所有纳入的干预措施对所有变量的综合数据采用SPSS统计软件计算描述性数据。使用Fisher精确检验(因为期望值较小)和单向方差分析来计算卫生保健领域之间变量的差异。为了调查纳入的干预措施的特征是否可以预测观察到的依从性，我们使用分组“进入”方法进行了分层多元线性回归分析。第一个组块与基于网络的干预的背景有关，包括医疗保健领域(编码为虚拟变量)和研究设计(随机对照试验vs观察)，其他研究人员已提出影响基于网络干预的依从性或效果[7，29，34］．第二部分与我们的互动概念有关，互动是基于网络的干预的一个方面，包括与咨询师、系统和同伴的互动频率，以及所采用的方式。第三块和第四个块与基于web的干预中的技术概念有关，其中第三块包含预期的使用、设置、更新和持续时间的干预特征，最后一块包含说服性系统设计的类别。值得注意的是，我们选择在多元回归中包含类别，而不是单独的元素，因为(1)当一些元素几乎不使用，而这些元素被作为预测因子输入时，结果可能是有偏差的;(2)输入全部21个元素会增加第一类错误的几率;(3) PSD模型根据要素的关键效益对要素进行了分组(当一个类别中特定要素的效益相似时，则查看特定要素可能会导致忽略该类别的整体影响)。

    表1。PSD框架元素编码方案。
    根据PSD框架的原理及定义[31］ 编码为元素时，包括基于web的干预: 例子
    主要任务支持


    		减少 将复杂行为简化为简单任务的系统可以帮助用户执行目标行为，并可能增加行为的效益/成本比。 明确地将目标行为划分为小而简单的步骤 一种基于网络的体重管理干预包括记录每日卡路里摄入量的日记，从而将目标行为(减少卡路里摄入量)划分为简单的小步骤，其中一个步骤是记录卡路里摄入量

    		隧道 使用系统来指导用户完成一个过程或体验，提供了在此过程中说服用户的机会。 以预先定义的顺序逐步交付内容 一种基于网络的预防抑郁症的干预措施，它以连续的课程形式提供内容，只有在上一课结束时才能访问

    		裁剪 如果系统提供的信息是根据潜在的需求、兴趣、个性、使用上下文或与用户组相关的其他因素量身定制的，那么系统提供的信息将更有说服力。 提供与用户组相关的因素相适应的内容，或者咨询师根据参与者填写的信息提供反馈 一项支持糖尿病患者自我管理的基于网络的干预提供了适合患者的信息，无论他们是否患有I型糖尿病或II型糖尿病

    		个性化 提供个性化内容或服务的系统具有更强的说服力。 提供适合一个用户的内容(例如，提到了用户的名字和/或用户可以适应干预的一部分) 一项基于网络的增加身体活动的干预措施允许用户选择是否要在主页上看到他们的每周活动评分

    		自我监控 跟踪用户自身表现或状态的系统有助于用户实现目标。 提供跟踪和查看用户行为、性能或状态的能力 基于网络的酒精依赖治疗干预提供了一个日记来跟踪和查看每天的酒精使用情况

    		模拟 提供模拟的系统可以通过使用户能够立即观察到因果之间的联系来说服用户。 提供观察相关行为的因果关系的能力 一项基于网络的戒烟干预措施包括一个计算器，可以显示用户戒烟后可以节省多少钱

    		彩排 一个系统提供了演练行为的手段，可以使人们在现实世界中改变他们的态度或行为。 提供排练行为或排练干预内容的能力和刺激 支持癫痫患者自我管理的网络干预以同样重要的压力管理练习开始每节课
    对话支持

    		赞美 通过提供赞扬，系统可以让用户更容易接受说服。 在任何场合都给予参与者表扬 一项旨在促进健康营养习惯的网络干预会在参与者连续5天吃2块水果时给予表扬

    		奖励 奖励目标行为的系统可能具有强大的说服力。 当参与者执行与干预的使用或目标相关的目标行为时，提供某种奖励 一项针对社交恐惧症治疗的网络干预会在参与者参与暴露练习时给他们加分

    		提醒 如果系统提醒用户他们的目标行为，用户将更有可能实现他们的目标。 提供有关干预的使用或目标行为的性能的提醒 一项支持风湿性关节炎患者自我管理的网络干预会自动发送电子邮件，提醒参与者可能开始上新课

    		建议 提供合适建议的系统将具有更强的说服力。 提供建议以帮助参与者达到目标行为 一个基于网络的体重管理干预提供了低卡路里食谱

    		相似 人们更容易被那些以某种有意义的方式提醒他们自己的系统所说服。 设计得很熟悉，而且是专门为参与者设计的 一个治疗少女恐慌症的网络干预通过一个有恐慌问题的少女解释了这些练习

    		喜欢 一个在视觉上对用户有吸引力的系统可能更有说服力。 视觉设计是为了吸引参与者吗 在设计一个基于网络的干预以增加中年妇女的身体活动的过程中，一个代表小组被要求对设计进行反馈，他们的反馈随后被纳入新的设计中

    		社会角色 如果一个系统采用了一个社会角色，用户将更有可能将其用于说服目的。 表现得好像它有一个社会角色(例如，教练，指导员或伙伴) 支持偏头痛患者自我管理的基于网络的干预包括一个虚拟形象来指导参与者进行干预
    社会支持

    		社会学习 如果一个人可以使用一个系统来观察其他人的行为，他就会更有动力去执行目标行为。 提供机会并刺激参与者看到其他人使用干预措施或执行目标行为 基于网络的体重管理干预提供了一种选择，并强调了其重要性，即在讨论板上发布身体活动自我监测数据，并评论他人的表现

    		社会比较 如果系统用户能够将自己的表现与他人的表现进行比较，他们就会有更大的动机来执行目标行为。 为参与者提供机会将自己的行为与其他参与者的目标行为进行比较，并激励他们这样做 一项针对青少年药物滥用预防的基于网络的干预会自动将参与者的反应与干预的其他用户进行比较

    		规范的影响 一个系统可以利用规范的影响或同伴的压力来增加一个人采取目标行为的可能性。 提供关于目标行为或干预使用的规范信息 一项促进COPD患者自我管理的基于网络的干预措施通过将参与者的身体活动水平与管理良好的COPD患者的身体活动进行比较，提供了关于参与者身体活动水平的反馈

    		社会助长作用 系统用户更有可能执行目标行为，如果他们通过系统识别其他人正在执行的行为。 提供查看是否有其他参与者使用该干预的机会 基于网络的戒烟干预包括为干预用户提供的讨论板

    		合作 系统可以通过利用人类自然的合作驱动力来激励用户采取目标的态度或行为。 激励参与者合作以实现目标行为 一项基于网络的促进身体活动的干预措施刺激参与者组成小组，并实现每周一定步数的小组目标

    		竞争 系统可以通过利用人类竞争的自然驱动力来激励用户采取目标态度或行为。 激励参与者相互竞争以实现目标行为 儿童糖尿病管理的网络干预包括一个排行榜，在正确的时间输入血糖水平的儿童获得最高的位置

    		识别 通过为个人或群体提供公共认可，系统可以增加个人/群体采取目标行为的可能性。 突出地显示了采用目标行为的(前)参与者 基于网络的焦虑干预治疗包括一个证明页面，在那里成功的干预用户讲述他们的故事

    研究选择

    这次搜索共获得了7345种独特的图书。经过标题、摘要和全文筛选，纳入了83项干预措施的101篇文章(图1)．根据全文，总共有315篇文章被排除。最常见的排除原因与使用数据有关:缺乏使用数据(n = 84)或提供不充分的使用数据(即主观的或无法用于计算依从性)(n = 78)。根据所研究的干预措施，其他研究被排除在外:不旨在通过改变行为促进健康(n = 40);不主要用于用户家中的电脑或笔记本电脑(n = 41);不打算在多个场合访问和使用(n = 34);或非针对患者(n = 3)。27篇论文被排除，因为研究设计不包括对干预措施效果的评估(例如，当它们仅提供干预措施设计的定性数据时)或当研究设计没有提供独特的使用数据时(例如，关于干预措施的长期影响的研究)。7份出版物因对干预措施或研究的描述而被排除在外:在4份出版物中，无法从干预措施的描述中收集到有关该技术的应用说服性特征的信息，在3份出版物中，关于参与者数量及其对干预措施的使用的数据不清楚。最后，在一个引用的情况下，全文无法检索;这篇引文因此被排除在外。

    纳入研究的特征

    纳入的83项干预措施见多媒体附件2．总体而言，针对特定慢性疾病的干预措施有19项(针对糖尿病的干预措施最多，有6项)。16项干预措施针对一种生活方式行为(7项干预措施最常针对体重管理)。戒烟也经常出现(5项干预措施仅以戒烟为目标，1项干预措施将戒烟作为多个目标行为之一)。最后，心理健康是研究中最常见的目标。在这48项干预措施中，有12项侧重于社交恐惧症，尽管应该指出的是，这些干预措施只是来自两个研究小组，他们广泛研究了他们的干预措施。在我们纳入的干预措施中，抑郁症、恐慌症和焦虑也是经常针对的目标(分别为10、8和7项干预措施)。

    表2概述了编码干预措施的变量及其在不同领域(慢性疾病、生活方式和心理健康)的分布。总的来说，我们可以看到大多数干预措施每周使用一次，以模块化的方式设置，每周更新一次，持续约16周(中位数持续时间10周)。面对面、电话和短信支持或这些模式的组合很少使用，有4种干预措施结合了面对面和电话支持(干预措施3、10、33和72)，2种干预措施结合了电话和短信支持(干预措施24和81)。76%的干预措施包括参与者与咨询师的互动，类似的比例(73%)包括与系统的某种形式的互动。超过一半的干预措施(53%)包括与同龄人的互动，有或没有辅导员的互动。坚持干预的参与者的平均百分比为50.3%(最低1%;马克斯·93%)。每个包含的干预的每个变量的值可以在多媒体．

    卫生保健区域之间干预特征的差异

    当使用Fisher精确检验比较不同卫生保健领域的干预措施时，我们发现在预期使用方面存在显著差异(P= .004)，设置(P< .001)，更新(P< .001)，与辅导员互动的频率(P< .001)，系统(P= .003)，和peers (P= .017)。当观察标准化残差(未显示的数据)时，我们可以看到这些差异体现在哪里。我们发现，生活方式干预措施往往比其他领域的干预措施每月使用少于一次。我们发现，就其设置而言，心理健康干预往往不如其他两个领域免费。生活方式干预往往不更新或更新频率未知。关于与咨询师的互动，我们发现生活方式干预往往不采用这一功能。此外，我们发现生活方式干预更频繁地包括与系统的互动少于每周一次。最后，在与同伴的互动方面，慢性干预更经常发生互动，但频率没有规定。单向方差分析显示持续时间存在差异(F = 6.068，P= .004)和粘附(F = 4.833，P台端面应=)。Bonferroni事后分析显示，持续时间的差异存在于生活方式干预和心理健康干预之间(生活方式干预更长)，而依从性的差异存在于生活方式干预和慢性病干预之间以及生活方式干预和心理健康干预之间(生活方式干预的依从性较低)。总之，生活方式干预的时间更长，预期的使用频率更低，更新次数更少，与系统和咨询师的互动更少，与针对慢性疾病和精神健康的干预相比，依从性更低。心理健康干预措施的设置往往不那么自由，针对慢性疾病的干预措施包括更经常地与同伴互动，但没有规定这种互动的频率。

    有说服力的技术

    在研究说服性技术元素时表3，我们看到在基于web的干预中，在可能的21个元素中使用了5.6的平均值(中位数5)。主要任务支持显示了最高的平均值(2.9分(满分7分);中位数为3)，而社会支持的平均值最低(1.2分(满分7分);单因素方差分析显示，在主要任务支持中劝导技术元素的使用之间存在显著差异(F = 5.631，P= .005)。Bonferroni事后分析表明，这种差异存在于生活方式干预和心理健康干预之间，其中生活方式干预采用的要素均值高于心理健康干预。此外，我们可以看到，在主要任务支持中，隧道最常被使用(n = 75;90%)，其次是剪裁(n = 73;88%)。隧道挖掘在所有纳入的心理健康干预措施中均有使用，但仅在10项(63%)生活方式干预措施中使用(差异显著;P<措施)。与其他领域相比，心理健康干预中较少使用减量和自我监测(显著差异减少，P= .033;和自我监控,P<措施)。这在自我监控中表现得最为明显，94%的生活方式干预中使用了自我监控，而心理健康干预中使用自我监控的比例为12%。总的来说，在所有主要任务支持元素中，演练和模拟使用最少。从对话支持元素来看，提醒是最常用的(n = 61;74%)。建议是第二常用的元素(n = 24;29%)，尽管这更多地用于针对慢性疾病的基于网络的干预，而不是心理健康(P= .008)。在所有干预措施中均未使用表扬，仅在3项干预措施中使用奖励。在社会支持中，我们发现社会促进最常被使用(n = 43;52%)，针对慢性疾病的干预措施之间存在显著差异(n = 14;74%包括社交便利)和生活方式(n = 5;31%;P= .046)。此外，社会学习和社会比较的使用频率合理(分别为n = 31;39%， n = 14;17%)，心理健康干预是造成这些数字的主要原因(只有在社会学习方面存在显著差异:P= .044)。另一方面，在2项生活方式干预和1项慢性干预中使用了合作，但在任何一项心理健康干预中都没有使用合作(差异显著;P= .041)。其他要素(规范性影响、竞争和认可)几乎没有用到。总的来说，主要任务支持的使用最为广泛，而对话支持和社会支持的使用较少。挖掘、裁剪(主要任务支持)、提醒(对话支持)和社交促进(社会支持支持)是最常用的元素。平均而言，生活方式干预比心理健康干预采用更多的主要任务支持元素。

    坚持的预测因素

    我们使用分段“进入”方法进行了分层多元线性回归，以探索依从性的预测因素。预期用于预测依从性的变量以相关构造块的形式输入到分析中，如方法部分所指定的。最后一个模型解释了依从性差异的55%。在该模型中，采用RCT设计(而不是观察性研究)研究的干预措施，增加与咨询师的互动，更频繁的预期使用，更频繁的更新和更广泛的对话支持，显著预测了更好的依从性。

    表2。每个卫生保健区域所包括干预措施的描述性变量
    变量
    		慢性(N = 19)， N (%) 生活方式(N = 16)， N (%) 精神(N = 48)， N (%) 合计(N = 83)， N (%)
    目的使用 < = 1 /月 1 (5) 3 (19) 1 (2) 5 (6)

    		1/月- 1/周 4 (21) 4 (25) 2 (4) 10 (12)

    		1 /周 13 (68) 6 (38) 40 (83) 59 (71)

    		> 1 /周 1 (5) 3 (3) 5 (10) 9 (11)
    设置 免费的 5 (26) 10 (63) 1 (2) 16 (19)

    		模块化 14 (74) 6 (38) 47 (93) 67 (81)
    更新 没有一个 1 (5) 5 (31) 1 (1) 7 (8)

    		是的,fn一个 0 (0) 2 (13) 0 (0) 2 (2)

    		< = 1 /月 2 (11) 1 (6) 1 (2) 4 (5)

    		1/月- 1/周 3 (16) 1 (6) 3 (6) 7 (8)

    		1 /周 12 (63) 6 (38) 42 (88) 60 (72)

    		> 1 /周 1 (5) 1 (6) 1 (2) 3 (4)
    持续时间(周) 意思是(sd) 18.2 (15.8) 29.8 (33.9)b 11.1 (18.5) 15.8 (18.5)

    		中位数 11 17 9 10
    与辅导员互动 没有一个 2 (11) 8 (50) 10 (21) 20 (24)
    是的,fn 3 (16) 3 (19) 2 (4) 8 (10)

    		< 1 /周 5 (26) 3 (19) 2 (4) 10 (12)

    		1 /周 7 (37) 2 (13) 23日(48) 32 (39)

    		> 1 /周 2 (011 0 (0) 11 (23) 13 (16)
    与系统交互 没有一个 7 (37) 1 (6) 14 (29) 22日(27)
    是的,fn 6 (32) 1 (6) 3 (6) 10 (12)

    		< 1 /周 1 (5) 5 (31) 2 (4) 8 (10)

    		1 /周 2 (11) 6 (38) 14 (29) 22日(27)

    		> 1 /周 3 (16) 3 (19) 15 (31) 21 (25)
    与同伴互动 没有一个 5 (26) 10 (63) 24 (50) 39 (47)

    		是的,fn 10 (53) 4 (25) 10 (21) 24 (29)

    		< 1 /周 2 (11) 0 (0) 1 (2) 3 (4)

    		1 /周 1 (5) 2 (13) 13 (27) 16 (19)

    		> 1 /周 1 (5) 0 (0) 0 (0) 1 (1)
    面对面的 包括 3 (16) 1 (6) 1 (2) 5 (6)
    电话 包括 7 (37) 5 (31) 17 (35) 29 (35)
    短信 包括 0 (0) 2 (13) 5 (10) 7 (8)
    依从性 意思是(sd) 55.3 (19.8) 32.8 (23.0) 54.2 (27.4) 50.3 (26.2)

    一个FNS =频率未指定;b基于13项干预措施。三项干预措施(23、26和27)没有指定持续时间。
    表3。劝说技术在基于网络的干预包括在这项研究每个卫生保健领域。
    变量
    		慢性(N = 19)， N (%) 生活方式(N = 16)， N (%) 精神(N = 48)， N (%) 合计(N = 83)， N (%) P一个
    主要任务支持 意思是(sd) 3.3 (1.0) 3.4 (1.3) 2.6 (1.0) 2.9 (1.1)


    		中位数 4 3．5 2 3.

    		减少
    		10 (53) 10 (63) 14 (29) 34 (41) .033

    		隧道
    		17 (90) 10 (63) 48 (100) 75 (90) <措施

    		裁剪
    		16 (84) 14 (88) 43 (90) 73 (88) .814

    		个性化
    		4 (21) 2 (13) 3 (6) 9 (11) .209

    		自我监控
    		12 (63) 15 (94) 12 (12) 39 (47) <措施

    		模拟
    		2 (11) 3 (19) 2 (4) 7 (8) .118

    		彩排
    		1 (5) 1 (6) 0 (0) 2 (2) .175
    对话支持 意思是(sd) 1.6 (1.0) 1.4 (1.3) 1.6 (0.9) 1.5 (1.0)


    		中位数 2 1 1 1

    		赞美
    		0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0)

    		奖励
    		0 (0) 2 (13) 1 (2) 3 (4) .134

    		提醒
    		13 (68) 11 (69) 37 (77) 61 (74) .656

    		建议
    		11 (58) 4 (25) 9 (19) 24 (29) .008

    		相似
    		4 (21) 1 (6) 16 (33) 21 (25) .088

    		喜欢
    		2 (11) 4 (25) 8 (17) 14 (17) .561

    		社会角色
    		1 (5) 0 (0) 4 (8) 5 (6) .819
    社会支持 意思是(sd) 1.1 (0.7) 0.8 (0.9) 1.3 (1.2) 1.2 (1.0)


    		中位数 1 0．5 1 1

    		社会学习
    		5 (26) 3 (19) 24 (50) 31 (39) .044

    		社会比较
    		1 (5) 1 (6) 12 (25) 14 (17) .088

    		规范的影响
    		0 (0) 0 (0) 1 (2) 1 (1) 1.000

    		社会助长作用
    		14 (74) 5 (31) 24 (50) 43 (52) .046

    		合作
    		1 (5) 2 (13) 0 (0) 3 (4) .041

    		竞争
    		0 (0) 1 (6) 0 (0) 1 (1) .193

    		识别
    		0 (0) 1 (6) 2 (4) 3 (4) .767
    总计 意思是(sd) 6.0 (2.2) 5.6 (2.5) 5.4 (2.0) 5.6 (2.1)

    一个根据费雪的精确测试。注:结果为斜体是每次干预使用的元素的平均值(sd)和中位数。其他结果以包含某种元素的干预措施的数量(%)表示。
    表4。在层次多元线性回归中坚持的预测因素。
    一步 变量 B SE B β P
    1 常数 0.40 06
    		<措施

    		慢性 0.04 07 07 55

    		生活方式 -0.17 。08 15年 .025

    		研究设计 0.18 06 .30 .007
    2 常数 ０．２５ .09点
    		.006

    		慢性 0.07 07 厚 点

    		生活方式 -0.11 。08 16 。

    		研究设计 0.16 07 陈霞 .014

    		经常与辅导员互动 0.04 02 陈霞 .055

    		频繁与系统交互 0.01 02 03 .79

    		经常与同伴互动 0.01 02 0。 点

    		电话 0.09 06 16 。

    		面对面的 -0.08 点 。08 的相关性

    		短信 0.04 .10 .04点 i =
    3. 常数 -0.04 . 21
    		.85

    		慢性 0.08 07 13。 点

    		生活方式 -0.07 .09点 .09点 票价

    		研究设计 0.18 06 .30 .005

    		经常与辅导员互动 0.02 02 点 。31

    		频繁与系统交互 -0.02 02 .09点 点

    		经常与同伴互动 0.01 02 0。 .60

    		电话 0.13 06 点 .027

    		面对面的 -0.08 厚 。08 票价

    		短信 0.02 .09点 03 结果

    		目的使用 0.09 0。 23) .057

    		设置 -0.15 厚 口径。 只要

    		更新 0．10 03 点 04

    		持续时间 -0.00 〇〇 06 点
    4 常数 -0.12 .19
    		.51

    		慢性 0.08 06 .14点 .20

    		生活方式 -0.04 。08 . 01 .96点

    		研究设计 0.15 06 点 .008

    		经常与辅导员互动 0.04 02 口径。 .039

    		频繁与系统交互 -0.04 02 口径。 .058

    		经常与同伴互动 -0.03 03 原来 点

    		电话 0.05 06 .10 .37点

    		面对面的 -0.10 .10 .10 。31

    		短信 0.02 。08 02 .85

    		目的使用 0.11 .04点 低位 .014

    		设置 -0.16 .10 23) 厚

    		更新 0.09 03 .40 .002

    		持续时间 -0.00 〇〇 02 多多

    		主要任务支持 -0.02 03 厚 .41点

    		对话支持 0.09 03 36 .006

    		社会支持 0.07 .04点 低位 .095

    请注意R2=。14for step 1 (P=。08);∆R2= .10的步骤2 (P= 16);∆R2= .15的步骤3 (P= .006);∆R2= .15用于步骤4 (P<措施);最终(步骤4)模型中解释的累积方差:R2= .55 (P<措施)

    在本系统综述中，我们试图综合电子健康研究人员的综合知识，以深入了解影响慢性疾病、生活方式和心理健康领域网络干预依从性的因素。在这项研究中，我们从理论的角度看待技术，并将依从性视为一种客观的测量方法，可以在不同的干预措施之间进行比较。

    主要结果

    我们纳入了101篇描述83项干预措施研究的出版物。心理健康干预措施(n = 48)构成了这些干预措施的最大部分。从技术和交互方面来看，基于网络的干预的主要特征是，典型的基于网络的干预意味着每周使用一次，在设置上是模块化的，每周更新一次，持续10周，包括与系统、咨询师和网络上的同伴的交互，包括一些说服性的技术元素，并导致约50%的参与者坚持干预。

    然而，要回答我们的第二个研究问题，医疗保健领域之间似乎确实存在差异。总的来说，生活方式干预比针对慢性疾病和心理健康的干预更长、更不严格(更多地采用免费设置、更少的预期使用频率、更少的更新和更少的互动)，这似乎导致生活方式干预的依从性较低。心理健康干预最多遵循每周模块化的形式，只有一次干预使用免费设置。这可能是由生活方式和心理健康干预措施范围的差异所解释的:生活方式干预措施可能更侧重于长期的改变，而心理健康干预措施的目标往往是以简短、严格的形式提供的治疗。然而，针对慢性疾病的干预措施也以长期改变或目标为目标，但这些干预措施平均而言比生活方式干预措施更严格。更多的咨询师参与可能是一种解释，因为这些干预措施通常是在医疗保健环境中提供的，我们看到了这些领域之间的显著差异。

    关于说服技术，我们发现主要任务支持元素最常被使用，特别是在针对慢性疾病和生活方式的干预中。隧道挖掘是模块化设置的技术成果，最常用于心理健康干预，而较少用于生活方式干预。这种差异是这些领域干预措施之间设置差异的逻辑结果。考虑到大多数心理健康干预是基于定期的面对面治疗，心理教育和行为矫正通常是分步进行的，这一发现并不令人惊讶(见[3.])。剪裁，这被广泛认为是有效的健康传播的一个重要特征[35，36，在88%的干预措施中以某种形式使用。值得注意的是，在学习和行为改变中也被视为非常重要的排练[37，38)，很少被使用。这可能是排练被回顾的文章的作者视为干预的一个如此明显的部分，以至于在干预的描述中省略了对这一过程的描述。如果不是，这应该是(重新)设计基于网络的干预时特别感兴趣的一点。

    在每个基于网络的干预中，平均每7个对话支持元素中只有1.5个被使用。值得注意的是，我们没有对咨询师发送的类似电子邮件的信息中可能出现的元素进行编码，因为我们觉得这是咨询师互动的一部分，而不是对话的一部分，支持Oinas-Kukkonen [31和福克[24)描述。提醒是最常用的元素。研究表明，提醒在提高依从性和提高基于网络的干预有效性方面的重要性[7，39］．因此，我们发现26%的干预措施没有以某种方式包含提醒。建议是第二大最常使用的因素，在针对慢性疾病的干预措施中使用得更多，而不是精神健康。这似乎可能是由于慢性病干预的重点是应对一种情况，并提出建议或策略来实现这一目标，而在心理健康干预中，重点往往是“解决”某个问题。很少使用表扬和奖励，这可能是一个缺点，看看最近关于严肃游戏和游戏化的文献，在这些文献中，采用类似游戏的策略，如表扬和奖励，预计会对健康干预的结果产生积极影响[40，41］．

    社会支持被广泛认为是行为改变的重要策略[42，43]，可能令人失望的是，平均来看，每7个可能的元素中只有1.2个被使用。超过一半的干预措施使用了社会促进。必须指出的是，这里的社会促进意味着提供机会与他人联系使用相同的干预;它并没有说明这个机会是否真的被利用了。在实践中，这意味着当干预包括讨论板时，即使讨论板上没有帖子，也会使用社会促进。社会学习和社会比较是通过以下方式进行的:例如，在讨论板上必须发布练习答案，或者由用户提供一个故事(真实或虚构)，包括他或她是如何处理这种情况的。合作、竞争、规范影响和认可很少被使用，因此提供了基于网络的干预可能得到改进的领域。然而，在这项研究中，社会支持并不影响依从性，因此需要更多的研究来调查这一领域是否提供附加价值。

    我们的第三个研究问题是关于坚持网络干预的参与者的百分比。我们发现平均依从性为50%，这证实了在基于网络的干预中，不依从性是一个问题。依从性水平差异很大，6项干预措施的依从性得分低于10%，5项干预措施的依从性得分为90%或更高。我们的最后一个研究问题旨在确定与技术和互动有关的基于网络的干预措施的哪些特征与更好的依从性有关。使用分层多元线性回归，我们的最终模型解释了依从性变化的55%，在我们看来，这是一个相当大的数量，为依从性问题提供了有价值的见解。

    有趣的是，前两个模型(包括干预的背景和干预内的相互作用)并不显著。只有当与干预格式和所采用的技术相关的方面被输入时，该模型才具有意义。在最后一个模型中，与观察性研究相反，随机对照研究显著预测了更好的依从性。一个可能的解释是，我们综述中的观察性研究主要是小型试点研究和大型现实生活研究。试点研究可能显示较低的依从率，因为这些干预措施没有得到充分测试，在试点结果已知后才得到改善。现实生活中的观察性研究已被证明坚持率较低，这表明试验的正式结构对参与者坚持干预很重要[34］．此外，许多随机对照试验的选择过程可能导致两种环境下的参与者存在差异，这导致了依从性的差异。

    与咨询师互动的频率是依从性的重要预测因素。这一发现与Brouwer [29]，舒巴特[30.]，以及其他研究(概述见[44)，得出的结论是，咨询师或临床医生的支持与更大的曝光率和参与度有关。在我们研究中的重要预测因素中，这个变量的贡献最小。在我们的研究中，我们没有发现任何证据表明与同伴互动的频率与依从性有关。这在某种程度上与Brouwer的结果相反。29，他得出的结论是，同伴的支持与更多的接触有关。在那项研究中，曝光率被视为访问者在网站上花费的时间，这与我们对坚持的定义有很大不同。此外，在这项研究中，我们编码了相互作用的频率，而不仅仅是是否有任何相互作用。这导致29%的干预被编码为，“是的，有与同伴的互动，但频率未知。”这些干预措施之间的频率可能会有很大的差异，但如果没有明确的信息，我们无法进行区分，这可能会影响我们的结果。

    在最后的模型中，与系统交互的频率似乎对依从性有负面影响，尽管不显著。这一令人惊讶的发现可能可以解释为，在许多情况下，与系统的更多互动意味着与辅导员没有互动。更频繁的预期使用也预示着更好的依从性。这似乎违反直觉，但也可能意味着，当人们被期望更积极时，他们会更投入于系统。此外，在许多情况下，更频繁的预期使用会导致更频繁的提醒，我们知道提醒可以积极地影响依从性[39］．在对Brouwer [29]并在本研究中得到了证实。

    最后，更广泛地使用对话支持与更好地坚持有关。这一结果由说服性系统设计模型预测[31]，但据我们所知，这项研究是第一个在健康环境中证实这一结果与依从性相关的研究。当观察其他说服性技术类别时，我们看到社会支持显示出对更好的依从性有显著贡献的趋势。我们认为这一趋势值得进一步调查。在本研究中，它可能没有显著的预测价值，因为所包括的干预措施中社会支持元素的使用有限。有趣的是，主要任务支持对坚持没有任何预测价值。这可以通过使用主要任务支持的目的来解释。正如名称所示，这些元素使主要任务(即干预的目标)更容易，而不是那么关注过程(即使用干预或坚持干预)。似乎这些因素在干预效果中比在依从性中发挥更重要的作用。

    对依从性预测模型的最后一个评论是关于不同的卫生保健领域。我们看到，在第一个模型中，生活方式干预，而不是心理健康干预，预测较低的依从性，但当在模型中添加干预的特征时，这种预测价值被否定了。看来是医疗保健区本身不能预测依从性，但干预措施在这些方面的特征差异确实可以预测依从性。

    影响和建议

    考虑到这项研究的结果，在设计基于网络的干预措施时，不仅希望依从性，而且计划依从性似乎是合理的。尽管本综述中包括的33项研究表明他们已经计划了依从性，但值得注意的是，有18项研究表明鼓励依从性是辅导员的任务[45-62]一项研究采用了金钱激励来促进坚持[63］．在15项提到调整干预设计以增加依从性的研究中，有8项研究没有任何理论依据或参考[64-71]， 4项研究将适应作为研究的重点[72-75]，有两项研究根据之前对同一干预措施的研究对设计进行了调整[76，77］．总的来说，调整基于网络的干预来促进依从性似乎是以一种特别的方式完成的，并且需要一个框架来指导这一领域的研究人员和开发人员。PSD模型[31]可以为基于网络的干预措施的设计提供这样一个框架。

    此外，除了干预措施所针对的卫生保健领域之外，看得更远似乎是有价值的。虽然每个医疗保健领域都有自己的需求和限制，但不同的领域可以相互学习。生活方式干预虽然是针对长期目标，但可能受益于采用更严格的形式和更短的持续时间。心理健康干预可以扩展到更长期的目标，如预防复发。因此，他们可能会采用不那么严格的格式，同时意识到遵守可能会成为一个更大的问题。此外，心理健康干预可能包括在慢性病和生活方式干预中使用的主要任务支持元素。

    此外，我们现在有证据表明，某些干预特征和说服技术可以改善依从性。似乎期望目标群体的一定程度的参与实际上有助于促进依从性，而且似乎很容易在新的和现有的基于网络的干预措施中实施。我们必须记住，预期使用的效果也可能是由于参与者之间的偏见，因为只有那些事先同意高水平参与的参与者才会参与这种干预。持续时间似乎更难改变。将干预切割成更短的部分可能足以提高依从性，但这需要进一步研究。包括并可能增加与咨询师互动的频率似乎是一种成本更高的提高依从性的方式，因此，当专门用作提高依从性的策略时，可能不是一个最佳的起点。在这方面，使用说服技术增加对话支持似乎是一个更具成本效益的优势，甚至可以通过越来越多地使用移动技术得到加强，这似乎反过来可能为引入现场提醒和反馈提供一个有价值的平台。

    此外，我们的研究结果对混合护理(即在线和面对面护理的结合)有价值，因为它阐明了促进网络干预依从性的关键方面。当不可能采用基于网络的干预来促进依从性时，在关键阶段将面对面部分纳入整体干预中以弥补预期的依从性损失可能是可行的。

    这项研究的结果可以用来做出一个明智的决定，如何设计一个基于网络的干预，有更大的可能性，患者的依从性。然而，必须指出的是，我们不提倡所谓的“技术推动”，即仅仅为了技术和创造技术的能力而引进技术。它应始终与目标受众密切合作，并具有创建可行的电子医疗技术的明确目标[12］．这项研究提供了对目标受众的选择的见解。

    在本研究中，我们将依从性定义为按照预期使用干预措施的参与者比例。通过这样做，我们从客观数据中创建了一种依从性测量，在干预措施之间具有可比性。我们认为这项研究表明这是一种有前途的方法，这种依从性测量可用于各种各样的研究。然而，到目前为止，很少有研究将依从性作为我们选择使用的测量方法。对于回顾性研究，这意味着研究人员必须定义预期用途，搜索与预期用途相对应的使用数据，然后计算依从性。这可能导致对使用数据的解释与原始作者的意图不同。然而，根据我们的经验，我们可以说，只要有足够的干预和使用信息，就可以计算出客观和可比的依从性测量。对于干预研究，我们建议研究人员至少提供所需的信息(即预期使用量和与预期使用量相关的使用数据)来计算依从性测量，最好说明计算出的依从性百分比，以便在干预措施之间进行比较。

    限制

    在本研究中，我们排除了许多干预措施，因为缺乏有关使用的数据或所提供的使用数据与预期用途没有直接关系。例如，我们排除了那些只提供所有受访者每周平均登录数据，并计划每周使用一次的研究，因为这些数据没有显示出受访者每周登录的百分比。这种基于使用数据的严格选择可能在我们纳入的研究中引入了偏差。

    我们根据已发表的文献中的描述对本研究中包括的基于网络的干预进行了编码。尽管我们已经努力在发表的文献中找到关于每种干预措施的所有信息，但我们的编码受到了书面干预措施描述的限制。正如其他作者所指出的，对这些干预措施的描述各不相同[12，29，30.]，这使得很难捕捉每种干预的所有特征，这可能影响了我们的结果。标准化和改进基于网络的干预措施描述的举措，如电子健康的配偶声明[12]，即电子健康系统检讨的方案[33]，以及执行及报告互联网干预研究的指引[78]因此是非常必要的，并有望提高比较电子卫生技术和相互学习的可能性。

    最后，这篇综述的局限性可能是我们只关注已发表的文献。我们没有包括灰色文献，因此很少包括现实生活中的依从性数据。正如Christensen所指出的[34]，在研究环境中使用基于网络的干预和在更现实的环境中使用是有区别的。我们试图通过使用严格的依从性定义来解决这个问题，将其与遵循研究方案和填写问卷分开，并将所有可能成为研究一部分的交互作用编码为干预的一部分。尽管如此，我们的综述中有限的现实生活数据可能影响了结果。

    总的来说，我们的研究结果证实了之前研究的结论[29，30.与咨询师的互动和定期更新会提高依从性。此外，本综述的结果详细阐述了干预特征(持续时间、设置和预期使用)和说服技术的作用，特别是支持对话的要素。最后，这项研究提供了实用的建议，以增加(重新)设计基于web的干预时的依从性。

    未来的研究

    这项研究的数据和结果为未来的研究提供了许多出发点。为了增加我们对基于网络的干预措施的特征及其对依从性的影响的理解，使用深入的定性分析比较显示高依从性的干预措施和显示低依从性的干预措施将是有趣的。Schubart使用的正向偏差方法[30.似乎适合这个目标。此外，有趣的是在实验研究中测试我们的统计坚持模型。此外，通过包括参与者的特征来扩展模型似乎是相关的。最后，探索说服技术(尤其是主要任务支持)和干预(临床)结果之间的关系可能是一个有价值的研究方向。

    利益冲突

    没有宣布。

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    包括干预，目标行为或条件，和研究。

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    本研究包括基于网络的干预的特征和依从性。

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    G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交09.03.12;B Cugelman同行评审;对作者24.05.12的评论;修订版本收到27.05.12;接受27.06.12;发表14.11.12

    版权

    ©Saskia M Kelders, Robin N Kok, Hans C Ossebaard, Julia EWC Van Gemert-Pijnen。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2012年11月14日。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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