通过额外的个性化反馈和提醒，在基于web的减肥计划中增强自我监控:随机试验

简介

自我监控是一种行为策略，被认为是有效减肥计划所必需的。1］．自我监测通常包括系统地观察、测量和记录饮食摄入量、运动和体重[1］．这种监测可以提高个人对自己行为的认识，这些行为如何发生、何时发生，以及对其行为的最初和持久影响[1］．它允许个人评估他们在实现目标方面的进展，强化已经做出的行为改变，并强调可能需要进一步关注的行为。2，3.］．

一项系统综述评估了自我监测饮食、运动和自我称重对减肥的影响，作为行为干预计划的一部分[4］．所有22项研究都支持这样的假设:自我监控的频率越高，减肥效果越好[4］．由于纳入的研究中自我监测饮食摄入和运动的测量方法的多样性，审稿人无法确定减肥所需的自我监测饮食摄入和身体活动的最佳频率。然而，该综述的结论是，每周至少称一次体重的人减掉的体重明显更多，这与早期的系统综述一致[5］．值得注意的是，后来的综述发现，很少有研究考察了参与者长期以来对自我监控的坚持程度(即他们长期以来自我监控的持续程度)以及与减肥的关系[4］．

行为减肥计划传统上是以面对面的形式进行的，自我监测是通过纸质日记完成的。6］．然而，使用互联网或手机应用程序等技术的新治疗方法已经开发出来。这些技术的多媒体功能有可能最大限度地减少与基于纸张的自我监测相关的障碍，例如通过简化记录过程来减轻参与者的负担[7］．此外，技术提供了一个机会，可以包括一些特征，这些特征可能有助于更大程度地坚持自我监控过程，增强行为改变的动机，最终导致更大的减肥成功。4］．这些功能包括提供关于体重、饮食摄入量或运动水平的自动或量身定制的反馈，或提醒(如短信、电子邮件)以完成自我监测等程序任务[4，8］．使用元分析，最近的一项系统综述表明，与单独提供标准电子健康计划相比，具有额外功能的电子健康减肥计划在干预后多实现了1.46公斤的体重减轻[8］．然而，很少有研究调查提供这些额外的自我监测相关功能是否能提高自我监测的依从性并促进更大的减肥。伯克等[9]随机分配参与者使用三种方法自我监测他们的饮食摄入量:一个没有反馈的个人数字助理;个人数字助理，每日定制自动反馈;或者是没有反馈的纸质日记。他们发现，24个月后，3组之间的体重减轻没有显著差异，尽管在24个月期间，两组个人数字助理自我监测的天数明显多于纸质监测组[9］．这项研究强调了技术让个人参与自我监控过程的能力，正如作者总结的那样，这是理解如何在减肥计划中使用技术进行自我监控的重要“早期步骤”。需要进一步研究以技术为基础的减肥计划的特定成分是否可以提高参与者对饮食、运动和体重自我监测的依从性。

我们之前进行了一项随机对照试验(RCT)，比较了基于web的商业减肥计划的2个版本(基本版和增强版)的疗效，为期12周[10］．这两个版本的程序都包括自我监测工具(在线饮食和运动日记，以及每周称重日志)，自动反馈自我监测记录，并通过短信或电子邮件每周提醒一次称重。增强组还根据前一周的自我监测记录，每周收到额外的关于当前饮食和运动的自动个性化反馈报告，以及通过短信、电子邮件或电话发出的额外提醒，以完成所有的自我监测记录。两组体重都有所下降;然而，我们发现各组之间的平均体重变化无显著差异(基本-2.7,SD 4.0，增强-3.3,SD 4.5，P=.21)或达到5%临床显著体重减轻的参与者比例(基本24.5%，增强32.9%，P=.11) 12周时，根据意向治疗分析[11］．

因此，本调查的目的是确定随机分配到基本版和商业网络减肥计划加强版的参与者之间，自我监测食物摄入、运动和体重的一致性(即参与者完成标准在线条目数的周数)是否不同，以及自我监测的一致性是否与12周后的体重减轻有关[10］．我们假设，与基础组相比，强化组对饮食摄入、运动和体重进行自我监测的频率和一致性显著提高。

方法

研究设计

我们为这项分析收集了数据，作为基于web的商业减肥计划RCT的一部分。随机对照试验的方法已在其他地方详细发表[10］．我们调查了成年人的在线自我监控行为，这些成年人被分配到两个版本的商业减肥计划中，其中一个版本具有基本或增强功能，为期12周。

参与者及招聘

我们招募了超重和肥胖者(身体质量指数，BMI, 25 ~ 40 kg/m)²) 2009年10月至12月期间，在澳大利亚新南威尔士州亨特地区通过媒体广告(电台、电视、报纸、全科医生诊所的传单、大学网站)对18至60岁的成年人进行调查。为了参与这项研究，参与者必须同意在研究期间不参加其他减肥计划;通过健康筛查问卷;有一台可上网的电脑和一个电子邮件帐户;能够参加纽卡斯尔大学校区(澳大利亚卡拉汉)的评估课程。如果参与者怀孕或准备怀孕，则不符合研究条件;患有重大疾病;有身体残疾，如矫形或关节问题;在过去6个月内减重4.5公斤或以上;或者正在服用影响或被减肥影响的药物。 We obtained written informed consent from all participants before their enrollment.

分组随机分配

我们最初采用分层随机分组设计，将参与者随机分配到3组中的1组(基本治疗组或加强治疗组，或等待名单对照组)。使用可变长度的块(3或6)根据参与者的性别和基线BMI类别(25至<30;≥30 ~ <35或≥35 ~ 40kg /m²)．12周后，我们使用相同的程序，将对照组的参与者随机重新分配到基本组或增强组。我们分析了所有参与者在参与基本组和增强组期间的自我监控行为。参与者被告知他们的小组分配在密封的信封里，里面有他们的在线课程登录详细信息。基本组和强化组的参与者以及评估结果的研究人员对参与者被分配到治疗组的情况一无所知。

减肥干预

参与者可以免费使用基于网络的商业减肥计划的基本版或增强版。12]由SP健康公司(澳大利亚新南威尔士州悉尼)提供。基于社会认知理论设计的网络项目的特点[13］．该项目针对行为改变的主要因素，包括自我效能、目标设定、自我监控和社会支持。基础课程和强化课程都是通过网络课程进行的，为期12周。表1介绍基本课程和增强课程的主要功能，特别强调自我监控工具，以及旨在鼓励参与者自我监控的功能。

措施

所有自我监测数据均由SP Health Co收集并提供给研究人员。SP健康公司储存的数据包括参与者提交食物锻炼或体重记录的日期。为了记录食物或运动，参与者从数据库中搜索并选择一种食物或运动项目，选择一个测量单位(例如，食物是克或杯，运动是分钟或公里)，然后记录数量。称重输入要求参与者在线或通过短信输入体重。为了本研究的目的，我们要求参与者每天填写1项(即，输入1种食物、1项运动或1项体重)，以便将其计算为自我监测，并因此被包括在自我监测一致性的计算中。

本研究自我监测的一致性是指在进行标准条目数量的周数。对于食物和运动，标准数量为每周≥3天，根据Peterson等人之前的定义[14］．对于称体重，标准数为每周≥1次称体重，根据以前的系统回顾，表明每周至少称一次体重的人减掉的体重明显更多[4，5］．

为了确定自我监测一致性类别与体重减轻之间的关系，我们根据参与者达到自我监测条目标准的周数(即每周在线食物或运动日记记录≥3天，每周体重≥1次)，在12周内将参与者分为3个自我监测一致性级别。如果参与者在≤4周内满足自我监测条目的标准数量，则将水平定义为低一致性;如果他们在5到8周内达到标准，就属于中度;如果他们达到标准≥9周，也一样高。通过将干预周数(即12周)分为3组，覆盖相同数量的周数，先验地定义了低、中、高。

所有其他测量都在纽卡斯尔大学卡拉汉校区的人类性能实验室进行，并在基线和研究的12周进行评估。在Harpenden便携式身高仪(Holtain Limited, Dyfed, UK)上使用拉伸身高法测量身高至0.1 cm。受试者穿着浅色衣服，不穿鞋子，在数字秤上测量体重至0.01 kg(型号CH-150kp;A&D Mercury Pty Ltd，阿德莱德，澳大利亚)。BMI计算公式为体重(kg)/身高(m)²．参与者在基线时完成了一项调查，该调查捕获了社会人口特征(年龄、性别、教育水平、种族和收入)。

统计分析

我们使用Stata 11.0 (StataCorp LP)分析数据。描述性统计描述为正态分布连续变量的平均值和标准差，非正态连续数据的中位数和四分位范围，类别变量的数量(n)和百分比。我们使用卡方检验来比较治疗组每周(第1周至第12周)的自我监测一致性。由于多次比较，我们应用Bonferroni校正，与P< 04（P=.05/12)被认为具有统计学意义。

我们还使用卡方检验来比较治疗组的一致周数和自我监测组(低、中、高)的一致性。方差分析测试了自我监测一致性组(低、中、高)在12周时体重减轻百分比的差异。我们使用Tukey-Kramer方法进行事后比较。采用意向治疗方法计算体重减轻的百分比，将基线观察延续到12周随访。我们认为P<。在这些单项比较中，0.05具有统计学意义。

结果

基线特征

在表示有兴趣参与研究的591名成年人中，309人被随机分配到3组中的1组(基本组n=99，增强组n=106，等待列表对照组n=104)。12周后，我们将等待名单对照组的参与者随机重新分配到治疗组(基本组44人，强化组52人，失访组8人);因此，该分析包括301名参与者(基本n=143，增强n=158)。我们之前报告了参与者基线时的特征[11］．综上所述，58.5%的参与者为女性(176/301)，平均年龄(SD)为42(10.2)岁，大多数出生在澳大利亚(273/301,90.7%)，属于肥胖(195/301,64.8%)，受教育程度高于高中(210/301,69.8%)，家庭周收入超过1500澳元(194/301,64.5%)。在基线时(治疗组进入)，基本组和增强组参与者的特征没有显著差异[11]，最初随机分配到等待名单对照组的参与者和他们各自的干预组之间也没有任何差异。

人员流失率

共有62名参与者在12周时没有进行体重评估，导致20.6%(62/301)的体重下降。两者无显著差异(P12周时，基本组(31/143,21.7%)和增强组(31/158,19.6%)的流失率为.7)。

自我监控的一致性

表2描述治疗组自我监测的一致性。强化组参与者每周进食和锻炼≥3天、每周称一次体重的中位数周数明显多于基础组(进食:分别为8周和3周;P<措施;锻炼:分别为2.5 vs 1周P= .003;体重:分别为11周和8周，P<措施)。强化组与基础组在食物自我监测一致性低、中、高的受试者比例上有显著性差异(χ²₂= 18.9,P<.001)，运动(χ²₂= 10.0,P=.007)和权重(χ²₂= 16.5,P<.001)项(表2)．

这些数字说明了来自基本组和增强组的参与者的比例，他们坚持在网上写食物日记(图1)或练习记项(图2)或参与(图3)在项目的每一周(第1周至第12周)。在该计划的第4周至第12周，强化组每周进食≥3天的比例明显高于基础组。在第8周和第11周，强化组参与者每周运动≥3天的比例明显高于基础组参与者，在第2周、第5周、第7周、第9周、第10周和第11周，强化组参与者的比例明显高于基础组参与者(多媒体附件1)．值得注意的是，从第1周到第12周，基本组和增强组的自我监控一致性都有所下降(图1，图2，图3,多媒体附件1)．例如，在项目的第一周，79.6%(126/158)的强化组参与者在在线日记中记录食物≥3天，而在第12周，这一比例为46.8%(74/158)。相比之下，在第一周，69.2%(99/143)的基础组参与者在在线日记中记录了食物，而在第12周，这一比例为28.7%(41/143)。

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自我监控和减肥的一致性

自我监测的一致性有力地预示着体重的减轻。自我监测食物摄入量的一致性在减重百分比上有显著差异(F_2298年= 57.39,P<.001)，练习条目(F_2298年= 66.20,P<.001)，以及加权(F_2298年= 33.49,P<措施)。事后比较显示，对于在线日记中的食物和运动条目，一致性高的参与者比一致性低或中等的参与者减掉了明显更多的体重，一致性被归为中等的参与者比一致性低的参与者减掉了明显更多的体重(在线日记中食物条目高:平均值-6.2,SD 4.5%;中度:-2.6,SD 3.7%;低-1.1,SD 3.0%;在线日记运动条目为高:平均值-7.9,SD 4.7%;中度-4.5,SD 3.8%;低:-1.7,SD 3.3%)。对于体重，一致性高或中等的参与者比一致性低的参与者减掉了更多的体重(平均-4.9,SD 4.7%和-1.7,SD 3.0%) (-0.7, SD 2.7%)。

讨论

我们的研究发现，随机分配到增强版的12周基于网络的商业减肥计划的参与者自我监测的一致性更高，该计划包括对自我监测记录的额外个性化反馈和使用自我监测工具的提醒。这两组人在体重、食物和在线日记的运动记录上都有所不同，不过增强的功能对运动记录的影响最小。三种自我监控行为的一致性越高，减肥效果越好。然而，加强干预组和基本干预组在体重减轻方面没有显著差异。

增强组更多地使用自我监控工具可能与推动因素有关，如提醒，或每周反馈报告提供的积极反馈或鼓励，这得到了Eysenbach的研究的支持[15］．

因此，有必要对增强方案中使用的多种干预成分进行更深入的评估，以检查增强组参与者更多地使用自我监控工具的原因。此外，自我监控的一致性随着被监控的行为(体重、食物或运动)的变化而变化，在12周内，两组中所有三种行为的一致性都有所下降。在整个12周内，两组自我监测体重的记录比食物或运动记录更一致。体重条目一致性更强的原因尚不清楚，但可能的解释是提供体重条目相对容易，如果体重继续下降，努力的积极强化。食物输入的一致性最初也相当高，特别是在增强组，但随着时间的推移，特别是在基本组中大幅下降。从第1周开始，运动条目的一致性相对较差。尽管与基础组相比，强化组参与者在12周内坚持自我监测锻炼的比例更高，但只有在2周(第8周和第11周)，强化组参与者每周锻炼≥3天的比例更高。在强化干预中提供的附加功能(如提醒、反馈)可能并没有促使自我监测运动，这表明需要对自我监测运动的障碍有更多的了解。然而，运动条目的一致性不佳也有可能是由于参与者缺乏运动所致。

系统性综述中有证据表明，在减肥干预中加强自我监控与更大的减肥效果相关[4，5］．在基于网络的减肥计划中提供的增强功能似乎促进了自我监测的一致性;然而，在这项研究中，这并没有导致显著的体重减轻[11］．这与最近的几项研究是一致的，这些研究无法证明基于网络的干预在减肥方面有显著差异，这些干预提供了额外的功能，如个性化的反馈、在线支持小组或促进更大减肥成功的行为课程[16-19］．在本研究和其他研究中，两组人的减重率相似[16-19]可能是由于这些程序的标准和基本版本都包含了已知有助于成功减肥的关键功能(例如，目标设定，自我监控与一些反馈，以及社会支持)。在这项研究中，尽管增强的功能激励更多的参与者使用自我监控工具，但提供的额外反馈可能并没有帮助所有参与者充分地自我调节他们的行为以减肥。例如，提供的额外反馈针对参与者报告的行为，作为他们自我监控记录的一部分。因此，如果他们每周报告相同的行为，他们将在随后的每周反馈报告中继续收到相同的反馈信息。此外，尽管增强组对自我监测工具的使用明显高于基础组，但两组研究参与者对工具的使用各不相同，这可以从所有自我监测指标报告的大四分位数范围中得到证明。显然，并不是所有的研究参与者都被增强的项目功能所激励，也不是所有的参与者都需要增强的功能来促进足够水平的自我监控。值得注意的是，随着时间的推移，两组人的自我监测率都有所下降，这与以前使用在线公共卫生干预措施的报告一致[20.]和基于网络的减肥计划(例如，[16，21])，包括本研究的项目[22］．这可能进一步导致两组之间的体重减轻差异不显著。

在一项队列研究中，我们之前发现，参与者使用基本版本的自我监控功能的中位数越高，体重减轻的效果就越明显[23］．这项研究的一个局限性是它依赖于自我报告的体重数据。本文报道的随机对照试验的结果，通过客观的体重评估和自我监测工具的使用，证实了我们之前的发现[23］．自我监测体重(≥1天/周)和在在线日记中报告食物或运动(≥3天/周)高度一致(≥9周/周)的参与者减掉的体重明显更多(5%至8%)。我们的发现得到了Krukowski等人的支持[24)的研究表明，在为期6个月的在线行为体重控制计划中持续自我监测的参与者更有可能实现临床重要的减肥。他们发现，在项目初始阶段(第1周至第4周)进行自我监测≥6天的参与者，以及在干预后几周(第9周至第24周)进行自我监测的参与者，更有可能在6个月后实现临床重要的体重减轻[24］．需要进一步的实验研究来确定本研究中观察到的自我监控一致性和减肥之间的关联是否表明自我监控和减肥成功之间存在因果关系。

研究优势与局限性

该随机对照研究的优势在于样本大，包括相当比例的男性和女性参与者，并使用了自我监测的客观测量方法。潜在的局限性包括我们评估了12周减肥干预期间的自我监控行为。因此，我们不知道自我监测在12周后是否继续或维持，以及这是否与进一步的体重减轻有关。这是一个值得未来研究的领域，因为最近有研究表明，在6个月的减肥计划后，自我监测饮食摄入量的频率和一致性提高了12个月的减肥成功[14］．我们的研究集中在商业减肥计划中的一种行为策略(自我监控)，没有考虑其他关键行为策略的潜在影响(例如，通过论坛的社会支持，或通过自动反馈报告提供量身定制的反馈)。由于在试验期间跟踪参与者使用其他程序组件的错误，因此不可能进行这种分析。自我监测一致性的定义尽可能基于以前的文献;然而，由于没有普遍接受的自我监测指标存在，结果可能会随着使用不同的切点而变化。

结论

在为期12周的基于网络的商业减肥计划中，增强的计划功能，如提醒和定制的反馈，促进了自我监测食物、运动和体重的一致性。然而，加强干预组和基本干预组在体重减轻方面没有显著差异。鉴于这些行为的自我监控与成功的体重改变结果之间的密切联系，有必要进一步评估个人在自我监控和旨在促进自我监控的干预组件(即提醒、定制反馈)方面的经验。这将更深入地了解导致群体和个人使用自我监测工具的差异的因素，并促进基于web的减肥干预措施的设计，这些干预措施是自适应的，并提供个性化的功能来优化自我监测(例如，提醒的频率和模式，反馈中使用的语言)。