技术介导的大学生行为体重增加预防干预:对照、准实验研究

介绍

青年时期是体重增加和肥胖症发病的普遍时期[1，2]，而这些模式与慢性病和死亡率的增加有关[3.-5]。大学新生体重增加的现象众所周知，最近的一项荟萃分析报告称，在客观测量学生体重的研究中，体重增加的幅度从0.73到3.99公斤不等，平均体重增加1.74公斤[6]。此外，在整个大学期间，体重会持续增加，男女都容易受到这种模式的影响[7-10]。值得注意的是，据估计有三分之一的大学生超重或肥胖。11]。这些事实尤其令人担忧，因为大学代表着年轻人开始对一系列个人选择(包括生活方式行为)做出独立决定的关键转变。1]。他们的身体活动和饮食模式——影响体重的两个关键生活方式因素[12-很可能会一直到成年[1]。很明显，大学时期是一个主要的目标时期，在此期间，应该促进有效的体重管理，以努力塑造未来的健康和福祉。

科技为针对大学生的行为体重控制干预提供了一个有吸引力的平台，因为它既熟悉又吸引年轻人。绝大多数大学生经常使用互联网(99%)[13]及流动电话(80%)[14获取信息和社交联系，特别是通过社交网络平台。大多数大学生(80%)使用在线社交网络[13];Facebook是18至29岁人群中使用最广泛的社交网络平台[15]。此外，“可穿戴设备”(如电子身体活动追踪器)和电子健康监测设备(如Wi-Fi体重秤)等先进技术越来越多，有望用于管理体重[16-18]。这些技术为收集客观数据和实时提供干预组件提供了机会，将干预措施带到行为发生的环境中。

促进健康饮食的干预措施[19-23]，体育活动[24-28]和体重控制[29-33在大学生中表现出了潜力。然而，只有少数研究评估了专门为预防大学生体重增加而设计的基于技术的干预措施的有效性[34-36]，这些研究的结果好坏参半。显然，有必要继续开发和评估针对大学生的以技术为基础的体重增加预防干预措施。事实上，在最近对大学生体重增加预防干预的有限研究机构的回顾中，Laska等[37]呼吁进一步设计和评估利用技术和社会网络对这一人口的关键影响的干预措施。重要的是，没有针对大学生的健康体重干预措施试图利用先进的技术监测设备和在线社交网络的联合能力。本研究的目的是探讨一种新的、技术介导的预防大学生体重增加的干预措施。

方法

研究设计和程序

这项受控的准实验研究招募了参加美国东南部一所公立大学高级健康传播课程两个部分的本科生。基线问卷通过安全网站(Qualtrics, Provo, Utah)进行管理，人体测量数据由研究人员亲自收集。两个班级都接受了为期8个疗程的技术促进健康干预，提供健康教育和促进社会支持，持续时间超过9周。通过抛硬币的方式将班级随机分配到(1)预防体重增加的行为干预(健康体重，HW)或(2)人乳头瘤病毒(HPV)疫苗接种意识干预(对照组)。每一项健康促进干预措施都是另一项干预措施的对照。本研究设计允许同时实施和评估以健康促进的两个领域为中心的干预措施，这两个领域与大学生特别相关。

HW干预的重点是大学人群的体重增加模式和肥胖相关慢性疾病的长期风险，以及保持体重和避免肥胖的行为策略。HW干预的参与者获得了wi - fi功能量表(Aria;Fitbit Inc.，波士顿，马萨诸塞州)和电子体育活动追踪器(Fitbit Zip;Fitbit Inc.，波士顿，马萨诸塞州)促进体重调节。两项干预的参与者每周都会收到针对相关内容的电子通讯，并在单独的私人Facebook群组中注册。这些小组作为提供干预内容的额外渠道，并在学习顾问的协助下促进小组成员之间的互动。对照条件不包括任何健康体重相关的行为改变因素。干预的持续时间和结构，以及新闻通讯的数量和计划的Facebook内容发布都是相匹配的。使用MailChimp (Rocket Science Group, LLC, Atlanta, GA)通过电子邮件自动发送时事通讯，它允许预先安排分发，并跟踪谁打开了时事通讯链接;两组都按照相同的时间表收到新闻通讯。 Posttreatment questionnaire data and body weight measurements were obtained 9 weeks after intervention initiation. Detailed descriptions of specific measures administered are given below. Primary outcomes for the HW intervention described here were change in body weight and in self-reported weight control behaviors. The Institutional Review Boards at both the College of Charleston and University of South Carolina approved the study.

参与者招募及资格

向参加目标课程的学生发送了概述学习和资格标准的电子邮件邀请。每个学生都可以自愿选择参加这项研究作为一项课程作业，或者参加另一项课程活动。被纳入研究的学生需要注册课程，可以通过电脑和/或移动设备访问互联网，并愿意使用他们现有的电子邮件地址和Facebook帐户，或建立一个新的电子邮件地址和Facebook帐户。学生们还被要求在一个安全的网站上提供知情同意。

健康体重干预

HW干预是基于社会认知理论(SCT) [38]内容改编自糖尿病预防项目生活方式干预[39和以技术为媒介的行为体重控制项目[18，40，41]。这些内容是通过每周的电子通讯和Facebook帖子，以及提供体育活动和体重客观数据的技术工具来传递的。鼓励参与者使用提供的Wi-Fi秤每天称重，并使用附属网站或移动应用跟踪自己的体重。提供了每天称重的基本原理，并提供了一种自我调节方法，通过在体重增加时启动适当的体重管理行为来促进体重维持和稳定[18，42被提倡。每日自测体重有助减肥及维持体重[43，44]，没有证据表明这种做法有危害[45，46]。研究人员向参与者提供了确定他们目前体重状况的方法和信息，这些信息指导那些可能超重的人更专注于体重管理，而那些不超重的人则被指示在保持当前体重的同时，集中精力使他们的饮食摄入和身体活动水平更健康。

促进健康体重和培养积极生活习惯的一个关键策略是强调增加体育活动。电子身体活动追踪器通过相关网站和移动应用程序提供个性化和实时的客观反馈，包括所走的步数和行走的英里数，以及有关活动水平的累积个人报告。参与者被赋予分级目标，将他们的步数增加到每天至少10,000步。47]，并就如何利用跟踪者的反馈来设定近期目标和保持积极性提出了建议。教材中提供了校园步行路线和大学健身房的时间，以促进学生增加体育活动。

在干预中讨论了健康的饮食摄入模式，并提供了改善饮食质量的行为策略。Facebook上的帖子和时事通讯的重点是为选择更多的水果和蔬菜、低脂乳制品、低热量和/或更营养丰富的零食选择建立社会支持，以及验证关于吃更健康饮食的社会规范。然而，没有规定具体的卡路里目标或食物模式。

课程内容以大学生健康体重调节为主题(表1）.每节课都是专门为校园量身定制的，有促进体育锻炼的地点或活动的例子，以及在食堂和当地餐馆选择健康食品的建议。此外，研究人员每周至少在Facebook的私人留言板上发布五篇帖子。帖子计划允许使用社交媒体管理工具(Hootsuite media Inc.， Vancouver, BC, Canada)自动分发。研究人员管理Facebook页面，在适当的时候提供问题的答案或刺激互动。这些帖子旨在培养一种支持行为改变的社会氛围，其中包括一些问题，旨在促进对行为改变努力的讨论，鼓励同龄人对新的健康行为的社会支持，为成功的体重控制行为树立榜样，并征求建议以克服遇到的障碍。调查被用来为健康行为提供社会规范。这些类型的信息已被证明在社交媒体传递的减肥干预中更有效地激发讨论[40]。干预活动(阅读时事通讯和在Facebook上互动)总共需要大约30分钟/周。该项目在春季学期为期9周，包括春假。

控制干预

对照组接受HPV疫苗接种意识干预，其元素与HW干预中实施的干预相似。简而言之，控制干预的目的是增加人们对HPV对健康的影响的认识，以及接种系列疫苗的好处，这可以预防某些类型的HPV。在9周期间，提供了8份电子通讯，其中包括与HPV相关的风险和疫苗接种系列的益处有关的内容，以及确定疫苗接种的障碍和克服这些障碍的战略。在研究人员的协助下，一个独立的私人Facebook小组每周发布5个或更多的帖子，提供相关信息，为完成完整的疫苗接种系列建立社会支持，并围绕通过疫苗接种预防HPV建立有利的社会规范。对照干预在持续时间和接触时间表上与HW干预相匹配，但不包括体重管理内容或任何关于身体活动或健康饮食的信息，并且这些参与者没有提供任何监测设备。

措施

除非另有说明，所有测量均在基线时和干预后立即(基线后9周)获得。自我报告测量以在线问卷的形式进行，由参与者直接输入数据。

人体测量数据

使用数字秤(Tanita BWB 800, Arlington Heights, IL)测量体重至最接近的0.1 kg。仅使用测高仪在基线处测量高度至最接近的0.1厘米。体重指数(BMI)以体重(kg)/身高(m)计算²）.

行为体重控制实践

行为体重控制实践通过28项清单进行评估，该清单评估了适当的行为体重管理策略(例如，称自己的体重，记录食物摄入量，增加锻炼水平;n=23)和不适当的体重管理策略(如吸烟、服用减肥药、24小时不进食;n= 5)。该清单要求个人表明他们是否在上个月从事了特定的行为，并且可以通过认可的健康(或不健康)实践的总数或通过检查特定行为来检查。适当的或健康的体重管理项目被开发用于“向前看”试验，在测量中确定的做法与低肥胖有横向联系[48]并预测长期体重维持[49]。目前的研究调整了衡量标准，包括评估不健康或不适当的体重控制策略的项目(见多媒体附录1）.从基线到随访期间体重控制实践报告使用的变化是当前研究的主要焦点，对适当体重管理实践(被认为是积极的变化)和不适当体重管理行为(被认为是医源性的负面变化)的增加特别感兴趣。

社会人口信息

人口统计学特征(即年龄、性别、种族和学年)在基线问卷上自我报告。

干预订婚

通过客观地跟踪与所使用的每个平台和提供的设备的互动，评估参与者在HW干预中的参与度。新闻通讯的用户粘性数据来自MailChimp指标，该指标提供了谁打开了每个新闻通讯的信息。如果参与者打开了通讯，他或她被认为参与了通讯组件。如果参与者喜欢或评论Facebook帖子，他或她被认为参与了该平台。此外，还统计了每个参与者在Facebook上点赞和评论的总数。

还获得了Fitbit Zip和Wi-Fi scale的使用数据。研究人员追踪了一周内使用这些设备的学生人数。如果每个设备在一周内至少有一天的数据可供个人使用，则认为参与者在给定的一周内使用了Fitbit Zip和Aria量表。除了每周使用的分类数据外，参与者在研究期间和每周内使用Aria量表和Fitbit Zip的绝对天数也被跟踪。

治疗满意度

干预后，参与者被问及他们觉得这个项目有多有用，以及他们向朋友或家人推荐这个项目的可能性有多大;回答采用李克特式5点回答格式记录。参与者还被要求对干预的具体因素进行满意度评价，如课程数量、帖子和设备。

统计分析

统计分析使用SPSS version 22.0 for Windows (IBM Corp.， Armonk, NY)进行。计算了所有基线和参与测量的描述性统计数据。不同条件之间的基线比较使用独立的t连续变量检验和分类变量卡方分析。两名对照参与者没有完成干预后问卷调查(尽管干预后收集了这些参与者的体重数据)。因此，意向治疗分析(与最后的值结转)报告的适当和不适当的体重控制措施的数量进行比较条件。采用重复测量方差分析(以时间点为参与者内变量，以组为参与者间变量)检查主要结局(体重和行为体重控制策略的总数)。采用卡方分析对干预后报告的个体行为体重控制策略的条件进行个体单变量比较。分析治疗满意度措施汇总了同意、有些同意、强烈同意的反应，并结合了不同意、有些不同意、强烈不同意的反应，并提供了描述性数据。一个P以小于0.05的值判定统计学显著性。

结果

样本特征

目标健康传播班两个班的所有学生都有资格参加并选择参加本研究。学生(n=58)为高年级学生，平均年龄21.6±2.2岁，体重主要正常，尽管平均基线BMI处于正常体重范围的上端。大多数是白人。在两种情况下，学生的基线特征没有明显差异。治疗后评估的保留率很高，组间无显著差异(表2）.

体重变化

在为期9周的研究期间，两组体重均保持相当稳定(体重:−0.48±1.9 kg;对照组:−0.45±1.4 kg)，组间无显著交互作用(P=总收入)。对项目开始时超重的个体(占样本的22%)的体重变化的检查显示，不同条件下的体重变化没有显著差异。HW组超重学生(n=7) 9周后体重减轻1.8±0.7 kg，对照组体重减轻1.4±1.7 kg (n= 6;P=点)。

行为体重控制实践

与体重相比，在学生报告的上个月使用的适当体重控制策略的总数方面，存在显著的组×时间交互作用。干预后观察到，HW组的这些策略总数增加(2.1±4.5)，而对照组没有显著变化(−1.1±3.4;P= .003) (表3）.与对照组相比，HW组在治疗后的具体体重控制措施是自我称重(P= 0.005)，少吃零食(P=.001)，减少碳水化合物的摄入(P=.02)，绘图权值(P= 0.01)，减少热量摄入(P=.02)，减少脂肪摄入(P=.02)，增加运动(P= .02点)。报告的不适当体重控制策略总数没有组×时间效应(P=.11)，不适当策略的绝对数量在两个时间点(表3）.

干预参与与治疗满意度

大多数HW组的参与者每周都会打开电子通讯，所有参与者(n=29)打开最初的每周时事通讯，29名参与者中至少有26人(90%)在随后的每一周打开时事通讯(图1）.当研究人员发布帖子时，在Facebook私人页面上至少有一次互动(即点赞或评论帖子)的参与者总数从第1周的29人中有23人(79%)到第3周和第7周的29人中有29人(100%)不等。图2）.在干预期间，参与者总共发表了862条评论和点赞，平均每人每周3.3±1.4条，除了春假期间没有干预提供的帖子来促进学生的反应(图2）.总的来说，参与者在干预过程中平均得到29.5±13.0个评论和点赞，其中评论代表了大多数互动(26.1±9.7)。

HW组29名参与者中有26人(90%)初始化了Fitbit Zip，使用该设备的参与者人数从春假期间的24%(29名参与者中的7人)到第二周期间的83%(29名参与者中的24人)不等，学生使用Fitbit Zip记录9周观察期平均23.7±15.2天的步数。图3）.运动追踪器的使用时间平均为每人每周2.6±0.9天。

29名HW参与者中有26名(90%)初始化了Wi-Fi量表。两名学生报告说，校园互联网的挑战是他们初始化失败的原因。在第一周和春假期间，使用Wi-Fi量表的参与者人数最低为38%(29人中有11人)，而在第二周期间，使用Wi-Fi量表的参与者人数最高为76%(29人中有22人)。图3）.在干预期内，学生平均使用Aria量表的时间为14.1±13.1天，即每周1.6±0.7天。

总体而言，HW参与者对干预的评价是积极的，90%(29人中有26人)表示喜欢，86%(29人中有25人)表示有帮助，83%(29人中有24人)表示他们会向朋友推荐该计划。大多数参与者(29人中有26人;90%的学生表示他们对课程数量、Facebook发帖数量(29人中有23人;79%)， Facebook帖子的长度(29条中有24条;82%)，以及在Facebook上与研究人员互动的程度(29%;72%)。大多数学生对电子运动追踪器和Wi-Fi量表也给予了积极的评价，其中83%(29人中有24人)对追踪器有评价，66%(29人中有19人)认为Wi-Fi量表有帮助。

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讨论

主要结果总结及与现有文献的比较

一项以技术为媒介、以理论为基础的预防体重增加的干预措施针对大学生，结合使用Facebook、先进的技术监测设备和电子通讯，得到了学生们的广泛接受。此外，结果表明该方法在促进有效的体重管理行为方面是有效的。与对照组相比，HW干预导致接受干预的学生报告的适当体重控制行为数量显著增加。虽然在短期干预期间，两种情况下的体重没有明显差异，但长期使用这些体重控制策略已被证明可以更好地控制肥胖个体的体重[49]。因此，持续实施这些自我调节体重的策略可能会导致实施这些体重控制行为的大学生与没有实施这些行为的大学生之间随着时间的推移体重增加的差异。

据我们所知，这项研究是第一次使用Facebook和无线监测设备成功地向大学生提供基于网络的预防体重增加干预。对各种干预要素的普遍高水平参与表明了这种方法对目标人群的潜力。尤其是电子通讯的普及率非常高，每周至少有90%的学生打开电子邮件。诚然，打开通讯并不表明学生详细阅读了通讯，也不表明他们制定了通讯中提到的健康体重管理的行为策略，但它确实提供了接受治疗的肯定迹象。此外，所有学生都通过发表评论或“喜欢”帖子或评论与Facebook小组进行互动。平均每个人每周发表超过三条评论和点赞，这种高参与度在整个干预期间都保持了下来。这种高度的参与度可能反映了这些技术工具对大学生来说是多么容易获得，并且它们已经融入了他们的日常生活。

先前的研究表明，使用电子邮件[50，51]和Facebook [31，51在大学生中推广健康的生活方式行为和减肥是可行的;然而，与之前的研究相比，这项研究对这些特征的参与程度更高[31，50，51]。例如，一项研究[31]对一项为期8周的基于科技的大学生减肥干预进行了评估，该干预的部分特点是使用Facebook群组。在这次干预中，只有60%的参与者在他们的Facebook群组中发布了至少一条消息，而在那些发布消息的人中，平均发布的消息数量约为2条。相比之下，这项研究在干预过程中平均发帖频率为26次。

本研究中观察到的更高水平的电子邮件和Facebook参与度可能部分归因于这样一个事实，即干预被整合到学生获得学分的课程中。因此，与其他没有将基于技术的干预纳入课程的研究相比，他们可能更有动力参与这些技术[31，50，51]。然而，提供课程学分或研究学分作为参与预防体重增加研究的奖励并不罕见[34，36，52]。单靠课程学分并不能保证高参与率;几项为参与干预提供课程学分的研究报告显示，参与治疗和/或保留率较低[34，52]。因此，本研究中实施的干预措施本身可能对高粘性和留存率做出了贡献。未来在这一人群中预防体重增加的研究应该继续评估在更长的观察期内为参与提供课程学分对参与和保持的影响。

在大学课程中嵌入预防体重增加的倡议，对于社会网络促进的干预也可能有一些特别的优势。这项研究的参与者可能会感到一种联系感，因为他们参加了同一个班级。反过来，这可能使他们更愿意通过Facebook进行互动。先前基于facebook的研究的参与者[31，51，53是AD hoc网络的一部分，这可能使一些参与者不愿分享他们的想法[54]。

这项研究首次为大学生提供电子体育活动追踪器和Wi-Fi秤，以促进旨在控制体重的生活方式行为，而摄取的数据有些令人鼓舞。几乎所有的学生都初始化了这两种设备，在为期9周的观察期内，学生平均使用Fitbit Zip 24天，即不到3.5周。Wi-Fi量表平均每周使用1.5天。这比建议的每日使用量要低，这可能反映了这样一个事实，即学生不是根据他们对改变生活方式行为的兴趣来选择的，而是根据他们参加课程的情况来选择的。根据Napolitano等人的研究，如果他们最初是基于对体重控制的兴趣而自愿参加这个项目，那么他们监控体重和/或体育活动的动机可能会更高。31]。有趣的是，在这项研究中，春假周的设备使用率最低。在此期间，也没有学生在Facebook上互动。然而，在这一周内，没有研究人员通过电子邮件或Facebook发送干预内容;因此，没有什么可以促使学生做出反应。休息结束后，继续使用社交媒体和电子设备;然而，这一经验表明，有必要探索促进在学习休息期间持续参与技术介导的预防体重增加干预的方法。数据显示，对于年龄较小的孩子来说，课间休息可能是体重增加的特别危险的时间。55]，强调了解决这一问题的重要性。一个合理的初始步骤是继续在Facebook上发布消息，并在休息时提供时事通讯，也许可以在度假时集中介绍健康的生活方式选择。

这种干预不仅看起来是可以接受的，而且在促进与有效体重控制有关的自我调节行为方面也很有效。值得注意的是，在接受强调需要达到和保持健康体重的干预措施后，不适当的体重控制做法没有增加，这是对年轻人中注重体重管理的治疗所表达的担忧[45]。随着时间的推移，健康生活方式行为模式的发展可能会防止体重过度增加，这对大学年龄的人群尤为重要，因为这些行为可能会持续到成年[1]。

如上所述，在短干预期结束时，两种情况下的体重没有显著差异;两组体重均稳定。然而，学生在基线时处于健康体重，干预材料侧重于保持健康体重;因此，这并非完全出乎意料。此外，干预措施是在春季学期实施的，这是人们经常制定新年决心改善健康行为的时候。56]。如果对样本进行更长时间的追踪，是否会出现体重差异还不得而知。针对大学生进行的数量有限的预防体重增加的干预措施中，大多数是短期干预(6-15周)，其结果好坏参半。例如，Dennis等人[36研究人员观察到，参与两种不同的基于sct的预防体重增加干预的大一女生体重显著增加，这些干预是通过互联网作为课程的一部分进行的。为保持体重稳定提供金钱奖励与行为干预相结合，所产生的体重变化与仅进行行为干预而不进行激励所产生的体重变化相当。14周平均增重分别为1.75和0.95公斤。在这项研究中没有对照组，尚不清楚干预是否减轻了体重增加;显然，他们没有阻止它。相反，Levitsky等人[35包括对照组，以比较两种不同的为期一个学期的干预措施，其特点是每天监测体重，并通过电子邮件反馈，目标是大一女生。他们发现，相对于实验组(0.1和- 0.82公斤)，对照组在两项研究中的体重增加明显更多(3.1和2.0公斤)，在12周的随访中，实验组的体重增加可以忽略不计或略有减少。干预组中女性的体重增加与本研究中观察到的相似，但Levitsky等人研究的对照组参与者[35体重的增加明显高于这项研究中的参与者。这可能反映了两项研究的样本特征不同。Levitsky等[35]只招收了大一女生，而本研究的样本人口几乎全部由高年级男生组成，男女都有。大学生体重增加的速度各不相同，新生体重增加的速度通常高于高年级学生[7，8，57]，这可以部分解释Levitsky等人在研究中观察到的对照组体重增加的差异[35和这项研究。事实上，即使数据收集时间的不同也会导致不同的体重增加轨迹;大一的第一个学期似乎是体重增加最多的时候。9]。

这项研究在春季学期对高年级学生进行了跟踪调查，这可能解释了对照组在9周内体重增加最少的原因。在为数不多的一项持续时间较长的研究中，一项专注于保持健康生活方式的干预措施在小组研讨会上对一年级和二年级的大学生进行了研究，结果在两年内体重略有下降[30.]，而对照组体重增加，导致两组之间的净差异显著，为1.3公斤。这表明，随着随访时间的延长，预防体重增加的干预措施可能更有可能显现出来。需要更明确的研究来确定何时需要对大学生进行干预，以及干预应该持续多长时间才能达到预防体重增加的最佳效果。

研究的局限性和优势

在解释结果时必须考虑本研究的局限性。首先，样本量小且相对均匀，限制了研究结果的普遍性。使用体重控制行为的自我报告测量是另一个重要的研究局限性，因为干预暴露时间短，随访时间有限。还必须考虑不同条件之间发生污染的风险，因为学生在同一所大学入学，并且通过审查同意书了解了两种干预措施所涉及的内容。由于污染而导致的混淆，在对照组中增加了对体重管理的关注，这可以解释体重变化差异的缺乏。然而，未能在对照组中发现行为体重控制策略的增加，这表明不同条件下的污染不太可能发生。此外，随机班级数量少是本初步研究的另一个局限性，并指出需要进行更大规模、持续时间更长的研究。

然而，这项试点研究有几个显著的优势，激发了人们对实施干预方法的热情。这是第一份针对大学生的行为体重增加预防计划的报告，该计划结合了社交媒体和移动健康监测设备，学生的参与度很高，治疗满意度也很高。此外，留存率也非常高。使用客观的体重测量和干预参与以及评估适当和不适当的体重控制行为代表了额外的研究优势。电子通讯和Facebook帖子的自动发送是一个额外的优势，表明如果在更长的时间内进行更大规模的试验证明有效，就有可能迅速扩大干预的规模。

结论

与对照组相比，基于在线社交媒体的体重增加预防干预伴随着移动健康自我监测工具增加了大学生适当的体重控制努力，并且没有显示出短期的医源性影响，尽管在9周的观察期内，两组之间的体重变化差异并不明显。干预的经验表明，学生们乐于参与所有实施的技术平台，并认为干预是可以接受的。这些初步发现支持了对这种干预进行长期评估的必要性，以确定参与和坚持，以及观察到的行为改善，是否可以持续，进而对体重结果产生积极影响。