医学互联网研究杂志——阻碍和促进用户参与数字心理健康干预的因素:系统回顾

审查

¹加州大学欧文分校，欧文，加州，美国

²加州大学圣地亚哥分校，美国加州圣地亚哥

通讯作者:

Judith Borghouts博士

加州大学欧文分校

6210唐纳德·布伦大厅

加州欧文市，92697-3425

美国

电话:1 9498240246

电子邮件:jborghou@uci.edu

背景:数字精神卫生干预措施(DMHIs)通过移动应用程序等技术提供精神卫生支持，可以增加获得精神卫生支持的机会，许多研究已经证明了它们在改善症状方面的有效性。然而，用户参与度因用户对这些干预措施的接受程度和持续互动而有所不同。

摘要目的:本系统综述旨在确定影响用户参与DMHIs的常见障碍和促进因素。

方法:系统检索了SCOPUS、PubMed、PsycINFO、Web of Science和Cochrane Library数据库。包括报告定性和/或定量数据的实证研究。

结果:共有208篇文章符合纳入标准。所包含的文章使用了各种方法，包括访谈、调查、焦点小组、研讨会、实地研究和用户评论分析。提取用于编码的因素与最终用户、干预所提供的程序或内容以及技术和实施环境有关。常见的障碍包括阻碍参与的严重心理健康问题、技术问题和缺乏个性化。常见的促进因素是通过干预促进的社会联系，对健康的洞察力增强，以及控制自己健康的感觉。

结论:尽管先前的研究表明，DMHIs在支持心理健康方面可能是有用的，但环境因素是用户是否真正参与这些干预措施的重要决定因素。本综述中确定的因素可以在评估DMHIs时提供指导，以帮助解释和理解用户参与度，并可以为新的数字干预措施的设计和开发提供信息。

[J] .中国医学信息学报，2011;23(3):563 - 567

doi: 10.2196/24387

关键字

移动健康; 电子健康; 心理健康; 抑郁症; 焦虑; 行为; 移动电话

背景

在美国，近五分之一的成年人在他们一生中的某个时刻经历过精神疾病。1]。然而，获得精神健康问题的治疗可能很困难。获得精神卫生保健的常见障碍包括耻辱、缺乏现有的循证服务以及无力负担服务[2，3.]。此外，未被诊断患有精神疾病的人可能会经历精神健康状况不佳的时期，尽管他们没有向精神卫生提供者寻求专业治疗，但他们可能会从支持中受益。例如，在美国接受调查的人中，有73%的人经历了与金钱、工作和家庭责任相关的压力，这些压力影响了他们的心理健康[4]。将社会心理干预措施转化为数字形式，即数字精神卫生干预措施，有可能克服传统护理方面的一些现有障碍，并增加获得精神卫生支持和资源的机会。

DMHIs可以通过智能手机应用程序、互联网网站、可穿戴设备、虚拟现实或视频游戏提供[5]范围从自我引导的DMHIs到与人类支持或传统疗法相结合的DMHIs [6]。尽管在改善抑郁症等精神健康状况方面，一些DMHIs已被证明与传统的精神健康服务(如心理治疗和药物治疗)一样有效[7与常规护理相比，可以更大程度地减少焦虑[8]，与这些技术的接触仍然是一个持续的问题，因研究而异，并且在实际使用中通常低于研究研究[9]。例如，2018年的一项综述发现，参与者对互联网提供的认知行为疗法(CBT)的依从性从6%到100%不等[10]。同样，2018年和2019年对自助DMHIs的系统比较发现，现实世界的吸收差异很大[9，11]，可接受性可低于传统治疗[12]。

本文旨在系统地回顾DMHIs的文献，以确定可能影响用户参与这些干预措施的共同障碍和促进因素。定义用户粘性有不同的方法。例如，参与度可以被称为用户在干预上花费的时间。然而，在不同类型的干预措施上花费的时间是不同的，使用DMHI花费的时间少本身并不一定是负面的特征。为了全面了解人们使用DMHIs的情况，我们使用了更广泛的用户参与度定义。在这篇综述中，用户参与指用户对数字干预的接受和持续互动，包括通过注册数字干预来证明对采用干预的兴趣，通过参与数字干预的特征作为研究的一部分来证明最初的接受，至少在作为研究的一部分的演示期间，以及继续使用干预。

了解DMHIs的用户粘性

一系列因素会影响与DMHIs的接触，例如数字干预所提供的信息与用户的相关性[13]，缺乏用户坚持自我引导干预的动机[14]，以及糟糕的用户体验[15]。尽管之前的研究都报道过一些考虑到特定的技术或环境，可能影响用户粘性的因素，缺乏将所有这些发现结合在一起的审查。为了充分理解高用户粘性和低用户粘性的原因，我们有必要调查多种因素。先前的评论强调了参与和吸收的可变性，分析了学术文献中发表的两种DMHIs [9-11]以及应用商店中公开的心理健康应用[16]。然而，这些分析并没有报告与敬业度变化相关的因素。本文旨在通过确定影响用户粘性的最常见首要因素来解决这一差距。

虽然分析商业应用的用户粘性指标可以用来检验用户粘性的可变性，但用户研究对于理解为什么人们可能比其他人更愿意参与某些干预措施的潜在原因很有价值。本综述的目的是对学术文献进行综述。

DMHIs的研究人员和开发人员可以利用这些知识来评估参与情况和开发新的数字干预措施。此外，它还可以提供见解，了解围绕DMHIs需要哪些服务和便利条件，以促进技术支持的服务，并可以帮助精神卫生服务提供者为其客户选择适当的干预措施。

这篇综述的重点是常见的心理健康问题，如抑郁、焦虑、心理健康和痛苦以及压力。对于用户参与其他特定的、严重的精神疾病干预(例如精神病干预)，可能存在不同的障碍或促进因素，超出了本文的范围。

入选标准

本综述文章的纳入和排除标准见文本框1和2,分别。

入选标准。

一项旨在改善精神健康、心理健康、焦虑、抑郁、压力和/或情绪的干预报告
报告以数字形式提供的干预措施，如智能手机应用程序或网站
报告用户体验的某些方面(例如，可用性、用户满意度和用户反馈)
报告影响用户体验的因素
包括年龄≥16岁的参与者(例如，排除儿童和青少年样本)
实证研究报告(例如，综合其他文章、专栏、观点、评论或回复以及社论的发现的文献综述被排除在外)
是同行评议的文章(例如，论文被排除在外)
用英语写作

文本框1。入选标准。

排除标准。

关于具有心理健康成分但不将心理健康作为主要干预目标的干预措施的报告(例如，主要关注身体疼痛症状的应用程序，具有心理健康成分)
关于仅作为面对面治疗预约系统的干预措施的报告
报告在现场会话期间作为组件使用但不能在这些会话之外远程使用的干预措施
2010年1月1日前发表的文章

文本框2。排除标准。

增加了第一个排除标准，以确定适用于DMHIs的障碍和促进因素。例如，一项研究测试了一款主要关注身体疼痛症状的应用程序，其中包含心理健康成分，可能会发现身体疼痛问题是使用该应用程序的障碍。从研究中可能不清楚这是与DMHIs相关的常见障碍还是针对身体疼痛的干预措施。

增加了第二和第三个排除标准，因为这些类型的干预措施被设计为面对面会议的一部分。从这些研究中可能还不清楚，除了现有的和传统的面对面会议，用户是否愿意或能够参与DMHIs。

最后，数字卫生干预措施发展迅速[17，18]，审查的重点是dmhi的现状。因此，为了避免讨论现在可能过时的干预措施或技术，本综述仅限于过去10年(2010年1月至2019年12月)发表的当代研究，这一时间框架此前已应用于对精神疾病数字卫生技术的系统综述[18]。

搜索策略

在多个数据库中进行文献检索，包括SCOPUS、PubMed、PsycINFO、Web of Science和Cochrane Library。根据纳入标准，如果标题或摘要至少包含一个与心理健康相关的关键字，至少包含一个与数字干预相关的关键字，以及至少包含一个与用户体验相关的关键字(文本框3;PRE/5表示关键词之间最多间隔5个单词，例如，在线PRE/5干预表示关键词之间间隔不超过5个单词在线和干预）.

该搜索查询是根据先前有关采用精神健康技术的评论中使用的关键词而建立的[11，19]，并为本次审查的特定重点添加了额外的关键字(即查询的第三部分与用户体验相关的关键字)。中包含了每个数据库的搜索词多媒体附录1。检索不限于研究设计。

搜索查询。

抑郁*或焦虑*或焦虑或情绪或“心理健康”

或"心理健康"或"精神健康"或"行为健康"或

“精神疾病”)

和TITL E-ABS-KEY(在线PRE/5干预*)或(在线PRE/5干预*)

或(数字PRE/5干预*)或(数字PRE/5治疗)

或(移动PRE/5干预*)或(移动PRE/5治疗)或(智能手机PRE/5干预*)或(智能手机PRE/5治疗)或(基于网络的

PRE/5干预*)或(基于网络的PRE/5治疗)或(互联网PRE/5

或(互联网PRE/5治疗)或(计算机PRE/5干预*)或(计算机PRE/5治疗)或(网络PRE/5干预*)或(网络PRE/5治疗*)或(电子PRE/5干预*)或(电子PRE/5治疗*)或(移动和程序*)或移动健康或电子健康或mtherapy *或etherap*或远程医疗或远程医疗或“移动应用程序*”)

和TITLE-ABS-KEY(可用性或“用户体验”或评价)

参与度、界面、满意度、使用、采用、可接受性、定性、用户视角、障碍、访谈、焦点小组

文本框3。搜索查询。

研究选择

搜索结果被上传到Rayyan [20.]，这是一个基于网络的软件程序，用于促进系统的审查。根据纳入标准对标题和摘要进行筛选，并对被排除的文章标注排除原因。

第一作者审阅了所有的题目和摘要。在前3位作者之间确定明确的纳入标准，通过先验的文章选择来减少编码器偏见。编码员(JB)是一位博士研究员，在用户体验和主题分析方面有多年的研究经验。

本次综述共提取了6146篇论文。去除77个重复后，6069篇文章的标题和摘要由第一作者筛选，并与第二和第三作者进行讨论。前3位作者通过讨论解决了纳入的不确定性，并讨论了排除或纳入这些文章的原因。

此外，审查了480篇全文文章，其中208篇符合纳入标准。图1显示筛选纸的流程图。在筛选阶段对标题和摘要的审查和在资格阶段对全文文章的审查采用了相同的纳入和排除标准。

那些不可用的文章要么是在网上不可用，要么是在付费防火墙之后。超出范围的文章类型没有报告实证研究。

尽管研究存在偏倚风险，但本综述纳入了所有符合纳入标准的研究，并纳入了大量不同的研究方法，包括未报告定量结果的定性研究。本综述的主要重点是在文献中建立主题，而不是提取定量研究的结果。因此，与结果荟萃分析相比，结果显著的发表偏倚风险较小[21]。

数据提取

数据提取模板(多媒体附录2)，并在5篇全文论文中进行了试点。提取的主要数据元素包括报告的因素、障碍和促进使用和使用的因素，例如研究的保留和/或完成率。这些数据用于实现审查的目标，即确定影响用户参与的障碍和促进因素。

其他提取的数据用于记录研究和干预的特征，如技术类型、干预是否公开、目标人群以及参与者在研究期间能够参与干预的时间长短。

质量评估

考虑到研究方法的多样性，Carroll等人的报告工具的质量[22]被用来评估质量。此工具早前已用于包括定性和定量研究在内的系统综述[23]。使用该工具，文章根据4个标准进行评估:(1)是否解释了研究设计，(2)解释了参与者的招募和选择(例如，随机抽样和方便抽样)，(3)提供了数据收集方法的细节(例如，访谈的主题指南，调查中的项目数量，开放或封闭项目的使用)，(4)提供了分析方法的细节(即分析的形式，而不仅仅是报告数据进行分析)。遵循该工具的指导方针，研究被认为是充分报道如果在这些标准中有2个或更多的是“是”。

分析

归纳性主题分析[24]被用来确定这些因素的共同主题。这意味着没有使用预先存在的编码方案;相反，代码是根据从数据中得到的东西创建的。

我们使用单一编码器方法，其中第一作者迭代地从数据中识别代码，并在整个分析过程中改进主题。当单个编码器方法包括有效性和可靠性检查时，它们在方法上是合理的[25]。对于我们的分析，有效性和可靠性是通过审查代码的选择及其相应的文本与第二和第三作者，并通过改进代码评估。这个过程在定性研究中很常见[26]。由于我们使用紧急编码，并且没有先验的代码本，单一编码器方法也允许编码和代码解释的一致性，并且这种方法已在系统审查中使用[21]。

第一作者通过系统地审阅每篇论文开始了分析。对于每篇论文，分析了以下部分:摘要，结果或发现，和讨论。每次描述影响与DMHIs接触的因素时，都会创建单独的代码。

如果因素被论文作者明确定义为促进因素或障碍，并且/或者论文中的描述指出它是障碍或促进因素，则该因素被认为是障碍或促进因素。例如，“参与者报告说，他们没有使用心理健康应用程序，因为他们担心自己的信息会发生什么。”在这种情况下，隐私问题被认为是障碍。

一个电子表格被用来跟踪新出现的代码。每个电子表格行对应一篇论文。这一行包含论文的原始文本，包括已识别的因素和初始代码。对这些代码进行迭代审查，并与从中提取的原始文本进行比较。代码指的是类似的概念，比如能力个性化干预和定制干预措施，并给予更具描述性的名称。随着对数据的理解的发展，将重新访问早期的数据以改进和组合代码，重新验证先前编码的材料。最后，最后的代码被分成更广泛的主题(例如，角色)年龄，性别,就业状态被分组到主题人口变量中)。

研究特点

正如在多媒体附录2，本综述中收录的208篇文章[27-237]报告了两种类型的用户研究:(1)69项研究是需求评估，旨在了解用户在没有或之前对DMHIs的需求和态度，(2)135项研究是评估研究，评估用户在研究过程中对特定干预的体验。总共有4篇文章包括需求评估和评价。总体而言，35篇文章探讨了用户对DMHIs的一般态度，而没有关注具体技术，而173篇研究关注具体技术(表1）.虽然所有的研究都涉及心理健康的干预，但有些研究关注的是特定领域:45项研究关注抑郁，22项研究关注压力，9项研究关注焦虑，6项研究关注饮食失调，如神经性贪食症，4项研究关注情绪，2项研究关注孤独。

表1。纳入文章中研究的技术类型。

技术类型	值，n (%)^一个
基于Web的	80 (38.5)
基于智能手机	57 (27.4)
基于计算机，而不是基于网络	9 (4.3)
移动电话(但不是智能手机)	5 (2.4)
可穿戴技术	2 (1.0)
平板电脑的基础	2 (1.0)
技术组合	18 (8.7)

^一个并不是所有的研究都提到了一种特殊的治疗方法;因此，这些百分比加起来不等于100%。

与用户粘性相关的度量包括使用干预的时间、登录次数、可用性、可接受性和可行性。技术的可用性和可接受性采用定性方法和标准措施进行评估，例如基于技术接受和使用统一理论的调查[27]、流动应用评定量表[28]，以及系统可用性及事后调查问卷[29]。可行性在这些研究中被定义为通过干预提供的项目的完成或保留率，即完成研究的人数占开始研究的人数的比例。总共有42项研究采用定性访谈来了解人们的用户粘性。

通过调查(72/208,34.6%)、访谈(42/208,20.2%)、焦点小组(34/208,16.3%)、随机对照试验(23/208,11.1%)、实地研究(8/208,3.8%)、研讨会(3/208,1.4%)、应用使用数据分析(7/208,3.4%)和用户评论分析(2/208,1.0%)，采用定性和定量方法对影响用户粘性的因素进行评估。例如，定性方法收集了用户的主观看法，即是什么构成了阻碍和促进他们参与干预的因素。定量方法探讨了变量之间的关联，如社会人口因素和干预使用数据、用户满意度和/或使用DMHIs的兴趣。

参与这些研究的人数从600万到200多万不等。总共有6项研究对现有干预措施或健康数据库的使用数据进行了二次分析。这6项研究的样本量都比较大，从3158人到2171325人不等。在剩下的202项研究中，样本量在6到1558名用户之间。例如，25%(52/208)的研究参与者<18人，49.5%(103/208)的研究参与者<40人，75%(156/208)的研究参与者<177人。参与者接触干预的程度从焦点小组或调查前的短暂演示到长达1年的使用。

质量评估

所有的研究都被评估为充分报道（多媒体附录3［143，172])。每项研究报告了研究问题、研究设计和数据收集方法。总的来说，11项研究没有报告研究参与者的招募和/或选择过程[30.-40]。此外，有11项研究没有明确数据分析的分析方法[33，41-50]。一项研究报告了收集的定量数据而非定性数据的分析方法[51]。

干预的特点

表2显示了文章中研究的技术类型，以及表3显示该技术提供的治疗类型和/或资源。基于网络和智能手机的干预是最常见的，分别有38.5%(80/208)和27.4%(57/208)的论文报道。最常见的治疗方式是基于网络的认知行为治疗。其他治疗方法和特征包括接受和承诺疗法、心理治疗、积极心理干预、冥想、同伴支持、资源、症状监测和日记。

目标人群包括学生、过渡年龄青年(16-24岁)、难民、无家可归者、被诊断患有创伤后应激障碍的退伍军人、患有产后抑郁症的母亲、因精神疾病或其他健康问题接受治疗的患者、老年人、以及承受压力的护理人员和工人。并非所有的干预措施都针对目标人群。

表2。纳入文章中研究的技术类型。

技术类型	值，n (%)^一个
基于网络的	80 (38.5)
分享服务	57 (27.4)
基于计算机，而不是基于网络	9 (4.3)
移动电话(但不是智能手机)	5 (2.4)
可穿戴技术	2 (1.0)
基于手写板	2 (1.0)
技术组合	18 (8.7)

^一个并不是所有的研究都提到了一种特殊的治疗方法;因此，这些百分比加起来不等于100%。

表3。治疗类型和提供的资源。

治疗或资源的类型	值，n (%)^一个
认知行为疗法	30 (14.4)
信息或教育资源	23日(11.1)
咨询	17 (8.2)
自我跟踪工具(例如，日志记录、监控症状)	12 (5.8)
正念	9 (4.3)
接受与承诺疗法	8 (2.9)
同伴支持(例如，同伴聊天)	7 (3.4)
短信(如提醒)	4 (1.9)
积极心理学干预	3 (1.4)
长期暴露疗法	1 (0.5)
被动数据收集	1 (0.5)
综合治疗和/或资源	40 (19.2)

^一个并不是所有的研究都提到了一种特殊的治疗方法;因此，这些百分比加起来不等于100%。

与用户粘性相关的结构

文本框4显示了影响DMHIs用户参与度的主题分析衍生的高级结构，其中括号中的数字表示识别了这些结构的文章数量。我们要提醒的是，最频繁出现的结构不一定是最多的重要的而是表明有更多关于这个话题的研究报告。表4总结了与每个结构相关的主要发现。经过几次分组和编码的迭代，剩下了16个更大的组:人口统计变量、个人特征、心理健康状况、信仰、心理健康和技术经验和技能、融入生活、内容类型、感知契合度、感知有用性、指导水平、社会联系、干预的影响、技术因素、隐私和机密性、社会影响和实施。这些主题可分为三类:与用户相关的因素，与程序相关的因素，以及与技术和实施环境相关的因素。下一节将提供更详细的解释。属于每个构造的因素的完整列表包含在多媒体附录4。

影响用户参与的构念，分为与用户相关的构念，干预提供的程序，以及技术和(实施)环境。括号中的数字表示出现这些结构的文章的数量。

用户

人口统计变量(31)
个人特质(5)
精神健康状况(59)
信仰(55)
心理健康与技术经验和技能(33)
融入生活(42)

程序

内容类型(54)
感知契合度(61)
感知有用性(35)
引导水平(40)
社会联系(53)
干预的影响(62)

技术与环境

技术因素(100)
隐私和保密(47)
社会影响(16)
实现(39)

文本框4。影响用户参与的构念，分为与用户相关的构念，干预提供的程序，以及技术和(实施)环境。括号中的数字表示出现这些结构的文章的数量。

表4。每个结构的发现摘要。

构造		主要研究结果摘要
相关的结构
	人口变量(社会人口因素，如年龄、性别和教育程度)	总体而言，女性更有可能参与DMHIs^一个比男性
	个人特征(与人格特征相关的因素，如神经质和外向性)	神经质、宜人性、开放性和抗拒改变的人格特征与较高的敬业度相关，而外向性与较低的敬业度相关
	心理健康状况(与用户当前心理健康状况相关的因素，如症状的类型和严重程度)	心理健康症状的严重性增加了对DMHIs的兴趣，但与抑郁、情绪和疲劳相关的症状是实际参与的障碍
	信念(用户对技术、心理健康和心理健康服务的信念)	人们对心理健康求助和技术促进参与的积极信念
	心理健康和技术经验和技能(用户以前在技术、心理健康技术和心理健康服务方面的经验以及与其数字或心理健康或数字健康素养相关的技能)	数字健康素养以及对心理健康服务和技术的积极体验是促进参与的因素
	融入生活(用户能够找到时间和空间使用干预措施并使干预措施成为其日常或生活的一部分的程度)	如果人们能够将DMHI的使用融入他们的日常生活，就会促进参与
与规划相关的结构
	内容类型(干预提供的内容类型和功能)	如果内容可信，并且DMHI提供的活动长度适当(即不太短或太长)，则促进参与。
	感知契合度(与干预措施与用户文化和价值观的契合程度以及对用户需求的适应性有关的因素，而不是一刀切的解决方案)	如果DMHI提供的信息是可定制的并且与用户相关，则有助于参与
	感知有用性(与使用数字干预相对于现有资源的预期收益相关的因素)	如果参与者了解数据并知道如何使用数据，他们更有可能参与DMHIs
	指导水平(干预提供的如何[例如，何时，多久]使用的指导水平，例如，通过通知或教练)	有指导的干预，无论是通过人类治疗师还是自动提醒使用DMHI，都比无指导的干预有更高的参与度
	社会联系(干预将用户与其他人联系或隔离的程度)	能够通过DMHI与他人联系促进了参与
	干预的影响(使用干预措施对使用者的影响，如心理健康症状的改善或加剧[通过有效的调查量表测量])	如果参与者因使用DMHI而体验到积极影响，例如症状的改善，则促进了DMHI的参与
与技术和环境相关的结构
	与技术相关的因素(与提供干预的技术相关的因素，例如使用干预所需的资源和成本、可用性和用户遇到的技术问题)	技术问题是参与的一个常见障碍
	隐私和机密性(与数字干预的数据安全、存储、机密性和隐私相关的因素)	如果参与者意识到数字平台是私密和匿名的，他们可以安全地披露信息，就会促进参与
	社会影响(来自使用者社会环境的因素，如同伴、家庭和卫生保健提供者的看法，影响他们使用干预措施的意图)	如果家人和朋友等亲近的人认为他们应该使用DMHIs，那么参与者更有可能使用DMHIs
	实施(与实施影响使用的干预措施有关的因素，如用户培训的可得性、引入或获得干预措施的用户心理保健寻求过程的阶段，以及支持DMHI的卫生保健组织的特点)	如果人们接受了如何使用DMHI的培训，就会促进DMHI的参与

^一个数字心理健康干预。

与规划相关的结构

第二组构念与通过DMHI提供的治疗类型或内容有关。

内容类型

对提供的内容类型和功能的更高满意度增加了用户粘性。关于信息可信度的不确定性，这与干预的证据基础和信息来源有关，是一个障碍[74，88，127，140-143]。其他与传递内容的方式有关的因素，有些参与者除了只提供文字信息外，更喜欢提供音频或视频选项[144以及用户是否认为内容具有支持性、非评判性的语气[51，145，146]。

一些干预措施提供了固定长度或时间承诺的项目，例如每周8次的CBT项目。课程的长度和个别课程的长度对参与者的满意度和继续参加课程的动机都有影响[88，138，147-151]。在两项评估8周自我引导CBT计划的研究中，模块的长度和速度对用户动机产生了负面影响[88]，参与者报告更倾向于更简洁的模块[148]，尽管文章并没有试图确定理想的模块长度。在其他评估CBT项目的研究中，包括与治疗师的面对面交流，一些参与者报告说，他们更喜欢更长时间的个人治疗(大于标准的50-70分钟)[151]和治疗时间以获得最大效益[150]。

认为合适的

感知契合度指的是用户认为干预措施是适当的，与他们的文化和价值观相关的，以及/或针对与他们相似的人的程度，而不是一刀切的解决方案。例如，与他们当前情况相关的信息促进了这种契合[14，46，150，152-157以及定制或个性化干预的能力[30.，46，83，84，122，134，135，138，158-165]。一个促进因素是使用者是否能够认同在干预中出现的人[166可以是教练或指导员，也可以是有类似经历的人的例子。使信息相关和语言适合使用者的因素包括文化上适当的内容[133，167，168]，适合用户的阅读水平[168]，以及用有限的行话或技术语言呈现的内容[169]。

感知有用性

感知有用性是指用户对干预措施的体验以及他们对干预措施是否对他们有用的看法。使用者是否能够理解呈现给他们的资料，有助他们产生这种认知[104，117，170是否清楚他们应该采取什么行动[129，133，154，155，166]，以及干预措施是否比过去或目前接受的护理有明显的优势[103，117，121，155，171]。已确定的协助人更容易取得使用者原本无法取得的服务[103，173而被淘汰的人则需要长途跋涉去健康中心[121]。

引导水平

指导水平是指指导用户使用干预措施的程度，例如，通过提醒或基于网络的支持者，使他们对定期参与内容负责。使用DMHIs的一个促进因素是干预措施的使用是否增加了控制点，这意味着使用者对自己的健康感到更多的所有权[14，84，95，124，174，175]。然而，对于完全自我引导的干预措施，参与者很难参与其中，有时会忽略使用干预措施[44，95]。参与者表示需要更多的结构化使用，例如，通过应用程序提醒或人工教练定期检查他们[49，50，113，122，133，137，139，148，150，163，175-182]。在6项研究中，使用者表示他们更希望干预措施作为现有面对面治疗的补充，而不是替代面对面治疗[30.，122，134，139，166，183]。

社会联系

研究发现，干预对参与者社会联系感的影响促进了用户参与度。例如，在18项研究中，能够通过DMHIs与同龄人联系或定期与私人治疗师联系促进了参与[14，32，33，104，114，122，125，133，156，184-194]。在6项研究中，使用者和服务提供者之间的一个明显障碍是对社交回避的担忧，也就是说，人们担心人们可能会使用自我指导的干预措施，而不是亲自到诊所进行治疗或小组会议[78，104，122，133，138，195]。对于治疗干预，研究参与者在使用干预之前被介绍给他们不认识的治疗师，参与者可以将情感(治疗联盟)与治疗师影响的参与联系起来的程度。参与者对情绪连接质量的评分与登录次数、自我监测情绪的频率和治疗的完成程度呈正相关[196]。

干预措施的影响

参与者报告说，由于使用干预措施，他们在心理健康方面所经历的感知变化影响了他们的进一步参与。感知到的症状改善促进了进一步的参与[89，95，103，145，146，189，197-199]，而症状的恶化则对参与产生负面影响[49，93，104，200]。干预的其他负面影响也被视为阻碍用户持续参与的障碍。例如，在两项研究中，发现在数字干预中共享的一些信息会引发困难的记忆或情绪[150]，参与者对运动或信息感到不舒服[80]，或者参与者接触到其他用户的负面评论[150]。

另一个促进因素是干预是否使人们的经历正常化[79，139，157，190，201]，例如，通过提供有类似经历的其他人的例子。促进用户参与的其他积极影响是对用户健康状况的深入了解[79，84，114，124，134，138-140，158，176，202-205]，一种能够控制自己健康的感觉[14，32，84，93，95，104，117，122，124，170，174，175，196，206，207]，提高技能[89，189，198，208-211]，例如管理负面情绪，以及改善参与者与他人的现有关系[182，205]。

程序相关构造的摘要

总之，DMHI提供的内容必须是可信的，最好以一种以上的方式提供。如果参与者认为干预是非常合适的，那么他们就会参与DMHI，如果内容相关，并且DMHI是可定制的，在文化上是合适的，并且使用参与者可以理解的语言，则可以促进干预。参与者对DMHI是否有用的看法促进了参与，这包括他们是否能够理解数据以及如何使用数据，以及DMHI是否比他们已经获得的资源提供了明显的优势。

有指导的DMHIs比无指导的干预有更高的参与度，参与者喜欢与其他人联系，尽管一些研究发现DMHIs可能被用来避免面对面的接触。使用DMHI的消极和积极影响可能分别成为进一步参与的障碍和促进因素。

与技术和环境相关的结构

第三组构念是指与技术本身或技术实施相关的因素。

与技术有关的因素

技术相关因素是指与提供干预的技术相关的因素。25项研究指出，阻碍用户参与的主要障碍是用户对技术问题的体验[44，50，80，92，One hundred.，103，118，129，138，155，172，179，185，195，205，208，212-220)，比如手机应用程序意外崩溃和关闭;在3项研究中，参与者没有使用干预措施所需的资源[171，221，222]。在7项研究中，参与者对使用干预措施的最终成本表示担忧[85，93，104，123，165，223，224]。成本可能与智能手机、互联网接入或通过应用购物的需求有关。可用性问题构成了参与干预的障碍[46，50，78，84，148-150，157，159，170，224-228]。可用性问题的例子包括在干预中难以找到信息[78]，登录干预是一个耗时的过程[159]，以及在干预中导航困难[150，157]。

除了构成参与障碍的技术问题外，还有一些与技术有关的因素促进了心理健康资源和支持的使用。所使用的技术所促成的便利因素是能够在任何地点取得资源的灵活性[47，127在任何时候[41，93，97，124，129，134，167，229-233]并有一个健康数据的临时记录，如症状，用户可以随时跟踪和访问[176，180]。

私隐及保密

隐私和机密性涉及数据的存储和共享方式，以及用户在通过干预披露机密信息时是否感到安全和舒适。在两项研究中，参与者对自己的物理位置被记录感到不舒服[180，234]，在Nicholas等人的一项研究中[234研究表明，与记录社交活动和通讯日志等个人数据相比，参与者更愿意接受记录睡眠和情绪等健康信息。

通过数字平台获取心理健康资源引发了对隐私的担忧。促进用户参与和对披露信息感到安全的因素包括确保数字平台是私人的，参与者的信息不会轻易被第三方获取[129，158，205，235]。

5项研究的参与者表示，对机密性的担忧构成了参与的障碍[51，104，127，236，237]。营造安全环境的推动者是干预的适度[140]，这意味着有人在干预中监控和审核用户之间共享的内容。

研究发现，匿名性既是促进因素，也是参与的障碍。总体而言，有7项研究将匿名列为促进参与和鼓励信息披露的一个因素，这意味着用户可以匿名分享和接收信息[41，88，129，137，141，148，232]。然而，匿名也可能使参与者更难信任他们不认识的教练[85，127]。在这些研究中，参与者通过短信与教练互动，并可以选择透露姓名，但双方都不能看到对方。其他研究参与者担心，如果在一个小的环境中使用，已知的使用者数量有限，干预是否真正是匿名的[137]。对于年龄较大和有过治疗经历的人来说，匿名性也更为重要。127]。

社会影响

干预措施是否得到其他用户的认可，有助用户参与[43]或同伴[211，241，他们的朋友和家人[97]或他们目前的医疗服务提供者[152，161，242]。然而，如果参与者觉得别人强迫他们使用干预措施，他们就会停止使用。103]。如果一种干预被用作持续的面对面治疗的一部分，治疗师使用或愿意使用干预的方式会影响参与者对干预的参与[84，103，127，150，169，212，243]。作为治疗一部分的干预措施的采用取决于治疗师的数字素养技能[244，245，他们过去在心理健康技术方面的经验[120]，并且能够轻松地将其应用到他们作为提供者的实践中[132，195，205，211，224，226，246]。

实现

虽然本综述中的大多数研究(93%，1994 /208)主要关注与使用者和干预本身相关的因素，但有14项研究也描述了与干预实施相关的因素。例子包括使用者是否接受过如何使用干预措施的培训[115，247以及是否在早期或在持续治疗的后期引入。Graham等人[68在接受药物使用治疗期间，对他们的精神健康进行了干预。这些参与者发现干预在后期阶段更有用，因为他们觉得使用者可能更熟悉他们的健康状况，并且能够更好地理解干预提供的信息。另外两项研究发现，如果参与者刚开始接受治疗，他们对干预的参与度会更高[104，178]。两项研究发现，干预措施的标签和介绍方式也很重要。例如，术语心理健康参与者不喜欢[248]，参与者报告说，他们更有可能使用一个应用程序，如果它的目的是幸福和心理健康而不是心理健康[37]。其他实施因素包括行政障碍[42，118，129，211]以及与实施干预的组织有关的障碍[118，122，135]。行政障碍的例子是工作人员不足和工作人员之间沟通不畅。组织障碍的一个例子是管理人员缺乏对dmhi的支持。

技术与环境相关结构综述

总之，尽管DMHIs引入了技术和可用性问题，可能对参与者的参与构成障碍，但数字格式也提供了随时随地访问资源和记录健康数据的灵活性。重要的是，信息是私密的，参与者可以安全地匿名披露信息，尽管完全匿名也使信任平台上的其他人变得更加困难。其他人对DMHIs的消极和积极看法可能分别形成参与的障碍和促进因素，如果DMHIs被用作正在进行的治疗的一部分，治疗师过去使用DMHIs的经验以及将其整合到实践中的能力在用户参与中发挥了作用。最后，成功的执行促进了用户粘性。提供关于如何使用DMHIs的培训，并标记健康或心理健康(而不是心理健康)的干预措施，可以帮助用户更多地参与DMHIs。如果参与者刚刚开始治疗，他们可能会更多地参与dmhi，但在较晚阶段引入dmhi的确定好处是，用户可能更了解自己的健康状况，并能够更好地理解自己的健康信息。

主要研究结果

本研究旨在综合DMHIs相关文献，总结影响用户参与DMHIs的因素。本综述确定了影响DMHI用户粘性的3个关键领域:(1)用户特征，如严重的心理健康症状，可能成为用户粘性的障碍;(2)用户对课程或内容的体验，如果参与者认为课程有用且适合他们，他们更有可能参与其中;(3)技术和实施环境，例如技术问题是参与DMHIs的常见障碍。根据个人喜好提供相关和可定制的内容，提供技术援助和/或培训对于实现用户粘性非常重要。然而，尽管这些考虑可能会增加对dmhi的兴趣和吸收，但重要的是要了解用户的特定特征(例如他们的症状)是否会影响参与这些干预措施的动机。我们首先在以下三个小节中更详细地讨论这3个关键领域;将我们的结构与其他用户粘性模型进行比较;然后讨论对研究人员、开发人员和卫生服务提供者的影响。

用户结构

用户之间的个体差异会影响参与度，包括人口统计学变量，如年龄和性别、人格特征、心理健康状况、对心理健康和DMHI的信念、技术和心理健康的经验，以及人们将DMHI使用融入生活的能力。尽管症状的严重性可能会增加参与卫生干预的兴趣[249研究发现，与抑郁、情绪和疲劳相关的症状会阻碍实际的投入。这种对比可能指出精神健康症状可能对参与DMHIs产生的独特影响。

两项研究之间症状严重程度的对比突出了理解对DMHIs更感兴趣并可能从其使用中获益更多的人如何不受其症状的限制而实际参与这些干预措施的重要性。这种对比还说明了在设计过程的各个阶段包括用户的重要性，因为人们可能对DMHI的概念感兴趣，但由于其症状的性质，可能无法真正参与其中。

尽管对一年内DMHI使用情况的研究发现，年轻人更投入于DMHI，但较短的研究(即长达12周)发现，老年人更投入。可能，老年人在坚持研究方面表现得更好，年轻人继续长期参与干预，尽管不同的干预措施和环境使得很难在这些研究之间进行直接比较。

程序结构

如果参与者喜欢DMHIs的内容类型，就会促进与DMHIs的互动;他们认为DMHI非常适合他们，并且认为它是有用的;对如何使用它有一定程度的指导，它促进了社会联系，它有积极的影响，比如症状的改善。

引导水平

有指导的干预通常比无指导的干预具有更高的参与度。然而，人工指导可能是资源密集型的，提供所需的指导水平可能并不总是可能或可行的。虽然人力支持比电子邮件提醒等自动化手段更能提高参与度[250]，我们的评论中包含的几项研究发现，这种自动提醒不仅促进了用户的参与，而且用户的体验也很积极。因此，使用干预的自动提醒可能是人工支持的低成本替代方案。自动提醒的好处可能取决于支持的类型和它们旨在解决的障碍的类型。基于短文本的提醒可能适合于即时干预[251并且可能有助于解决忘记使用干预措施的障碍。另一方面，人类的支持可能更适合解决缺乏动力和促进社会联系。

此外，自我指导练习和指导课程的适当时间承诺是不同的。所有研究的参与者都喜欢较短的自我指导模块，但更长的指导治疗课程。最后，个性化也可以满足不同的偏好。那些觉得视频或文字材料耗时的人可能会更专注于较短的可操作练习，而那些喜欢同步交流的人可能会更专注于一对一的交流。值得进一步探讨的是如何在自我引导干预中鼓励参与。

社会联系

一个重要的促进因素是，DMHI是否促进了社会联系，并使用户能够与其他人互动。先前的研究表明，通过社交网络获得的社会支持不仅可以增加参与度，还可能对抑郁症状产生积极影响[221，222]。然而，在本综述的一些研究中，心理健康服务使用者和提供者担心，如果人们使用数字干预代替面对面的个人或团体治疗，技术会促进社交回避。似乎重要的是，干预可以让用户与其他人建立联系，而不是取代任何现有的面对面接触。例如，如果人们无法亲自与某人谈论他们的担忧，他们可以访问心理健康应用程序[175]。

技术与环境建构

通过技术提供心理健康资源既会带来障碍，也会带来便利。技术问题和对隐私的担忧是常见的障碍，但技术也提供了灵活性，可以促进匿名。此外，必须考虑使用dmhi的环境背景。如果身边的人认为他们应该使用DMHIs，并且接受过如何使用DMHIs的培训，那么参与者更有可能使用DMHIs。

匿名

匿名是研究中的一个突出主题，但匿名参与干预被视为参与的障碍和促进者，有时在同一项研究中。这种差异可以通过与用户相关的因素、实现设置的类型和匿名干预功能的类型来解释，如下段所述。

首先，匿名干预的一个有利方面是，研究参与者发现，与去看现场或当面的治疗师相比，匿名干预的污名化程度更低。对于那些经历过耻辱和尴尬的人来说，匿名可能是一个重要的促进因素，众所周知，这是寻求精神健康问题帮助的障碍。2，3.]。同样，先前关于网络上心理健康话语的研究发现，匿名并不妨碍人们在他们的帖子上获得社会支持，这可以促进公开对话，而且社交媒体可能对精神健康等耻辱性疾病特别有用[252]。第二，学习环境很重要。在相对较小的环境中使用的干预措施可能会给用户一种虚假的匿名感，如果用户有可能发现还有谁在使用该干预措施，例如，通过干预措施中共享的内容或看到有人使用它[108]，这在亲密的环境中很重要，比如学校、工作场所或小社区。第三，在社区论坛上，用户可以分享他们的经历并评论其他用户的帖子，整体匿名被视为安全披露信息的促进者。然而，在一对一的会话中，用户与教练或治疗师互动，但双方都看不到对方，与面对面的会话相比，匿名使建立关系和信任变得更加困难。

这些不同的看法揭示了一个重要的权衡。干预应该力求匿名，以解决耻辱和潜在的尴尬，还是专注于让人们与某人建立信任的关系?这一决定可能取决于干预的目的，以及在使用匿名的情况下是否可能。或者，可以考虑提供混合形式或多种选择。例如，拥有大量用户的论坛可以是匿名的，而与治疗师的私人一对一会话可以包括远程医疗选项，以便在用户和治疗师之间建立治疗联盟。支持性问责模式[250还提出，如果人类教练被认为是值得信赖的，用户可能会在计算机媒介中比面对面的交流中透露更多信息，那么参与度就会提高。尽管Mohr等人[250认为提供关于个人的额外信息，如照片，可能会减少这种中介沟通的这些类型的好处，因此与教练或治疗师建立初步信任可能很重要。需要进一步的研究来了解如何最好地支持对dmhi的信任。

隐私

之前一项关于用户使用心理健康应用的评论认为，用户参与度低的一个原因是这些应用不考虑用户隐私[15]。在我们的综述中，隐私不仅从数据存储和共享的角度进行了讨论，还从使用这些干预措施的物理环境的角度进行了讨论。在一些研究中发现，通过数字平台提供心理健康支持可以增加隐私感，但在其他研究中，它与隐私感的降低有关。研究参与者表示，他们可以在没有人知道的情况下更私密地获得护理。与以往的工作一致[2]，这再次表明，对于那些经历耻辱或不愿寻求帮助的人来说，隐私可能很重要。虽然在这些研究中没有明确讨论参与者的生活状况，但与其他研究相比，参与者很可能能够在物理私人环境中参与这些干预措施。在其他研究中，人们无法进入私人空间，缺乏隐私是参与的障碍。例如，研究参与者评估了一款提供远程网络治疗的应用程序，他们觉得在封闭的治疗师办公室里，他们可以透露更多信息，而不是在家里通过网络干预，因为家里的其他人可以看到或干扰他们。136]。在工作场所使用心理健康干预的研究参与者[137表示，隐私是不可能的，因为同事们可以看到某人在办公桌前做什么，以及他们什么时候与干预器互动。

这些不同的经验突出表明，技术可以克服寻求精神卫生保健的现有隐私障碍，但也可能引入其他隐私问题，并且应考虑到用户的情景背景(即他们实际访问数字干预的地方)。

与其他技术和数字健康干预参与模式的比较

本综述中确定的一些主题与之前概念化参与数字卫生干预以及一般技术接受和卫生行为的模型重叠，例如支持效率模型[251]、技术接受模型[253]、健康信念模型[249]。

例如，支援效率模型[251]指出，在使用数字卫生干预措施的背景下，如果人力支持能够解决5个失效点中的1个，就能提高参与度:可用性、执行、契合度、参与度,知识。这些大致反映了我们对技术因素、融入生活、感知契合度、信仰、经验和技能的构建。的实现效率模型中的失效点涉及到用户能否将从干预中获得的知识应用到他们的生活中。我们的研究扩展了这一概念，因为我们发现一个重要的问题是用户是否可以将干预措施的实际使用融入他们的日常生活中。

我们的发现与技术接受模型一致，该模型解释了用户接受和使用技术的决定受到感知有用性、易用性和他人的社会影响力的影响。健康信念模型解释说，健康干预措施的采用，除其他外，受到一个人对其疾病或健康症状的严重程度的信念和对这些症状寻求治疗的感知益处的影响，这映射到我们的信念结构和干预的影响。本综述揭示的主题是指导水平、融入生活和社会联系，这些主题在以前的模型中没有得到强调。这一差距可以用心理健康干预措施的使用方式来解释。为了有效起见，大多数dmhi都打算由用户自己定期使用。这一特点给人们带来了挑战，让他们把它融入日常生活，并有规律地使用它;因此，在干预中提供的指导水平可能对参与产生特别显著的影响。社会联系可能对心理健康干预尤其重要，因为它可以改善情绪[254并有助于对抗抑郁症[255]。

影响

在这篇综述中，我们综合了DMHIs的文献，以确定影响用户粘性的常见因素。这种合成可以描述如下。

研究人员可以使用这些因素来开发在评估DMHIs时重要的测量结构。更具体地说，重要的是捕获用户特征、用户对程序和内容的体验以及有关实现设置的细节。这些结构可能有助于解释为什么有人会使用一种DMHI而不是另一种，并可能有助于评估DMHI的吸引力。
开发人员可以利用这些因素促进与dmhi的互动。具体而言，在制定DMHI时，重要的是要了解目标受众的具体特征，例如，受众症状的严重程度是否会成为参与的障碍;为观众量身定制节目，例如提供自定义内容的选项;解决与技术和环境有关的问题，例如，通过减轻技术问题和提供技术援助。
心理健康服务提供者，如临床医生，可以使用这一概述作为指导，以选择适合其客户的干预措施，或帮助指导其客户选择合适的干预措施。例如，重要的是要考虑干预是否可以很容易地融入客户的生活和日常。此外,多媒体附录2，它显示了完整的数据集，可用于筛选研究设置、目标人群和症状，以查看在类似的设置和人群中观察到哪些障碍和促进因素。

本次审查中强调的主题确定了可促进参与的因素和应考虑的障碍，以促进成功实施数字媒介的心理健康干预。

限制

我们没有将本综述限制在特定的研究设计中。因此，本综述对影响数字心理健康技术使用的因素进行了更广泛的研究，而不是专注于单一的研究方法或技术。然而，由于纳入研究的异质性，我们无法进行meta分析。此外，用于评估用户粘性的指标也存在不一致之处，如干预的登录次数、持续参与的时间、使用干预的总时间或参与者自我报告的粘性指标。这种不一致的情况，在以往有关DMHIs使用者参与的检讨中发现是一个问题[11，256]。本综述仅限于同行评议的实证文章。尽管该综述包括了评估人们使用研究干预措施和市售DMHIs的经验的文章，但有可能遗漏了一些干预措施。

最后，本综述是在COVID-19全球大流行之前进行的。可能存在与大流行相关的独特因素，这些因素或多或少地影响了DMHI的参与。例如，居家命令可能会加剧社交孤立感，使人们更有可能使用增加社交联系的应用程序。另一方面，如果与他人一起避难，也可能会给寻找使用dmhi的私人空间带来额外的障碍。本综述中提出的结果应加以解释，并用于了解大流行前后的DMHI参与情况。未来的审查可仅在大流行期间进行，并可将其与本次审查进行比较，以了解大流行期间与疫情外DMHI的使用情况。

结论

先前的研究表明，DMHIs有改善心理健康的潜力。然而，为了使这些干预措施在临床上有效，它们需要用户在现实环境中参与。通过这些研究，我们发现了16个影响用户粘性的常见因素。对DMHIs的进一步研究可以使用这些因素作为评估用户干预措施的指导方针，未来的干预措施可以考虑到这些因素。通过了解影响参与的因素，可以制定有针对性的战略，以克服可解决的障碍，并努力成功实施这些干预措施。

致谢

作者感谢Vicky Yu，她帮助了本文的数据录入。

利益冲突

SMS收到了大冢制药公司的咨询费。所有其他作者均声明没有利益冲突。

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每个数据库使用的搜索查询或术语概述。

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每个主题的障碍和促进因素概述。

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认知行为疗法:认知行为疗法

DMHI:数字化心理健康干预

G·艾森巴赫编辑;提交18.09.20;由A Wasil, M Deady, N Andalibi, CY Lin同行评审;对作者07.11.20的评论;收到订正版24.12.20;接受08.02.21;发表24.03.21

©Judith Borghouts, Elizabeth Eikey, Gloria Mark, cynthia De Leon, Stephen M Schueller, Margaret Schneider, Nicole Stadnick, Kai Zheng, Dana Mukamel, Dara H Sorkin。原载于医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 2021年3月24日。

这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作品首次发表在《医学互联网研究杂志》上，并适当引用。必须包括完整的书目信息，到//www.mybigtv.com/上原始出版物的链接，以及版权和许可信息。

本文内容如下e-collection /主题问题:

阻碍和促进用户参与数字心理健康干预的因素:系统回顾

阻碍和促进用户参与数字心理健康干预的因素:系统回顾

审查

通讯作者:

摘要

关键字

介绍

背景

了解DMHIs的用户粘性

方法

入选标准

入选标准。

排除标准。

搜索策略

搜索查询。

研究选择

数据提取

质量评估

分析

结果

研究特点

质量评估

干预的特点

与用户粘性相关的结构

影响用户参与的构念，分为与用户相关的构念，干预提供的程序，以及技术和(实施)环境。括号中的数字表示出现这些结构的文章的数量。

相关的结构

人口统计变量

个人特质

精神健康状况

信仰

心理健康和技术经验与技能

融入生活

用户相关构造摘要

与规划相关的结构

内容类型

认为合适的

感知有用性

引导水平

社会联系

干预措施的影响

程序相关构造的摘要

与技术和环境相关的结构

与技术有关的因素

私隐及保密

社会影响

实现

技术与环境相关结构综述

讨论

主要研究结果

用户结构

程序结构

引导水平

社会联系

技术与环境建构

匿名

隐私

与其他技术和数字健康干预参与模式的比较

影响

限制

结论

致谢

利益冲突

参考文献

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