从每个数据库成立到2020年1月24日，对英语语言数据库进行了全面搜索。数据库包括Ovid MEDLINE(R)和Epub Ahead of Print, In-Process & Other Non-Indexed citation, and Daily, Ovid EMBASE, Ovid Cochrane中央对照试验登记册，Ovid Cochrane系统评价数据库和Scopus。搜索策略是由一位经验丰富的图书馆员根据该研究的第一和第二作者(TS和AP)的输入设计和执行的。使用带有关键词的对照词汇来搜索关于基于移动、基于网络或其他最新技术支持的干预措施在学龄前儿童中促进PA的有效性和可接受性的研究。我们使用谷歌Scholar中的相同术语，并通过手动搜索和审查所有收录文章的参考文献列表来补充我们的专业图书馆员搜索。列出所有使用的搜索词以及它们是如何组合的实际策略在 多媒体附件1．

主要结局变量为PA，包括主观和客观确定的PA水平(即自我报告或观察)。PA结果包括总PA、轻体力活动(LPA)、MVPA、LPA或MVPA的时间百分比(LPA%或MVPA%)、能量消耗和步数。有条件时，提取与体重相关的结果作为次要结果，包括但不限于BMI (kg/m)²)、BMIz得分(BMIz)、体脂(kg)、体脂率、腰围(cm)。其他次要结果变量是基于实施结果报告研究的分类和定义的实施结果[ 25］．

第一审稿人(AP)从搜索中识别出重复的文章，并筛选文章的标题，以便将目标文章列入审查名单。第二名审查员(新西兰)核实了第一名审查员的决定。第一和第二审稿人独立筛选目标文章的摘要，并创建第二份候选名单。之后，两位审稿人独立阅读文章全文，以评估它们是否被纳入最终分析。讨论并协商一致解决了第一和第二审查员之间的分歧。当无法作出决定时，共同作者会审阅全文以作出最终决定。

研究质量和偏倚风险由2名独立评审员(AP和NZ)使用国家方法和工具合作中心定量研究质量评估工具进行评估[ 27］．该评估工具包括6个部分的评级(弱、中、强):(1)选择偏倚，(2)研究设计，(3)混杂因素，(4)盲法，(5)数据收集方法，(6)退出和退出。如果有2个或2个以上的成分被评为弱，研究总体被评为弱，如果只有一个成分被评为弱，研究被评为中等，如果没有成分被评为弱，研究被评为强。评审人员讨论并一致解决差异，以确保对评级的高度一致。通过计算一致性百分比和Cohen κ来确定单个成分评级的评分者之间的可靠性。

对于初次提取，每篇检索到的全文文章都由3位审稿人(新西兰、美国和新西兰)根据以下标准进行系统评估:(1)设计，(2)人群，(3)干预特征(方式，即如何进行干预，暴露或剂量，以及内容)，(4)措施，以及(5)分析和结果。与数据提取一样，分歧由双方协商解决;当无法以协商一致意见达成决定时，所有共同作者都审查了全文，以作出最终决定。TS提取了每项研究中使用的理论、每项干预措施的内容以及实施的辅助数据，包括实施结果、实施措施、数据来源和结果。

图1说明了文章的搜索和选择过程。最初共鉴定出601篇文章。在去除重复和不相关的研究后，对剩余文章的标题和摘要进行进一步筛选，并确定其可能符合纳入标准。在对全文文章进行全面评估后，8项研究完全符合纳入标准并被纳入本综述。排除文章的主要原因是不符合年龄、特殊人群、没有使用技术、没有测量PA、非英语文章。作者(美联社和新西兰)之间就文章纳入本综述达成了较高的评分一致(> 95%)。

根据定量研究方法和质量评估工具国家合作中心对6个步骤的评级[ 27]，每项研究的设计质量和偏倚风险均在 多媒体附件1．对于初始评分，一致性为93%，Cohen κ=0.63。在解决差异后，2项研究获得了高质量和低偏倚风险的总体评级[ 28， 29];3项研究的总体评分为中等质量和中等偏倚风险[ 30.- 32];其中3项研究的总体评分为低质量和高偏倚风险[ 33- 35］．研究质量和偏倚风险最常见的问题与选择偏倚和盲法有关。更具体地说，所有的研究，除了1[ 31]，并没有报告同意参与的参加者比例，因此不太可能有代表性的样本。此外，没有一项研究被评为强盲法，因为大多数结果评估者都知道研究问题和暴露状态，这是行为干预研究的一个常见问题。其他问题包括没有报告完成率，不可靠的数据收集工具，以及未能控制所有相关混杂因素。

多媒体附件2总结了8项纳入研究的细节，按质量排名。大多数研究采用的是基于技术的行为改变项目，其中大部分涉及PA和营养成分。所有研究均在过去6年内(2015-2019年)发表，并在西方国家进行，其中6项研究在美国进行[ 30.- 35]， 1在澳洲[ 28]，瑞典有1个[ 29］．在8项研究中，5项主要针对白人样本(41%-100%白人)[ 28， 29， 31， 33， 35];2项研究的样本主要是亚洲人(56%和100%)[ 30.， 32]，其中一项研究的样本主要是黑人(42%)[ 34］．在这些研究中，有6项为随机对照试验[ 28- 33]， 2项为准实验试验[ 34， 35］．在这8项研究中，有3项主要针对学龄前儿童[ 30.， 33， 35];其中有针对儿童和父母的成分[ 34];其余4项研究针对的是父母[ 28， 29， 31， 32］．纳入的8项研究中，2项为样本量较小的可行性研究[ 32， 34］．不同研究的样本量不同，从32到315人不等;7项研究共纳入<100名参与者。对照组或条件包括常规护理(例如，提前开始和照常休息)[ 30.， 34， 35]、儿童自由玩耍[ 33]、教育资源[ 28， 29， 32]，以及以知识为本的生活方式计划[ 31］．

这些研究中的技术模式包括运动游戏(n=3) [ 30.， 33， 35]，社交媒体(Facebook, n=1)，为父母提供教育和社会支持[ 35]、设有家长教育模块的网站(n=1) [ 31]，为家长提供资讯及策略的手机应用程式(n=1) [ 29]，一款预装平板电脑，内置家长教育模块(n=1) [ 32]，以及针对家长的教育和激励内容(如电子邮件、社交媒体、在线视频、电话和短信，n=1) [ 28］．大多数研究使用数字平台向父母提供健康信息和教育;只有3项评估运动游戏干预的研究通过数字方式为儿童提供了直接的PA机会。

干预时间从6周到6个月不等。干预强度从不需要PA疗程到持续12周的每天30分钟疗程不等。在这8项研究中，7项关注短期结果(≤2个月)，1项关注中期结果(3至6个月)[ 31］．

结局评价包括客观评价和主观评价。总共有7项研究使用了对PA的客观评估，包括加速度计和计步器来捕捉参与者(孩子或父母)的PA水平[ 28- 30.， 33- 35］．2项研究对PA进行了主观评估[ 31， 32]使用家长报告的问卷来解释PA行为。所有评估体重相关结果的研究均采用客观测量方法[ 28- 30.， 32， 34］．除了PA结果外，几项研究还包括了与其他目标行为相关的以父母为中心的问卷调查(例如，久坐行为、饮食摄入、睡眠、屏幕时间、喂养习惯、父母角色塑造、自我效能、饮料消费和饮食行为)[ 28， 29， 31， 32， 34］．以儿童为中心的问卷与运动的乐趣、感知能力和运动技能能力有关[ 33， 35］．其他客观指标包括评估心血管健康、大肌肉运动发展和儿童的认知灵活性[ 33， 35］．

多媒体介绍每项研究所应用的理论和评估的实施结果。最常用的行为理论是社会认知理论(n=3) [ 28， 29， 31］．其他理论包括行动者-伙伴相互依赖模型[ 34]和信息-动机-行为模型[ 32］．此外，3项研究没有报告明确使用理论[ 30.， 33， 35］．在理论应用的基础上，没有明确的有效性模式。

没有研究报告采用、成本、渗透或可持续性的实施结果;1项研究没有评估任何实施结果[ 33]，没有一项研究报告了两项以上的实施结果。研究最常测量可接受性的实施结果(n=4)，测量方法包括自行制定的调查[ 28， 34]、与参加者的访谈[ 32， 34]，以及来自技术平台的数据(例如，使用频率和持续时间)[ 31］．两项整体质量评分较强的研究仅检验了可接受性的实施结果[ 28， 29］．研究人员在3项研究中评估了保真度，其中2项通过观察干预会议和完成自行制定的检查表来监测保真度[ 30.， 35]，其中一项研究在干预结束时通过用户完成的调查评估了保真度[ 31］．研究人员在两项研究中捕捉了可行性和适当性的指标。在两项研究中，适当性评估与可接受性问题同时进行;1项研究通过用户在干预结束时完成的调查，重点关注特定干预方面(如长度)的适当性[ 28]，其他则在焦点小组(干预前)和访谈(干预后)中评估文化适宜性[ 32］．由于缺乏关于执行结果的数据，无法将效力和执行结果联系起来。

先前的研究表明，数字平台在改善6至12岁儿童pa相关结果方面的价值[ 36]，青少年[ 37]，成人[ 38， 39]，以及年长人士[ 40];这项研究旨在确定3至5岁儿童是否存在类似的有记录的影响。在确定的8项研究中，所有研究均发表于过去6年，其中2项研究显示PA对儿童有积极影响，只有2项研究显示质量强且偏倚风险低(两项研究均未显示PA影响)。衡量实施结果的研究最常评估可接受性指标;然而，实施结果并不是所包括研究的突出重点。此外，虽然大多数研究采用了理论框架，但没有根据理论的使用注意到明确的模式。这些发现说明了这一科学领域的早期探索阶段，以及在未来进行更严格设计的研究的机会。由于显示儿童活动变化的研究数量如此之少，我们检查共同特征和模式的能力有限。

基于显示学龄前儿童PA改善的研究数量有限，初步指出了有效研究中的常见模式。值得注意的是，研究表明有效的干预措施是在学校中使用以儿童为中心的活动(运动游戏);这些研究中使用的运动游戏都是市售的(即没有开发新的干预或技术)。一篇叙述性评论指出了健身游戏的优势，包括它的适应性、可定制性和针对儿童和青少年的可扩展性;缺点包括缺乏长期的持续参与和开发成本[ 20.］．随着技术的发展，有必要了解有效的以儿童为中心的数字活动(如健身游戏)的属性，以及其他数字平台(移动应用程序、虚拟现实和网页游戏)如何复制这些结果。

鉴于这一新兴研究领域的研究数量有限，本文综述更有助于突出未来工作的差距，并确定无效研究的特征。首先，针对父母教育而不直接干预儿童的研究没有显示出预期的PA增加。这一发现与最近一项关于以技术为基础和以父母为目标的工具改善儿童营养结果的综述相矛盾，该综述在11项研究中发现10项有积极作用[ 41］．这种差异表明，父母的把关行为可能比运动习惯对孩子的饮食摄入量有更直接的影响;让家长和孩子参与PA可能更好地支持这一领域的变化。在干预研究中，关于父母参与、亲子组合或儿童单独参与的价值的争论并不新鲜。了解父母和儿童之间双向关系的影响，特别是父母行为和儿童幼儿阶段结果的相互影响，有可能加强数字干预措施的发展及其对目标受众的定位[ 42］．本文综述的干预措施中，没有一项是通过同一种干预措施使儿童和父母共同增加PA;这仍然是未来研究的一个领域。最近的性格形成研究表明，父母愿意使用数字应用程序来支持这种方法[ 3.］．

无效研究的第二个特点是使用了主观测量。虽然只有2项研究使用了PA的主观测量，但在干预后没有显示出变化。这一发现可能表明PA的客观测量在识别干预诱导的变化方面具有优势，与先前主张在PA干预中进行标准化加速度计评估的综述一致[ 43和小孩子一起玩。客观测量也可能更适合捕捉零星的短时间运动爆发，这往往是儿童早期PA的典型特征，而主观评估可能会遗漏。然而，客观的测量并不能捕捉到PA和育儿方式、环境条件或刺激，或其他家庭成员的PA行为和模式，所有这些都可能影响幼儿的PA。

最后，涉及多个结果目标(即PA和营养)和模式(网站+面对面干预)的研究没有明显的优势。这与一项关于移动应用程序对各年龄组健康结果影响的研究综述形成对比，该综述表明，多模态研究的影响更大[ 44］．在我们的综述中，缺乏这种记录在案的优势可能是由于研究数量有限和缺乏无偏倚的高质量研究。未来的干预工作应考虑探讨单个干预成分与整体干预的影响。这将为了解数字模式如何影响或推动干预结果提供见解。

本综述最重要的发现在于强调了与研究质量、干预策略和实施结果纳入相关的该领域进一步工作的机会。除一项研究外，其余研究的样本量均小于100;未来的工作可以扩大样本的规模和多样性，以了解技术将在不同的环境和环境中提高儿童的PA(即评估介质和调节)。只有一项研究评估了干预后6个月的结果。未来的工作应该延长先前研究中使用的随访时间，这些研究已经注意到基于技术的干预效果可能不会持久。这样一项研究正在进行中，它将研究一款移动应用程序对24周内儿童活动水平的影响[ 45］．

关于使用数字平台作为幼儿的干预策略，先前的研究提出了数字平台可能会破坏传统的锻炼形式，并导致儿童过度使用屏幕时间的担忧[ 46］．未来的工作必须检验这是否正确。相反，积极使用技术的幼儿可能会增加日常活动(超出技术时间);这意味着技术时间取代了其他屏幕时间，而不是增加了它。本报告中所述的研究并未评估这些结果。在结构化、面对面项目有限的地区，数字干预措施有可能通过PA干预措施覆盖儿童和家庭[ 23］．

结合实施结果收集的不一致，未能发现效果的研究可能无法区分干预的失败与研究设计的失败或实施的失败。除了评估可接受性(在可行性确定之后)之外，还需要开展工作，以便更好地理解使用技术针对幼儿以改善PA的实施过程。随着基于数字的干预措施被整合到现有系统中(如儿童保育、学校和家庭)，这些研究中缺失的实施结果将变得特别重要(即采用、成本、渗透和维持)。此外，未来的干预措施可以受益于评估参与者特征的采用率，干预措施交付的成本，以告知未来的可扩展性，以及超越研究背景的数字战略的持续使用[ 37］．

本报告的主要局限性是由于该领域的新兴性质，缺乏关于基于数字的PA干预措施的结论性陈述。这反映在迄今为止这一领域的前期研究数量少、质量有限。此外，我们的综述只包括同行评议的全文和英文出版物;其他未发表的和非英语的研究论文可能存在这个主题。这些因素限制了本综述可以得出的结论。我们工作的优势包括系统方法，使用最新的指导方针完成系统审查;研究质量、偏倚和证据强度的评估;以及审稿人之间的高一致性。

在一系列身体健康、心理健康和认知发展方面，PA与幼儿的积极结果有关。需要有效和可扩展的干预方法来帮助儿童在学龄前达到推荐的PA和运动水平。这一综述表明，以儿童为中心的干预措施可能是最有希望提高儿童PA的方法。具体地说，根据这篇综述，两项研究中使用的包装为学校PA干预措施的商业产品对PA有显著影响。这表明有机会开发新的基于数字的干预措施，在设计时考虑到年轻用户及其家庭的需求。虽然这一综述表明，数字平台在一定程度上有望提高儿童的PA，但目前的证据存在许多空白。进一步的研究采用严格的设计，以实现高研究质量和最大限度地减少偏见，监测实施结果，并将数字组件的贡献与其他干预组件区分开来，这将促进对干预措施的有效性及其更广泛实施的潜力的理解(而不是那些具有限制可实施性的特征)。此外，未来的研究重点应放在严格的研究设计上，包括对家庭和儿童进行干预的不同人群，将客观测量的PA水平作为主要或次要结果。