我们欣赏并认真阅读了Hung和Kao的[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]对我们最近的系统回顾和元分析的反馈[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba，研究了游戏化干预对身体活动的有效性。这些作者指出了三个方面，我们将在这封信中讨论。gydF4y2Ba

首先，他们认为保罗等人[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba不应该被纳入我们的综述，因为这项研究是一项非随机临床对照试验。我们同意这项研究是非随机的。事实上，我们已经在我们的结果部分的偏倚风险小标题下提到了这个问题:“总的来说，1项研究[28]被评为序列生成的高风险，因为分配是基于招募顺序的，”其中参考文献28点指向Paul等[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba］．多媒体附录2中也报道了这一声明，并在GRADE(建议评估、发展和评估的分级)框架下的研究结果摘要中考虑到这一点，其中一些荟萃分析的证据质量因纳入研究的偏倚风险而降低。因此，在我们的审查中已经考虑到了这些限制。此外，我们想强调的是，保罗等人的[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba如我们的遗漏分析和多媒体附录1中的Baujat图所强调的那样，该研究没有大的异质性贡献和效应量影响。例如，当从最终样本中省略该研究时(即敏感性分析后)，我们得到了一个HedgesgydF4y2Ba ggydF4y2Ba0.40 (95% CI 0.11-0.75)。gydF4y2Ba

二、洪与高[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]表明，进行游戏化的总小时数可以产生显著影响，并可以解释异质性。我们完全同意这一点，因为我们相信，参与数字行为改变干预措施是有效干预的必要条件。游戏化往往被同化为一种自我实现的过程，允许参与者自动参与电子健康服务。然而，情况并非总是如此，这会影响干预的效果。然而，在纳入的研究中，很少有研究同时测量参与和行为结果，这使我们无法检查剂量反应的可能存在。因此，我们建议未来的试验除了其他结果外，还应系统地结合参与测量。游戏化服务的用户粘性可以通过应用和网站的数据客观地记录下来(例如，登录次数、每次登录花费的时间、访问的组件数量)，并通过自我报告问卷(如DBCI用户粘性量表)来衡量。gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba])，注意的心理测量，以及定性或观察方法。gydF4y2Ba

最后，洪和高[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]还指出，这项荟萃分析的结果可能不适用于老年人。如果通过我们的元回归，参与者的年龄与干预效果没有统计学上的显著相关性，很明显，我们的结论不能推广到我们研究年龄范围以外的参与者(9-73岁)。正如他们所指出的，很少有研究评估游戏化干预对老年人的影响。未来的研究应着眼于这一具有特定特征的特定人群。gydF4y2Ba