医学互联网研究杂志-移动健康体育活动干预的依从性测量和影响依从性因素的探索:范围审查和拟议框架

审查

¹英国曼彻斯特大学生物、医学与健康学院健康科学学院，曼彻斯特

²曼彻斯特学术健康科学中心，英国曼彻斯特

^3.曼彻斯特大学NHS基金会信托，曼彻斯特，英国

通讯作者:

杨洋，硕士

健康科学学院，生物、医学与健康学院

曼彻斯特大学

Jean McFarlane大楼

曼彻斯特，M13 9PL

联合王国

电话:44 07422943521

电子邮件:yang.yang-3@manchester.ac.uk

背景:移动健康(mHealth)作为提供体育活动(PA)计划的创新方法被广泛使用。用户对移动健康计划的坚持对于确保基于移动健康计划的有效性非常重要。

摘要目的:我们的主要目的是回顾用于评估依从性的方法的文献，可能影响用户依从性的因素，以及依从性与健康结果之间关系的调查。我们的第二个目标是开发一个框架，以了解坚持在影响移动健康PA项目有效性方面的作用。

方法:检索MEDLINE、PsycINFO、EMBASE和CINAHL数据库，以确定评估使用移动健康促进18岁以上成年人PA的研究。我们使用关键解释综合方法来总结收集的数据。

结果:本文共收录54篇论文。我们确定了31种特定的依从性测量方法，归纳为8个指标;这些指标被映射到4个维度:长度、宽度、深度和相互作用。据报道，用户特征(5个因素)、技术相关因素(12个因素)和环境因素(1个因素)对依从性有影响。纳入的研究表明，依从性与干预结果显著相关，包括健康行为、心理指标和临床指标。基于这些审查结果制定了一个框架。

结论:本研究开发了一个粘附性框架，将粘附性预测因子、综合粘附性评估和临床疗效联系在一起。这一框架可以为全面衡量依从性提供证据，并指导进一步研究基于健康的PA干预的依从性。未来的研究应该验证这一框架的实用性。

中国医学网络学报，2018;24(6):e30817

doi: 10.2196/30817

关键字

移动健康；移动健康；体育活动；依从性；框架；范围审查；移动电话

背景

有强有力的证据表明，体育活动(PA)与改善身体健康、心理健康和福祉有关。1］．然而，许多人面临缺乏活动的风险，对PA干预的吸收和坚持程度也不高[2］．推广PA和保持人们的依从性是至关重要的公共卫生问题。

技术创新(如移动医疗)发展迅速，并在医疗保健领域得到广泛应用[3.］．移动医疗主要侧重于提供和监测医疗保健服务[4]也可以作为提供PA干预的替代方法，克服传统PA方法的局限性(例如，课程或研讨会)[5］．与传统方法相比，移动健康可以使用生动的视频和图片，可能更有吸引力和可接受性[6］．移动健康的使用可以帮助以低成本向广大受众提供锻炼计划。此外，移动健康技术可以提供及时反馈、提醒和支持、持续监测和结果评估[7，8］．

包括移动医疗在内的创新医疗技术有一个共同的问题，那就是用户对移动医疗计划的坚持。例如，下载了锻炼应用程序的人并不总是使用或继续使用该应用程序。研究表明，次优接触PA程序会降低这些干预措施的效果[9］．测量用户对移动健康的依从性，探索可能影响用户依从性的因素以及依从性与干预结果之间的关系，对于了解如何改善PA和其他结果非常重要。

虽然有系统的综述总结了坚持以技术为基础的干预措施的证据，但以前的综述相当笼统，没有将移动健康与其他基于技术的干预措施区分开来，没有关注PA，也没有解决PA干预措施的坚持可能与其他干预措施(如药物或治疗)的坚持不同的问题。例如，Donkin等人[10总结了任何电子疗法依从性的测量方法，并评估了依从性与干预结果的关系。Perski等[11]，专注于数字行为改变干预，开发了一个概念框架来解释潜在因素对人们参与数字行为改变干预的影响。相比之下，其他评论可能专注于PA，但限制自己特定的数字技术。例如，Attig等[12，他总结了人们放弃使用这些设备的原因，比如可用性问题和隐私问题。

移动健康是提供健康干预的常用创新解决方案。移动健康具有即时访问、便携性和直接反馈的特点，这使得它不同于台式电脑等其他技术[4］．我们认为，这些特征可能会以不同于对其他技术的坚持的方式影响基于健康的干预措施的用户的依从性。因此，最好更具体地考虑基于移动健康的干预措施，而不是将它们与其他通用技术组合在一起。鉴于此，我们认为衡量用户对基于移动健康的PA的依从性不仅应该反映通用技术的特征，而且还应该包括移动健康特定的因素。例如，自动记录移动健康设备佩戴的天数和自动记录每日的PA量，如步数，是衡量用户对基于移动健康的PA干预的坚持程度的常用指标[8］．但是，现有的关于一般信息技术的审查没有充分考虑到这些指标。总体而言，缺乏关于坚持以健康为基础的PA的决定因素以及坚持对健康结果的影响的证据;此外，似乎还没有一致的测量方法来衡量旨在提高PA参与度的移动健康设备的依从性。

因此，对文献进行了范围审查，以探索如何衡量旨在提高PA参与度的mHealth依从性，调查哪些因素影响用户的依从性，以及依从性与干预结果之间的关联。需要一个框架来确定因素、依从性测量和健康结果之间的关联。该框架可在未来用于指导对基于健康的PA项目的依从性的测量，并促进对基于健康的项目有效性的进一步研究。

目标

本研究的目的是综合以下方面的证据:(1)文献中如何测量对mHealth PA干预措施的依从性，(2)影响依从性的因素，以及(3)对mHealth PA干预措施的依从性与健康结果之间的关联。另一个目的是提出一个遵守以健康为基础的PA项目的操作概念，以及一个框架，以确定遵守、遵守测量和干预结果的决定因素之间的联系。

本次评审的报告遵循了PRISMA-ScR(范围评审的系统评审和元分析扩展的首选报告项目)指南[13］．指多媒体附件1参阅PRISMA-ScR清单。审查协议没有在网上注册。

文献检索与检索策略

为了确定相关研究，最初的电子检索于2020年9月在4个数据库中进行:MEDLINE、PsycINFO、EMBASE和CINAHL [14］．更新搜索于2022年2月进行。指多媒体附件2搜索策略。对出版年份没有限制，但搜索仅限于英文出版物。

合格标准

我们认为一项研究符合中提出的标准表1．根据世界卫生组织对移动医疗的定义[15]，我们将基于移动健康的PA项目定义为使用移动设备提供PA的干预措施。这些设备可能是智能手机、智能手表、掌上电脑(如腕带)和其他无线技术。此外，在本综述中，只要作者描述了依从性的测量或定义，就没有限制如何定义和评估移动健康干预措施的依从性。此外，本次审查采用了世界卫生组织提供的PA定义[16]:由骨骼肌产生的任何需要消耗能量的身体运动。

表1。纳入和排除标准。

项目	入选标准	排除标准
学习类型	任何实验性和非实验性研究设计 ‎	未发表的研究 ‎ 没有经过同行评审的论文 ‎
参与者类型	年龄≥18岁的人群(包括老年人) ‎	研究招募儿童(年龄<18岁)或有认知障碍或精神障碍的参与者 ‎
干预的类型	评估移动医疗使用的研究^一个推广PA^b ‎ 移动健康设备可以单独使用，也可以与物理治疗等其他形式的干预措施结合使用。PA可以是整个干预的一部分，比如改变体重的行为计划 ‎	研究使用台式机或笔记本电脑进行干预 ‎ 研究仅使用移动健康来监测PA，而不是提供或指导PA ‎
结果类型	研究测量了坚持使用移动健康来促进PA的任何结果 ‎	无排除标准 ‎

^一个移动健康:移动健康。

^b体育活动。

研究选择

我们使用EndNote (Clarivate Analytics)来管理通过电子搜索识别的记录。在删除重复记录后，我们首先筛选标题和摘要，以确定可能符合条件的研究，然后筛选全文，以包括符合条件的研究。鉴于这是一个范围审查，只有1名审查员(YY)参与了这个过程。然而，任何问题都是通过咨询其他研究人员(CT或EB)来解决的。

数据提取

我们使用预定义的数据提取表格并提取以下细节:(1)纳入研究的特征:研究设计、研究人群、样本量、干预的描述、使用的mHealth、干预的目标、控制方案、随访时间和结果测量;(2)可能影响依从性的因素以及依从性与结果之间的关系。

数据合成

采用临界解释综合方法综合定性和定量数据[17］．在纳入研究的全文中确定的概念被标记。研究问题被用作自上而下的编码框架。我们编码了与以下三个主题中的任何一个显式或隐式相关的文本片段:(1)依从性测量，(2)依从性预测因子，以及(3)依从性与干预结果之间的关联。合成结构(即，解释相似主题的概念)从代码发展而来，并指定了合成结构之间的关系。

框架开发方法

在上述综合构念的基础上，我们通过遵循理论因果路径来映射范围审查的综合构念，开发了一个综合坚持框架。该框架可以显示影响依从性的决定因素之间的联系、多维依从性测量以及依从性与健康结果之间的关联。

搜索结果

电子数据库搜索共检索了10,902条记录。对这10902条记录进行标题和摘要筛选，有150条(1.38%)需要全文检查。在这150篇论文中，有54篇(36%)被本文收录(图1)．

图1。PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)研究选择过程流程图。移动健康:移动健康。

纳入研究的特征

所纳入研究的特点总结和报告文本框1(参考多媒体［18-71]以了解详情)。大多数干预都是通过智能手机应用程序进行的。纳入研究的样本量从10到16,948(中位数为86)。纳入研究的参与者的平均年龄为23.6岁(SD 4.6岁)至73.2岁(SD 7.3岁)(中位数51.7岁，SD 11.2岁)。

纳入研究的特点总结。

研究类型

随机对照试验设计(33项研究)[18，20.-22，24，25，30.，31，33，34，39-47，50-53，57，58，60，61，63，65-68，71]，包括9项样本量较小的先导研究[20.，21，33，40，42，47，50，51，68］
前、后准实验研究(10项研究)[19，23，29，37，38，49，55，56，62，69］
观察性研究设计(4项研究)[26，36，48，64］
随机对照试验干预组的亚组分析(2项研究)[54，59］
非随机对照先导试验(3项研究)[27，28，35］
非随机2组配对病例-对照试验(1项研究)[60］
横断面网络调查(一项研究)[36］

参与者类型

一般人群(如大学生和工作人员或健康成年人;10项研究)[26，35，36，39，45，48，49，57，64，70］
有特定特征的人(17项研究)
- 缺乏体育活动的社区住宅(四间书房)[41，53，59，65］
- 超重人群(4项研究)[24，68，69，71］
- 老年人(4项研究)[22，23，31，37］
- 超重的孕妇或产后妇女(2项研究)[28，60］
- 轮班工人(1项研究)[47］
- 母亲(一项研究)[52］
- 护士(1项研究)[55］
患有特定疾病的人(27项研究)
- 糖尿病或糖尿病高危人群(9项研究)[19，32，38，42，43，46，50，51，63］
- 癌症(5项研究)[20.，44，56，61，62］
- 心脏事件(4项研究)[18，30.，54，67］
- 肌肉骨骼状况(3项研究)[21，25，58］
- 肺部疾病(两项研究)[27，34］
- 中风(1项研究)[33］
- 帕金森病(1项研究)[40］
- 体重过重(在初级护理的患者中;1项研究)[66］
- 等待手术的病人(1项研究)[29］

移动医疗的类型

通过智能手机应用进行干预(52项研究)[18-55，57-70］
使用手腕上的活动追踪器(一项研究)[56］
使用PDA(1项研究)[71］

移动健康的功能

帮助用户自我监控和记录他们的行为(如体育活动、饮食和体重;49项研究)[18-20.，22-30.，32-35，37-50，53-71］
提供反馈、提醒和社会支持(38项研究)[18，22-24，28，30.，32-35，38-43，45，47，49，50，53-69，71］
分析和评估特点及制定活动目标或计划(38项研究)[18，19，22-25，28，32，33，35，38-45，47，51，53-57，59-61，63-68，70］
提供行为改变教育及指导(30项研究)[18，21，23，25，27，28，30.-34，38，40-42，44-47，50，51，54，55，58，60，61，63，66，67，69］
基于游戏的功能(5项研究)[35，37，39，43，51］

结果类型

移动卫生干预的可行性
- 依从性(27项研究)[18，21，23，25-27，29-31，33-35，40，42-44，50-54，56，58，67-69，71］
- 审计业务(19项研究)[20.，22，28，29，32，36-39，46-49，59-62，64，65］
- 留存率(10项研究)[23，28，32，42，47，48，56，59，60，64］
- 可接受性(9项研究)[20.，24，28，40，53，54，60，62，68］
- 有用性或可用性(7项研究)[23，47，49，50，54，57，70］
- 满意度(五项研究)[33，40，56，58，68］
- 招募(四项研究)[28，37，56，60］
- 摄取(4项研究)[30.，42，44，57］
- 完成(3项研究)[44，59，67］
- 安全性(2项研究)[40，56］
- 项目使用(2项研究)[57，70］
- 领养(1项研究)[55］
- 实施(1项研究)[55］
- 保养(1项研究)[55］
- 保真度(1项研究)[60］
健康行为的改变
- 身体活动水平(步数;19项研究)[18，20.，22，23，28，31，35，36，39，40，49，50，52，53，62，64-67］
- 节食(4项研究)[28，53，62，66］
临床指标
- 体重或BMI的变化(13项研究)[20.，24，26，28，30.，38，46，52，57，62，66，69，71］
- 身体机能与行走或运动能力(10项研究)[19，23，25，27，31，33，34，40，50，58］
- 生活质素(9项研究)[19，31，33，34，39，40，50，65，67］
- 糖化血红蛋白水平或空腹血糖(5项研究)[19，30.，38，51，63］
- 对治疗效果的看法(3项研究)[21，25，58］
- 血压(2项研究)[30.，66］
- 摄氧峰值(1项研究)[18］
心理指标
- 身体活动动机(四项研究)[37，42，43，51］
- 抑郁、焦虑、压力与情绪(4项研究)[22，28，39，69］
- 自我效能感(5项研究)[18，22，28，29，66］
- 心脏健康教育(1项研究)[54］
- 不良事件(2项研究)[23，27］
- 认知表现(1项研究)[22］
- 疾病知识(一项研究)[18］

后续

范围:3周到24个月(中位数为12周)

文本框1。纳入研究的特点总结。

依从性测量方法总结

我们确定了31种特定的依从性测量方法(表2)．最常用的前3种方法是手动将自我监测的健康行为数据输入设备(17项研究)，记录设备上自动记录的PA数据(如步数)(10项研究)，以及记录每天访问应用程序的频率(8项研究)。

这31种测量方法涉及8个测量指标，通常反映4个测量维度:长度、宽度、深度和相互作用(表2)．在4个维度中，广度维度是最常测量的(35项研究)。在纳入的54项研究中，31项(57%)仅测量了1个维度的依从性，15项(28%)测量了2个维度的依从性，6项(11%)测量了3个维度的依从性，而2项(4%)测量了所有4个维度的依从性。

表2。依从性测量方法。

尺寸及测量指标		纳入的研究报告了具体的方法
长度:用户在移动健康上花费的时间^一个设备(15项研究报告)
	设备使用时间和频率	记录每天使用app的频率(即app访问或登录;8项研究)[28，32，49，55，56，65，66，68］ ‎ 自我报告应用程序的使用频率(2项研究)[36，51］ ‎ 记录使用设备的持续时间(2项研究)[32，60］ ‎
	使用时间，直到磨损	设备使用天数(3项研究)[20.，37，49］ ‎ 减员时间(1项研究)[48］ ‎ 试验保留(1项研究)[68］ ‎ 项目使用时间(1项研究)[64］ ‎
广度:移动健康功能和特性占可用总功能和特性的比例(由35项研究报告)
	使用的设备功能	将身体活动数据(步数和运动量)自动记录在设备上(10项研究)[20.，35，37，40，43，59，62，64，65，70］ ‎ 手动输入或上传自我监测的健康行为数据到设备(17项研究):身体活动[24，26，29，30.，32，38，41，42，44，47，48，53，57，69，71]，以及饮食、体重和其他行为目标[24，26，28，29，32，38，47，53，62，69］ ‎ 记录实际使用情况及每个特征(6项研究)[22，37，39，42，46，49］ ‎ 游戏记录及游戏总时长(1项研究)[43］ ‎
	模块完成情况	参与者参加、完成或取消的会议数量(6项研究)[23，27，48，52，54，69］ ‎ 通过标准化问卷评估自我报告对治疗或体育活动计划的坚持情况(2项研究)[31，34］ ‎ 接受辅导(1项研究)[41］ ‎
深度:该计划的使用情况(由13项研究报告)
	迎接任务或挑战	自我报告坚持体育活动计划或目标(3项研究)[31，50，58］ ‎ 参加者达到每日目标(2项研究)可获分数[51，59］ ‎ 所进行的运动时间与规定的运动时间(一项研究)[54］ ‎ 参加计划评估(一项研究)[67］ ‎
	行为改变(如身体活动水平和饮食习惯)	设备监测身体活动水平，如平均每日步数或身体活动时间(4项研究)[18，19，48，50］ ‎ 自我报告走路和坐着的时间(1项研究)[33]及运动时间(1项研究)[54］ ‎ 自我报告已达到的行为目标数目(2项研究)[28，45］ ‎
交互:用户如何与干预程序交互(由19项研究报告)
	积极互动	撰写或回复一篇文章(6项研究)[38，55，59-61，65］ ‎ 设定改变行为的目标或挑战(6项研究)[22，28，45，60，63，64］ ‎ 接收及回复短讯短信(4项研究)[21，22，38，62］ ‎ 向队友赠送电子礼物(2项研究)[59，65］ ‎ 打开和回应的通知或提示的数量(1项研究)[57］ ‎ 与项目组件交互时获得的积分(1项研究)[63］ ‎ 加入Facebook群组(1项研究)[60］ ‎
	被动的交互	通过app阅读文章、文本或观看视频剪辑(6项研究)[25，28，38，41，48，60］ ‎ 完成电话通话和通话时长(2项研究)[46，62］ ‎ 已打开的通知数目(1项研究)[32］ ‎

^一个移动健康:移动健康。

影响移动健康PA计划依从性的因素

在纳入的研究中，有3个影响依从性的因素:用户特征、技术相关因素和环境因素(表3)．对于5种特定的用户特征，纳入的研究在年龄、教育状况和体重对依从性的影响方面显示了不一致的证据，而Ryan等人的研究[59]和Guertler等[64一致表明男性的依从性更高。Edney等人的研究[39的研究报告称，超重会降低坚持力。纳入的研究一致表明，几乎所有12个技术相关因素(9个移动健康功能和3个与使用移动健康设备体验相关的特定因素)都增加了用户的依从性。在这项综述中，只确定了一个上下文因素:工作日的依从性高于周末[59］．

表3。影响对移动健康(mHealth)身体活动干预依从性的因素。

				与身体活动应用程序的坚持有关
用户的特点
		年龄	不一致的结果年龄越大，依从性越强(2项研究)[39，64］ ‎ 与依从性无关(1项研究)[51］ ‎ ‎
		性	男性依从性较高(2项研究)[59，64］ ‎
		重量	不一致的结果超重会降低依从性(1项研究)[39］ ‎ 基线体重或BMI与依从性无关(1项研究)[49］ ‎ ‎
		教育	不一致的结果坚持程度较高的中等教育类别(1项研究)[59］ ‎ 高等教育程度增加依从性(1项研究)[46］ ‎ ‎
		基线体力活动	基线步骤与依从性无关(1项研究)[49］ ‎
与技术有关的因素
	移动健康^一个功能		对进展或动机的反馈可增加依从性(6项研究)[32，37，42，55，66，71］ ‎ 网络平台或应用特定社区增加了依从性(3项研究)[36，58，66］ ‎ 提醒功能增加依从性(3项研究)[57，59，66］ ‎ 获得历史体育活动数据可增加依从性(3项研究)[32，37，47］ ‎ 人际接触功能增加依从性(2项研究)[42，47］ ‎ 量身定制的干预可增加依从性(2项研究)[42，47］ ‎ 数据输入自动化提高依从性(1项研究)[32］ ‎ 信息更新增加依从性(1项研究)[32］ ‎ 多项任务会降低依从性(1项研究)[55］ ‎
	用户体验		易用性提高依从性(2项研究)[57，66］ ‎ 感受挑战增加坚持(1项研究)[37］ ‎ 乐趣使用干预增加依从性(1项研究)[66］ ‎
语境因素				工作日的依从性高于周末(1项研究)[59］

^一个移动健康:移动健康。

坚持与干预结果的关系

13项研究报告了依从性和干预结果之间的相关性。5项研究表明，较高的依从性与较高的PA相关[36，39，61，65，70]或在1项研究中有身体功能[27]，在6项研究中体重减轻更大[26，38，39，46，59，71]，并且在2项研究中糖化血红蛋白水平有更大的降低[38，51］．Höchsmann等[43]报告称，参与者的坚持与内在PA动机量表变化分数呈正相关。

遵守移动健康PA干预措施的拟议框架

Perski等人提出的框架[11]明确地将对敬业度的潜在影响以及敬业度与干预有效性之间的关系联系起来。我们在坚持框架中使用了相同的结构。我们将上述回顾结果映射到类似的框架中，以说明影响对移动健康PA干预依从性的因素之间的相互作用，依从性测量的4个维度和干预有效性(图2)．

一般来说，大多数具体因素都与用户特征、技术本身和可以增加用户粘性的环境有关。对移动健康的依从性可以通过与4个维度(长度、广度、深度和互动)相关的指标来反映，并且可以主要通过自动记录的数据和自我报告的方法来衡量。较高的依从性可以改善健康行为以及心理和临床结果的干预效果。

图2。坚持移动健康身体活动干预的框架。HbA_{1 c}:糖化血红蛋白;体育活动。

主要研究结果

在这篇范围综述中，我们综合了54项研究的证据。研究结果如下:

据报道，用户的个人特征(如性别和教育状况)、移动健康设备的特征和环境因素会增加用户对移动健康PA干预措施的依从性。
据报道，依从性在4个维度及其相应的指标中反映或衡量:广度(设备功能的使用和模块的完成)，深度(满足任务或挑战和行为改变)，长度(设备使用时间和使用长度)，以及互动(与程序元素的主动或被动互动)。
较高的依从性与健康行为(如增加PA)、PA动机和临床结果(如降低糖化血红蛋白水平、血压和体重)方面的更好结果相关。

对这些发现进行了总结，提出了一个基于理论因果路径的初步综合依从性框架，包括三个部分:(1)影响用户对移动健康PA干预依从性的因素，(2)多维依从性测量，以及(3)依从性与干预结果之间的关联。

依从性测量问题

本范围综述确定了文献中与测量对移动健康PA项目的依从性相关的3个问题。首先，在如何定义和衡量依从性方面几乎没有共识。在文献中，总共确定了31种特定的依从性测量方法。评估依从性方法的异质性使得各研究之间的比较变得困难。其次，依从性测量应基于证据或理论;然而，只有Adu等人的研究[32]指的是一个衡量依从性的框架。第三，对PA干预的坚持是一个复杂的定义，而不是单一的方法[72]，但本综述中包括的许多研究(31/ 54,57%)仅使用一个维度测量依从性。

本综述试图通过建立一个基于综述结果的新的依从性概念框架来解决上述问题。该框架有4个维度，预计将为全面衡量用户对移动健康PA干预措施的依从性提供信息。四个维度如下:

长度维度可以反映用户是否仍在使用mHealth设备，以及他们在设备上花费了多少时间。这一维度在衡量依从性时应被认为是必不可少的，可以通过磨损时间、设备访问频率和使用持续时间来反映。
宽度维度可以反映PA涉及了多少设备功能，参与者完成了多少模块。这个维度可以帮助了解移动健康设备每个功能的可用性以及用户的参与度。在纳入的研究中，这是衡量依从性最常见的考虑因素。当移动健康计划具有多种功能或多个干预模块时，这个维度尤其值得考虑。
深度维度可以评估用户对移动健康计划任务的坚持程度。它可以通过参与者是否完成计划任务或达到PA目标来衡量。对于本综述中包括的移动健康项目，任务通常与行为变化相关，可以考虑反映深度维度。例如，设备记录或自报PA时间。
交互维度反映用户如何与移动健康程序交互。在纳入的研究中，最常用的评估互动的方法包括记录和计算撰写的帖子或用户的回复的数量，以及评估用户对教育材料的访问。

关于坚持或参与的相关概念的证据包含在先前的3项研究中[11，12，73];然而，就干预措施的重点而言，这三种方法都与本综述不同。Perski等[11]开发了一个概念框架，以突出数字行为改变干预对参与度的潜在影响，以及参与度和目标行为之间的关系。作者的框架详细说明了对敬业度潜在的直接和间接影响，但并没有说明如何衡量敬业度。我们在这篇综述中开发的框架侧重于依从性测量的主题，也探讨了影响用户对移动健康的依从性的因素。此外，Perski等[11]考虑了用户参与广泛的数字行为改变干预措施，而不是专注于基于移动健康的PA干预措施。阿提格等[12]强调探索与放弃活动跟踪器相关的因素，而不是将放弃的框架概念化。阿提格等[12]确定了设备使用强度降低、设备交互减少和PA达到的量是影响放弃使用活动追踪器的重要因素。我们同意这些因素的重要性，并已将其纳入我们拟议的遵守框架。库伯等[73]分析了一项随机对照试验的数据，该试验旨在评估基于网络的干预在促进饮食改变方面的有效性。他们提出了一种二维依从性测量方法，包括广度和深度。广度被定义为用户在多大程度上可以访问网站上所有可用的功能，深度被定义为用户在多大程度上参与基于网络的材料。库伯等[73]认为宽深用户粘性导致了干预结果:用户留存率和行为改变。然而，我们认为保留而且行为改变分别作为具体方面的长度和深度。这是因为保留而且行为改变在移动健康使用模式方面，只是中间的调节作用，而不是确定用户坚持对PA导致的临床结果的影响，如特定的平衡和力量结果。鉴于此，我们认为我们的循证依从性框架与医疗提供的PA干预措施特别相关。

在选择测量依从性的方法时，研究人员需要考虑以下问题:

移动健康计划的特征(例如，移动健康计划是否具有多个功能)。长度和广度维度通常适用于大多数移动健康计划，而交互和深度维度通常仅适用于具有相关功能的移动健康计划。
研究的目的。例如，如果研究的目的是评估移动健康干预的有效性，则需要用户对移动健康干预的深度参与，这意味着应该考虑交互和深度维度。

关于依从性测量的最后一个问题是如何收集依从性数据。自动记录和自我报告坚持是两种常见的方法，但它们都有优点和局限性。自动记录可以是客观的，但可能无法检测到某些特定类型的活动(例如，静止的运动或上半身或下半身的运动)[74］．自我报告易于使用，适用于所有类型的PA，但这种方法的有效性可能受到社会可取性偏差的影响[75］．衡量对移动健康PA干预措施的依从性的理想方法可能是使用移动健康和自我报告的客观测量相结合。

影响用户依从性的因素

本综述的一些发现与以前的工作不一致:本综述表明，男性性别、年龄较大和中等教育程度可能是较高依从性的预测因素。然而，在一项系统综述中，研究了网络心理干预依从性的预测因素，Beatty和Binnion [76表明，女性和年龄较大的人更容易坚持。另一项研究发现，年龄越小，对互联网干预的依从性越高[77］．这些分歧可能与所考虑的干预措施类型和目标人群的差异有关。

这项综述发现了12个可能影响用户依从性的技术相关因素，其中9个与移动健康功能有关，3个与用户体验有关。这与另一项技术相关因素(如PA跟踪、PA目标设定和锻炼定制)的系统综述一致[78］．在Attig等人的研究[12]，放弃的原因包括数据不准确、隐私问题、不舒服、失去动力和失去跟踪可行性。这一发现表明，移动健康设备本身是用户依从性的关键，在设计移动健康时，目标用户可以参与改善设备功能，从而提高依从性。

依从性和干预结果

正如这项综述和坚持框架所表明的那样，坚持可以影响干预结果，包括健康行为结果，如PA水平，心理指标，如PA动机，以及临床指标，如体重减轻和血压。研究结果表明，应从上述3个角度进一步研究依从性和健康结果之间的关系。

霍利-黑格等[72]和Donkin等人[10]表明可以使用不同类型的坚持指标来预测不同类型的临床结果(例如，登录与物理健康干预的结果相关，而模块完成与心理健康干预的结果最相关)。了解依从性如何影响干预措施的有效性对于理解如何定义依从性至关重要。然而，本综述仅发现了有限数量的研究，评估了坚持使用移动健康与健康结果之间的关系。需要进一步的研究来深入探讨每个坚持维度和每个健康结果维度之间的关系。

本文的局限性

这篇综述也有局限性。首先，鉴于这是一篇范围综述，对这篇综述的搜索仅限于英文出版物;因此，以其他语言发表的证据可能会被遗漏。其次，所提议的遵守框架仅基于范围审查的结果;因此，由于文献证据有限，它可能不包括所有可能的因素。进一步的研究可以通过考虑专家组会议等其他来源的证据来改进这一框架。第三，该框架探讨了依从性预测因素以及依从性与健康结果之间的关系。然而，我们没有进一步探讨这些预测因素如何影响每个依从性维度以及每个依从性维度与干预结果之间的关联。这是因为所纳入的研究对这些问题的证据有限。需要进一步的研究来探索每个坚持维度对移动健康计划的坚持。

结论

这篇综述表明，依从性可以使用长度、宽度、深度和相互作用的维度来测量;用户特征、技术相关因素和上下文因素都会影响用户的黏性;依从性与健康行为、心理和临床措施方面的结果显著相关。这些发现为框架的开发提供了信息，将依从性预测因子、综合依从性评估和临床有效性联系在一起。该框架可以促进对依从性的全面衡量，并指导移动卫生设备的开发和进一步研究对移动卫生PA干预措施的依从性。需要进一步的研究来验证这个框架;例如，通过考虑其他来源的证据，如专家组会议或使用德尔菲方法。

致谢

本研究由CT国家卫生研究所(NIHR)高级研究员奖(NIHR200299)资助。CT是主任，在撰写本文时，EB是NIHR老年人和脆弱政策研究部门的研究员。CT领导健康老龄化研究小组，YY受雇于NIHR应用研究合作大曼彻斯特。本文仅代表作者个人观点，并不代表国家卫生研究院或卫生与社会保障部。

利益冲突

没有宣布。

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健康:移动健康

PA:体育活动

PRISMA-ScR:系统评价和元分析扩展范围评价的首选报告项目

A Mavragani编辑;提交02.06.21;R Krukowski同行评议，L König;对作者04.08.21的评论;修订本收到16.09.21;接受15.03.22;发表08.06.22

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运动健康体育活动干预依从性的测量和影响依从性因素的探索:范围审查和拟议框架

运动健康体育活动干预依从性的测量和影响依从性因素的探索:范围审查和拟议框架

审查

通讯作者:

摘要

关键字

简介

背景

目标

方法

文献检索与检索策略

合格标准

研究选择

数据提取

数据合成

框架开发方法

结果

搜索结果

纳入研究的特征

纳入研究的特点总结。

依从性测量方法总结

影响移动健康PA计划依从性的因素

坚持与干预结果的关系

遵守移动健康PA干预措施的拟议框架

讨论

主要研究结果

依从性测量问题

影响用户依从性的因素

依从性和干预结果

本文的局限性

结论

致谢

利益冲突

参考文献

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