来自世界各地的62位在互联网干预研究和实践、电子营销/电子商务、网页设计和技术网站开发方面的杰出专家被邀请参加第一轮德尔菲研究。各领域专家的比例设定为30:10:10:10。从健康促进研究和实践中选择的专家人数最多，因为我们预期这些专家对传播战略的有效性和与首次访问、延长访问和再次访问相关的因素有最广泛的见解。第一轮遴选关键专家的标准如下:(1)他们是电子健康和电子健康推广领域关键科学出版物的第一作者，(2)他们撰写了多篇有关该主题的科学文章。如果人们是促进健康和互联网方面的主要期刊编委会的积极成员，并在这些领域或期刊上发表过文章，也包括在内。电子营销/电子商务和ICT(信息和通信技术)公司的代表(例如，Web设计师和开发人员)是根据出版物、我们自己的网络，并通过要求应答者提供各自领域的其他专家的名字来选择的。

邀请参加第二轮研究的专家名单已扩大到233人(目标是250人)。选择的标准是，成为一篇关于互联网干预主题的科学论文或摘要的第一作者。通过PubMed、psyinfo和Web of Science(2000 -2006年)的文献搜索检索第一作者的名字，并在相关国家和国际会议的会议记录中发表的摘要的第一作者(例如，医学互联网学会[MEDNET 2005和2006]和国际行为、营养和身体活动学会[ISBNPA 2004-2006])被添加到列表中。电子营销/电子商务和信息通信技术领域的专家主要是通过我们自己的网络和第一轮的专家推荐找到的。邀请在第二轮答复的专家(n = 88)参加第三轮。

通过电子邮件的方式，专家们被邀请参与研究和后续的每一轮。在这封邮件中，解释了德尔菲研究的目的和程序，并提供了问卷的链接。我们通过电子邮件提醒受邀者一次完成第一轮问卷，两次完成第二轮和第三轮问卷。问卷由健康促进研究和电子营销领域的专家预先测试。

第一轮问卷的所有回答都被列出，类似的回答被分组在一起，以减少因素的数量。除一般健康教育原则外，其余可能重要的因素清单已列入第二和第三轮问卷。

在第二轮测试中，根据德尔菲研究的数据分析标准，计算中位数得分，以确定对陈述重要性的一致看法。此外，对iqd进行计算，以确定专家对这些声明的重要性的共识[ 26， 30.］．在李克特7分制量表中，IQD≤1可视为良好共识，即50%以上的意见都在1分制范围内[ 28］．中位数≥6(非常或极其重要)、IQD≤1的项目被认为是重要因素。采用多响应分析法对传播策略进行分析。

在第三轮调查中，计算第三轮问卷中项目的中位数得分和iqd。SPSS 11.0 (SPSS Inc, Chicago, IL, USA)用于所有统计分析。

在我们接触的62位专家中，共有30位在第一轮完成了问卷调查(回复率为48%; 表1)．参与者主要来自健康促进机构(回复率64%)和健康促进研究机构(回复率50%);93/233名受访者完成了第二轮问卷(回复率40%)，59/88名受访者完成了第三轮问卷(回复率67%)。三名参加者因时间限制而在第三轮中退出，两名参加者因未在上一份问卷中提供联系详情而无法再次联系。其他专家不参加和退出的原因尚不清楚，但一些专家报告说，他们缺乏时间或兴趣。

这个德尔菲研究是第一个系统探索与互联网传递的行为改变干预的传播和暴露相关的潜在重要因素。这项研究的独特之处在于，它关注的是与第一次访问、长时间访问和再次访问相关的因素，并考虑到潜在用户(在本例中为成人)、信息源和干预本身的特征。特别是与潜在用户相关的因素，如动机和感知的个人相关性，被认为是重要因素(中位数得分> 6;IQD≤1)与首次来访相关。至于延长访问(即在干预中停留足够长的时间以有意义地处理一些内容)，与干预本身相关的更多因素被认为是重要的。干预措施需要提供有针对性的反馈和相关可靠的信息，并且要清晰和易于使用。在上一次访问中对干预的体验、想要改变干预中针对的行为的倾向、提供新内容、被提醒访问干预被认为是重访的重要因素。除了被评为非常重要或极其重要的因素外，第一轮调查得出的大多数其他因素都达成了共识，被评为有点重要或重要(中值4-5分)。这意味着，当试图改善使用和接触互联网干预时，也需要考虑这些因素(在多媒体附录中列出)。

现有的关于促进或抑制最佳使用和接触互联网干预措施的因素的知识主要与干预措施本身的特征有关。在本德尔菲研究中，我们使用了创新扩散理论[ 18]作为理论框架，因此，我们也将用户和源代码的特征视为与采用相关的潜在重要因素。与之前的研究相比，信息源的可信度和可靠性并没有被确定为访问互联网干预或延长访问的非常重要的因素[ 20.， 21］．就潜在用户的特征而言，访问干预的动机和对干预的感知个人相关性被认为是重要因素。动机是一个重要因素的发现是直观的，因为第一次访问互联网干预、延长访问时间和重新访问干预可以被认为是可以用计划行为理论解释的特定行为[ 18］．根据这一理论，动机是最接近行为的决定因素。然而，目前的研究并没有提供有关访问互联网干预动机的潜在因素的信息，如态度、主观规范或感知的行为控制[ 18］．这可能是由于本研究涉及的主题的广度，或者该研究是在专家中进行的，而不是在互联网干预的实际用户中。然而，激励人们访问互联网干预似乎很重要。

提供个性化的反馈似乎是一个关键因素，与互联网干预的延长访问有关。这一发现强调了之前文献中提出的观点。计算机定制被认为是一种非常有前途的健康教育技术，而互联网是提供计算机定制干预措施的合适媒介[ 31， 32］．此外，如果计算机定制的信息是迭代的，并提供关于用户进展的新信息和信息，这可能也会鼓励人们重新访问干预[ 3.， 4， 33- 35］．

不仅动机和个人反馈很重要，信息呈现的方式也被确定为延长访问和重新访问互联网干预的一个重要因素。干预措施的导航结构必须看起来有吸引力和易于使用，正如Danaher等人之前强调的那样[ 22］．此外，干预本身必须在第一次接触时看起来有吸引力(在50毫秒内，因为对视觉吸引力的看法很快就会形成)[ 23］．此外，所获得的信息必须是令人愉快和有回报的，但访问者也必须发现它是有用的和容易理解的。 36］．

鼓励人们重新访问为多次访问而设计的互联网干预的一个重要因素，是定期提供新内容，因为如果网站不随时间而改变，可能就没有必要再访问[ 4］．为了使再次访问更有吸引力，可以添加不同的方面来使干预不那么静态，例如提供迭代的定制反馈或指示下次访问可以期待什么。另一种吸引人们重新审视干预的方法是通过提醒他们，例如通过电子邮件。

最常被认为是潜在有效传播策略的传播渠道是更传统的渠道，如家人和朋友的口口相传[ 12]，这是一项宣传运动，同时利用各种大众媒体，并由保健专业人员推荐。此外，“老式”的促销策略，如宣传活动、电视和广播广告和节目，以及在报纸上发表文章，被认为是有效的。更新颖的渠道，如短信、即时消息和其他网站的横幅，几乎没有被选为重要的传播渠道。

需要提到的是，这项研究有一些局限性。我们试图整合来自多个学科以及技术和营销背景的专家。然而，来自技术和营销背景的专家人数不足，在第二轮和第三轮中回应较少。因此，所确定的因素更多地是基于健康教育工作者和健康促进者的专家意见，而来自技术和营销领域的重要因素可能被遗漏。但是，对大部分因素都达成了一致意见，这说明各领域专家的回答几乎没有差异。各个回合的回复率在40%到67%之间。尽管这些回复率似乎很低，但它们与其他德尔菲研究中的结果相当[ 26］．低回复率可能是由于专家需要投入时间。他们被要求在3个月内完成2到3份问卷。较低的回复率可能导致纳入了一组精选的专家，这可能会产生偏见。然而，我们预计，由于所选样本的潜在偏差是有限的，因为参与研究的专家提供了大量潜在的重要因素，而且似乎已经达到饱和。然而，我们不能完全排除潜在的重要因素可能被遗漏的可能性。大多数没有回答的人没有给出不回答的理由，但那些回答的人大多表示时间不够。

创新扩散理论[ 18]以及计划行为理论[ 25我们使用的框架可能并不完全适合目前的研究，并可能阻止我们观察其他潜在的重要因素。另一个限制可能是，我们试图获取访问和重新访问干预过程的各个方面的信息。主题的广度可能是以信息的深度为代价的。事实是，主要的一般因素被确定，如“动机”或“有益的经验”，而不是构成动机或有益的经验的因素，这可能表明了这一点。然而，本研究的目的是获得一个广泛的见解。

本研究的结果提供了第一次访问、延长访问和再次访问的重要因素的信息，适用于大多数互联网提供的行为改变干预，但不是真正的干预特异性。此外，并非本研究中确定的所有因素都可能同样适用于所有旨在初级预防慢性疾病的互联网干预措施。这是因为互联网干预的类型有很大的不同(没有随访的低强度干预到长达1年随访的高强度干预)，干预中的行为目标，应用的行为改变策略，等等。因此，对于每一项干预措施，都必须选择最适用的因素。

在对决定成人是否第一次访问互联网提供的行为改变干预、延长访问时间和重新访问干预的潜在重要因素的系统探索中，确定了在开发新的互联网干预时可以考虑的一些因素。需要进一步的决定性研究来证实本研究的发现，并从潜在用户的角度确定重要的接触相关因素。