大多数关于依从性的定义都不太适合电子干预的特点。例如，世界卫生组织(WHO)将遵守描述为“一个人的行为[…符合卫生保健提供者的商定建议" [ 10］．这一定义显然不适用于Web环境，特别是针对通过开放访问网站提供的干预措施，或基于自助模式的干预措施。在本文的语境中，术语 依从性指个体对网络干预内容的体验程度。这个词 辍学用来描述一个人未能完成与互联网干预相关的研究试验方案，因此没有完成试验评估。这些术语与Eysenbach的术语“非使用退出损耗”和“非使用损耗”相当接近，他将这两个术语应用于互联网干预的吸收。退出减员指试验参与者的流失[ 2］．不使用指的是参与者缺乏对网站材料的接触。虽然使用Web干预的术语使用和退出损耗可能更简单，但“主流”Internet干预也很重要——也就是说，使用适合于正式的非Internet基础试验的术语对它们进行评估。出于这个原因，我们在本文的其余部分使用术语坚持和退出。

显然，退出和坚持治疗指的是相互关联但概念上不同的结构。个体可能退出试验(未能完成评估)，但有100%的治疗依从性。例如，当用户继续进行规定的项目，即使他们已经与研究或临床团队的联系。其他人可能完全完成了治疗方案，但坚持干预的时间不到100%。在这种情况下，参与者不进行完整的Web程序，尽管他们可以继续完成所有的评估。

图1

在两臂试验中，退出和坚持的关系

图1概述了在两臂研究试验中退出和坚持的潜在结果范围。这是一种简化的分析，因为可能存在坚持和退出的程度或水平。参与者可能完成了中期随访但没有完成最终随访，或者错过了中期评估但完成了最终评估，等等(即，参与者在研究的不同阶段被划分为退出)。

该图作为一个示意图，突出了一些重要的问题，例如，如果参与者通过非正式或正式撤回同意退出，如何衡量遵守程度。辍学率随课程长度而递增[ 11，所以直接比较辍学率是不合适的，除非课程的长度大致相当。在研究试验的背景下，辍学者被细分为 没有显示，(那些没有进入同意或治疗阶段和没有完成评估的人)， 早期的辍学(那些在课程相对较早的时候就辍学，只完成了一项或很少的评估的人)，或者 晚些时候辍学［ 12］．这个词 早期的完成者一直被用来指那些从干预中受益但没有完成协议的人。在Web上下文中，这些参与者被称为“电子获取者”[ 8］．

采用三种一般方法来调查Web和非Web环境中的依从性。第一种方法包括在试验中使用相关或回归分析来建立坚持与各种个性、人口统计学和服务提供因素之间的联系。被调查的常见变量包括服务提供、治疗师因素、奖励和激励、项目持续时间、提供媒介的性质和个性因素，包括期望、自我决定、自我效能，或来自伙伴和朋友的支持(Davis和Addis [ 12), 347页)。疾病的特异性影响，如疾病严重程度，可以预测坚持治疗，而高度的情绪困扰会导致早期退出治疗[ 12］．人口统计学变量，如年龄、社会经济地位、教育和婚姻状况，通常不能预测患者在一系列健康状况下的依从性[ 13］．就抑郁症而言，14项流行病学研究的结果未能表明任何明确的药物依从性预测因素，尽管不良副作用降低了依从性[ 14］．这些调查解释的差异量很低。此外，这些分类没有考虑到与互联网传递相关的独特类型和坚持变量的范围，需要更多的工作来调查“计算机因素”而不是治疗师因素。关于电子保健应用程序，这种相关性方法的一个例子是对一个抑郁症开放访问网站的82 000名用户的研究[ 15］．

第二种方法是使用试验后问卷，对人们参与试验的认知、使用治疗的障碍和其他因素进行回顾性分析。这种方法的一个例子是Ritterband的后续访谈，它被用来确定寻找和使用儿科网站的障碍[ 16］．

第三种方法涉及对被认为是促进依从性的因果变量的实验操作。最近的一项综述总结了1990年至2005年期间发表的38项系统综述对一系列疾病条件和干预类型的坚持干预的有效性的影响[ 9］．改善依从性的干预措施分为四类:技术解决方案(如简化剂量);行为干预;教育项目;以及社会支持干预。这一综述揭示了较低频率的用药计划(更少但剂量更高的药片)增加了依从性(对于大多数靶向性疾病，除抑郁症外，见Yildiz等[ 17])，以及提供提醒、使用监控或引入奖励的行为干预。当病人接受认知问题解决训练或学习激励技巧时，教育干预是成功的。然而，光靠知识是不成功的。几乎没有证据表明社会支持干预措施的有效性。许多研究调查了焦虑和抑郁干预的依从性[ 9］．这些干预措施很复杂，涉及到协作护理的许多组成部分。因此，很难确定对改善依从性至关重要的具体成分[ 14]，尽管合作护理比直接针对提供者的教育干预产生了更好的依从性[ 10， 18］．迄今为止，在电子保健领域，几乎没有对可能增加电子保健试验依从性的因素进行实验操作。

意向治疗分析(ITT)，即对试验中的所有参与者进行分析，无论他们是否退出，在大多数大型研究中推荐发表，尽管这种方法在互联网试验rct中的使用程度尚不清楚。ITT分析考虑了选择性磨损引起的偏差，因此优于完整分析，后者只分析那些完成协议的人。ITT方法的缺失数据可以通过多种方式进行管理，包括使用最后一次观测结转(LOCF)归责。然而，更先进的方法，包括使用多重imputation [ 19， 20.和基于极大似然的方法[ 21，更有可能产生有效的结果。使用ITT和管理丢失数据的方法在本综述中进行了审查。

使用我们以前对精神健康互联网干预的随机对照试验的系统综述中采用的方法确定了相关研究[ 1， 22］．PubMed、PsycInfo和Cochrane Register随机对照试验数据库使用关键词“Internet OR Web”以及旨在捕获随机对照试验的搜索策略进行搜索。本综述纳入一项研究的标准是:(1)涉及抑郁症或焦虑症自助网站;(2)检验自助心理教育或技能训练干预的效果;(3)采用随机对照试验设计;(4)加入了一个对照组，没有接受积极的治疗干预。该分析只包括同行评议的已发表文章。论文和发表的海报摘要被排除在外。因为我们之前的综述收集了2007年之前的信息，我们更新了搜索结果，包括了2009年2月之前发表的论文。在这次更新中，从PubMed、PsycInfo和Cochrane对照试验中进行的搜索中总共检索了1177篇摘要。 Of these, 1154 papers were excluded because they did not describe a self-help website for a depression or anxiety disorder, 2 were excluded because the intervention they described did not test the efficacy of a psychoeducational or skills training program, 3 were excluded because they did not employ a randomized controlled trial design, 7 were excluded because they used a control group that was subjected to an active treatment, and 2 were excluded because they were not published as a peer reviewed paper. The remaining 9 studies met the criteria for inclusion in the review, and we added them to the original 14 studies.

抑郁症治疗方案的完成率从43%的低水平不等[ 23高达99% [ 29]，一些试验表明在较长随访时间后留存率较低[ 26］．除Spek等人外，所有研究都报告了实验干预组完成率低于对照组[ 30.］．一项广泛性焦虑症试验报告，实验组6个月的随访保留率为44% [ 34］．PD的试验报告了较高的保留率——在试验组中约为80 - 90%，但这是基于少量参与者，辍学率通常没有在实验和对照条件下分别报告。SP干预的完成率在12个月随访时约为90%。治疗后PTSD的发病率从87%不等[ 47到47%，随访6周[ 48］．

坚持数据的报告使用的指标有:登录的次数、使用网络的时间、完成的模块或练习的数量以及在公告栏上发帖的次数。尽管比率差异很大，但对抑郁部位的完全在线治疗的依从性约为50 - 70%，对单纯广泛性焦虑症干预的依从性约为50% [ 34］．据报道，帕金森病干预的坚持率高达80 - 100% [ 36， 37］．SP试验报告了70 - 90%，其中一项PTSD试验报告了64% [ 48］．

对于抑郁症，发现与增加依从性相关的预测因素是较低的抑郁基线率、较年轻的年龄和较差的心理治疗知识。当测量教育或生活质量时，并不能预测依从性。对于广泛性焦虑症，较低的症状水平预示着更好的依从性。PD试验的数据很少。一项创伤后应激障碍干预试验报告称，女性、老年人、与伴侣同居的人以及使用电脑经验较少的人对治疗的依从性更高。

只有一项研究对辍学原因进行了正式调查[ 48］．然而，在互联网干预组中，或者在没有提供单独数据的情况下，在整个参与者组中，退出的原因有以下几点:时间限制[ 23， 30.， 31， 32， 34， 36， 37， 41， 42， 43，缺乏动力[ 39， 40， 43]、技术或电脑接达问题[ 42， 46， 48]、抑郁发作或身体疾病[ 39， 40，缺乏面对面的接触[ 48]，服药偏好[ 40]，认为缺乏治疗效果[ 39， 43， 44， 47， 48，改善状况[ 29， 32， 44， 47]，以及计划的负担[ 23， 48］．

对于抑郁症，研究人员使用了四种方法来处理缺失数据:仅分析补全者[ 23， 29];使用最后一次观察结转(LOCF)治疗(ITT)的意愿[ 6， 24， 25， 26];最大似然估计混合模型[ 27， 28， 32]，后者是最好的方法和标准良好做法之一[ 49];和多重归责[ 30.， 31]，也是一种推荐策略[ 50］．对于广泛性焦虑症，进行了更完整的分析。恐慌障碍研究报告了两种方法:四项研究使用ITT和LOCF [ 36， 37， 39， 40，还有一个是单独分析完井者[ 38］．所有的社交恐惧症研究都使用了LOCF。三项PTSD研究使用了完整分析[ 45， 47， 48]，一项研究将ITT与LOCF结合使用[ 46］．

本研究发现，相对于报告的开放获取站点的流失率，rct中的流失率较低，在不同的随访期间从50%的高流失到1%的低流失。治疗依从性相对较高，超过50%。这些比率与非基于互联网的广泛性焦虑障碍和抑郁症干预的随机对照试验相对相似，最近的一项综述表明广泛性焦虑症的流失率平均约为15%，但辍学率在0 - 50%之间[ 51］．我们的研究结果表明，在随机对照试验的背景下，网络干预本身没有什么特别不受欢迎的地方。然而，这些研究结果证实，与开放获取网站相比，退出率要低得多。因此，研究结果清楚地表明有必要将开放获取干预措施的依从率与适当的基准进行比较。我们认为，开放获取网站的依从率应与医生面对面提供的传统卫生服务的依从率进行比较(Meichenbaum和Turk [ 52), 25页)。据报道，这些数据显示，面对面治疗的坚持率也很高，多达70%的患者在第三次治疗时缺席，假设的损耗曲线表明，几乎100%的用户在10次治疗后不坚持。压力、锻炼或吸烟项目的中止率估计在20 - 80%之间(参见Turk和Meichenbaum [ 13]，第249页)，而抗抑郁药物的停用率约为40 - 80%(见Sabate [ 10), 66页)。

我们回顾rct的发现还需要与最近其他关于网络治疗依从率的工作进行比较，包括最近对采用计算机化认知行为程序的障碍的回顾[ 53］．这篇综述与我们的研究有很大的不同，它使用了一种综合的方法(结合了定性和定量的工作)，只报道了截至2005年7月的工作，除了基于互联网的干预，还回顾了基于计算机的干预，只关注CBT风格的干预。它的重点也有很大的不同，因为除了辍学外，它还包括可接受性和满意度。这篇综述报道了83%的参与者完成了研究(即没有辍学)，而只有56%的参与者完成了定量研究的数据。虽然这些比率不能进行正式比较，但似乎略低于本审查的比率。抑郁症研究中干预的中等退出率为60%，而依从性水平介于38 - 78%之间，这取决于所使用的结果指标。

在我们的研究中，依从性的预测因素与之前确定的因素相似[ 9]，包括疾病严重程度、治疗时间和慢性。很少有研究正式调查辍学的原因，并指出个人环境“发挥了主要作用，包括旅行(对于那些基于临床计算机的研究)”(参见Waller和Gilbody [ 53]，第3页)。大多数研究也未能使用适当的统计技术来分析缺失的数据。

不同研究中对网站依从性的衡量标准确实不同，我们承认使用不同的方法(登录vs完成模块等)会产生不同的依从性衡量标准，而且这些衡量标准不一定有很强的相关性。网站设计将是决定特定结果测量的类型和丰富程度的另一个重要因素。需要进一步的研究来确定是否可以使用不同的措施制定一种通用的依从性指标。例如，坚持的“百分比”可能是一个有用的方法。本研究的优势和局限性在于其对焦虑和抑郁网站的关注。虽然超出了本论文的范围，但显然有必要巩固关于其他身心障碍和疾病坚持治疗的可靠预测因素的信息，并确定疾病特异性和一般性预测因素。

本文的重点是检查随机对照试验的依从性。不可能直接比较开放访问服务和基于试验的Web干预之间的依从率。据我们所知，引言中报告的开放获取网站是唯一有公开数据的网站。随着开放存取网站数据的进一步公布，也许有可能对预测指标和费率进行正式审查。一旦在开放获取网站和作为RCT试验一部分的网站中进行了充分的试验和评估，就可以系统地使用在疗效和有效性研究之间进行适当定量比较的技术来比较这些比率(见Hunsley和Mash [ 54])。

我们的研究结果加强了传统干预研究得出的结论。关于改善健康干预依从性的具体组成因素所知甚少。这一领域的研究基本上是理论的，需要一致的方法。考虑到依从性研究的重要性，以及基于web的数据收集在分析依从性方面的独特优势，我们建议一个潜在的研究议程来推进这一领域。

第一步需要采用一种理论方法来理解辍学和坚持。世卫组织通过的框架[ 10确定了要追求的五个维度:卫生系统因素、社会经济因素、治疗相关因素、病情相关因素和患者相关因素。从历史上看，重点一直放在患者因素上。例如，根据戴维斯和阿迪斯的说法，“我们需要的是将具体的客户特征和治疗过程与减损联系起来的理论”[ 12)(347页)。然而，现在人们认识到，卫生系统因素似乎至关重要。关于初级保健中抑郁症干预措施的大量研究强调了病例管理和护理连续性对疗效和依从性的重要性[ 55］．这些发现，以及在随机对照试验范围内实现的整体较高的依从率，都表明采用监测和随访等简单程序以提高依从率的潜在好处。这反过来表明，对行为理论/修正方法的关注可能会对增加开放获取网站的依从性产生最大的好处。关于奖励类型、频率和规模的有效性信息，以及关于适当的强化计划的信息，可能对制定全面的遵守计划非常有用。在改善试验方案依从性的研究背景中获得的经验教训[ 51]可能会被用于社区实践中更好的治疗提供系统的设计，尽管诸如“如果有疑问，就进行筛选”等建议与开放获取网站的目标背道而驰，开放获取网站的目标是接触到尚未致力于治疗项目的个人。来自互联网干预领域的研究已经表明，使用电子邮件跟踪可能会取得实质性的成效。克拉克等人[ 28]，当比较在互联网(ODIN)网站上的两个克服抑郁试验的结果时，报告称提醒(电话和电子邮件)可能是决定留存(和改善)的关键因素。对已建立的基于互联网的治疗项目的研究表明，如果遵循病例管理和护理连续性原则，确实有可能实现较高的坚持率[ 56］．目前尚不清楚裁缝是否能改善心理健康的依从性，尽管这经常被宣传为健康促进运动的基石，而且它形成了一个丰富的潜在研究领域。

其他作者指出，除了那些基于行为理论/修正的理论模型之外，还有一系列理论模型可以为提高个人层面的依从性提供信息，尽管这些模型更大程度上关注个人，而不是系统因素。健康信念模型[ 57试图根据一个人对与健康状况相关的风险的感知，以及对治疗的成本、潜在副作用/困难和好处的信念来预测行为。保护动机理论、理性行动理论、计划行为理论、社会认知理论以及基于自我效能的模型[ 57]也被提出作为理论模型，可能为坚持实践提供信息。

第二个可能促进我们理解网站依从性的领域涉及对技术吸引用户的方法的研究。Eysenbach [ 2他列举了一些具体的因素，如可用性和其他技术因素，这些因素会影响用户的依从性。这一研究议程可能涵盖一系列领域:(1)人类与与互联网相关的技术交互的一般方式(如使用频率);(2)个人与干预项目互动的具体方法，如在网站上实现的(如跳过部分，完成在线评估);(3)用户优先使用特定名称或品牌网站的方式。后者包括对信任本质的研究(例如，参见Corritore等[ 58])。上文第(2)项的一个例子是对多媒体各种表现形式的有效性的研究(例如，参见Sun和Cheng [ 59])。对人类与计算机和互联网互动方式的调查(如上文(1)所述)也是未来研究的潜在有趣领域。许多用户报告说，他们对自己的电脑形成了附件(这一观察结果可以通过在谷歌上用短语“我爱我的电脑”进行快速搜索得到证实)，更好地理解“计算机治疗联盟”可能是很有道理的。

互联网干预有一些独特的特点，可能会影响坚持率。这些特征包括干预措施的可及性、使用者的期望、与卫生专业人员的接触程度以及存在奖励或激励因素。尽管缺乏证据，但对于那些对某些网站的交互性、定制和在线奖励做出反应的个人用户来说，互联网传递可能比面对面干预更能提高依从性。一个值得研究的假设是，互联网传递创造了一个技术“联盟”，反映了人与电子产品和计算机之间发展的吸引力或依恋。此外，网站吸引那些喜欢匿名治疗、喜欢远端接触或因为精神或身体残疾而不能出门的人的假设需要验证。

值得进一步详细调查的第三个问题是疾病因素的作用及其对接受和维持治疗的影响。抑郁症(或焦虑症)患者的认知和情绪特征可能会影响他们对治疗的选择、接受治疗和坚持治疗的比例。抑郁症患者可能认为他们不值得治疗，或者他们的治疗不太可能有效，因此，他们可能更有可能退出。抑郁症患者可能只是无法面对使用电脑。直接解决关于治疗结果的“认知功能失调的想法”的干预项目可能会产生更好的依从性和结果。

这项审查还确定了推进该领域所需的一些方法改进。通常情况下，诸如遵守、遵从、减员和辍学等术语没有操作化，并且可以互换使用。许多研究未能衡量治疗的依从性。处理丢失数据的统计方法有限。鼓励使用混合模型和REML方法来解决缺失，而不是使用LOCF等有偏见的方法或完整分析等有限方法[ 49， 50］．可能需要对已经发表的研究试验进行重新分析。

最后，考虑这些发现对确定降低开放访问网站高流失率的方法的影响是适当的。根据rct的数据，如果用户同意使用自动提醒和消息，那么开放访问网站的依从性可能会立即提高。自动提醒的使用很可能会在一系列干预中取得成功，而不仅仅是针对焦虑和抑郁的干预。应给予高度优先的研究，以调查这种对开放获取场址的跟踪程序的可接受性和有效性。