本文内容如下gydF4y2Bae-collection /主题问题:gydF4y2Ba

数字健康评论(673)gydF4y2Ba

发表在gydF4y2Ba在gydF4y2Ba第12卷第1期(2010):1 - 3月gydF4y2Ba

利用互联网促进健康行为改变:理论基础、行为改变技术的使用和提供方式对疗效影响的系统回顾和荟萃分析gydF4y2Ba

利用互联网促进健康行为改变:理论基础、行为改变技术的使用和提供方式对疗效影响的系统回顾和荟萃分析gydF4y2Ba

利用互联网促进健康行为改变:理论基础、行为改变技术的使用和提供方式对疗效影响的系统回顾和荟萃分析gydF4y2Ba

本文作者:gydF4y2Ba

托马斯•韦伯gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者Orcid ImagegydF4y2Ba；gydF4y2Ba 朱迪斯·约瑟夫gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 作者Orcid ImagegydF4y2Ba；gydF4y2Ba 露西YardleygydF4y2Ba2gydF4y2Ba 作者Orcid ImagegydF4y2Ba；gydF4y2Ba 苏珊米奇gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba 作者Orcid ImagegydF4y2Ba
文章gydF4y2Ba 作者gydF4y2Ba 引自(1340)gydF4y2Ba Tweetations (49)gydF4y2Ba 指标gydF4y2Ba

    原始论文gydF4y2Ba

    1gydF4y2Ba英国谢菲尔德西岸谢菲尔德大学心理学系gydF4y2Ba

    2gydF4y2Ba心理学院，沙克尔顿大楼，南安普顿大学，海菲尔德，英国gydF4y2Ba

    3.gydF4y2Ba英国伦敦托灵顿广场1-19号，伦敦大学学院临床、教育和健康心理学研究部gydF4y2Ba

    通讯作者:gydF4y2Ba

    托马斯·L·韦伯gydF4y2Ba

    心理学系gydF4y2Ba

    谢菲尔德大学gydF4y2Ba

    西银行，谢菲尔德，S10 2TNgydF4y2Ba

    英国gydF4y2Ba

    电话:+44 114 222 6516gydF4y2Ba

    传真:+44 114 276 6515gydF4y2Ba

    电子邮件:gydF4y2Bat.webb@sheffield.ac.ukgydF4y2Ba


    背景:gydF4y2Ba互联网越来越多地被用作提供旨在促进健康行为改变的干预措施的媒介。然而，迄今为止，对这些干预措施的综述还没有系统地确定干预措施的特征并将其与有效性联系起来。gydF4y2Ba

    目的:gydF4y2Ba本综述试图利用最近发表的用于评估理论和行为改变技术的使用的编码框架，以调查基于互联网的干预措施的哪些特征最能促进健康行为改变。此外，我们希望开发一种新的编码方案，以评估基于互联网的干预措施的交付模式，并将不同的模式与效应大小联系起来。gydF4y2Ba

    方法:gydF4y2Ba我们对2000年至2008年ISI知识网络(包括BIOSIS Previews和Medline)索引的数据库进行了计算机搜索。如果(1)干预的主要组成部分是通过互联网提供的，(2)参与者被随机分配到不同的条件，(3)干预后采取与健康相关的行为测量，这些研究都包括在内。gydF4y2Ba

    结果:gydF4y2Ba我们发现85项研究满足纳入标准，总样本量为43,236名参与者。平均而言，干预对与健康相关的行为(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.16, 95% CI 0.09 ~ 0.23)。理论的更广泛应用与效应大小的增加有关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .049)，特别是，基于计划行为理论的干预往往对行为有实质性的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.36, 95% CI 0.15至0.56)。与包含较少技术的干预措施相比，包含更多行为改变技术的干预措施也往往有更大的效果(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。最后，通过使用额外的与参与者沟通的方法，特别是使用短信息服务(SMS)或文本信息，提高了基于互联网的干预措施的有效性。gydF4y2Ba

    结论:gydF4y2Ba这篇综述为基于互联网的干预科学的发展提供了一个框架，我们的研究结果为投资更密集的基于理论的干预提供了理论依据，这些干预包括多种行为改变技术和实施模式。gydF4y2Ba

    医学网络学报2010;12(1):e4gydF4y2Ba

    doi: 10.2196 / jmir.1376gydF4y2Ba

    关键字gydF4y2Ba

    互联网gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 干预gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 行为改变gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 荟萃分析gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 审查gydF4y2Ba


    …没有科学支撑，(互联网干预)领域可能会陷入困境[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］gydF4y2Ba[LM Ritterband和DF Tate]gydF4y2Ba

    2009年6月，估计全世界有25%的人口可以上网，欧洲和北美的数字要高得多(分别为50%和74%)[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．健康促进领域的研究人员迅速利用了互联网的指数级增长，在过去十年中，越来越多旨在促进健康行为改变的干预措施已通过互联网提供[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．例如，“幸福结局”是一项54周的网络干预活动，旨在促进戒烟[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．这项干预包括400多封联系邮件，每天将参与者引导到不同的网页，辅以交互式语音响应(IVR)和短消息服务(SMS)监控和提示。然而，其他基于互联网的干预措施只是在在线生活方式调查中嵌入一个简短的计划练习[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

    对基于互联网的干预措施的定量评估报告显示，对身体活动、吸烟、锻炼等行为的影响是积极的，尽管变化很大，而且往往很小。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba-gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．然而，以前的综述并没有系统地编码每种基于互联网的干预措施的特征，也没有计算出每种干预措施相关的效应大小[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．已经进行的这类有限的分析表明，这种方法可能有助于了解有效和不有效干预措施的特点。例如，Portnoy等[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]编码了干预是否包括信息、动机或行为技能成分。研究结果表明，包含动机成分(如成本效益分析)实际上削弱了干预措施的影响。自从Portnoy等人的评论发表以来[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，行为改变技术的综合分类已经出版[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]，以及一种评估行为干预基于理论的程度的方法[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba];这两种发展都允许对干预内容进行更复杂的编码。因此，本综述的主要目的是使用这些新的编码方案来确定有效的基于互联网的干预措施的特征。第二个目标是为基于互联网的干预措施的不同交付模式(例如，通过定期访问顾问或自动反馈)开发一个编码方案，并将不同的交付模式与效应大小联系起来。gydF4y2Ba

    如何将基于互联网的干预的特征概念化?gydF4y2Ba

    三个干预特征可能影响对行为的影响[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba-gydF4y2Ba18gydF4y2Ba:(1)干预的理论基础，(2)所使用的行为改变技术，(3)实施方式。gydF4y2Ba

    理论基础与理论与预测因子的应用gydF4y2Ba

    理论基础是指用于发展干预的理论或理论。例如，为了促进身体活动，Spittaels等人[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba引导参与者进入一个网站，该网站根据计划行为理论提供量身定制的信息[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．相比之下，卡尔等人[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba运用社会认知理论[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba开发一种可以通过互联网进行的体育活动干预。理论可以通过许多不同的方式为干预提供信息，从确定要针对的理论结构(如态度、自我效能)或特定行为改变技术背后的机制(如建模中的替代学习)，到选择最有可能受益的参与者(如态度特别消极的人)。尽管有人断言使用理论会导致更有效的干预[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba-gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，关于理论的重要性存在着争论。gydF4y2Ba28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]，目前尚不清楚理论的使用是否以及如何影响干预的有效性，特别是在基于互联网的干预方面[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．一项关于艾滋病预防干预措施的大型综述报告称，理论的使用与行为改变的程度呈正相关[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，但这一发现只是基于是否引用了理论。虽然这是朝着正确方向迈出的重要一步，但了解理论的不同使用如何影响干预措施的有效性以及更广泛地使用理论是否比不广泛地使用产生更大的效果将是有益的。米基和普雷斯特维奇[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba开发了一个可靠的编码方案来评估行为干预运用理论的不同方式;使用这种编码方案使本审查得以调查这些重要问题。gydF4y2Ba

    行为改变技巧gydF4y2Ba

    行为改变技术是指在促进行为改变的干预中使用的具体策略。例如，一些旨在促进戒烟的干预措施能够及时识别障碍和解决问题(例如，[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba)，而其他干预则促使参与者监控自己的行为(例如，[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba])。为了确定有助于跨干预措施有效性的技术，并确保有效的干预措施可以复制，使用行为改变干预措施中包括的技术的标准化定义，并将其与干预措施有效性联系起来至关重要[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．考虑到这一点，本综述使用了Abraham和Michie开发的行为改变技术的分类法[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，对干预的内容进行编码。gydF4y2Ba

    交货方式gydF4y2Ba

    本审查中的发言是通过互联网提出的。通过比较通过互联网和其他方式(如印刷)提供的类似材料的研究，可以估计这种主要传递方式的效果[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba］．然而，基于互联网的干预措施在具体实施模式上可能有很大不同。例如，内容可以以或多或少互动的方式传递[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba37gydF4y2Ba］．干预措施还可采用可能影响效果的补充交付方式(如短信、电子邮件、电话或视频会议)。据我们所知，目前还没有编码方案用于评估基于互联网的干预措施的交付模式。为系统检讨非互联网干预措施而制订的现有编码计划[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]是不合适的，因为它们关注的是参与者接受干预的身体方式(如一对一或小组)和提供干预的人的性质(如健康教育工作者或训练有素的辅导员)。因此，本综述开发了一种新的编码方案，用于评估基于互联网的干预措施的提供模式，并使用它来了解每种模式如何影响干预措施的有效性。gydF4y2Ba

    目前的回顾gydF4y2Ba

    本综述试图调查基于互联网的干预措施的哪些特征与有效性有关。通过这样做，我们回答了重要的应用和理论问题:研究人员在制定干预措施时应该借鉴哪些理论?如何才能最好地利用理论为基于互联网的干预提供信息?什么样的行为改变技巧是有效的，当通过互联网使用?实施干预的方式重要吗?gydF4y2Ba


    研究的选择gydF4y2Ba

    鉴定和筛选gydF4y2Ba

    2008年7月，我们使用ISI知识网络进行了一次计算机搜索，它涵盖了包括Web of Science conference proceedings(1900-)、BIOSIS Previews(1985-)和Medline(1950-)在内的多个数据库。我们使用了以下搜索词:基于网络、互联网、数字、在线、技术、计算机、治疗、随机对照试验、试验、干预、行为改变。(星号自动截断术语，例如，technolog*也会找到technology、technologies等)。研究必须在标题中包含一个或多个搜索词。我们还向欧洲健康心理学会的分发名单发送了一封电子邮件，要求获得未发表的研究。meta分析有三个纳入标准。首先，干预的主要组成部分必须通过互联网进行(不包括cd - rom、短信或其他计算机应用程序)。第二，研究必须将参与者随机分配到接受基于网络的干预的治疗组和接受对照干预或不干预的对照组。最后，必须在干预后对与健康有关的行为采取措施。我们没有包括那些只测量症状(如焦虑、抑郁)、认知(如态度、意图)、被认为是行为变化(如体重减轻、血糖水平)的后果或与健康无关的行为(如使用文献服务)的研究。gydF4y2Ba

    资格和纳入gydF4y2Ba

    图1gydF4y2Ba显示了审核的不同阶段的信息流。我们评估了549篇全文文章的合格性。在这些研究中，140项(26%)研究被拒绝，因为该研究没有包括与健康相关的行为测量(例如，[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba])， 97项研究(18%)被拒绝，因为干预的主要成分没有通过互联网提供(例如，[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba)， 88项研究(16%)被拒绝，因为它们没有报告干预效果(通常，这些是综述或方案描述，例如，[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba])， 84项(15%)研究被拒绝，因为它们没有包括对照组(例如，[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba])， 20项(4%)研究被拒绝，因为计算机仅用于裁剪以非计算机格式呈现的信息(例如，[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba])， 17项研究(3%)被拒绝，因为它们报告了一种干预措施的附加效应(例如，[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba])， 8项研究(1%)被拒绝，因为干预效果的报告方式不允许计算效应大小(例如，[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba])。对于这些研究，决定不根据报告的显著性水平估计效应大小，因为所有无法获得完整信息的效应都被报告为不显著。假设差值为零(gydF4y2BadgydF4y2Ba= 0.00)，因为这些效应可能系统性地低估了与特定干预特征相关的效应规模。最后，5项研究(1%)被拒绝，因为参与者没有被随机分配到条件(例如，[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba)，还有4项研究(1%)因为手稿不是用英语写的而被拒绝(例如，[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba])。共有85份基于互联网的干预措施报告符合审查的纳入标准。gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba提出了与每个干预相关的特征和效应大小。gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    图1。检讨不同阶段的资料流动(改编自[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba])gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba

    基于互联网的干预对健康相关行为影响的效应量计算gydF4y2Ba

    根据Cochrane建议计算不同条件间干预后行为差异的效应量[gydF4y2Ba49gydF4y2Ba］．具体来说，尽可能选择最长的随访时间。例如，Brendryen等人[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]对吸烟者在3、6和12个月时进行随访，12个月的数据包括在综述中。研究检查了不止一种行为(如Williamson等人的研究[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba)，在纳入主数据集之前，对研究中与不同行为相关的效应大小进行了单独的meta分析。该程序捕获了数据的丰富性，并没有优先考虑一个结果高于另一个结果(例如，对饮食结果的影响和对身体活动的影响被认为是同等重要的)，同时也保持了样本的独立性，这是元分析有效性的核心[gydF4y2Ba51gydF4y2Ba］．在可能的情况下使用意向治疗分析。跟随Portnoy等人[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]，其中研究采用了多个比较条件，我们选择了最被动的比较条件，以方便解释。有关选择比较条件的考虑因素的详细讨论，参见Danahar和Seeley [gydF4y2Ba53gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

    干预特征编码gydF4y2Ba

    理论和预测的使用gydF4y2Ba

    由Michie和Prestwich开发的编码方案[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]被用来编码如何在干预设计中使用理论和预测器(未被作者明确链接到理论，但因预测行为而成为干预目标的结构)。编码方案的第1项到第6项确定了是否提到了理论或预测因素，以及它们是否用于选择干预的接受者、选择或开发干预技术，或为参与者定制干预技术。项目7至11检查了干预技术是否明确地与理论相关的结构或预测因素相关联，以及相反地，理论相关的结构或预测因素是否与干预技术相关联。项目12至17没有在本综述中进行评价，因为它们不涉及在开发干预措施时使用理论。这些项目关注方法学问题(随机化和测量质量)，以及理论是否在结果的基础上得到改进。实验干预的理论基础与比较干预的理论基础相同(例如，[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba])，干预被编码为没有理论基础来解释条件之间的效应大小差异。gydF4y2Ba

    除了分别考虑每个理论的使用，我们还对第1到11项进行了汇总，以创建一个整体的“理论使用”得分，可以用来评估更广泛地使用理论是否比不广泛地使用理论产生更大的效果。与已发表的建议稍有不同的是，如果第7项(“所有干预技术都明确与至少一个理论相关的结构/预测器相关”)被编码为“是”，第8项(“至少一个，但不是所有，干预技术都明确与至少一个理论相关的结构/预测器相关”)被编码为“是”。同样，如果第10项(“所有理论相关的结构/预测因子都明确地与至少一种干预技术相关联”)被编码为“是”，第11项(“至少一种，但不是所有，理论相关的结构/预测因子都明确地与至少一种干预技术相关联”)被编码为“是”。这确保了当我们创建“理论的使用”评分时，例如，将所有理论结构与干预技术联系起来的报告，也被认为是将一些理论结构与干预技术联系起来的。gydF4y2Ba

    理论基础gydF4y2Ba

    只有当干预理论被用于开发干预技术时，干预措施才被编码为具有特定的理论基础(Michie和Prestwich编码方案的第5项[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba)而不是简单地提到理论(第1项)。gydF4y2Ba

    行为改变技巧gydF4y2Ba

    干预中使用的行为改变技术使用了一个增加的40项版本进行编码[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba亚伯拉罕和米奇发明的26项分类[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba)(见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba获取技术列表)。当实验干预所使用的行为改变技术与比较干预所使用的相同时(例如，[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba])，实验干预被编码为不使用任何行为改变技术。gydF4y2Ba

    交货方式gydF4y2Ba

    使用本文作者开发的一种新的编码方案对传输模式进行编码。为了方便起见，我们将传递模式分为(i)自动化功能，(ii)交流功能和(iii)使用补充模式。每个类别都包含一个交付模式的列表，并且我们标记了每个干预是否使用该模式。自动化功能包括:(a)使用丰富的信息环境(如补充内容和链接、奖状、视频或游戏)，(b)基于个人进度监测的自动化定制反馈(如与规范或目标的比较、强化信息或应对信息)，以及(c)自动化后续信息(如提醒、提示、简报、鼓励)。交流功能包括:(d)向顾问寻求建议(例如，“询问专家”设施，专家主导的讨论板，或聊天会话)，(e)与顾问预定的联系(例如，电子邮件)，和(f)点对点访问(例如，伙伴系统，点对点讨论板，论坛，或实时聊天)。最后，使用补充方式包括使用(g)电子邮件，(h)电话，(i)短消息服务，(j) CD-ROM，或(k)视频会议。gydF4y2Ba

    我们编写的干预传递的特征在很大程度上受到作者通常报告的特征的限制，这些特征可以很容易和客观地验证(例如，是否使用了短信)。这份清单并非详尽无遗，我们也认识到，还有一些可能很重要但没有经常使用或报告的特性，或难以衡量的特性。例如，导航格式(例如，用户被“隧道”到特定信息的程度与被给予自由选择的程度)[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba])、娱乐价值(如小测验、故事、图形的使用)、外观(如颜色、布局、屏幕大小)[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba)，以及可信度(例如，网站引用来源、凭证的程度)。随着基于互联网的干预措施变得更加普遍，报告标准得到改进，将这些额外的交付功能集成到目前的编码方案中应该相对容易。gydF4y2Ba

    整合策略gydF4y2Ba

    我们使用了树篱gydF4y2BaggydF4y2Ba作为每个干预措施的效应大小的初步估计。篱笆gydF4y2BaggydF4y2Ba是两个均值(分别用于实验条件和控制条件)之间的差除以合并标准差。采用综合荟萃分析版本2 (Biostat, Englewood, NJ, USA)进行计算[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba除了元回归计算外，我们使用了SPSS 15 for Windows中的加权最小二乘回归命令(SPSS Inc, Chicago, IL, USA)。加权平均效应大小(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba)基于随机效应模型，因为研究很可能“彼此之间的差异过于复杂，无法用几个简单的研究特征来捕捉”[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba］．效应大小的解释采用Cohen 's [gydF4y2Ba57gydF4y2Ba)的指导方针。根据科恩的说法，dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.20应该被认为是一个“小”的效应量，dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.50是一个“中等”效应大小，而dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= .80是一个“大”的效应值。齐性Q统计量[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]用于评估来自初级研究的效应大小的可变性。当Q具有统计学意义时，表明效应量是异质性的。对于元回归，ß是分配给预测因子和的beta权重或系数gydF4y2BatgydF4y2Ba(及相关的gydF4y2BaPgydF4y2Ba-value)测试beta权重是否显著不同于零。gydF4y2Ba


    基于互联网的干预对健康相关行为的影响gydF4y2Ba

    所有干预措施的加权平均效应大小为dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.16, 95%置信区间从0.09到0.23，基于85项研究(k = 85)和共43,236名参与者(见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．这意味着，根据科恩的标准，基于互联网的干预措施对健康行为的平均影响很小[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba］．虽然这些定性指标有助于解释系统评价的结果，但是，统计有效性并不一定等同于临床有效性。例如，基于互联网的戒烟干预的相对较小的效果可能具有重大的临床意义[gydF4y2Ba59gydF4y2Ba］．另一方面，与针对吸烟者的干预相比，基于互联网的干预能够产生可靠的脂肪摄入量变化，有可能使更大比例的人群受益。鉴于与基于互联网的干预措施有关的大部分费用可能是在设计和开发阶段产生的，而不是在提供个别治疗时产生的，因此，可能对大量人产生影响的小效果可能对病人或人口健康产生重大影响。gydF4y2Ba

    我们还分别计算了针对常见目标行为的效应大小gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．基于网络的干预只针对身体活动(d)，对行为的影响虽小，但很显著gydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.24, k = 20, 95% CI 0.09 ~ 0.38)、饮食行为(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.20, k = 10, 95% CI 0.02 ~ 0.37)，或饮酒(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.14, k = 9, 95% CI 0.00至0.27)。以戒烟为目标的干预措施对行为的影响略小，没有达到统计学意义(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.07, k = 12, 95% CI -0.04 ~ 0.18)。最后，我们分别计算了针对多种行为的干预措施的效果大小(如Williamson等人的干预[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba)和针对单一行为的研究。针对多种行为的干预往往对行为的影响略小(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.12, k = 10, 95% CI 0.08 ~ 0.17)优于针对单一行为的干预(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.17, k = 75, 95% CI 0.09 ~ 0.24)，尽管两种影响都具有统计学意义。gydF4y2Ba

    表1。行为改变的加权效应大小(d+)作为基于互联网的行为类型干预的函数gydF4y2Ba
    行为gydF4y2Ba kgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba 问gydF4y2BabgydF4y2Ba 95%可信区间gydF4y2Ba dgydF4y2Ba+gydF4y2BacgydF4y2Ba
    体育活动gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 128.76gydF4y2BafgydF4y2Ba 0.09 - -0.38gydF4y2Ba 0.24gydF4y2BaegydF4y2Ba
    饮食行为gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 30.82gydF4y2BaegydF4y2Ba 0.02 - -0.37gydF4y2Ba 0.20gydF4y2BafgydF4y2Ba
    酒精消费gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 47.45gydF4y2BafgydF4y2Ba 0.00 - -0.27gydF4y2Ba 0.14gydF4y2BadgydF4y2Ba
    吸烟禁欲gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 45.46gydF4y2BaegydF4y2Ba -0.04到0.18gydF4y2Ba 0.07gydF4y2Ba
    针对多种行为的干预gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 7.90gydF4y2Ba 0.08 - -0.17gydF4y2Ba 0.12gydF4y2BafgydF4y2Ba
    针对单一行为的干预gydF4y2Ba 75gydF4y2Ba 879.81gydF4y2BafgydF4y2Ba 0.09 - -0.24gydF4y2Ba 0.17gydF4y2BafgydF4y2Ba
    所有的研究gydF4y2Ba 85gydF4y2Ba 896.67gydF4y2BafgydF4y2Ba 0.09 - -0.23gydF4y2Ba 0.16gydF4y2BafgydF4y2Ba

    一个gydF4y2BaK =效应量估计中包含的干预措施数量gydF4y2Ba

    bgydF4y2BaQ =干预子组的同质性gydF4y2Ba

    cgydF4y2BaD + =加权平均效应量gydF4y2Ba

    dgydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 05gydF4y2Ba

    egydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 01gydF4y2Ba

    fgydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施gydF4y2Ba

    干预的特点gydF4y2Ba

    在所有干预措施中，同质性Q统计量高度显著(Q = 896.67，gydF4y2BaPgydF4y2Ba< .001)，这表明从初步研究的效应大小来看存在相当大的差异。为了检验干预措施特征对效应大小的影响，我们计算了行为改变的加权平均效应大小，作为干预措施的理论基础、干预措施使用理论的不同方式、行为改变技术和实施模式的函数。这些分析的结果显示在gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba展示了每种干预措施的特点。gydF4y2Ba

    理论和预测的使用gydF4y2Ba

    Michie和Prestwich的编码方案所提出的理论的不同用途[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，理论或预测因子最常用于选择或开发干预技术(k = 37)。然而，超过20%的干预提到了理论(k = 30)，将至少一种干预技术与理论联系起来(k = 19)，将至少一种与理论相关的结构与干预技术联系起来(k = 18)，或将目标结构作为行为的预测因素(k = 18)。使用理论或预测器来选择干预对象的干预往往对行为产生最大的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.33, k = 3, 95% CI 0.15至0.52)，而大多数其他理论的应用往往有较小的效果(中位数dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.19)。总体而言，元回归表明，增加理论的使用对效应大小有显著的正向影响(ß = 0.22，gydF4y2BatgydF4y2Ba= 2.00,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .049)。广泛运用理论的干预措施往往比不广泛运用理论或不运用理论的干预措施对行为产生更大的影响。gydF4y2Ba

    理论基础gydF4y2Ba

    只有三个理论被三个或更多的研究用于发展干预;社会认知理论[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，跨理论模型(TTM) [gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]，以及理性行动/计划行为理论(TPB) [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba61gydF4y2Ba］．与基于TPB的干预相关的效应大小往往对行为有更大的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.36, k = 9, 95% CI 0.15 ~ 0.56)优于基于TTM的干预(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.20, k = 12, 95% CI 0.08 ~ 0.33)，反过来比基于SCT的干预措施有更大的效果(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.15, k = 12, 95% CI 0.04 ~ 0.25)。gydF4y2Ba

    行为改变技巧gydF4y2Ba

    最常用的行为改变技术(30%或更多的干预使用)是提供一般行为后果的信息(k = 29)，鼓励行为的自我监测(k = 28)，识别障碍和/或解决问题(k = 26)。对行为影响最大的干预措施是提供压力管理(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.50, 95% CI 0.27 ~ 0.72)或一般沟通技能训练(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.49, 95% CI 0.25 - 0.73)，尽管使用这些指标的干预措施相对较少(k分别为5和3)。建模、复发预防/应对计划、促进社会比较、目标设定、行动计划和提供对表现的反馈都对超过d的行为产生了影响gydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.20(中位数dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.28)。最后，一些策略对行为的影响较小且不显著:使用后续提示、自我监测行为结果、情绪控制训练和提供关于他人认可的信息。总体而言，元回归表明，行为改变技术的使用数量对效应大小有显著的正向影响(ß = 0.36，gydF4y2BatgydF4y2Ba= 3.48,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。使用更多技术的干预往往比使用较少技术的干预对行为产生更大的影响。gydF4y2Ba

    交货方式gydF4y2Ba

    只有30%或更多的干预措施采用了一种交付模式——提供丰富的信息环境(k = 30)。然而，超过20%的干预措施提供咨询顾问的访问权限以寻求建议(k = 23)、使用点对点访问(k = 20)、在基于互联网的干预措施之外使用电子邮件(k = 19)或提供自动定制反馈(k = 18)。为了便于解释，我们将传递方式的效应量分为三个子组:自动化功能、交流功能和补充模式的使用。就自动化功能而言，提供自动定制反馈的干预措施对行为的影响虽小，但很显著(d)gydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.18, k = 18, 95% CI 0.07 ~ 0.28)或丰富的信息环境(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.15, k = 30, 95% CI 0.07 ~ 0.23)。提供自动跟踪信息的干预措施往往对行为没有显著影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.09, k = 14, 95% CI -0.01 ~ 0.19)。在沟通功能中，提供咨询师获取建议的干预往往对行为有小到中等的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.29, k = 23, 95% CI 0.16 ~ 0.42)，而定期与顾问联系的干预措施对行为的影响较小(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.22, k = 13, 95% CI 0.09至0.36)或点对点访问(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.20, k = 20, 95% CI 0.09 ~ 0.21)。最后，使用额外的模式似乎对行为改变有明显的影响，基于互联网的干预也使用短信对行为有很大的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.81, k = 4, 95% CI 0.14 - 1.49)，基于互联网的电话干预具有小至中等效果(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.35, k = 7, 95% CI 0.09 ~ 0.61)，使用电子邮件作为额外的传递方式的干预往往对行为有较小的影响(dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.18, k = 19, 95% CI 0.07 ~ 0.29)。gydF4y2Ba

    表2。影响的大小gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba通过理论基础，理论的使用，行为改变技术和交付模式。理论使用的编号、行为改变技术和交付方式的字母与编码框架和中的项目相对应gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
    KgydF4y2BabgydF4y2Ba 问gydF4y2BacgydF4y2Ba 95%可信区间gydF4y2Ba dgydF4y2Ba+gydF4y2BadgydF4y2Ba
    理论基础gydF4y2Ba
    理性行动/计划行为理论[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba61gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 108.44gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.15到0.56gydF4y2Ba 0.36gydF4y2BaggydF4y2Ba
    跨理论模型(TTM) [gydF4y2Ba60gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 68.99gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.08到0.33gydF4y2Ba 0.20gydF4y2BaggydF4y2Ba
    社会认知理论[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 18.62gydF4y2Ba 0.04至0.25gydF4y2Ba 0.15gydF4y2BaggydF4y2Ba
    精化可能性模型(ELM) [gydF4y2Ba62gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    扩展并行过程模型(epm) [gydF4y2Ba63gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    自我调节理论[gydF4y2Ba64gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    预防措施采用过程模型(PAPM) [gydF4y2Ba65gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    创新扩散模型[gydF4y2Ba66gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    健康信念模型(HBM) [gydF4y2Ba67gydF4y2Ba，gydF4y2Ba68gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    社会规范理论[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba］gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    理论的运用gydF4y2Ba
    4.用于选择干预对象的理论/预测因子gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 2.84gydF4y2Ba 0.15到0.52gydF4y2Ba 0.33gydF4y2BahgydF4y2Ba
    9.一组技术与一组结构/预测器相关联gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba 9.85gydF4y2Ba 0.03到0.43gydF4y2Ba 0.23gydF4y2BafgydF4y2Ba
    5.用于选择/发展干预技术的理论/预测指标gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba 191.40gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.13到0.29gydF4y2Ba 0.21gydF4y2BahgydF4y2Ba
    2.目标构念被认为是行为的预测因子gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba 60.07gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.11到0.31gydF4y2Ba 0.21gydF4y2BaggydF4y2Ba
    6.理论/预测因子用于为接受者量身定制干预技术gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba 67.75gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.34gydF4y2Ba 0.21gydF4y2BaggydF4y2Ba
    1.提到的理论/行为模式gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 161.33gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.11到0.28gydF4y2Ba 0.19gydF4y2BahgydF4y2Ba
    8.至少有一种干预技术与理论有关gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 93.65gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.09到0.29gydF4y2Ba 0.19gydF4y2BaggydF4y2Ba
    3.基于单一理论的干预gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 57.13gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.05 ~ 0.32gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BafgydF4y2Ba
    10.所有与理论相关的结构都与干预技术相关gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 47.70gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.02到0.37gydF4y2Ba 0.18gydF4y2Ba
    11.至少有一个与理论相关的结构与干预有关gydF4y2Ba
    技术gydF4y2Ba    		 18gydF4y2Ba 70.63gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.27gydF4y2Ba 0.17gydF4y2BaggydF4y2Ba
    7.所有的干预技术都与理论有关gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    行为改变技巧gydF4y2Ba
    35.压力管理gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 6.73gydF4y2Ba 0.27到0.72gydF4y2Ba 0.50gydF4y2BahgydF4y2Ba
    39.一般沟通技巧培训gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 4.38gydF4y2Ba 0.25到0.73gydF4y2Ba 0.49gydF4y2BahgydF4y2Ba
    21.模拟/演示行为gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 24.80gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.01到0.70gydF4y2Ba 0.35gydF4y2BaegydF4y2Ba
    34.复发预防/应对计划gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 38.31gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.17到0.47gydF4y2Ba 0.32gydF4y2BahgydF4y2Ba
    27.促进社会比较gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 3.25gydF4y2Ba 0.04到0.55gydF4y2Ba 0.29gydF4y2BafgydF4y2Ba
    5.目标设定(行为)gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba 126.24gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.16到0.38gydF4y2Ba 0.27gydF4y2BahgydF4y2Ba
    7.行动计划gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba 101.67gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.13到0.37gydF4y2Ba ０．２５gydF4y2BahgydF4y2Ba
    19.提供绩效反馈gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 77.38gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.09到0.34gydF4y2Ba 0.22gydF4y2BaggydF4y2Ba
    8.障碍识别/问题解决gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba 112.52gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.10至0.30gydF4y2Ba 0.20gydF4y2BahgydF4y2Ba
    20.提供指令gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba 97.95gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.13到0.28gydF4y2Ba 0.20gydF4y2BahgydF4y2Ba
    22.学会使用提示/暗示gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 5.45gydF4y2Ba -0.17到0.57gydF4y2Ba 0.20gydF4y2Ba
    4.提供关于他人行为的规范性信息gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba 94.32gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.28gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BaggydF4y2Ba
    28.计划社会支持/社会变革gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba 41.32gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.10到0.27gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BahgydF4y2Ba
    13.为行为提供奖励gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba 7.17gydF4y2Ba 0.09到0.28gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BahgydF4y2Ba
    16.及时自我监控行为gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 80.81gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.24gydF4y2Ba 0.16gydF4y2BahgydF4y2Ba
    1.提供关于一般后果的信息gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba 114.14gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.06到0.21gydF4y2Ba 0.14gydF4y2BahgydF4y2Ba
    2.提供个人后果的信息gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 47.57gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.04到0.24gydF4y2Ba 0.14gydF4y2BaggydF4y2Ba
    26.使用后续提示gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 39.35gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.10到0.35gydF4y2Ba 0.13gydF4y2Ba
    17.及时自我监测行为结果gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba 45.73gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.03到0.26gydF4y2Ba 0.12gydF4y2Ba
    12.加强对行为的努力gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 2.89gydF4y2Ba 0.02到0.19gydF4y2Ba 0.11gydF4y2BafgydF4y2Ba
    36.情绪控制训练gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba 35.39gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.03到0.22gydF4y2Ba 0.09gydF4y2Ba
    3.提供关于他人批准的信息gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 10.48gydF4y2BafgydF4y2Ba -0.11到0.23gydF4y2Ba 0.06gydF4y2Ba
    6.目标设定(结果)gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    10.及时回顾行为目标gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    14.塑造gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    23.环境重组gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    25.提示实践gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba
    24.同意行为契约gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    31.恐惧唤起gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    32.提示自言自语gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    37.动机性访谈gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    9.设置分级任务gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    11.及时审查结果目标gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    15.促使行为普遍化gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    18.促使人们关注过去的成功gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    29.角色模范的迅速识别gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    30.立即预期的遗憾gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba
    33.及时使用意象gydF4y2Ba
    38.时间管理gydF4y2Ba
    40.提供非特定的社会支持gydF4y2Ba
    交付模式:自动化功能gydF4y2Ba
    b.自动定制反馈gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba 83.75gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.28gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BaggydF4y2Ba
    a.丰富的信息环境gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 117.24gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.23gydF4y2Ba 0.15gydF4y2BahgydF4y2Ba
    c.自动跟进邮件gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 49.81gydF4y2BahgydF4y2Ba -0.01到0.19gydF4y2Ba 0.09gydF4y2Ba
    传递方式:交际功能gydF4y2Ba
    d.访问顾问请求建议gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba 121.15gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.16到0.42gydF4y2Ba 0.29gydF4y2BahgydF4y2Ba
    e.安排与顾问的联系gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba 35.70gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.09到0.36gydF4y2Ba 0.22gydF4y2BaggydF4y2Ba
    f.点对点访问gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 88.21gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.09到0.21gydF4y2Ba 0.20gydF4y2BahgydF4y2Ba
    交付方式:附加方式gydF4y2Ba
    i.短信(SMS)gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 39.22gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.14到1.49gydF4y2Ba 0.81gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba
    h。电话gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba 19.02gydF4y2BaggydF4y2Ba 0.09到0.61gydF4y2Ba 0.35gydF4y2BaggydF4y2Ba
    g。电子邮件gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 143.98gydF4y2BahgydF4y2Ba 0.07到0.29gydF4y2Ba 0.18gydF4y2BaggydF4y2Ba
    j。光盘gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
    k。视频会议gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba

    一个gydF4y2Ba效应大小在类别内按效应大小排序。为了确保对特定干预措施特征对效应大小的影响的可靠评估，没有审查少于三种干预措施支持的特征。gydF4y2Ba

    bgydF4y2BaK =效应量估计中包含的干预措施数量gydF4y2Ba

    cgydF4y2BaQ =干预子组间的同质性gydF4y2Ba

    dgydF4y2BaD + =加权平均效应量gydF4y2Ba

    egydF4y2Ba去除Mikolajczak等人[gydF4y2Ba70gydF4y2Ba]从建模对行为改变影响的评估中得出的效应量显著(k = 4, Q = 13.84, 95% CI 0.14 ~ 0.84, d+ = 0.49，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .006)gydF4y2Ba

    fgydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 05gydF4y2Ba

    ggydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 01gydF4y2Ba

    hgydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施gydF4y2Ba


    整体调查结果gydF4y2Ba

    本综述的主要目的是将基于互联网的干预措施的特点与其促进健康行为改变的有效性联系起来。与之前的综述一样，干预措施对行为的影响往往是可变的(例如，同质性Q统计量显著)，而对行为的平均影响在统计上是小的。因此，虽然一些干预对行为有非常大的影响(d > 1.00)(例如，[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba71gydF4y2Ba，gydF4y2Ba72gydF4y2Ba)，另一些则对行为有微小甚至消极的影响(例如，[gydF4y2Ba73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba74gydF4y2Ba])。基于互联网的干预措施的有效性具有相当大的可变性，因此有必要系统地确定有效干预措施的特征，并将这些特征与效应大小联系起来。gydF4y2Ba

    理论的运用gydF4y2Ba

    干预措施在理论的使用上存在很大差异，但理论的使用越广泛，效果值越大。这一发现与使用行为改变理论可以使干预措施受益的断言是一致的[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba-gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]并将证据基础扩展到通过互联网提供的干预措施。三种理论-社会认知理论[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，跨理论模型(TTM) [gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]，以及理性行动/计划行为理论(TPB) [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba61gydF4y2Ba，它们的使用频率比其他的要高得多。然而，只有使用TPB来告知干预设计，导致的效果远远大于所有干预的观察结果。效果大小为小至中等，与利用城市规划委员会制定干预措施的非互联网干预措施的综述所报告的效果相当[gydF4y2Ba75gydF4y2Ba]，而不仅仅是城市规划局针对不同行为干预的结果。(基于TPB的干预措施针对的健康相关行为范围与基于TTM或SCT的干预措施类似。)TPB在促进健康行为改变方面所观察到的有效性与最近的断言形成了对比，即TPB主要是一种预测模型，而不是一种可以为干预提供信息的行为改变模型(例如，[gydF4y2Ba76gydF4y2Ba])。然而，不同研究结果之间影响的异质性意味着应谨慎对待这些研究结果，并应为能够证明因果关系的实验研究提供经验基础[gydF4y2Ba77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba78gydF4y2Ba］．这些研究也很重要，因为Michie和Prestwich的理论使用编码[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba在目前的评论中使用的，必然是基于手稿中的报告;当然，有可能的是，手稿可以报告使用理论，但实际上并没有这样做(反之亦然)。gydF4y2Ba

    行为改变技巧gydF4y2Ba

    研究发现，与包含较少技术的干预措施相比，包含更多行为改变技术的干预措施往往具有更大的效果，这证明了投资于相对复杂的干预措施是合理的。这一发现可能是针对行为改变过程不同方面的不同技术的结果[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]，未来的研究可能会考虑技术的特定组合如何在促进行为改变方面特别有效[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．然而，也有证据表明，在某些情况下，非常简单的干预措施是有效的(例如，为影响在线食品购买提供指导]gydF4y2Ba79gydF4y2Ba]及推广使用牙线的计划[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba])，在设计干预措施以促进健康行为改变时，应始终考虑成本与收益的问题[gydF4y2Ba80gydF4y2Ba］．泰特等人[gydF4y2Ba81gydF4y2Ba]对基于互联网的干预措施的成本与效果进行了有益的讨论，我们也响应了他们的呼吁，希望未来的研究能够收集成本效益数据。gydF4y2Ba

    与行为变化相关的两种行为改变技巧是压力管理和一般沟通技巧训练。有趣的是，这两种技术都通过促进解决问题、促进自我效能等机制间接影响行为改变。gydF4y2Ba82gydF4y2Ba]，或减少可能阻止行为改变的压力源的影响[gydF4y2Ba83gydF4y2Ba］．然而，使用这些技术的干预措施相对较少，因此应该谨慎对待这些发现，并形成未来研究的基础。考虑到压力管理训练的有效性，情绪控制训练在促进行为改变方面效果不佳，这也许令人惊讶。在纳入情绪控制训练的11项干预措施(45%)中，有5项对行为产生了负面影响[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba84gydF4y2Ba，gydF4y2Ba85gydF4y2Ba］．作者报告称，在许多干预措施中，他们只是简单地包括了“情绪管理策略”。gydF4y2Ba85gydF4y2Ba或“关于……的信息”。处理人际关系和感情[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba)。”相比之下，压力管理培训往往更密集。例如，Hänggi [gydF4y2Ba86gydF4y2Ba]结合了4个基于认知行为原则的压力管理模块。同样，这些差异可能为未来的实证研究提供有用的基础。gydF4y2Ba

    另外两个与行为改变技术有关的发现值得评论。首先，值得注意的是，提供关于他人认可的信息(主观或禁令性规范)似乎不如提供关于他人行为的规范性信息(描述性规范，dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.06和0.18)。这一发现支持了两类规范影响之间的区别[gydF4y2Ba87gydF4y2Ba]以及研究表明描述性规范对行为和决策的影响比禁令性规范(例如，[gydF4y2Ba88gydF4y2Ba，gydF4y2Ba89gydF4y2Ba])。其次，与建模相关的效应大小虽然总体上相当大，但也具有很大的可变性，使得有效性的总体估计不显著。建模通常用于提高自我效能感[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，目前的干预措施倾向于在在线干预中嵌入视频，演示焦点行为(例如，[gydF4y2Ba70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba90gydF4y2Ba，gydF4y2Ba91gydF4y2Ba])。本综述中效应大小的可变性主要是由Mikolajczak等人的“Queermasters”干预引起的[gydF4y2Ba70gydF4y2Ba]，报告了在3个月的随访中接受HIV检测的负面影响(d = -0.23)。作者将这一发现归因于相对较短的随访时间，这可能没有给参与者机会去执行他们新形成的积极意图。将Mikolajczak等人从对行为改变的建模影响的评估中移除，使效应大小显著(gydF4y2BakgydF4y2Ba= 4, Q = 13.84, 95% CI = 0.14-0.84, dgydF4y2Ba+gydF4y2Ba= 0.49,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .006)。gydF4y2Ba

    交货方式gydF4y2Ba

    目前的综述开发了一个新的编码方案的模式，基于互联网的干预交付。将交付模式划分为自动化功能、交流功能和使用补充模式被证明是有用的，在每个类别中确定了不同的效果。发短信非常有效，可用于以下几个方面:促进与干预者的互动[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，发送激励信息(例如，提醒锻炼的好处)[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba)，挑战功能失调的信念[gydF4y2Ba71gydF4y2Ba，或提供行动的线索[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba］．使用沟通功能，特别是向顾问寻求建议，也往往是有效的。可能的情况是，尽管互联网提供了传递干预措施的合适媒介，但通过电子邮件的个人联系[gydF4y2Ba92gydF4y2Ba]，网上[gydF4y2Ba93gydF4y2Ba，gydF4y2Ba94gydF4y2Ba]或短信[gydF4y2Ba95gydF4y2Ba有助于支持行为改变。gydF4y2Ba

    结论gydF4y2Ba

    据我们所知，目前的综述是第一次系统地对旨在促进行为改变的基于互联网的干预措施的特征进行编码，并将这些特征与效应大小联系起来。该综述的优势在于系统的元分析方法，尽可能使用已建立的编码框架，以及针对一系列不同行为的大量不同干预措施。研究结果表明，基于互联网的干预的有效性与更广泛地使用理论(特别是计划行为理论的使用)，包括更多的行为改变技术，以及使用额外的与参与者互动的方法(特别是短信)有关。该综述为有助于建立基于互联网的干预科学的研究提供了一个框架[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba我们的研究结果为投资更密集的基于理论的干预提供了理论依据，这些干预包括多种行为改变技术和交付模式。然而，不同研究结果的影响的异质性以及与某些特征相关的干预措施数量相对较少，意味着应谨慎对待这些研究结果，并为能够证明因果关系的实验研究提供经验基础。gydF4y2Ba

    致谢gydF4y2Ba

    这篇综述的灵感来自于一个由成瘾研究协会赞助的关于基于互联网的成瘾行为改变干预的研讨会。作者要感谢韩红梅、马尼·怀特和唐纳德·威廉姆森为他们的研究提供了额外的信息。我们也感谢克雷格·惠廷顿提供的统计帮助和罗伯特·韦斯特对手稿早期草稿的有益评论。本次评审的部分资金来自ESRC授予LY和SM的拨款(RES-149-25-1069)。该赠款资助了国家电子社会科学中心(www.lifeguideonline.org)的南安普顿“生活指南”节点，并支持JJ。gydF4y2Ba

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    多媒体附件1gydF4y2Ba

    meta分析中包含的干预措施的效应大小gydF4y2Ba

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    多媒体附件2gydF4y2Ba

    纳入meta分析的干预措施的干预特征gydF4y2Ba

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    G·埃森巴赫编辑;提交09.10.09;同行评议的P Kraft, R bottelho;对作者30.10.09的评论;修订版收到12.11.09;接受16.11.09;发表17.02.10gydF4y2Ba

    版权gydF4y2Ba

    ©Thomas L Webb, Judith Joseph, Lucy Yardley, Susan Michie。最初发表在《医学互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2010年2月17日。gydF4y2Ba

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)发布，该协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是要正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原始作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物链接，以及版权和许可信息。gydF4y2Ba
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