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互联网有望为服务不足的人群提供循证减肥治疗。然而，大多数研究并没有反映更多的自然主义和常见
研究直接面向消费者的用户样本的自我报告特征(年龄、体重指数(BMI)、性别)、行为和互联网网站使用模式
这项研究基于一个持续进行的、免费的、基于证据的、直接面向消费者的互联网减肥项目——健康体重中心——最初15周的档案数据分析，该项目包括营养、健身和行为策略的标准信息;监控工具;管理支持小组留言板。参与者通过自我定向的互联网搜索接触到该项目，并匿名注册使用该网站。自我报告的用户特征和电子跟踪的使用数据从现有的程序数据中提取，编译和检查。计算Pearson相关性来检验程序使用与年龄和BMI的关系。性别比较采用单因素方差分析(ANOVA)。
我们研究了该项目的前204名成年用户的数据，他们被分类为超重(BMI 25到< 30 kg/m)2)或肥胖(BMI≥30 kg/m2)．平均年龄42.0岁(SD 11.7)， 81.9%(167/204)为女性，平均BMI为32.01 kg/m26.26 (SD)。使用程序工具的参与者比例如下:13.7%，膳食计划;10.8%，营养查找:17.6%，活动日志;14.2%,杂志;22.1%是体重追踪者。参与者还使用了以下教育资源:营养，13.2%;健身,6.4%;行为方面，7.4%。在该项目提供的个人自我评估中，57.8%的参与者评估了个人障碍，50.5%的参与者评估了与食物的关系。只有7.8%的人使用支持小组留言板。 No significant associations between site utilization and age, gender, or BMI were found. Reasons for wanting to lose weight were: health, 87%; appearance, 74%; mobility, 44%; doctor recommendation, 23%; and spouse/friend suggested, 12%. The age participants reported first becoming overweight was young adulthood, 31%; late adulthood, 28%; childhood, 22%; adolescence, 17%; and as a toddler, 3%. Self-perceived factors contributing to weight gain were lack of exercise for 70% of participants, emotions for 62%, overeating for 61%, and slow metabolism for 33%.
互联网减肥项目让许多无法接受传统治疗的人受益。然而，用户似乎没有最佳地利用减肥干预的关键方面，如教育、监测和支持。这项研究提供了对模式的洞察
互联网为服务不足的人群提供减肥计划带来了希望。然而，网上发表的大多数减肥研究都来自对照临床试验[
基于互联网的减肥研究通常专注于治疗结果、总体损失率、网站登录和营养/体重跟踪，而不考虑治疗干预的实施程度(例如，访问评估、教育内容和支持小组)[
在对档案数据的分析中，我们检查了从一个免费的、基于证据的、匿名使用的、直接面向消费者的减肥项目中收集的网站使用数据，其中包括营养、健身和行为信息;自我评价;监控工具;管理支持小组留言板。
健康体重中心[
该程序对世界上任何地理区域能够访问万维网的任何人都是免费的。该节目没有广告或促销。Evolution Health公司网站增加了该计划的链接[
本研究的对象是注册在线减肥项目的前204名个体，他们符合以下纳入标准:(1)18岁或以上，(2)体重指数(BMI)属于超重(BMI 25至< 30 kg/m)2)或肥胖(BMI≥30 kg/m2）;(3)完成网上报名过程中包含的所有问题;(4)项目披露协议的认可。
在这204名参与者中，18.1%(37/204)为男性，81.9%(167/204)为女性。平均年龄42.0岁(SD 11.7岁);男性为44.4 (SD 12.6)岁，女性为41.5 (SD 11.5)岁。参与者的平均BMI为32.0 (SD 6.3) kg/m2；31.2 (SD 5.2) kg/m2男性为32.2 (SD 6.5) kg/m2为女性。
受试者平均体重89.4 (SD 19.9) kg;男性99.8 (SD 16.8)公斤，女性86.9 (SD 19.3)公斤。所有资料完整的登记者纳入分析(N=204)。33名受试者因BMI数据缺失而被排除在外。
204名符合纳入标准的注册者的数据从现有的健康体重中心数据库中提取。健康体重中心计划的所有网上登记问卷均符合国际隐私准则[
个人特征和行为是基于注册者对在线问卷的自我报告。我们使用网站分析工具来确定每个参与者的项目利用程度。每个单独的项目元素的使用被定义为访问该项目元素至少一次:教育信息(营养、健身和行为)、自我评估(个人障碍和与食物的关系)[
个人特征/行为和利用数据按百分比报告。为了探索年龄(例如，较年轻的个体可能更精通互联网，因此参与更高的网站利用率)和BMI(例如，较胖的个体可能更有动力，因此参与更高的网站利用率)对网站利用率的影响，计算了皮尔逊相关性。单因素方差分析(ANOVA)用于考虑人口统计学因素(如年龄、BMI)和项目利用的性别差异。
单因素方差分析显示年龄和性别差异不显著(
使用的程序元素的平均数量是2.7 (SD 3.9)。皮尔逊相关性显示节目使用与年龄无显著相关性(N = 204;
基于访问每个工具至少一次的所有用户(N= 204)的站点利用率数据显示在
收集了所有参与者(N = 204)的个人特征/行为数据。当参与者被要求列出想要减肥的所有适用理由时，87%(177/204)的人赞同健康;74%(151/204)，外观;44%(89/204)，移动性;23%(47/204)，医生推荐;12%(24/204)的人表示朋友/配偶建议他们减肥。在用户报告首次超重的年龄方面，31%(63/204)报告年轻时发病，28%(57/204)报告成年后发病，22%(44/204)报告儿童期发病，17%(34/204)报告青春期发病，3%(6/204)报告蹒跚学步时首次超重。在参与者认为导致体重增加的最主要因素中，最常被认可的项目是:缺乏锻炼，70%(143/204)认可;情感，62%(126/204)支持;暴饮暴食，61%(124/204)支持; and slow metabolism, endorsed by 33% (67/204).
程序元素的利用率(N=204)
| 程序元素(参见 |
利用 |
| n (%) | |
| 餐计划 | 28日(13.7) |
| 营养数据查询工具 | 22日(10.8) |
| 活动日志 | 36 (17.6) |
| 杂志 | 29 (14.2) |
| 体重追踪 | 45 (22.1) |
| 营养教育 | 27日(13.2) |
| 健康教育 | 13 (6.4) |
| 行为教育 | 15 (7.4) |
| 支持小组留言板 | 16 (7.8) |
| 个人障碍评估 | 118 (57.8) |
| 与食物评估的关系 | 103 (50.5) |
提供循证干预的互联网减肥项目可以让很多无法获得传统治疗的人受益。然而，网站用户可能没有最佳地利用基于网络的减肥资源。体重管理的护理标准包括营养、健身和行为教育;行为自我监控;以及个人支持的使用[
在我们的互联网减肥计划中，交互式自我评估(如个人障碍和与食物的关系)比类似的交互式体重/健康跟踪工具和日志使用得更多。这一发现表明，交互性本身不太可能导致较高的利用率。我们的互动式自我评估的一个显著特点是承诺提供与个人相关的反馈，这可能使这些练习对用户特别有吸引力。来自以往研究的证据表明，针对个人的干预措施可能是改善健康行为的有效工具，但对参与者完成自我评估的可接受性提出了担忧，而自我评估是定制内容所需的[
最后，虽然我们没有在我们的研究中直接考虑到这一点，但文献表明，可以通过新的方法来提高治疗程序元素的利用率，以增强用户体验，并包括完成练习的奖励等激励措施。未来基于互联网的减肥计划的设计者应该考虑以下策略[
这项研究提供了个人如何在自然环境中利用互联网资源的洞察力，而不是在临床试验环境中。与典型的基于互联网的临床试验的进入障碍相比，基于该项目在互联网上的开放可用性，相对较少的注册障碍是一个特别的优势。此外，很少有研究检查特定项目元素(如教育材料、工具和评估)的使用情况，而是关注更广泛的标准，如登录总数。本研究的局限性包括:与其他有关互联网健康项目自然使用的研究相比，样本量小，以及缺乏用户地理区域(如居住地国家)的信息，这些都可能限制了概括性。另一个限制是缺乏关于治疗结果的信息，我们无法确定应用程序中哪些元素的频率(每个元素的多次访问)或程度(使用每个元素的时间量)，因为我们的数据是基于至少一次访问每个元素。这些因素是未来研究的重要考虑因素。
本研究为优化方案设计的潜在策略提供了见解，以提高基于互联网的减肥方案的核心治疗元素的利用率。这是在广泛传播减肥疗法时确保质量的必要步骤。今后的研究应包括详细分析利用模式及其与短期和长期结果的关系。
Binks博士曾担任Evolution Health Systems Inc(加拿大多伦多ON /美国加州旧金山)的付费顾问，该公司拥有健康体重中心软件和其他电子健康平台。Trevor van Mierlo是Evolution健康系统公司的首席执行官。
来自健康体重中心网站的截图说明了在