JMIR J医疗互联网服务 医学互联网研究杂志 14388871 卡塔尔世界杯8强波胆分析JMIR出版公司 加拿大多伦多 v15i8e148 23906945 10.2196 / jmir.2612 原始论文 使用互联网来帮助饮食、体重和体育活动:来自健康信息全国趋势调查(提示)的结果 Eysenbach 冈瑟 Anderson-Bill 艾琳 Nunez-Cordoba 豪尔赫 Stumbo 菲利斯 邓肯 麦克卡利 童子军N 英航 1 布莱恩P 1 Updegraff 约翰一 博士学位 1
心理学系 肯特州立大学 321肯特大厅 肯特,OH, 44242-0001 美国 1 330 672 4731 1 330 672 3786 jupdegr1@kent.edu
http://orcid.org/0000-0003-1128-3715
1 心理学系 肯特州立大学 肯特,哦 美国 通讯作者:John A Updegraff jupdegr1@kent.edu 08 2013 01 08 2013 15 8 e148 12 03 2013 12 04 2013 16 05 2013 11 06 2013 ©Scout N McCully, Brian P Don, John A Updegraff。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2013年1月8日。 2013

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

互联网为具有成本效益和广泛影响的卫生干预措施提供了一个可行的平台。然而,很少有人知道使用互联网来帮助饮食、体重和体育活动(DWPA)使用来自美国的全国代表性样本。

客观的

(1)评估使用互联网帮助进行DWPA的人群的人口统计学特征,(2)评估使用趋势是否随时间变化,以及(3)调查使用互联网进行DWPA与健康行为之间的关联。

方法

来自2007年和2011年健康信息全国趋势调查(HINTS)的互联网用户数据,N=4827,使用多元逻辑回归分析,以确定使用互联网帮助DWPA的人口统计学相关性。使用多元线性回归测试互联网使用与三种健康行为之间的关系:水果摄入量、蔬菜摄入量和体育活动。

结果

2011年互联网用户使用互联网进行DWPA的比例(42.83%)高于2007年(40.43%)。总体而言,较年轻的互联网用户(OR 0.98, P<.001),受教育程度更高(OR 1.40, P<.001),已婚(OR 1.06, P=.03),属于少数族裔(非西班牙裔黑人:OR 1.14, P= .02点;西班牙裔:OR 1.42, P=.01),身体质量指数(BMI)较高(OR 1.04, P<.001)更有可能使用互联网进行DWPA。在调查期间,性别与使用互联网的DWPA无关(OR 1.03, P=.12),但调查年份与性别之间存在显著交互作用(OR 1.95, P= .002);2007年,男性更有可能使用互联网进行DWPA,但在2011年,女性更有可能这样做。使用互联网进行DWPA与更多的蔬菜摄入量相关(B=.22, P=.002),更多的水果摄入(B=.19, P=.001),以及更适度的运动(B=.25, P=.001),尽管2011年使用互联网进行DWPA与水果摄入量和运动之间的关联强度比2007年弱。

结论

与之前的研究相反,我们的人口水平研究没有显示出互联网用于DWPA的显著性别差异。我们的结果支持了互联网作为行为改变干预平台的日益增长的可行性,因为越来越多的互联网用户转向互联网寻求DWPA的帮助。此外,使用互联网进行DWPA与更好的DWPA相关的健康行为相关。

体育活动 减肥 饮食习惯 基于网络的 互联网 利用
简介

营养不良和缺乏体育锻炼对个人和整个社会都有重大的负面影响。在个人层面上,营养不良和缺乏运动是肥胖、二型糖尿病和心脏病的危险因素。 1- 4].在社会层面,不健康的生活方式通过基本上可以预防的疾病造成沉重的经济负担[ 5 6].因此,重点已转向预防,如改变行为危险因素,以减少疾病的发病率。许多循证临床干预措施已经开发出来,以帮助人们管理他们的饮食、体重和身体活动(DWPA),还有大量的开放获取和/或商业DWPA项目可通过互联网获得[ 7- 9].互联网提供的程序的独特之处在于,它能够以经济有效的方式覆盖地理分散地区的大量用户,为希望匿名的用户提供匿名服务,并减少面对面程序所必需的时间和旅行需求。 10 11].尽管DWPA项目的可用性迅速增长,但很少有研究在人口水平上考察它们的使用。

DWPA使用的人口趋势为那些寻求开发、实施和评估基于互联网的DWPA项目的人提供了基本信息。人口信息为量身定制和有针对性的规划提供了基础,这些规划比非量身定制或无针对性的规划产生更好的健康结果(见[ 12]供审阅)。然而,目前对使用基于互联网的DWPA程序的人知之甚少,因为现有的用户统计数据是基于随机临床试验(rct)和某些商业提供或开放获取的程序中自我选择的样本[ 13- 16].现有研究表明,选择参加基于互联网的饮食和减肥随机对照试验的人主要是女性、中年和受过大学教育[ 13- 15].为DWPA提供的特定商业或开放获取程序表明了类似的模式;例如,一项基于网络的商业减肥计划的研究, 最大的失败者俱乐部,澳大利亚,显示,在近10,000名注册患者中,86%为女性,大多数为中等至较高的社会经济地位,平均年龄为35.7岁[ 16].然而,由于这些统计数据描述了公开寻求正式试验或开放获取减肥计划注册的个人样本,它们可能无法反映DWPA互联网自由用户的平均人口统计数据,因为只有少数人访问具有随机对照试验注册机会的网站时选择注册[ 15].因此,检查临床试验中自我选择的注册者或少数开放获取和商业项目的用户可能无法提供全国使用的完整人口统计数据。因此,目前研究的第一个目标是使用具有全国代表性的样本,记录那些使用互联网帮助DWPA的人口统计资料。

无论谁使用基于互联网的DWPA项目,互联网作为广泛健康行为干预平台的可行性取决于这些项目实际覆盖大量用户。然而,由于没有进行大规模的具有全国代表性的关于DWPA互联网使用趋势的研究,因此不知道DWPA的互联网使用是在增加还是在减少。因此,我们研究的第二个目标是调查用户的时间趋势,即2011年使用互联网进行DWPA的互联网用户百分比是否高于2007年,以及随着时间的推移,用户是否存在重要的人口统计学差异。国家电信和信息化局的研究表明,互联网的总体使用和接入正在增加;也就是说,与2007年相比,2010年有更多的人在家中上网,更多的人拥有宽带,这表明连接速度更快[ 17].此外,皮尤研究中心的民意调查显示,2012年81%的成年人使用互联网,而2007年这一比例为71%。 18].鉴于互联网用户的总体基础更为广泛,研究2007年至2011年期间互联网用户的人口结构是否发生了变化是很重要的,因为这一信息可以为未来的DWPA项目提供前瞻性的调整或目标。因此,我们预测2011年使用互联网进行DWPA的互联网用户比例将高于2007年。我们还研究了使用互联网进行DWPA的人口统计数据随时间的变化。

我们研究的第三个目的是检查互联网对DWPA的使用与遵守DWPA相关行为的关系。迄今为止,还没有一项具有全国代表性的研究评估了自由使用互联网促进DWPA与健康行为之间的关系。由于基于互联网的项目的可行性取决于它们与健康行为的实际关联,我们的目的是检查基于互联网的DWPA项目的使用是否与蔬菜摄入、水果摄入和锻炼等关键健康行为相关。为了研究这些关系,我们检查了2007年和2011年美国国家癌症研究所健康信息全国趋势调查(HINTS)的数据。

方法 数据源

这项研究使用了2007年和2011年实施的两次hint迭代的数据。hint是一项针对美国成年人的全国性概率调查,旨在评估健康信息获取和理解的使用情况和趋势。通过对高少数民族地区的过采样,hint对少数民族亚种群的估计提供了更高的精度。HINTS以迭代方式管理,2003年、2005年、2007年和2011年的数据集可在HINTS网站[ 19],以及有关“提示”调查的一般方法资料。2007年和2011年的迭代都包括一个评估DWPA互联网使用的项目;以前的迭代中没有包含这个项目。2007年,采用了两种方法进行数据收集:随机数字拨号电话调查和纸笔调查。之所以使用邮寄调查,而不是随机数字拨号调查,是因为它评估了与2011年调查相同的水果和蔬菜摄入量(每天几杯)。2007年邮寄调查的家庭回复率为40.0%,2011年下一个生日选择法的家庭回复率为37.9%(只有下一个生日最快的成年人完成调查),所有成年人选择法的家庭回复率为35.3%(家庭中所有成年人完成调查)。更多资料可参阅各周期的方法报告[ 20. 21].

参与者

共有3582人完成了2007年hint的邮寄调查,3959人完成了2011年的调查。在所有可能的参与者中,那些缺少使用互联网进行DWPA(32.8%)或关键人口统计变量(2.5%)的数据的人被排除在外,导致人口统计分析的样本量为4827。在逐项分析的基础上,那些有使用DWPA而没有健康行为变量的互联网数据的人被排除在外,体育活动数据的缺失最大(10.5%),蔬菜摄入量(5名参与者)和水果摄入量(2名参与者)的缺失可以忽略不计。

措施 人口统计资料

我们使用了参与者自我报告的年龄、性别、教育水平、身高和体重。我们将身高和体重转换为身体质量指数(BMI)得分,其中得分越高表明体重身高比通常越不健康。

互联网使用的DWPA

参与者回答了一个问题,“在过去的12个月里,你是否使用互联网来:使用网站来帮助你控制饮食、体重或体育活动?”,回答是或不是。

水果和蔬菜摄入量

对水果和蔬菜的摄入量进行评估的问题是:“你每天吃或喝多少杯水果[蔬菜](包括100%纯水果[蔬菜]汁)?”提供了一杯水果和蔬菜的例子,例如“1个小苹果”或“3个西兰花矛”。参与者有7个选项,从“没有”到“4杯或更多”,分数越高代表摄入量越多。水果和蔬菜摄入量得分分别进行了分析。

体育活动

身体活动的评估问题是:“在一个典型的星期里,你有多少天做任何至少中等强度的身体活动或锻炼,比如快走,以正常速度骑自行车,以正常速度游泳?”8个回答选项范围从“没有”到“每周7天”。

统计分析 合并数据集

为了分析随时间变化的差异,将2007年和2011年的数据集使用先前HINTS分析中采用的方法进行了组合[ 22].我们修改了2007年和2011年数据集的程序,对于2007年,我们使用了仅限邮件的最终权重和复制权重,以根据我们独家使用的邮件调查准确地对数据进行加权。

分析过程

采用多元逻辑回归来确定互联网使用的人口统计学相关性,并评估这些人口统计学相关性是否随着时间的推移而发生变化。模型中包括人口统计变量和调查年份之间的交互项,以确定用户人口构成随时间的显著变化。采用多元线性回归,控制人口统计学变量,分析互联网对DWPA的使用与水果和蔬菜摄入量和身体活动的健康行为之间的关系强度。将DWPA的互联网使用与调查年份之间的交互项添加到回归中,以评估随时间的变化。采用Hosmer-Lemeshow (H)检验统计量和Tjur 's [ 23H统计量不显著表明拟合良好,或观测值与预测值之间的偏差极小。D的范围从0(无歧视权)到1(完全歧视权),可以粗略地解释为与零模型相比,预测概率与观测概率的百分比变化。所有统计分析均使用Stata 12进行,截点为 P<。05was used to determine statistical significance for all analyses.

结果 使用互联网进行DWPA的人口学预测

年龄、性别、教育水平、BMI、种族/民族和婚姻状况被视为使用互联网进行DWPA的人口预测因素。教育水平每提高一次(OR 1.40, 95% CI 1.38-1.42, PBMI (OR 1.04, 95% CI 1.03-1.04, P<.001)与使用互联网治疗DWPA的可能性显著增加相关,但年龄每增加一岁,使用互联网治疗DWPA的可能性显著降低(OR 0.98, 95% CI 0.97-0.98, P<措施)。已婚人士比未婚人士更有可能使用互联网进行DWPA (OR 1.06, 95% CI 1.02-1.11, P= 03)。非西班牙裔黑人(OR 1.14, 95% CI 1.06-1.23, P=.02)和西班牙裔(OR 1.42, 95% CI 1.20-1.68, P=.01)的白人比非西班牙裔白人更有可能使用互联网进行DWPA。性别与使用互联网对DWPA无相关性(OR 1.03, 95% CI 0.98-1.09, P=点)。看到 表1 2对于未加权的群体规模,人口加权百分比,以及均值和标准差。logistic模型拟合良好,H=3.87, P=。18,D=.065.

2007年和2011年使用互联网寻求DWPA帮助的人口统计学相关性。

没有使用互联网的DWPA 使用互联网进行DWPA
2007 2011 2007 2011
n n n n
总样本 1462 59.6 1457 57.2 961 40.4 947 42.8
性别
男性 878 29.9 630 29.2 640 22.7 309 19.0
584 29.3 827 28.0 321 17.8 638 23.9
种族/民族
非西班牙裔白人 1108 47.8 1006 45.6 674 30.3 622 31.2
非西班牙裔黑人 137 5.2 193 6.7 113 4.7 124 4.7
拉美裔 114 6.8 113 5.6 90 5.1 One hundred. 6.3
教育
高中以下 60 4.6 58 3.9 22 1.4 28 2.6
高中毕业生 292 14.1 235 11.5 105 5.9 93 5.7
一些大学 509 24.1 491 21.0 334 17.8 282 14.0
学士 359 10.1 378 11.7 303 9.9 346 14.0
bacc。 242 6.8 295 9.2 197 5.4 198 7.5
婚姻状况一个
结婚了 848 35.1 794 33.9 564 24.8 495 22.5
511 24.2 518 23.9 313 16.0 351 19.7

一个为了简单起见,婚姻状况被分为两类:已婚(已婚或以已婚身份生活)和单身(单身、离婚、分居、丧偶)。

人口和健康行为与2007年和2011年使用互联网寻求妇女和家庭事务部帮助有关。

没有使用互联网的DWPA 使用互联网进行DWPA
2007 2011 2007 2011
的意思是 SD 的意思是 SD 的意思是 SD 的意思是 SD
年龄 50.30 16.12 52.74 15.32 44.64 13.44 45.72 13.99
身体质量指数 27.32 6.27 27.40 6.28 28.14 6.60 28.51 6.74
健康行为一个
水果的摄入量 2.42 1.38 2.38 1.36 2.72 1.36 2.54 1.36
蔬菜摄入量 2.77 1.31 2.67 1.36 3.03 1.33 2.88 1.32
适度的运动 3.35 1.84 2.68 2.21 3.57 1.75 2.81 2.06

一个水果(N=4816)和蔬菜(N=4813)的摄入量反映每天杯数;中等强度的运动(N=4062)反映每周的运动天数。

DWPA使用互联网的变化

为了确定2011年使用互联网进行DWPA的人数是否比2007年多,我们进行了多元逻辑回归,包括所有人口统计学变量(年龄、性别、BMI、教育程度、种族和婚姻状况)和调查年份。有一种趋势,2011年的互联网用户比2007年的互联网用户更有可能使用互联网进行DWPA (OR 1.05, 95% CI 0.99-1.12, P= . 07)。logistic模型拟合充分,H=.46, P=。57,D=.065.

为了评估用户的构成在2007年至2011年间是否发生了变化,我们运行了单独的多重逻辑回归,其中输入了人口统计变量、调查年份以及调查年份与感兴趣的人口统计变量之间的交互项。BMI在不同年份没有变化(OR 1.00, 95% CI 0.99-1.01, P= .98)。然而,在2007年至2011年间,性别有显著变化(OR 1.95, 95% CI 1.73-2.19, P=.002),年龄(OR 0.99, 95% CI 0.98-0.99, P=.003),教育(OR 0.91, 95% CI 0.90-.93, P婚姻状况(OR 0.76, 95% CI 0.70-0.84, P= .007)。换句话说,与2007年相比,2011年的DWPA互联网用户更年轻,受教育程度更低,更可能是女性和单身。此外,非西班牙裔黑人比例较低(OR 0.74, 95% CI 0.66-0.83, P=.008),西班牙裔比例更高(OR 1.38, 95% CI 1.06-1.81, P= 0.04)的非西班牙裔白人在2011年比2007年使用互联网进行DWPA。所有模型均充分拟合数据( Ps>.17),这些相互作用的加入改善了模型拟合(D=.074)。

与为DWPA使用互联网相关的运行状况行为

一般来说,2011年使用互联网进行DWPA的人报告每天摄入2.54杯水果,每天摄入2.88杯蔬菜,每周运动2.81天(见《每日运动指南》) 表2).因为我们只分析了那些在关键变量上没有丢失数据的互联网用户的DWPA,所以我们描述性地检查了那些根本不使用互联网的人的健康行为均值。一般来说,完全不上网的人每天摄入2.27杯水果,2.57杯蔬菜,每周锻炼2.18天。非互联网用户的健康行为水平较低,这表明我们对互联网用户的分析是对使用互联网进行DWPA和健康行为之间关系的更严格测试。

我们使用3个多元线性回归测试了健康行为和互联网使用DWPA之间的关系,每个多元线性回归控制了所有人口统计学变量(BMI、年龄、性别、教育程度、种族和婚姻状况)以及调查年份。使用互联网进行DWPA的人报告了更多的蔬菜摄入量(beta=。08年,B =。22,95%CI 0.18-0.27, P=.002),更多的水果摄入(beta=。07年,B =。19,95%CI 0.17-0.21, P=.001),以及更适度的运动(beta=。06年,B =。25,95%CI 0.22-0.29, P =.001)比不使用互联网进行DWPA的人多。

进行了事后分析,以评估健康行为和使用互联网进行DWPA之间的关系是否适用于少数群体(即非西班牙裔黑人和西班牙裔)。在大多数情况下,在西班牙裔和非西班牙裔黑人中,健康行为和互联网使用之间也存在同样的积极模式。然而,在西班牙裔中,使用互联网进行DWPA与较低的运动相关(beta=-。05年,B = -。20.,95%CI -0.35 to -0.04, P= 03);2011年,使用互联网进行DWPA的西班牙裔人报告每周锻炼2.49天。因此,专门针对西班牙裔人群的互联网网站应该注意,从互联网上寻求有关DWPA信息的西班牙裔人的运动坚持水平有些低。

为了测试使用互联网进行DWPA和健康行为之间的关系从2007年到2011年是否发生了变化,我们创建了使用互联网进行DWPA和调查年之间的交互术语,并将交互术语添加到上述回归中。相互作用项与蔬菜摄入量无关(beta=。001年,B =。004, 95% CI -0.08 ~ 0.09, P=.83),与水果摄入量呈负相关(β =-。07年,B = -。25,95%CI -0.32 to -0.19, P=.004)和适度运动(beta=-。01, B = -。05,95%CI -0.10 to 0.00, P= . 05)。因此,2011年使用互联网实现DWPA与吃蔬菜之间的关系与2007年相似,但使用互联网实现DWPA与吃水果或锻炼之间的关系在2011年比2007年弱。

讨论 主要研究结果

目前的研究是第一次在美国具有全国代表性的样本中检查基于互联网的DWPA项目的使用情况。总体而言,年龄较小、受教育程度较高、已婚、bmi指数较高以及非白人的美国成年人更有可能使用互联网来帮助解决DWPA问题。关于教育和BMI的研究结果与随机对照试验和商业上可获得或开放获取项目的研究结果一致[ 15 16 24].虽然调查显示,年轻人比老年人更有可能使用互联网进行DWPA,但用户的平均年龄为45岁(而非用户的平均年龄为51岁),这也支持了之前的发现。一项令人惊讶的发现是,女性使用互联网进行DWPA的可能性并不比男性高,相比之下,参加临床试验和商业可用/开放访问网站的女性比例很高[ 14- 16 25].然而,在2007年至2011年间,用户的人口特征发生了显著变化,女性、年轻人和受教育程度较低的人在新用户中占了更大比例。因此,虽然这种性别特征可能会随着时间的推移而改变,但我们的结果表明,男性使用互联网进行DWPA的程度比之前的研究表明的要大。另一个令人惊讶的发现是,非西班牙裔黑人和西班牙裔互联网用户比非西班牙裔白人更有可能使用互联网进行DWPA。随时间的变化表明,西班牙裔用户的比例在增加,而非西班牙裔黑人用户的比例在下降。重要的是,这些发现表明,互联网可以作为一个有用的平台,帮助解决传统上存在于少数群体之间的健康差距。在广泛的层面上,典型用户的年龄、性别、教育程度、婚姻状况和种族的变化指向了用户特征的动态性质,为DWPA开发和评估互联网程序的人应该意识到用户的变化。

趋势表明,2011年互联网用户使用互联网进行DWPA的比例高于2007年。这一发现为互联网作为一个平台日益增长的可行性提供了支持,该平台可以覆盖大量地理上分散的人群。随着越来越多的人转向互联网寻求DWPA的帮助,开发和评估质量,基于证据的在线程序是至关重要的。

重要的是,即使在控制性别、BMI、年龄和教育水平的情况下,使用互联网帮助DWPA的人比不使用互联网帮助DWPA的人报告了更多的水果和蔬菜摄入量和更多的体育活动。对于这一发现,有很多可能的解释。首先,它可能反映了那些转向互联网获取DWPA信息的人与那些不这样做的人之间存在的依从性差异。也就是说,那些使用互联网进行DWPA的人可能比那些不寻求此类信息的人对DWPA有更大的兴趣、意图或动机。其次,使用互联网进行DWPA可以帮助一个人更好地管理健康的行为。然而,由于数据的相关性,我们无法就关系的性质得出结论。为了解决这些因果问题,未来的研究应在纵向对照试验中检查使用互联网进行DWPA与相关健康结果之间的关系。

我们还发现,尽管2011年使用互联网进行DWPA的人数比2007年多,但与2007年相比,2011年使用互联网的人对健康的DWPA行为的坚持程度较低。这一发现的一个潜在原因可能是DWPA在线课程和网站的可用性更高;在2007年,为DWPA寻找网站或项目可能需要更高层次的动机或意图,而这种更高层次的动机也可能对应于更好的健康行为。随着提供dwpa相关信息的互联网网站的激增,这些网站的未来用户可能会比过去观察到的健康行为依从性水平更低。当然,另一种可能性是,与dwpa相关的互联网网站在提供信息方面变得不那么有效,以至于使用它们会导致较低的依从性,但我们数据的相关性无法解决这种可能性。如前所述,只有纵向对照试验才能评估当前DWPA互联网站点在改善DWPA行为方面的有效性。

美国农业部和卫生与公共服务部建议,成年人在2000卡路里的标准饮食和每周150分钟适度体育活动的情况下,每天至少食用2杯水果和2.5杯蔬菜[ 26].2011年使用互联网进行DWPA的人自我报告的平均行为超过了水果和蔬菜消费的建议量,但可能低于体育活动的建议量。因此,可以建议目前使用互联网进行DWPA的人将其作为一般健康饮食习惯的支持,而不是作为提高身体活动水平的工具。

限制

虽然这项研究是第一个评估用户特征和使用互联网的相关行为为DWPA与全国代表性的样本,它不是没有局限性。一个限制是我们使用互联网进行DWPA的方法的二分性;没有办法确定个人的使用水平(例如,每年,每周,每天),也不能告诉他们使用的网站或程序的类型或质量。其次,由于2007年和2011年的HINTS数据集使用了不同的样本,我们无法从数据中做出任何纵向推断。最后,所有数据都是自我报告的,因此我们关于dwpa相关行为的数据无法通过客观测量来验证。

结论

目前的研究通过在具有全国代表性的美国样本中检查与互联网使用相关的人口统计学和健康行为,推进了先前的研究。随着互联网在发达国家的普及,我们的研究结果强调了评估基于网络的项目的重要性,这些项目可能被证明对改变健康行为有效。互联网代表了一个可行的平台,可以针对大量不断增长的受众进行健康行为改变,未来的研究应该继续探索这一重要主题。

缩写 DWPA

饮食、体重和体力活动

提示

卫生信息全国趋势调查

个随机对照试验

随机对照试验

没有宣布。

沃伯顿 连续波 Bredin 党卫军 体育活动对健康的好处:证据 医疗协会 2006 03 14 174 6 801 9 10.1503 / cmaj.051351 16534088 174/6/801 PMC1402378 世卫组织 世卫组织技术报告编号916) 2003 2008-07-21 饮食、营养和慢性疾病预防(世卫组织/粮农组织联合专家磋商会报告 http://whqlibdoc.who.int/trs/WHO_TRS_916.pdf 5 zux4ifio FJ Nowson CA 卢卡斯 麦格雷戈 遗传算法 增加水果和蔬菜的消费与降低冠心病的风险有关:队列研究的荟萃分析 J Hum Hypertens 2007 09 21 9 717 28 10.1038 / sj.jhh.1002212 17443205 1002212 索菲 F Capalbo 一个 塞萨里 F Abbate R Gensini 女朋友 休闲时间的体育活动与冠心病的一级预防:一项更新的队列研究荟萃分析 Eur J cardiovascular Prev Rehabil 2008 06 15 3. 247 57 10.1097 / HJR.0b013e3282f232ac 18525378 奥康奈尔 简森-巴顿 心力衰竭的经济负担 中国心功能杂志 2000 03 23 3个5 III6 10 10754775 达尔 TM Y YJ 快速 WW 工作组 Fogli J 糖尿病的经济负担 卫生助理(米尔伍德) 2010 02 29 2 297 303 10.1377 / hlthaff.2009.0155 20075080 hlthaff.2009.0155 弗朗茨 乔丹 VanWormer JJ 科伦 艾尔 布歇 莱托 Histon T 卡普兰 W 鲍曼 JD 耐受 NP 减肥结果:对至少1年随访的减肥临床试验进行系统回顾和荟萃分析 美国饮食协会 2007 10 107 10 1755 67 10.1016 / j.jada.2007.07.017 17904936 s0002 - 8223 (07) 01483 - 6 调频 布雷 遗传算法 凯里 VJ 史密斯 瑞安 DH 安东 SD 麦克马纳斯 K 香槟 厘米 主教 LM Laranjo N Leboff 女士 十字架 JC ·德容 l 园林路 FL 洛里亚 厘米 Obarzanek E 威廉姆森 不同脂肪、蛋白质和碳水化合物组成的减肥饮食的比较 N英语J医学 2009 02 26 360 9 859 73 10.1056 / NEJMoa0804748 19246357 360/9/859 PMC2763382 韦伯 TL 约瑟夫 J 亚德利 l 米奇 年代 使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有效性交付模式的影响的系统回顾和元分析 J医疗互联网服务 2010 12 1 e4 10.2196 / jmir.1376 20164043 v12i1e4 PMC2836773 Womble LG wad 助教 McGuckin BG 萨金特 SL 罗斯曼 类风湿性关节炎 Krauthamer-Ewing 西文 一个商业互联网减肥计划的随机对照试验 ob Res 2004 06 12 6 1011 8 10.1038 / oby.2004.124 15229342 12/6/1011 ·萨珀斯坦 SL 阿特金森 黄金 RS 互联网对减肥的影响 ob牧师 2007 09 8 5 459 65 10.1111 / j.1467 - 789 x.2007.00374.x 17716303 OBR374 Kreuter如此说道 兆瓦 说明 VJ 格拉斯曼 B 一个尺寸并不适合所有:裁剪印刷材料的情况 安行为医学 1999 21 4 276 83 10721433 Kelders SM 范Gemert-Pijnen Werkman 一个 Nijland N Seydel 针对健康饮食和体育活动行为的基于网络干预的有效性:一项关于用户和使用的随机对照试验 J医疗互联网服务 2011 13 2 e32 10.2196 / jmir.1624 21493191 v13i2e32 PMC3221377 美国万纳公司 Martin-Diener E Braun-Fahrlander C 鲍尔 G 马丁 BW 在线活动的有效性,一个个性化的身体活动干预,在现实生活中:随机对照试验 J医疗互联网服务 2009 11 3. e23 10.2196 / jmir.1179 19666456 v11i3e23 PMC2763402 Anderson-Bill 西文 Winett 类风湿性关节炎 Wojcik 参与在线干预的网络健康用户营养和身体活动的社会认知决定因素:社会支持、自我效能、结果预期和自我调节的影响 J医疗互联网服务 2011 13 1 e28 10.2196 / jmir.1551 21441100 v13i1e28 PMC3221350 Neve 乔丹 柯林斯 CE 摩根 PJ 在一个基于web的商业减肥计划中,退出、不使用消耗和不使用消耗的预处理预测因子 J医疗互联网服务 2010 12 4 e69 10.2196 / jmir.1640 21156470 v12i4e69 PMC3056525 美国商务部:国家电信和信息管理局 NTIA研究预告 2011 2013-07-06 数字国家:扩大互联网使用 http://www.ntia.doc.gov/files/ntia/publications/ntia_internet_use_report_february_2011.pdf 6 hufzy1vj 皮尤研究中心 皮尤互联网和美国生活项目调查,3月至4月 2000 2013-02-20 互联网的使用,1995 - 2012 http://www.pewinternet.org/trend-data-(成年人)/ internet-adoption.aspx 6 ezwiwpc7 国家癌症研究所 2012 2013-02-20 卫生信息全国趋势调查 http://hints.cancer.gov/instrument.aspx 6 ezwmgscc Westat 马里兰州罗克维尔市 2010-10-08 卫生信息全国趋势调查2007年最后报告 http://hints.cancer.gov/docs/HINTS2007FinalReport.pdf 5 tkitzdc5 Westat 周期1方法学报告 2013-04-29 马里兰州罗克维尔市 健康信息全国趋势调查4(提示4) http://hints.cancer.gov/docs/HINTS4_Cycle1_Methods_Report_revised_Jun2012.pdf 6 gfn0kude 里索 l 莫泽 RP 沃尔德伦 W Z 戴维斯 WW NIH出版物编号08-6435 2013-04-30 分析方法:使用2003年和2005年的数据来检查不同年份的变化 http://hints.cancer.gov/docs/HINTS_Data_Users_Handbook-2008.pdf 6 ggth00qr Tjur T Logistic回归模型中的决定系数——一个新建议:判别系数 美国统计学家 2009 11 63 4 366 372 10.1198 / tast.2009.08210 美国万纳公司 Martin-Diener E 鲍尔 G Braun-Fahrlander C 马丁 BW 试验参与者和基于web的体育活动干预的开放获取用户的依从性、减员性和重复参与的比较 J医疗互联网服务 2010 12 1 e3 10.2196 / jmir.1361 20147006 v12i1e3 硬盘盒 范Mierlo T 利用模式和用户特征的自由互联网减肥计划 J医疗互联网服务 2010 12 1 e9 10.2196 / jmir.1347 20350926 v12i1e9 PMC2872772 美国农业部 美国卫生与公众服务部 美国人膳食指南,2010年 2011-02-08 华盛顿特区 http://www.cnpp.usda.gov/Publications/DietaryGuidelines/2010/PolicyDoc/PolicyDoc.pdf 5 wm9gjvz3
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