JMIR J医疗互联网服务 医学互联网研究杂志 1438 - 8871 卡塔尔世界杯8强波胆分析JMIR出版公司 加拿大多伦多 v17i6e147 26076583 10.2196 / jmir.4315 原始论文 原始论文 点击日记:健康行为和情绪的在线跟踪 Eysenbach 冈瑟 Khazaeepool 常ydF4y2Ba Ta-Chien 博士学位 1 http://orcid.org/0000-0002-1685-783X 日元 Tso-Jung 博士学位 2 http://orcid.org/0000-0002-7350-3966 Yang-Chih 博士学位 3. http://orcid.org/0000-0002-2207-5623 Jing-Shiang 博士学位 2
统计科学研究所 台湾中央研究院 学术路二段128号 台北市,115 台湾 886 2 6614 5677 886 2 2783 1523 hwang@sinica.edu.tw
http://orcid.org/0000-0002-5807-7583
1 人文社会科学研究中心“, 台湾中央研究院 台北市 台湾 2 统计科学研究所 台湾中央研究院 台北市 台湾 3. 社会学研究所 台湾中央研究院 台北市 台湾 通讯作者:Jing-Shiang Hwang hwang@sinica.edu.tw 06 2015 15 06 2015 17 6 e147 04 02 2015 15 04 2015 23 04 2015 23 04 2015 ©Ta-Chien Chan, Tso-Jung Yen, Yang-Chih Fu, Jing-Shiang Hwang。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2015年6月15日。 2015

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

传统的健康行为研究通常采用一次性的横断面调查。因此,参与者的回忆偏差可能会破坏数据的可靠性和有效性。为了捕捉日常生活中的情绪变化和健康行为,我们设计了一个在线调查平台ClickDiary,帮助收集更完整的信息,进行全面的数据分析。

客观的

我们的目的是了解日常情绪变化是否与个人特征、人口统计学因素和日常健康行为有关。

方法

ClickDiary项目使用一个基于网络的平台来收集参与者的健康行为及其社交网络的数据。ClickDiary这个名字来源于该平台的界面,该界面旨在让用户通过点击提供的选项来回答大多数调查问题。参与者是从普通人群中招募的,他们有着不同的背景。为了保持参与者的积极性和兴趣,点击日记项目包括了一个随机的奖励抽奖。我们使用描述性统计和多水平比例-优势混合模型进行分析。

结果

我们选择了130名参与者,他们在2014年5月1日至10月31日期间完成了至少30天的ClickDiary条目作为我们的研究样本。根据多级比例概率混合模型的结果,如果一个人在某一天吃更多的水果和蔬菜,喝更多的含糖饮料,吃更多的油炸食品,没有感冒症状,睡得更好,锻炼时间更长,离家更远,他/她往往心情更好。此外,参与者在周末的情绪通常比工作日要好。

结论

睡好觉,多吃水果和蔬菜,每天多锻炼,这些都能让人有更好的心情。通过在线ClickDiary调查,减少了传统一次性调查中常见的回忆偏差,我们能够收集和分析每个受试者的健康行为和情绪状态的日常变化。

健康行为 情绪 饮食 体育锻炼 睡眠质量 个性
简介

幸福一直被认为是个人身心健康的重要指标[ 1 2].尽管众所周知,情绪状态是健康或心理学研究中需要考虑的重要信息,但这些信息要么被忽视了[ 3.]或为日常活动所困扰[ 4]、社会交往[ 5]、个人健康行为[ 6 7],以及个性[ 8].例如,在传统的调查中,受访者通常会被问到,在过去很长一段时间里,比如过去一个月或过去一年里,他们有多快乐或多不快乐。 9,这个时间框架通常太模糊或太长,以至于无法回忆起具体的细节。从这类调查中收集的信息可能会因最近的和难忘的经历而产生偏见,或者与参与者的总体情绪相混淆,这两者都削弱了数据分析的准确性。在某些情况下,研究人员也很难确定哪些因素在区分一个人的情绪方面发挥更重要的作用。克服这些限制的一种方法是适当记录每个参与者的动态日常情绪变化。

为了收集这种关于情绪变化的纵向数据,一些健康研究采用了类似日记的设计,以每天为单位,来挖掘参与者的情绪状态[ 10],(儿童的)头痛症状[ 11]、抑郁和工作或学习压力的迹象[ 12],以及肠胃疾病和其他身体疾病的个案[ 13].此类研究的数据收集通常只持续1周或1个月,因此尽管需要重复测量,但限制了样本量。虽然一些社交网络研究也使用联系日记的形式来收集数据[ 14- 16),他们都依靠传统的纸笔工具。为了改进日记的记录过程,减少参与者的工作量,提高结果的准确性,我们设计了一个基于网络的日记平台。

在以前的研究中,一个人的情绪稳定性与某些个人特征有关,比如性格,尤其是随和性和神经质。 8]以及人口因素,例如年龄[ 17].然而,这些个体因素或多或少是固定的,要么是先天的,要么是先天的。我们认为,同样重要的是,要研究情绪稳定性或幸福感如何随与个人健康行为或生活方式更密切相关的其他变量而变化,如体育锻炼[ 2 18]、睡眠质量[ 19]、食用蔬菜及水果[ 6 7等等。

本研究的目的是利用在线日记平台收集每天的健康和联系数据。我们想要阐明一个人的日常情绪随他或她的个人特征、人口统计学因素和健康行为的变化程度,以及一周中的哪一天和日常生活中的社会互动程度。

方法 道德

本研究已获中央研究院人文社会科学研究机构评审委员会(IRB)批准(AS-IRB-HS 02-13022)。参加者必须年满20岁,并具备在台湾作出法律行为的能力。在注册成为ClickDiary计划的参与者之前,您必须阅读该计划的指导方针并给予知情同意。我们已经删除了个人标识符,如姓名和电子邮件地址,并为参与者及其联系网络中的每个人分配了序列号,以确保隐私。

点击日记程序

ClickDiary程序使用基于网络的平台[ 20.)(见 图1(A部分)收集参与者健康行为及其社交网络的数据。ClickDiary的界面设计使用户可以通过点击仪器中的选项来输入他们的响应,从而更容易记录每天的响应(参见 图1在这个阶段,这个项目是专门为台湾人群量身定做的。该项目不同于传统的横断面健康行为调查[ 21]或一次性纸笔接触调查[ 15 16].除了用户友好之外,ClickDiary程序还有助于生成每日实时纵向数据。参与者成功注册他们的账户后,他们被要求提供人口统计信息,包括年龄、性别、居住地、婚姻状况和目前的工作。该项目还收集了五大人格特征——开放性、严谨性、外向性、宜人性、神经质(OCEAN) [ 14 22],其确切措辞取自国际个性项目库(IPIP) [ 23-身高和体重计算身体质量指数(BMI, kg/m2)、健康状况和幸福感、白天接触的人数(及特征),以及基线健康调查(借用台湾社会变迁调查项目)[ 24].在提供这些基本信息后,参与者可以继续填写他们的健康日记和接触日记。一个奖励系统可以激励参与者每周至少记录三次这两种日记。在接下来的章节中,我们将介绍我们的健康日记、招聘方法、质量控制流程、奖励系统和反馈设计。

点击日记的截图。(一)首页;(B)健康日记界面。

健康日记

在本研究中,我们仅使用健康日记和基线档案数据进行分析。因此,我们在这里不介绍联系日记的内容。健康的日记,我们要求参与者七个主要问题在过去的一天所发生的事情,包括他们的睡眠行为(例如,他们起床和睡觉,什么时候和他们睡的很好,很好,公平,贫穷,或者很差),他们的情绪在过去一天(很好,很好,公平,或差),他们的食物摄入量在过去一天,体育锻炼持续时间(没有锻炼,1到30分钟,31 - 60分钟,61到120分钟,比120分钟或更长时间),过去一天与他们有过接触的人数,与他们有过接触的疑似或确诊流感患者的人数(及其症状),以及他们从住所旅行的最大距离(小于1公里、1至9公里、10至49公里、50至300公里或超过300公里)。

在关于食物摄入的部分,我们列出了16类食物,它们的数量用不同的单位以6度(即0、0.5、1、2、3和3+)来衡量。这16类食物分别是蔬菜、水果、全谷物和砧木、大米和面粉、猪肉/牛肉/羊肉、鸡肉/鸭子/鹅、肥肉、海鲜、鸡蛋、豆类、牛奶和奶酪、坚果、油炸食品、加工食品、甜点和含糖饮料。在这项研究中,我们选择并整合了以下八种食物类型:肉类、海鲜、牛奶和奶酪、全谷物和根茎、油炸食品、含糖饮料、甜点、蔬菜和水果。鼠标悬停在标签上可以告诉用户不同种类食物的单位。例如,一份水果相当于一把或240毫升碗的80%。这些提示确保所有参与者对单元有相同的理解。

时间的定义

我们设计健康日记来收集过去24小时的数据。因为参与者可能一天会输入几次数据,我们根据记录的时间重新组织日记上的日期。如果记录的时间落在当天的中午之后,则该条目将包含在当天的健康日志中。如果记录的时间介于前一天中午和当前中午之间,则将其视为前一天的健康日志条目。

参与者招募

我们的参与者从各种渠道招募,包括大学生、学校教师和行政人员、健康促进中心的志愿者、医院病人和社区大学生,以及普通人群中的其他成年人。由于预算有限和ClickDiary项目的纵向性质,我们无法招募到像一次性横断面调查那样大的代表性样本。然而,为了使参与模式多样化,我们采用了两种主要的招聘策略。首先,我们针对不明确的个人和团体,利用海报和其他线上和线下的宣传活动,比如在Facebook上,在分散在台湾北部、中部和南部的不同大学和社区学院的课堂上,招募志愿者。其次,在几个划定边界的小组中,我们要求小组领导人通过定期鼓励小组成员完成健康日记和联系日记来监控参与率。为了帮助这种监控,我们的系统在每周结束时将每个小组的总结报告发给其领导。如果一个小组的日记在数量和质量上都达到了我们的标准,我们就会给组长和每个小组成员发便利店代金券作为奖励。

质量控制

为了保证数据的质量,我们每周都会检查每个参与者的数据模式。如果我们怀疑某个特定的参与者没有正确地记录他或她的日记,参与者的序列号就会被放在警报列表上,参与者输入的任何数据都将从我们的分析中排除。此外,任何提供不完整和糟糕数据的人都被排除在随机抽奖之外,也不会获得任何奖励。我们没有公布我们质量控制程序的细节,因为如果参与者熟悉了我们的筛选规则,质量控制可能会变得更加困难。

激励

我们设计了每周一次和每月一次的随机抽奖。根据每个参与者相应的每周和每月累积积分,每个条目都被分配了一个权重。参与者在完成点击日记上花费的时间和精力越多,他们赢得奖励的机会就越大。参与者每天完成健康日记后自动获得20分。如果有人在一天内提交了多篇健康日记,系统仍然只给参与者20分。参与者还会获得3分,每输入一个联系人日记。虽然可以在同一天与同一联系人进行多次互动,但每个联系人只能获得3分。为了防止参与者故意提供虚假的日常联系数据,我们开发了一个筛选程序,每周检查日记数据的准确性和质量。

反馈

我们没有根据IRB的建议向参与者提供反馈。不过,我们确实提供了一个交互式的Web图表,总结了每个参与者的联系和健康日记中的记录。然后,参与者可以查看记录他们健康行为长达一年的总结报告。此外,参与者可以通过检查我们开发的联系网络树,从他们的整体联系模式中获得洞察,这也让他们可以看到他们在与不同的人联系时,随着时间的推移情绪是如何变化的。

统计分析

参与者在过去24小时内的总体情绪报告被分为4分——1(差)、2(一般)、3(好)和4(非常好)。在184天的研究期间,其他与健康相关的日常记录包括饮食、运动、睡眠时间和质量。在本研究中,我们应用多水平比例-优势混合模型来分析数据[ 25 26].通过这个模型,我们分析了情绪波动和健康行为之间的关系,同时调整了个人特征,如年龄、性别和性格。

让Yij做我th第t天个体情绪的标量反应ij,其中j=1,2,…,T,和T对于n=130名参与者,范围从26到184。分析这类多水平数据的随机效应有序回归模型为:

分对数(公关(Yij≤k)] =θk——一个- b1∙我(Yi, j - 1=1) - b2∙我(Yi, j - 1=2) - b3.∙我(Yi, j - 1=3) - b4∙我(Yi, j - 1= 4) -α' ZX -βijk = 1, 2, 3

i的时间相关协变量th参与者用X表示ijX = (1 ijX、…qij)’,其他协变量用Z表示= (Z1我Z,…π)”。参数{θk以k为单位递增的}被称为阈值或切点。a的随机分量~ N(0,σ2一个),表示n个个体中每个响应水平k的这些对数的变化,并将其添加到平均方程中,以调整每个个体的阈值。

对于重复的记录,每个个体的标量反应可能与先前报告的反应相关联。为了考虑到这一点,我们添加了另一个随机成分bl~ n (0, σ2b), l = 1,……,4to the model for further adjustment of the thresholds. This model has the same fixed effects as determined by the parameters α and β of the covariates of interest for each response level k. For example, the ratio between the odds of making a response at each level k or below with covariates Xij= x1ij和x0ijexp(-β(x1ij- x0ij)]。在这个应用程序中,我们的协变量都是分类变量。对于hth相关的协变量Xhij,这是由一个指标变量对应于分类变量的水平,如睡眠质量,我们报告exp(-βh)表示该类别变量的存在水平与基线水平之间的累积概率比值比(OR)。

我们可以预期,具有这一分类变量水平的个体有恶化情绪exp(-β)的几率h)倍,如果优势比大于1,则与该变量的基线水平相比。相反,exp(-βh)<1表示情绪较好,且该分类变量水平较高。我们使用R包“ordinal”中的clmm函数来估计模型参数[ 27].

结果

我们从726名合格参与者(17.9%)中选择了130名参与者,这些参与者在2014年5月1日至10月31日完成了至少30天的联系日记。联系人日记更适合作为我们的标准,因为它需要更多的时间来完成——平均来说,记录每个联系人的所有变量需要1分12秒,或者每天10个联系人大约需要12分钟,而健康日记平均每天1分39秒。因此,更完整的接触日记通常表明参与者的承诺更高,这反过来确保健康日记以及其他变量的质量更好。

参与者平均记录健康日记69天,从26天到184天不等 表1).130名参与者输入了8824个完整的健康日记。我们的样本中女性比例过高(98/130,75.4%),总体平均年龄为33.1岁(标准差13.4),年龄在20 - 67岁之间。参与者的平均BMI为22.0 kg/m2(SD 3.3),大多数在正常范围-健康BMI: 18.5 kg/m2≤BMI < 24公斤/米2.在五大人格项目中,大约90%的参与者表示他们在执行任务时很认真(这是衡量责任心的标准),或者他们同情他人的感受(这是衡量人是否随和的标准) 表2).我们使用10个人格测量作为多水平比例-优势混合模型的协变量。

对32名男性和98名女性参与者(n=130)所选变量的总结。

变量 意思是(SD) 最低 最大
参与天 68.9 (38.1) 26  184 
年龄 33.1 (13.4) 20. 67
体重指数(kg/m2 22.0 (3.3) 16.2 36.0

对32名男性和98名女性参与者(n=130)的性格项目进行总结。

五大个性项目 反应
完全没有,n (%) 不是很多,n (%) n (%) 非常,n (%)
外向性
外向且善于交际 13 (10.0) 47 (36.2) 58 (44.6) 12 (9.2)
话不多 22日(16.9) 56 (43.1) 42 (32.3) 10 (7.7)
宜人性
同情他人的感受 5 (3.8) 8 (6.2) 81 (62.3) 36 (27.7)
不要相信别人 20 (15.4) 61 (46.9) 39 (30.0) 10 (7.7)
责任心
彻底的 3 (2.3) 8 (6.2) 70 (53.8) 49 (37.7)
粗心的 21日(16.2) 60 (46.2) 39 (29.9) 10 (7.7)
神经质
大部分时间都很放松 8 (6.1) 27日(20.8) 72 (55.4) 23日(17.7)
容易紧张 9 (6.9) 27日(20.8) 66 (50.8) 28日(21.5)
接受新体验
有丰富的想象力 6 (4.6) 31 (23.8) 60 (46.2) 33 (25.4)
保守的 8 (6.2) 29 (22.3) 71 (54.6) 22日(16.9)

表3显示与时间无关的协变量的参数估计结果。在研究期间,参与者的性别、年龄和BMI与报告情绪状态的几率没有显著相关性。那些大部分时间都很放松的人报告情绪状态在k或k以下的几率似乎更低(or 0.78, 95% CI 0.58-1.04, P=.09),表明良好的情绪和情绪稳定性之间存在边际关联。安静(即“不要说很多话”),同情他人的感受,不信任他人,与报告情绪状态在k级或以下的较高几率有轻微显著关联,这表明报告消极情绪的可能性高达50%。

多层比例概率模型中时间无关协变量的参数估计。

相关的协变量 估计(SE) 一个(95%置信区间) P
性别(以女性为参考) 男性 -0.114 (0.134) 1.12 (0.86 - -1.46) .40
年龄组别(26≤年龄≤59岁为参考)
< 26 0.084 (0.121) 0.92 (0.73 - -1.17)
> 59 0.233 (0.242) 0.79 (0.49 - -1.27)
身体质量指数b (18.5≤BMI < 24公斤/米2作为参考),kg/m2
< 18.5 0.089 (0.159) 0.91 (0.67 - -1.25) 算下来
24≤BMI < 27 -0.013 (0.160) 1.01 (0.74 - -1.38) 总收入
≥27 -0.105 (0.234) 1.11 (0.70 - -1.76) 主板市场
五大个性项目
外向性
外向且善于交际 -0.109 (0.137) 1.12 (0.85 - -1.46)
话不多 -0.214 (0.123) 1.24 (0.97 - -1.58) 。08
宜人性
同情他人的感受 -0.409 (0.218) 1.50 (0.98 - -2.31) 06
不要相信别人 -0.215 (0.123) 1.24 (0.97 - -1.58) 。08
责任心
彻底的 0.312 (0.225) 0.73 (0.47 - -1.14)
粗心的 -0.093 (0.119) 1.10 (0.87 - -1.39)
神经质
大部分时间都很放松 0.254 (0.150) 0.78 (0.58 - -1.04) .09点
容易紧张 0.016 (0.140) 0.98 (0.75 - -1.30)
接受新体验
有丰富的想象力 0.092 (0.134) 0.91 (0.70 - -1.19)
保守的 -0.042 (0.129) 1.04 (0.81 - -1.34) .74点

一个优势比(OR)。

b体重指数(BMI)。

与时间无关的协变量相比,几个时间相关的协变量与报告情绪状态在k级或以下的几率更密切相关 表4).优势比估计为0.36 ( P例如,在考虑了睡眠时间、饮食和其他生活方式因素后,睡眠质量非常好的人的患病几率比睡眠质量一般的人低64%。相比之下,睡眠非常差的参与者报告的情绪处于或低于水平的几率比睡眠正常的参与者高出147% ( P<措施)。这一发现支持了我们的预期,即睡眠质量与日常生活中的情绪之间存在密切关系。参与者的情绪也与较长时间的体育锻炼密切相关。报告情绪状态在k或k以下的几率为0.86 (95% CI 0.76-0.98, P=.021),与完全不运动的人相比,每天运动超过60分钟的人的平均寿命更长。在较小程度上,每天锻炼1至30分钟或31至60分钟也有帮助- or分别为0.93 (95% CI 0.86-1.00)和0.91 (95% CI 0.83-1.00)。

多层比例概率模型中随时间变化的协变量的参数估计。

相关的协变量 估计(SE) 一个(95%置信区间) P
睡眠质量(以正常为准)
非常贫穷的 -0.903 (0.121) 2.47 (1.94 - -3.13) <措施
可怜的 -0.364 (0.052) 1.44 (1.30 - -1.59) <措施
0.529 (0.040) 0.59 (0.54 - -0.64) <措施
很好 1.036 (0.077) 0.36 (0.31 - -0.41) <措施
睡眠时间(6-8小时为参考),小时
< 6 0.489 (0.305) 0.61 (0.34 - -1.12)
> 8 -0.110 (0.153) 1.12 (0.83 - -1.51) 票价
运动时长(以无为参考),分钟
0.075 (0.041) 0.93 (0.86 - -1.00) 07
31-60 0.093 (0.049) 0.91 (0.83 - -1.00) 06
>60 0.149 (0.064) 0.86 (0.76 - -0.98) 02
饮食(每个类别中无参考),份量
0 - 2 0.032 (0.049) 0.97 (0.88 - -1.07) .51
≥2 0.065 (0.057) 0.94 (0.84 - -1.05) 二十五分
海鲜
0 - 2 0.047 (0.036) 0.95 (0.89 - -1.02) .19
≥2 0.061 (0.067) 0.94 (0.83 - -1.07) 36
牛奶和奶酪
0 - 2 -0.029 (0.035) 1.03 (0.96 - -1.10) .41点
≥2 0.037 (0.066) 0.96 (0.85 - -1.10) .57
全谷物和根茎
0 - 2 0.057 (0.036) 0.94 (0.88 - -1.01)
≥2 -0.023 (0.063) 1.02 (0.90 - -1.16) 开市
油炸食品
0 - 1 0.000 (0.050) 1.00 (0.91 - -1.10) .997
≥1 0.081 (0.040) 0.92 (0.85 - -1.00) .04点
含糖饮料
0 - 2 0.013 (0.036) 0.99 (0.92 - -1.06) 开市
≥2 0.133 (0.063) 0.88 (0.77 - -0.99) .04点
甜点
0 - 1 0.081 (0.047) 0.92 (0.84 - -1.01) 。08
≥1 0.025 (0.038) 0.98 (0.90 - -1.05) .51
蔬菜和水果
0 - 4 0.175 (0.085) 0.84 (0.71 - -0.99) .04点
≥4 0.240 (0.093) 0.79 (0.66 - -0.94) . 01
星期几(以星期二至星期五为参考)
周一 -0.010 (0.040) 1.01 (0.93 - -1.09) .79
周六,周日 0.177 (0.034) 0.84 (0.78 - -0.90) <措施
伊犁b症状(是,作为参考) 没有伊犁 0.109 (0.048) 0.90 (0.82 - -0.98) 02
距离住所距离(参考<1公里),公里
1 - 9 0.036 (0.051) 0.96 (0.87 - -1.07) 的相关性
10-49 0.150 (0.055) 0.86 (0.77 - -0.96) .006
≥50 0.336 (0.074) 0.71 (0.62 - -0.83) <措施
联系人数(参考<5),n
5 - 9 -0.072 (0.066) 1.07 (0.94 - -1.22) 低位
≥10 -0.048 (0.068) 1.05 (0.92 - -1.20) 的相关性

一个优势比(OR)。

b流感样疾病。

某些类型的饮食也与情绪呈正相关。吃四份或四份以上蔬菜或水果的参与者报告k或k以下情绪状态的几率较低(or 0.79, 95% CI 0.66-0.94, P=.01)比不吃任何蔬菜或水果的人多。少吃蔬菜或水果也会降低患病几率(or 0.84, 95% CI 0.71-0.99, P= .04点)。与不喝含糖饮料的人相比,喝两瓶或两瓶以上含糖饮料的人患病几率更低(or 0.88, 95% CI 0.77-0.99, P= .04点)。此外,吃不到一份甜点也与日常情绪略有关联(OR 0.92, 95% CI 0.84-1.01, P=。08)。一个令人惊讶的发现是,至少吃一份油炸食品也与更好的情绪有关(OR 0.92, 95% CI 0.85-1.00, P= .04点)。参与者在周末报告自己的情绪状态在k或k以下的几率更低(or 0.84, 95% CI 0.78-0.90, P<措施)。离家至少50公里与患病几率显著降低相关(OR 0.71, 95% CI 0.62-0.83, P(OR 0.86, 95% CI 0.77-0.96, P= .006)。正如预期的那样,没有任何流感样疾病(ILI)症状的人往往会有更好的情绪(OR 0.90, 95% CI 0.82-0.98, P= .02点)。The variance estimate, σ2一个=0.327,表示n个个体之间这些阈值变化的随机分量不可忽略。如 图2,我们看到这个方差分量的许多随机效应估计偏离了零平均值。这表明,仍然存在一些不确定性,无法解释模型中所考虑的协变量。方差的估计,σ2b,其余四个方差分量为1.587。这一结果是意料之中的,因为参与者对情绪状态的报告在不同程度上受到他们之前报告的影响,如图所示 表5

在为期184天的研究期间,130名参与者在连续两篇日记中报告了情绪变化的数量。

对当前报告的响应,n (%) 对上一份报告的响应,n (%)
可怜的 公平 很好
可怜的 142 (40.3) 138 (3.99) 57 (1.45) 11 (1.02)
公平 153 (43.5) 2834 (81.91) 442 (11.24) 36 (3.32)
43 (12.2) 458 (13.23) 3262 (82.96) 164 (15.14)
很好 14 (4.0) 30 (0.87) 171 (4.35) 872 (80.52)
总计 352 (100) 3460 (100) 3932 (100) 1080 (100)

在报告自己心情不好的参与者中,大约40%的人在第二天报告自己的情绪水平相同,43%的人表示情绪一般,12%的人表示情绪良好。另一方面,在那些报告自己心情非常好的人当中,大约81%的人在接下来的报告中感觉相同,15%的人感觉良好,3%的人感觉一般。在报告情绪尚可或良好的参与者中,约82%至83%的人在第二天仍保持同样的感觉,而约11%至13%的人倾向于在这两个水平之间摇摆。这一现象已被四个随机分量调整,影响估计为b1= -1.43, b2= -0.8, b3.= 0.33, b4在比例概率模型中= 1.88。

在多层比例-优势混合模型中,代表参与者阈值偏差的130个人的随机成分的95%置信区间的随机效应估计。

讨论 主要研究结果

这项研究提供了明确的证据,表明个人的情绪可能与日常生活中的健康行为和活动有关。我们的研究结果基于用户友好的在线ClickDiary平台收集的纵向日记,该平台允许参与者通过简单地单击各自日记中适当的响应项目来选择他们的情绪状态和健康行为。通过这个平台,参与者可以随时记录自己过去24小时内的日常活动。设计应该大大减少回忆偏差。

平均来说,完成一篇健康日记只需要大约一分钟。这样一个低要求的任务有助于让用户参与研究的时间更长。此外,他们自己的日记条目和随机绘图的可视化帮助新参与者注册,现有参与者保持承诺。关于参与者情绪和健康行为变化的长期数据对于理解两者之间的动态相互作用至关重要。相比之下,横断面或短期随访研究设计将不允许研究人员收集每个参与者提供的日常变化的丰富信息。这种纵向数据的优势可以通过将我们的发现与先前专注于情绪和健康行为的研究结果进行比较来进一步检验。

与以往研究的比较

早期研究表明,较高的BMI指数或超重与年轻人的负面情绪和小学生的不良心理社会结果密切相关[ 7 28].在超重的青少年中,BMI也是情绪驱动的冲动和认知不灵活的一个很好的预测指标[ 29].然而,我们的结果并没有显示BMI与个人情绪有显著的负相关。请注意,这项研究中大多数人的bmi都在正常范围内。这可能是我们在分析中没有发现显著关联的原因。

我们的大多数参与者都认为自己和蔼可亲、有责任心。从模型中的参数估计中,我们发现随和倾向于与一个人的情绪负相关,而放松则呈正相关。这一发现与在芬兰进行的一项研究不同[ 8,这表明随和对情绪有较高的积极影响和较低的消极影响,而神经质对情绪有较高的消极影响和较低的积极影响。造成这些差异的确切原因需要进一步研究。然而,芬兰的这项研究采用了一种非常不同的数据收集方法和样本组——它招募了106名19至35岁的大学生,并使用移动电话等便携式设备,在一周内每天收集信息10次。相比之下,点击日记的参与者来自不同的背景,包括学生、全职工人、家庭主妇和退休人员,年龄在20岁到67岁之间。我们每天记录一次日常情绪,平均持续69天。芬兰的研究收集了每天详细的情绪变化,而我们的研究收集了更长的一段时间内不同日子的情绪变化。

在日常饮食方面,我们发现吃蔬菜和水果与更好的情绪有关,这与之前的研究结果一致[ 6 7 30.].可能的生物学机制来自于水果和蔬菜中发现的多酚。它们可以对抗氧化应激,并帮助刺激有助于突触可塑性的神经分子的激活,这对认知功能很重要[ 31].目前,世界上已鉴定的多酚类化合物有8000多种。例如,在一项随机研究中,可可多酚已被证明能引起积极的情绪。 32].然而,我们还发现,吃某些不健康的食物,如油炸食品和加糖饮料,与略微积极的情绪有关。因为很难区分饮食行为和情绪变化之间的时间顺序,我们不能得出这样的结论,这些不健康的食物实际上会引发更积极的情绪。虽然这些食物可能在促进好心情方面发挥作用,但我们需要进一步的实验和验证。

我们的研究证实,参与者在周末以及离家更远的地方旅行时心情明显更好。没有ILI症状的人也比有ILI症状的人更快乐。与不运动的人相比,运动多的人往往心情更好,这一发现与早期的研究一致。 18 33 34].此外,锻炼时间越长,他或她的情绪就会变得越好。

最重要的是,我们发现睡眠质量是区分一个人每天情绪变化的一个重要因素。前一天晚上睡得好不好对一个人第二天的情绪有明显的影响。在其他研究中也发现[ 19 35),高质量的睡眠显然会让你在第二天有更积极的情绪。

限制

尽管这项研究有许多有趣的发现,但仍有一些局限性有待解决。首先,我们的参与者样本不能代表台湾人口。由于日记研究的纵向性质,我们需要参与者长期和严格的承诺。在进一步筛选复杂的数据分析后,只有130名参与者符合我们严格的门槛。尽管我们试图通过各种渠道招募参与者,但参与者的人口分布仍然向女性和年轻人倾斜。在许多在线调查中,这种倾斜的样本也很常见[ 7 36 37],这可能是由于健康问题和使用电脑的模式。因此,我们不能将我们的发现推断到一般人群,但这项研究的内部有效性被保留了。

其次,我们无法在情绪和健康行为之间做出明确的因果推论。我们的ClickDiary平台要求参与者记录他们在过去24小时内的情绪和健康行为,但情绪和健康行为的时间顺序尚不清楚。因此,我们只能识别参与者在某一天的整体情绪,以及他或她在同一天相应的健康行为。此外,还有许多未收集到的因素,如工作压力和其他生活行为,影响人们在一天中的情绪。在目前的研究设计中,我们无法在模型中捕捉和调整所有这些因素。

第三,一些参与者的接触和健康日记可能不完整。在本研究中,在184天的随访中,平均参与时间约为69天。与之前的日记研究不同,之前的日记研究设法收集了一个人在整个研究期间的日常接触的完整信息[ 38 39],部分参与者的日记记录可能在不同的时间间隔有所滞后。由此产生的零星记录可能在某种程度上抑制了需要连续时间序列数据的进一步分析。然而,这项研究仍在进行中,iOS和Android系统的移动应用程序已于2015年1月发布。随着参与者来自更多样化的来源,更长的观察期,以及持续的更完整的日记记录,我们希望在不久的将来重新检查并进一步验证我们目前的发现。

结论

睡好觉,多吃水果和蔬菜,长时间锻炼,这些都有助于改善一个人在日常生活中的情绪。使用我们的在线ClickDiary程序,这有助于减少与传统一次性调查相关的回忆偏差,我们每天收集数据,仔细确定健康行为和情绪之间的联系。

缩写 身体质量指数

身体质量指数

伊犁

流感样疾病

IPIP

国际个性项目库

IRB

院校检讨委员会

海洋

开放性,严谨性,外向性,宜人性,神经质

优势比

中华民国

中华民国

本研究由中华民国台湾中央研究院资助(AS-103-TP-C03),并由科技部资助(批准号:No.;NSC 102 - 2118 m - 001 - 013 - my2)。我们要感谢胡楚华女士和宋杰宇女士在数据管理、分析和行政方面的支持。

没有宣布。

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