心血管疾病(CVD)是全球死亡的主要原因，其中冠心病(CHD)是主要原因[ 1］．在中国，心血管疾病是2017年死亡的第一大原因，而冠心病是所有心血管疾病死亡的主要原因，占51.6% [ 2］．心脏康复被广泛认为是避免CVD进一步进展和复发的有效干预措施[ 3.- 5］．冠心病患者在医院康复期间接受有关改变健康生活方式的指导，包括体育活动和健康饮食[ 6， 7］．然而，一些研究表明，患者往往很难将这些建议和学习成果融入出院后的日常生活[ 8， 9］．因此，他们需要内部和外部资源，当他们在家时，可以通过延长康复后护理来支持这些资源[ 10］．

随着互联网的普及，基于网络的干预措施在心脏康复领域得到广泛发展和应用[ 11- 13］．事实证明，基于网络的PA和果蔬消费干预措施的有效性可促进西半球心脏病患者和心血管风险人群出院后改变健康的生活方式[ 14- 16］．然而，在东半球，特别是在中国，大量基于网络的康复干预只关注知识、教育和学习。很少有整合了包含教育、认知和心理因素的个体化和综合性干预措施的[ 17， 18］．

本研究采用健康行动过程方法(HAPA) [ 8]作为理论背景，这表明在健康行为的改变过程中有两个不同的阶段。第一阶段是 动机阶段这在设定目标之前起着重要的作用。随后，个人进入 意志阶段，它在规划和维持健康行为变化方面发挥着重要作用。这种区别使得干预可以根据与动机或意志阶段相对应的变量进行调整。特别是，在个人能够真正改变不健康的行为(例如，缺乏锻炼)之前，必须建立起动机。因此，不健康生活方式且无意改变的个体可能从增加风险感知、自我效能和积极结果预期的干预措施中获益最多，以支持形成关注健康生活方式改变的目标意向[ 19］．目的是引导一个特定的意图(例如，“我打算今天吃五份水果和蔬菜”)。一旦意图形成，目标确定，个人就进入了意志阶段。

在意志阶段，人们从计划干预中获益最多，它可以帮助跨越所谓的意图行为差距[ 14］．在这个阶段，个人学习如何制定具体的计划(例如，何时，何地，如何吃水果和蔬菜)，确定优先级，并将他们的行动计划转化为行为。一旦人们开始了健康的行为，这种自我调节的计划技能对于保持进步是必要的。积极的行为改变将由自我效能引导，因为自我效能调节了为实现目标投入多少努力，以及在遇到障碍和挫折时保持多少坚持。此外，从人们的社会背景中促进特定行为的社会支持对于防止复发同样重要[ 8］．总的来说，心脏康复患者需要内部资源(形成和改善意向、自我效能、规划)和外部资源(形成行为特异性社会支持)来支持他们在出院后采用和维持健康的生活方式。

到目前为止，内部和外部资源如何与心脏病患者的生活方式改变相互作用(例如，遵循PA和FVC的建议)还没有完全解决。整合内部和外部资源的干预措施可加强社会认知，进而可导致采用健康的生活方式。因此，中介分析可能揭示这种干预的潜在机制。所有这些都在西半球进行了研究[ 15， 20.但不是在东半球，因此，这项研究的目的就是填补这一空白。

本研究的主要研究目的是比较8周网络干预与等待对照组(WCG)对改善中国冠心病康复患者出院后PA和FVC的效果。对单一健康行为、健康生活方式(PA和FVC的综合)、PA和FVC的社会认知指标(内部和外部资源)以及感知健康结果(体重指数[BMI]、生活质量和抑郁)的影响进行了测试(见假设1至3)。本研究的第二个目的是检查内部资源(意图、自我效能、计划)和外部资源(社会支持)调节干预对生活方式改变的影响(假设4)。

主要干预效果假设为:(1)自我报告的PA和FVC行为的增加(单一行为指标;假设1a)和采用健康的生活方式(假设1b);(2)进一步完善内部资源指标(意愿、自我效能和规划的结合)和外部资源指标(社会支持);假设2);(3)健康结果的改善(BMI、生活质量和抑郁水平;假设3);(4)预期那些因干预而增加了内部资源(意愿、自我效能和计划的结合)和外部资源(社会支持)的患者将更有可能采用健康的生活方式(中介效应;假设4)。

本研究为随机对照试验，1个干预组(IG)和1个WCG。有2项评估:在随机化后和干预开始或等待时间之前进行的前测(T1, n=114)和在前测后8周进行的后测(T2, n=83)。在T2后，一旦IG完成干预，WCG就可以进入为期8周的基于网络的干预。通过知情同意书，所有患者都被告知了研究目的。该研究获得了香港浸会大学人类和动物实验教学与研究委员会的伦理批准(FRG1/12-13/064)，并在ClinicalTrials.gov注册(NCT01909349; 多媒体附件1［ 12])。

入学和随访时间为2015年12月至2016年5月。在南方某医院心脏康复中心护士的协助下，由研究团队的医生面对面招募门诊冠心病患者。入选标准为:年龄在18 - 75岁之间，入境时心功能下不受肢体活动限制，不受糖尿病、水果过敏等其他相关疾病限制，具备一定的中文读写能力，可在家中使用电脑上网，并可使用手机。

图1显示了患者从进入研究到分配到两组(IG和WCG)和8周后测试的流程图。共招募了136名冠心病患者。其中，有16.2%(22/126)的人因PA或FVC限制(n=11)、无法通过家中电脑上网(n=4)或拒绝参与(n=7)而被随机分配排除在外。随后，83.8%(114/136)符合条件的患者在住院康复期间1周内完成网上登记并提供个人信息。IG组60例(52.6%)，WCG组54例(47.4%)。在他们出院前的最后一周，两组患者被邀请完成第一份在线问卷(前测试;T1)。IG的患者被鼓励在接下来的8周内每周通过家庭电脑访问一次基于网络的健康计划，而WCG的患者则没有接受任何治疗。8周干预结束后，请两组患者填写第二份在线问卷(后测;T2)。 The final longitudinal sample consisted of 83 (72.8%) patients, including 44 (53%) in the IG, and 39 (47%) in the WCG ( 图1)．

T1和T2的所有问卷调查和每周干预计划的网站链接都通过电子邮件发送。为了提高患者的参与度，短信服务(SMS)短信被发送作为提醒。此外，护士在每个干预疗程前和两个测量点每周通过电话联系受试者一次，以提醒患者。此外，患者还可获得60元人民币(RMB;9美元电话充值卡作为奖励，以换取他们参与研究和完成2个数据收集波。

基于网络的8周干预以前4周的PA开始，后4周的FVC开始。这种顺序设计与之前的研究结果一致，表明PA可能是一种网关行为[ 21， 22]， PA模块是量身定制的电子健康(eHealth)生活方式推广中最受欢迎的模块[ 23］．

基于HAPA理论设计了干预内容。因此，干预的目标是PA和FVC的社会认知变量( 多媒体附件2)．具体而言，目标变量如下:第1周和第5周风险感知、结果预期和目标设定;第2周和第6周-制定行动计划;第3周和第7周:修订和调整以前的行动计划和制定应对计划;第4周和第8周修正和调整之前的应对计划并发展行为特异性社会支持。自我效能是一个固定的干预变量，从第1周到第8周被纳入。 多媒体附件2指示每周的干预变量和内容。

此外，干预中还涉及了选定的行为改变技术，以促进行为的实施和维持[ 24］．例如，提供了两种类型的反馈:患者在4周、3周、2周和1周之前就自我报告的行为表现获得了个性化的反馈。基于标准的反馈也被提出(例如，每周累计至少150分钟，中等强度的PA和每天5份FVC)。有关反馈的例子可在另一份刊物[ 25］．此外，在整个干预过程中提供了榜样的例子，以支持患者设定目标，制定计划，并提高他们的自我效能。

所有变量在前测(T1)和后测(T2)时在线自我报告。

所有数据分析采用IBM SPSS 24.0进行。采用独立样本进行退出分析和T1时参与者特征比较 t卡方检验。以5%水平(二尾)作为统计显著性临界值。

采用重复测量方差分析(ANOVA)对PA和FVC行为的干预效果(假设1a)进行检验。结合健康生活方式指标的假设1b采用卡方和逻辑回归分析(决定优势比，OR)进行检验。此外，干预对社会认知变量(内部资源和外部资源指标;假设2)和健康结果(BMI、生活质量和抑郁水平;假设3)通过以基线行为为协变量的一系列重复测量协方差分析(ANCOVA)进行评估。anova和ANCOVAs的2个因素分别是时间(T1和T2)作为参与者内因素，治疗(IG vs WCG)作为参与者间因素。使用SPSS宏对多重中介模型进行假设4 [ 37］．在中介分析之前，进行了多重共线性的诊断。严重多重共线性问题的标准包括高相关性( r>.85)、低容忍(≤0.01)、高方差膨胀因子(VIF >10)、低特征值(接近零)、大条件指数(>30)[ 38］．采用残差变化评分，采用自举法(5000个自举样本)估计干预的标准化效果的95% ci。

报告的结果基于参与两个测点的心脏病患者。由于缺失项少于5%，且属于随机分布，故采用期望最大化法对每个测量时间点内的缺失数据进行插值[ 39］．

114例心脏患者在T1时参与数据收集(IG=60, WCG=54)，其中83例患者在T2时完成数据收集(IG=44, WCG=39)。受试者在T1 ~ T2期间的退出率为27.2%(31/114)。在IG的参与者中，60例(T1)患者中有44例(T2)(73%)坚持了整个8周的干预计划。83例最终患者样本中女性(57%，48/83)多于男性，年龄从20岁到75岁(平均=49.18岁，SD=13.96)。大多数患者处于恋爱关系中(94%，78/83)。大多数患者具有较高的教育水平(89%，74/83)。患者平均BMI为23.65 (SD为2.89，范围为16.71-31.25)。

在性别方面，T1和T2阶段的参与者与T2阶段的辍学者无显著性差异(χ²₁= 2.3, P教育程度(χ²₁= 1.6, P=.20)，关系状态(χ²₁= 0.3, P=.56)，年龄( t₁₁₂=−0.77, P=.44)， T1时PA的量( t₁₀₉=−1.78, P=.08)， T1时的FVC ( t₁₀₈=−0.88, P= 38)。

结果还表明，在T1时，两组患者在PA和FVC的单一行为、PA和FVC的内部资源(意图、自我效能和计划的结合)、PA和FVC的外部资源(社会支持)、年龄或健康结果(BMI、生活质量和抑郁)方面无显著差异;所有 P=。11to .86). In addition, there were no significant differences between the 2 groups on gender (χ²₁= 0.4, P教育程度(χ²₁= 0.8, P关系状态(χ²₁= 0.02, P=.90)和综合健康生活方式指标(两种行为的结合;χ²₁= 0.5, P= 50)。

表1给出了时间、治疗、时间x治疗效果的评价结果。6个交互效应中有5个具有统计学意义，效应量η²从0.06到0.43。两组间PA、FVC、PA内部资源、FVC内部资源、FVC社会支持随时间变化的平均值见 图2．

虽然对PA的社会支持没有显著的交互作用( P =.08)， PA的社会支持平均值(见 图2(C组)表明两组之间存在描述性差异，这明显有利于IG。

由于干预的目的不仅仅是改变单一行为，还包括改善患者的生活方式，包括PA和FVC行为，因此评估了联合健康指标的变化。根据患者的PA和FVC行为，根据他们是否符合推荐标准将患者分组。健康和不健康生活方式在T2的频率和百分比取决于T1的生活方式和治疗 表2．

可以说明的是，在T1的不健康生活方式中，IG组在健康生活方式行为方面优于WCG组(即，多24.9%)。对于T1期生活方式健康的患者，IG组100%(8/8)的患者在整个治疗过程中仍保持着健康的生活方式，而WCG组只有60%的患者保持着健康的生活方式。如果把所有患者放在一起考虑，我们发现IG组40%(18/44)的患者通过治疗采用了健康的生活方式，而WCG组只有10%(4/39)的患者采用了这种方式。然而，由于样本量小，无法对差异进行统计检验。

为了进一步探索哪些变量预测T2时的健康生活方式行为，采用3个模型进行逻辑回归分析( 表3)．首先，性别和年龄(均为T1时)被用作T2时采用健康生活方式的预测因素。然而，这两个变量都不是一个显著的预测因子( P=。30.to .47). Lifestyle at T1 was then added as a predictor in model 2, which exhibited a significant correlation to a healthy lifestyle at T2: patients who had a healthy lifestyle at T1 were about 47.51 times more likely to also adopt or maintain a healthy lifestyle at T2 ( 表3)．此外，在模型3中，治疗被纳入预测因素，这也是T2健康生活方式的一个显著预测因素( P≤.006; 表3)．换句话说，与对照组相比，接受干预的患者实践或保持健康生活方式的可能性约为21.32倍。在模型3中，T1和治疗时的生活方式可以归因于T2时健康生活方式的37%的方差。

从BMI、生活质量和抑郁水平等方面分析了时间和治疗对健康结局的影响。生活质量的交互因素(时间x治疗)有显著差异( F₇₉= 16.36, P<措施，η²=。)。然而，关于BMI和抑郁水平，时间和治疗的相互作用分别不显著(F₇₈= 3.35, P=。07，η²= .04点; F₈₀= 0.001, P=。98，η²<措施)。T1和T2时的BMI、生活质量和抑郁的平均值显示在 图3．

最后，多重中介分析测试了干预对生活方式改变的影响是否可以用内外部资源的变化来解释( 图4)．多重共线性诊断结果表明，介质间不存在严重的多重共线性问题( r=0.26-0.55，公差=0.48-0.60,VIF=1.66-2.07，特征值=0.25-2.43，条件指数=1.00-3.11)。通过T1评分上的回归T2评分获得的残差变化评分被选择为建议的中介因子( 图4)．小组分配预测了所有社会认知变量的变化，特别是PA的内部资源(beta=。44, se .81; P<.001)， PA的外部资源(beta=。25, se .94; P=.02)， FVC的内部资源(beta=. 02)。57, se .68; P<措施，shown in bold in 图4)和FVC的外部资源(beta=。28, se .92; P= .009)。生活方式的改变，如满足PA和FVC的建议，可通过FVC的内部资源变化(beta=。54, se .13; P<措施，shown in bold in 图4)，没有其他变量。在控制了这些预测变量的变化后，小组分配和行为变化之间的关系不再显著(beta=。26, se .23; P= 10;无控制:beta=。74, se .21; P<.001)，说明植被覆盖度的内部资源是干预效果的完全中介因子。多重中介模型占33%的方差(R²_邻接的= 29; P=.001)的生活方式。

本研究的目的是为出院后的中国心脏康复患者提供为期8周的基于网络的健康促进干预。大多数研究假设都得到了支持。

确定了对单一行为和组合生活方式的主要预期干预效果。与对照组患者相比，IG组患者的PA和FVC随时间的推移下降明显更小(假设1a)。多项行为改变的发现与之前的研究一致，研究显示代谢综合征患者的两种行为都受到影响[ 40， 41］．

此外，对生活方式干预效果的测试表明，IG组比对照组更多的患者通过满足PA和FVC的建议来改善他们的生活方式，在控制基线行为后，与对照组患者相比，实践或保持健康生活方式的可能性高21倍(假设1b)。此外，在控制性别和年龄后，在基线时已经拥有健康生活方式的患者比对照组患者有47倍的可能从事健康生活方式，但性别和年龄都不显著。基线行为的影响与之前的研究结果相符。例如，另一项针对工作场所员工的研究也发现了这一点。 20.以及在北美和欧洲的康复中心[ 15， 33， 42］．这项在中国进行的研究结果支持基于web的心脏康复患者扩展项目的优点，以改善他们的生活方式，从而相对改善他们的健康，适用于西半球和东半球。综合不同的发现，假设1a和假设1b得到了证实。

对行为的内部(意图、自我效能和计划的结合)和外部(社会支持)资源的假设干预效果也被确定——4个社会认知测试变量中有3个被发现是显著的。基于web的干预增加了PA领域的内部资源;与对照组相比，它甚至能够改善营养相关的内外部资源。假设2的大部分被证实了。

在检验干预对健康结局影响的假设时，我们发现IG的患者在改善生活质量方面更成功，这与在大学生中使用类似干预项目的最新文献一致[ 25］．然而，BMI没有检测到显著的时间与治疗的相互作用，尽管在描述性水平上出现了差异干预效果。在一项针对基于交互式计算机的超重或肥胖人群减肥或体重维持干预的系统综述中，指出此类干预的治疗持续时间为6个月，可显著减轻体重[ 42］．同样，通过网络干预降低心脏病患者的BMI，未来也需要长期的治疗时间。此外，我们并没有发现预期的对抑郁症的干预效果。可能的原因可能是，在研究开始时报告抑郁评分的心脏康复患者中，68%(56/82)的抑郁评分高于或等于16，这反映了许多患者的精神状态危急。为了减少心脏病患者的抑郁水平，需要在未来开发长期和综合的指导、信息、压力管理和放松技能，纳入干预措施。另一项针对心肌梗死康复患者的干预研究也支持这一建议[ 43］．总的来说，假设3被三分之一的测试变量证实。

行为改变的内外部资源的假设变化(意图、自我效能和计划的结合;社会支持)在中介分析中的大多数被测变量中均存在。此外，基于本研究的顺序干预模式(前4周为PA，后4周为FVC)， PA机制对营养的门户效应被证实，PA与营养之间的关系在内部( R²从0.44到0.57)和外部( R²从.25到.28)资源，这也是在[ 23， 44］．然而，植被覆盖度的内部资源是干预效果的唯一促进因素。特别是在中介模型中，发现IG患者在营养方面获得了更多的内部资源(如意愿增强、自我效能增强、更具体的计划; 图2(E组)更有可能采取或保持健康的生活方式( 图4)．因此，增强心脏康复患者在营养行为方面的改变动机和自我调节能力非常重要。这可以促进患者吃得更健康，保持或采用PA。回到假设4，数据支持中介的假设。然而，只有植被覆盖度的内部资源起中介作用，而PA的内部资源和PA与植被覆盖度的外部资源均不起中介作用。因此，假设4只得到部分支持。

本研究存在一定的局限性。首先，由于这是一项小型研究，它只提供了有限的样本量和力量。因此，由于细胞分布较小，无法进行卡方统计分析。其次，研究中使用的所有变量都是自我报告测量。因此，在未来的研究中，包括加速计、可穿戴相机或身高和体重测量等客观测量是可取的。第三，本研究的身体健康结局仅包括BMI，过于简单，无法反映心脏患者的全面健康状况。更多临床健康指标如血压、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、VO峰值₂,签证官₂@AT，以后需要增加HR@AT。第四，只研究了短期效应。未来应通过这种电子保健干预措施深入处理长期影响。第五，患者因参与研究而获得金钱奖励，这可能导致在评估治疗效果时产生偏差。此外，这项研究只能包括能够使用电脑和互联网的患者;因此，没有这样的途径，结果无法推广到患者。最后，尽管先前在西半球测试过的干预措施[ 15， 20.]与东半球的这项研究进行了测试，没有进行直接的比较研究。只能在本研究中得出结论，干预在东半球和西半球一样有效。未来的研究应该在比较研究中测试相同的干预，以系统地梳理出差异。

总之，该研究显示了基于网络的多健康行为干预在中国冠心病康复患者中的潜力。大多数研究假设都得到了支持。这样的干预丰富了延伸康复的途径，使心脏病患者在出院后能够积极参与日常生活，保持健康。探索机制表明，内在心理资源(如高意愿和良好的自我调节能力)是心脏病人健康促进的中心变量，应特别考虑。此外，从一种行为到另一种行为的网关效应或转移效应，应该深入探讨协同效应。