移动健康体育活动促进干预的内部和外部有效性评估:使用RE-AIM框架的系统文献综述

简介

体育活动对健康的诸多益处是众所周知的，但据估计，世界上约31%的成年人(28%的男性，34%的女性)被归类为缺乏运动[1］．同样，这在美国也是一个令人担忧的问题，只有6-11%的儿童[2根据客观的PA评估，8.2%的成年人符合国家PA指南[3.］．鉴于这些低PA率，有必要更加重视开发有效和可扩展的PA促进干预措施，以低成本覆盖大量人群[4］．

其中一种方法是使用移动技术，因为成年人和儿童的手机拥有率正在上升。5，6］．据估计，到2012年，全球共有70亿台移动连接设备，移动设备数量超过了人口数量[7］．在美国，根据2012年一项具有全国代表性的调查，超过88%的美国成年人拥有手机，比2011年增长了11%。8］．53%的美国手机用户拥有一部智能手机。8］．此外，在12-17岁的青少年中，大约75%的人拥有手机，这一数字较2004年大幅上升(上升了30%)。6］．

移动技术拥有量的这种增长已导致若干移动健康(移动健康)干预审查的发展[9-12］．具体而言，与PA相关的是，已开发出通过手机短信服务(SMS)传递信息和行为策略的移动卫生干预措施，以增加PA [13-17］．此外，通过掌上电脑和手机的生态瞬时干预[14]可以加强干预措施和援助，以改善健康结果。移动健康干预在促进PA方面的潜在效用也体现在大量商业化的健身应用程序中，这些应用程序促进行为跟踪(如Nike+Running, Runtastic)，链接到外部技术设备(如Fitbit)，或直接鼓励不同强度的PA(如Zombies, Run!)。最近一项关于移动设备使用情况的元分析[10]及短讯检讨[9对该领域的文献进行了总结，并得出结论，通过这种方式提供的干预措施对增加PA是有效的。同样，一项基于互联网的PA干预的综述得出结论，交互式技术干预对促进PA是有效的[18］．然而，最近Cochrane对移动健康干预预防保健的评论表明，使用随机对照试验的研究不足以确定这些方法是否会影响PA或其他健康行为[12］．

尽管商业上可获得的与健康相关的应用程序很受欢迎，但几乎没有证据表明，基于手机的已证明有效的干预措施已超越研究环境并被广泛采用[19］．缺乏将这些干预措施转化为更广泛使用的一些潜在原因是，科学方法通常强调高内部效度，而牺牲了外部效度[20.]以及传统的研究步伐阻碍了相关研究成果的传播[21］．迄今为止，对移动医疗干预措施的审查从内部效度的角度评估了研究的质量，并强调改进了对潜在混杂因素的报告[22］．因此，结论在很大程度上受限于与干预效果相关的因素，这些移动健康干预措施在不同环境和人群中报告或实现外部有效性的程度尚不清楚[13-17，23］．这一问题最近因consortium - ehealth报告标准的发布而得到强调[24］．这些标准包括八种高度推荐的和四种基本的报告类别，突出需要额外注意外部有效性。简单地说，这四个基本类别包括:(1)报告参与者访问干预的环境，(2)干预的交付模式、特征和功能，(3)使用提示与干预进行交互，以及(4)可能发生的任何共同干预。

为了改善跨行为干预的报告，Glasgow和同事开发了RE-AIM(覆盖面、有效性、采用、实施、维护)框架，以评估行为干预(包括针对PA的行为干预)报告内部和外部效度因素的程度[25］．该框架规定了与向目标人群和研究样本的代表性报告“Reach”相关的标准;在最佳或现实条件、生活质量和避免意外或负面后果的情况下，干预措施对测试的主要结果的“有效性/有效性”;最终将使用干预措施的组织和工作人员的“采用率”以及这些组织和工作人员的特点;干预措施按预期“实施”的程度;以及“维持”个人层面的效果，以及在组织或实施层面的干预措施的可持续性(再目标)[26］．RE-AIM框架在大量文献中总结内外效度因素报告(例如，减肥维持、健康知识普及、烟草使用以及老年人和乳腺癌幸存者的PA干预措施)方面显示出了效用[27-37］．总的来说，这些之前的综述提供了建议和未来的方向，以提高研究实践的可能性。其中许多建议与consortium - ehealth标准中提出的建议一致[24］．特别是，在采用过程中记录了参与者访问移动保健干预措施的环境(即，干预地点和工作人员的描述)，并在实施维度的评估中捕获了其他三个基本标准(即，成本、干预描述，包括接触频率、类型和持续时间)。本系统综述的主要目的是确定测试移动健康干预措施的研究促进PA报告的程度，这些因素可用于跨环境和人群的普遍性。还根据文献[24，27-38］．

方法

选择研究进行回顾

我们复制了最近发表的一份元分析出版物中使用的搜索策略，该荟萃分析出版物只关注移动卫生干预措施在个人层面促进PA的有效性[10］．我们的文献搜索是在2011年8月至2012年7月之间进行的，包括2000年至2012年发表的文章，符合在表1．综述文章、观察性(如横断面、描述性)评论、方法学文章和与PA不明确相关的文章被排除在外。移动技术的实施包括通过短信或本地移动设备软件或硬件收集数据或传输干预信息。识别合格文章的搜索策略包括使用三个在线数据库(PsycINFO、PubMed和Scopus)进行查询，以及手工搜索符合纳入标准的文章的参考文献列表。搜索词包括手机、手机、PDA、短信或与PA或锻炼相结合的短信[10］．除了对单个试验的RE-AIM标准报告进行综合评估外，数据还从符合纳入标准的研究的配套文章(如定性/定量方法测量实施情况)中提取。图1概述了本系统综述中包含的代表15个试验的20篇文章的鉴定。

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RE-AIM各维度报告的全面性评估

报告的全面性是使用先前开发的21项验证数据提取工具确定的，该工具包括基于RE-AIM框架的内部和外部有效性指标[27，28，31-33］．表2包括跨reaim框架评估的每个指标的细节。此外，我们还研究了RE-AIM实施维度的报告在应用成本、干预特征、理论背景、提示和共同干预等方面处理重要的consortium - ehealth标准的程度[24］．最后，由于这一文献主体的新兴性质，我们还记录了是否有研究报告了干预测试中的适应性[34］．这有助于确定干预措施实施过程中维持干预措施逼真度的程度，同时允许交付代理/组织/系统对干预措施进行调整，以提高可行性/可接受性/实用性[39］．

编码协议和评分

除前三项研究外，所有研究都由研究团队的两名成员独立编码，以促进对数据提取工具的熟悉程度，前三项研究由研究团队的五名成员编码。对于21个项目中的每一个，编码员指出是否报告了指标(即，是或否)，然后提取特定的数据。独立编码后，Kappa统计量[41，用来评估打分者之间的可靠性。编码一致性的平均Kappa统计值为0.90，表明打分者之间有很强的可靠性。对于出现的差异，研究人员开会讨论文章，解决不确定性，并通过重新访问特定的文章在编码中获得共识。

为了计算每个项目的报告比例，对15项研究的“是”代码的数量进行相加，然后除以15。然后得到的数字就变成了报告该特定项目的比例。根据报告指标的数量(可能的得分0-21分)计算每篇文章报告得分的总体综合性。报告评分类别的全面性已在过去的RE-AIM检讨中公布[28，得分15-21分、8-14分和低于8分的文章分别被认为是高质量、中等质量和低质量报道。

结果

研究特点

所有的试验都是在2006年之后发表的，其中13项是在西方国家进行的。在美国进行了六项研究[43-52]，在英国进行了三次试验[53-55]，在澳大利亚进行了三项试验[56-59]，并分别在香港进行一次[60，新西兰[61]和台湾[62］．大多数研究是随机对照试验，其中一项是没有对照组的准实验试验[47-49］．大多数研究在个体层面进行干预，有两项研究在群体层面进行干预[43-45，58，59]，还有一种针对这两种水平[52］．研究时长从2周到2年不等，平均19周。最常报道的干预时间为12周。

五项研究仅通过自我报告来衡量PA [43-45，50，52，56，57]，四个采用客观测量方法[46，52，55，62]，其中三个同时采用了自我报告和客观测量方法[47-49，53，61］．在客观测量PA的七项研究中，有一半的研究使用了计步器[47-49，52，60，61］．以下每项客观PA测量均采集一次:双轴和三轴加速度计[58，59]，单轴加速度计[53]，双轴加速度计[51]，递增穿梭步行试验的步行距离[62]及流动传感平台[46］．

除了PA，大多数研究(n=11)报道了其他结果。八项关于体重指数(BMI)的研究报告[43-49，53，54，58-60，62];两个是BMI-z得分[58，59，61];五项研究报告了生理结果[43-45，51，53，61，62];四项有关心理结果的研究[47-49，53，58-60];三项关于体重的研究[43-45，53，54];关于久坐活动/屏幕时间各有两项[52，58，59];饮食(43-45，58，59];体脂百分比[51，60];各有一份关于含糖饮料摄入量的报告[50];上半身肌肉耐力及腹部核心等距肌肉耐力[58，59];腰臀比[54];腰围[43-45］．

研究中使用的移动设备类型相似。几乎所有研究(n=13)都使用移动电话，而两项研究使用个人数字助理[43-45，53］．最常见的情况是，采用移动技术是通过自我报告监测结果的一种方式[43-45，51-53]或将外部计步器/加速计的数据手动输入移动电话[50，53］．此外，使用移动技术提供提示[47-49，54，61鼓励行为改变[55，56]，并透过短讯提供促进健康的资讯[58，59］．此外，在两项研究中，移动技术被用作交互式移动应用程序[46，57，在一项提供锻炼计划的研究中[62，在另一项作为移动PA日记的研究中[47-49］．表3显示了跨21项验证提取工具的RE-AIM报告的总体质量，显示为比例报告。

达到

Reach是第二大报告维度，占53.3%(2.67/5)。大约一半的研究报告了5个项目中的4个(用于确定目标人群、纳入和排除标准和参与率的方法)。报告最少的部分是代表性，只有四项研究报告了[43-45，47-49，56，62］．没有一项研究报告了辍学者的特点。所有试验都有样本量报告，样本量从17-210人不等，中位数为78人。参与率为48-91，中位数为51。用于确定目标人口的方法包括利用现有数据库[43-45，54，56]、地区糖尿病服务[61]、招聘协调员[51， listservs [52]，以及持份者的邀请信[55］．除英语能力外，最常见的纳入标准是PA要求[46，50，53，54，56，58，59，重量要求[43-45，53]，或规定须管有/可使用流动电话[46-49，54，56］．大多数研究描述了招聘策略(n=11)，通过各种方式发生。11项研究关注儿童参与者，4项研究关注成人参与者[55，58，59］．招募儿童的方法包括寄招募信回家[52，63]，在学校集会上作演讲[55，教师推荐[58，59]，并使用大学listservs [52］．大多数招募成年参与者的研究主要是通过当地或大众媒体招募的。本地大众传媒策略包括派发传单[43-45]，使用语音邮件通知系统[43-45]，使用邮件列表[43-45，在城市巴士上张贴广告[43-45]，刊登报章公告[47-49]，电邮[54，57]，以及利用本地大众传播媒介[50，52］．其他研究的招募方法包括从肺康复协调员处取得姓名及联络资料[51]，通过信件或电子邮件联系体重研究登记处的个人[43-45]，针对之前的试验参与者[43-45]，以及利用市场研究招聘机构[46，53］．

功效/有效性

疗效/有效性是报告最多的维度，为60.0%(2.4/4)。所有研究报告了至少一次随访的测量或结果。大约四分之三的研究报告显示，员工流失率在0-53%之间。4项关于意向治疗分析的研究报告[51，55，58-60]，使用了六项当前随访分析[50，52，54，55，57，62]，一项使用了随访时的现状分析和治疗意向分析[43-45］．在两项报告人员流失率高(即25%或更高)的研究中[52，56，只有一个[56使用意向治疗分析。

大多数研究(n=12)报告了该试验是疗效试验还是有效性试验。在这些研究中，有8项是疗效试验[47-52，55-57，62四个是有效性试验[46，57-59，62］．30%多一点的研究报告了生活质量或潜在的负面结果，并发现移动PA干预通常提高了质量，没有任何显著的负面结果[43-45，51，53，61，62］．在14项对照试验的PA结果方面，6项研究发现干预组与对照组有显著差异，4项研究结果混合，4项研究组间无显著差异。在本研究中唯一的准实验性单组研究中，PA的后评估显著高于前评估[47-49］．只有一项研究评估了成本效益，该研究表明，基于手机的锻炼项目的每位参与者的成本为580美元，加上教练，增量成本很低，仅为80美元[51］．此外，在研究中，这两组(移动教练与移动自我监测)之间的PA结果(即6分钟步行距离)没有显著差异[51］．

采用

报告收养项目的平均比例为11%(0.7/6)。分娩代理的专业水平是报告最多的采用因素(n=5)。对工作人员专业水平的描述包括一名营养学家[43-45，硕士生预备运动生理学家[43-45，研究助理[56，行为咨询师[56，护士[51，以及一位心理学家[52］．没有研究报道对实施干预人员的识别方法、实施干预人员的描述、分娩代理的纳入/排除标准或分娩代理的采用率。

设置级别的报告类似于工作人员级别的报告。只有五项研究指明了干预地点:学校[58，59，62]，一名研究中心生理学家，以及四家地区性青少年糖尿病服务机构的门诊人员[61］．最后，只有两项研究描述了干预位置[58，59，62]，两项研究指出纳入/排除标准的设置[58，59，62]， 1表示设置的采用率[58，59］．

实现

报告执行指标的平均比例为24%(0.7/3)。干预持续时间和频率是最常报告的项目(n=6) [43-45，50-52，57-59］．很少有研究报告了实施成本的衡量方法(n=3) [51，58，59，62或干预方案按预期执行的程度(n=2) [53，58，59］．虽然似乎没有研究向参与者收取应用程序费用，但没有明确说明这一点。此外，没有研究报告在研究期间对干预措施的适应。超过一半(n=8)的研究具有理论基础[43-46，56，58，59，62，其中社会认知理论使用最多(n=3) [50，56，58，59］．几乎所有的研究(n=13)都陈述了参与者接受提示、共同干预和其他干预成分的程度，包括通过移动技术(如手机或PDA)自我监测结果、上课出勤率、应用程序使用或干预完成的方法。

维护

在RE-AIM维度中，维护是报告最少的维度，没有报告项目(0%，0/3)。在任何试验中都没有报告个人水平或项目水平维持的指标。

报告重新瞄准目标准则的全面性

在21个项目的报告编码表中，报告得分的平均全面性为6.9分，得分范围为3-13分。没有一项研究被归为高报告质量，6项研究为中等(范围8-11)[43-45，51，52，56，58，59，62]，九项研究报告质量较低[46-50，53-55，57，60，61］．

讨论

主要研究结果

我们的综述强调了最近进行的确定移动健康干预对促进PA的有效性或有效性的研究的增加。我们确定了RE-AIM各个维度之间和内部的差距，这可能是该领域研究相对早期阶段的结果。我们还理解，有必要通过利用创新、灵活和快速的研究设计和研究人员、资助者、卫生系统、从业者和社区合作伙伴合作的“快速学习研究系统”来推进研究[21];然而，缺乏内部和外部的有效性报告表明，目前在这一调查领域中使用的创新设计很少。

尽管如此，在这些移动保健文章中，RE-AIM标准报告的全面性相对较低，在内部(如方案按预期交付的程度)和外部有效性因素(如干预地点和工作人员的描述)报告方面存在一些差距。在个人层面(即到达度、功效/有效性和维护)，关于到达度和维护相关问题的报告尤其有问题。在组织或交付级别(即采用、实现、维护)，在每个维度的报告中都存在很大的差距。这些差距延伸到跨四种consortium - ehealth准入标准的报告，以及处理干预功能和功能的程度。基于我们的研究结果，从内部和外部有效性的角度来看，应该谨慎考虑移动健康PA干预的结果。

与过去的研究一致，这部分文献通常没有描述目标人群，也没有就研究样本在多大程度上代表更大的人群给出指示[27，28，31，33，35，37，40，42］．因此，不能根据不同的人口、经济或行为因素来推断谁可能从这些干预措施中受益。同样，尚不清楚人口中哪些亚群体可能更多或更少地参与移动保健PA干预措施。鉴于那些确实检验了研究样本对目标人群的代表性的研究发现，非参与者受教育程度较低，记录这一点尤其重要[43-45，56并且，如果他们确实参与了这项研究，他们在操作技术方面也有更大的困难[47-49，62］．此外，几乎所有的研究都使用了方便的抽样程序，而不是从已知的目标人口分母中招募。至关重要的是要从目标人群中招募更多的子群体，以便能够从干预措施中获益最多的个人能够真正得到干预。这一信息贯穿各个研究，对于确保干预措施的设计能够解决广泛获得干预措施的问题以及目标人口中存在健康差异(如教育水平较低)的亚群体的需求至关重要。

与其他研究领域类似，基于PA和减损百分比变化的疗效或有效性在大多数研究中都得到了一致的报告，而这些变化的维持没有得到报告[27-29，31，32，36，37］．然而，基于后续分析中所考虑的减员程度，跨研究发现的普遍积极影响可能被高估了。也就是说，只有三分之一的研究报告使用了意向治疗分析，大多数研究将研究结果的描述限制在那些参加后续评估的人身上。考虑到与身体活动不足相关的累犯，在干预结束后至少6个月没有研究检查PA变化的维持，这可能是令人惊讶的。一方面，这一领域相对较新，研究人员似乎强调确定这些干预措施可以启动变化的程度。另一方面，移动健康干预措施可能不太可能鼓励PA更改维护，因为更新技术的进步可能使当前的干预措施过时，技术问题的潜在可能降低动机，或随着时间的推移只是降低参与者的参与度。在移动健康PA干预研究中记录了维持情况之前，研究者和参与者就只能猜测这些干预措施对长期维持PA变化的影响程度了。

RE-AIM的组织或交付层面在行为改变干预研究中一直被低估;然而，关于移动健康PA干预措施的研究似乎更不可能报告组织采用、实施和维护[29，30.，37-39］．为了平衡，大多数纳入的研究报告为疗效试验，一些采用信息，如工作人员的纳入和排除标准和干预实施地点可能不相关。类似地，功效和有效性试验通常没有目标来实现和跟踪干预措施的持续交付超出资助的生命周期。然而，为了复制和确定可推广性，即使在高度对照的疗效试验中，也有必要提供以下描述:(1)干预措施的成本和地点，(2)干预措施的特点和实施干预的人员，(3)干预措施按预期实施的程度，以及(4)在研究期间是否对干预措施进行了任何调整。本文献的另一个潜在批评是参与者倾向于使用非指定治疗方法[22，这可能有助于干预的有效性。然而，这一系列的文献包括一些共同干预的报告，在某种程度上解决了这个问题。尽管如此，没有文章报道明确跟踪非指定治疗方法，以确定其对有效性的可能贡献[22］．

了解RE-AIM各维度的成本也是传播的关键[38］．除了执行费用外，执行这些干预措施的组织和使用这些干预措施的参与者也可能产生其他费用。例如，跟踪与招聘、设备、技术(如电池/充电器、移动电话、服务计划)和维护(如学习期或资助结束后继续项目)相关的成本，可以改善决策所需的信息。从联盟电子卫生标准的角度来看，消费者未来的成本应考虑到移动卫生PA干预措施的预期覆盖面和有效性[24］．如果没有关于采用和实施的信息，就很难知道在不同地点或由不同专业水平的工作人员成功实施移动保健干预措施所需的资源。

基于移动健康PA干预领域研究的增长和迄今为止对该文献的回顾，有许多方法可以改进对个人和组织层面因素的评估和报告，这将提高我们对这项工作的内部和外部有效性的理解。在表4，我们提供了一些针对mHealth PA干预研究的RE-AIM维度的建议。除了这些建议外，使用混合方法方法，将从参与者和实施干预的人员收集的定性和定量数据混合在一起，可以增加移动卫生PA研究中收集的数据的深度，并改进后续的复制和实施工作[34］．此外，从转化科学的角度来看，跨RE-AIM维度跟踪移动保健干预成本可以为社区和临床实践环境中的采用和交付决策提供信息。

限制

我们的回顾包含了一些局限性。首先，我们的结论和建议是基于这些研究报告的具体RE-AIM维度的程度。有可能其中一些数据已经收集，但没有报告。为了解决这个问题，我们收集了所有有关试验的可用文章。尽管如此，研究人员的维护/可持续性或设计传播的计划和数据可能存在，但没有报告;然而，任何现有计划的透明报告将为任何干预研究提供额外的重要背景。此外，缺乏对结果的报告不能等同于缺乏干预措施实现该结果的能力(例如，缺乏对维护的报告不能等同于缺乏维护)。其次，由于移动健康PA干预措施相对较新，且这是一个紧急研究领域，本综述中包括的研究的目标可能是建立内部有效性(如研究结果的有效性)，因此我们必须谨慎，不要对这些研究的组织采用或维持因素的报告过度批评。

结论

有大量关于移动健康PA干预措施的文献报道。平均而言，这些研究提供了初步证据，表明这些干预措施可能有希望帮助参与者启动PA。然而，很少有研究报告关键的内部(如，按计划交付)或外部(如，对参与者、设置和交付人员的描述)因素。因此，这些发现的健壮性和可推广性的程度无法确定。建议改进RE-AIM各方面的报告，使用意向治疗、成本跟踪和混合方法方法，以确保制定出可广泛适用于目标人群、干预实施地点和不同专业水平的工作人员的移动健康PA干预措施。