非传染性疾病是世界范围内可避免的残疾和过早死亡的主要原因，被世界卫生组织(世卫组织)视为全球卫生优先事项[ 1]。世界卫生组织估计，全世界有超过10亿人患有残疾，而非传染性疾病是导致三分之二的残疾年的原因。 1]。工作场所的负面结果，如病假、工作表现下降和停止工作，往往与非传染性疾病引起的健康问题有关[ 2- 5]。

吸烟、饮酒、不良饮食和缺乏体育活动等健康行为可能大大增加非传染性疾病的风险[ 6- 10]。据估计，全世界高达80%的心脏病、中风和2型糖尿病病例以及>40%的癌症病例可通过改变行为得到预防[ 11]。除了与不良的健康状况有关外，这些健康行为还与不良的工作参与有关，如病假[ 12- 16]，工作效率降低[ 17， 18]，并增加了雇主的财务成本[ 19- 21]。改变健康行为可大大减轻非传染性疾病和非传染性疾病造成的残疾的一些负担，从而提高工作能力和工作绩效，减少因病缺勤[ 5]。因此，应通过行为改变，如增加身体活动(PA)、减少饮酒、戒烟、健康饮食以及体重管理，重点关注疾病预防和健康行为促进[ 22]。

工作场所是旨在预防非传染性疾病和促进与健康有关的积极行为的卫生干预措施和工作场所健康促进方案的主要场所[ 5， 23]。工人醒着的时间有相当大一部分是在工作场所度过的，因此在工作场所实施健康行为干预既可行又实际[ 5， 24， 25]。该领域的大量研究报告了WHPPs有效性的积极证据[ 25- 27]。然而，系统评价已经确定了妇女健康计划的一些挑战，例如影响小[ 5]和相当大的异质性，这使得得出明确的结论和概括这些项目影响的发现具有挑战性[ 28]。荣根等[ 5]指出，WHPPs的有效性取决于研究设计和方法的稳健性、人群特征和干预内容。因此，尽管实施妇女健康计划和干预措施有许多潜在的好处，但揭示这些干预措施的复杂性及其可能对其有效性产生的后果，对于促进实施、推广研究结果和系统评估至关重要。

自90年代初以来，旨在改变行为、促进健康、预防疾病和残疾以及重返工作岗位的电子卫生干预措施大幅增加[ 29- 31]。电子健康结合了互联网、智能手机和活动追踪器等技术的使用，以帮助改变行为、促进健康和减少病假。 32]。电子医疗的好处有很多，比如扩大了医疗保健的范围、可用性和覆盖范围;授权终端用户;提高自我管理;个性化保健服务;在某些情况下提供匿名;促进交流[ 33]。针对普通人群健康行为的电子健康干预措施的有效性进行了广泛的研究[ 34]，并且有一些证据表明电子卫生干预的短期有效性[ 32]以及最近关于完全由互联网提供的干预措施的长期有效性的研究[ 35]。然而，关于电子卫生干预措施的长期有效性的证据不足，需要对其覆盖范围、使用和参与进行更多的研究;在不同群体中的有效性;在这些干预中使用的有效成分 32， 34， 35]。

关于针对员工的电子健康干预，Howarth等[ 36发表了一篇对22项随机对照试验(rct)的综述，重点关注纯数字干预对工作场所健康相关结果的影响。作者包括针对身体、心理、生物、行为和工作措施的研究。他们发现，有限的证据表明，纯数字干预对睡眠、心理健康和PA水平等与健康相关的结果有积极影响。作者[ 36表明，数字干预是改善员工健康的一种很有前途的方法。然而，需要进一步的研究来区分哪些干预措施对不同的健康结果最有效，以及这些干预措施中使用了哪些主动成分或行为改变技术(bct)。

尽管人们对使用电子健康的期望可能很大，但未知因素可能更大，而且由于电子健康干预措施的复杂性以及实施环境、研究人群和结果的异质性，其效果往往是模糊的。

前面的段落指出缺乏关于电子卫生干预措施的某些方面的证据，以及电子卫生干预措施和WHPPs的复杂性的重要性。Cochrane干预措施系统评价手册[ 37定义了干预措施可能被视为复杂的三种方式。它们如下:(1)干预本身可能很复杂，可能有许多组成部分;(2)干预可能导致复杂的相互作用;(3)实施干预的环境或系统可能很复杂。在这篇综述中，我们主要关注干预本身的复杂性。为了实现这一目标并了解电子卫生干预措施效果背后的机制，我们绘制了干预措施的积极组成部分。Michie等人开发的BCT分类法v1 (BCTTv1) [ 38是一种绘制bct图谱的方法，bct是旨在激发或改变个人行为的健康干预措施中最小的主动组成部分。该分类法以前被用于映射应用程序中的bct [ 39， 40]。正如Michie等人[ 38指出，旨在改变行为的卫生干预措施往往很复杂，这反过来“使它们难以在研究中复制，难以在实际应用中实施，也难以在系统的文献综述中加以综合”[ 38]。因此，绘制这些干预措施的最小有效成分可能有助于理解是什么驱动了这些干预措施的效果及其背后的机制。

因此，改善健康行为可大大减少非传染性疾病[ 8， 11]。以员工为目标可以减少病假和出勤，提高工作效率，并改善员工的长期健康[ 12， 41， 42]。然而，目前缺乏针对员工健康行为的电子健康干预有效性的系统综述。目前尚不清楚电子健康干预是否对这一人群的不同健康行为有效。此外，目前还缺乏对员工群体中此类干预中使用的bct的全面概述。因此，本综述的目的是概述电子健康干预措施对员工健康行为的有效性，并绘制这些干预措施中使用的bct图，这可能有助于更好地了解对这一人群有效的电子健康干预措施的构成。

该综述是根据Cochrane的建议设计和实施的[ 37]并遵循PRISMA(系统评价及荟萃分析的首选报告项目)指引[ 43]。该综述已在PROSPERO数据库中注册(CRD42020202777)。

如果研究中概述的标准被包括在内 文本框1已经实现。

为了降低不同单位水平随机化的异质性和可能的偏差，我们排除了聚类随机对照试验，只纳入了那些以个体为随机化单位的研究[ 47， 48]。

这些搜索词是在与一位经验丰富的图书管理员协商后制定的。检索在以下5个数据库中进行:PubMed, Embase, PsycINFO, Cochrane CENTRAL和CINAHL。最初的搜索是在2020年9月对1990年至今的时间进行的。1990年被选为年度 电子健康在那一年首次被引入[ 49]。在每个数据库中进行了更新搜索，以包括2021年9月之前发表的研究。搜索策略可以在 多媒体附录1。使用医学主题标题索引和自由文本术语，并根据每个数据库进行搜索。此外，通过参考文献列表和现有的系统综述，通过祖先法确定相关研究。

使用预定义的标准，所有搜索都是由第一作者(AS)根据摘要和标题进行的。将检索结果导入EndNote书目软件(版本20;Clarivate分析)。重复的记录被删除，首先是自动的，然后是手动的，剩下的记录被导出用于筛选。共有2位作者(AS和NH)根据标题和摘要对所有记录进行了筛选，排除了不符合纳入标准的记录。检索全文，然后阅读2位作者(AS和NH)的潜在合格研究。任何分歧都通过与第三审稿人(KKB)的讨论和咨询来解决。

开发了数据提取表单(RWA和AS)并用于创建汇总表。数据由两组审稿人(AS+KKB、NH+MS、KS+RWA和MMT+LSS)独立提取，并由第三位审稿人(AS)保证质量。提取以下数据:作者、年份、国家、环境、目的和结果、研究设计、对照、样本量、样本类型(目标或普遍)、参与者特征、干预描述(纯或混合、交付方式、干预成分、干预持续时间和激励措施)、依从性和减员，以及包括效应量在内的主要研究结果。

使用Cochrane协作随机试验偏倚风险工具(RoB 2)评估偏倚风险[ 50]。在RoB 2工具中，通过对来自5个偏倚风险域的信号问题的响应来评估偏倚:随机化过程引起的偏倚、偏离预期干预的偏倚、缺失结果数据引起的偏倚、结果测量的偏倚和报告结果选择的偏倚[ 50]。信号问题旨在为偏倚风险评估提供信息[ 50]，并回答这些问题，使算法能够产生判断，例如 高偏见风险， 一些问题,或 低偏见风险。总共有2对审稿人(AS+KKB和AS+MMT)独立对每个研究进行评分。对评分的任何差异进行了讨论，并通过协商一致解决。

由于研究结果和时间点的高度异质性，荟萃分析被认为是不可行的。一些研究报告了健康行为测量值的变化，而另一些研究报告了绝对值。效应大小被报告为研究中不同的测量方法(Cohen d， η²， η²_p，以及谷歌眼镜Δ)。在没有报告效应大小和数据可用的情况下，科恩 d计算了。由于数据的异质性，我们对数据进行了叙述和直观的总结(见 多媒体附录2［ 51- 67]表示每项研究的效应大小)。关于解释，如果Cohen d和Glass Δ值为0.20和 η²和 η²_p值为0.01,Cohen为中值 d和Glass Δ值分别为0.50和 η²和 η²_p值为0.06，如果Cohen值较大 dGlass Δ值分别为0.80和 η²和 η²_p值为0.14 [ 68]。

Michie等人根据BCTTv1绘制了bct [ 38]，他认为拥有这样一种分类法的潜在好处包括 准确的复制， 忠诚的实现， 干预的发展, 探索作用机制［ 38]。BCTTv1包括93个btc，按层次结构分为16组，其中包含一系列不同的btc，从 目标设定和 解决问题来 奖励近似。在绘制之前，有2位作者(AS和KS)参加了BCTTv1的网络培训[ 69]。然后由同一作者对(AS和KS)独立完成所有纳入研究的图谱绘制。任何分歧都通过协商一致的讨论加以解决。有关干预措施的信息是通过在论文、补充材料、以前发表的方案或同一作者小组的出版物中找到的可用数据收集的。

研究选择过程的PRISMA流程图见 图1。通过初始搜索、2021年9月更新的搜索和祖先方法共确定了3718条记录(通过数据库搜索n=3713, 99.87%，通过其他来源n=5, 0.13%)。重复数据删除后，导出1702条记录进行筛选，其中1583篇(93%)出版物随后被排除。检索可能符合条件的研究的全文。119篇论文中，17篇(14.3%)符合纳入标准，被纳入综述。

共纳入了1990年1月至2021年9月期间发表的17项研究。本研究的特点见 表1。在这17项研究中，9项(53%)是在美国进行的[ 51- 59];2例(12%)在德国进行[ 60， 61];2例(12%)在澳大利亚进行[ 62， 63];1宗(6%)在英国进行[ 64]，芬兰[ 65]，新加坡[ 66]和荷兰[ 67]。工作场所包括医院和保健机构[ 55， 57， 58]，学术机构[ 51， 59， 62， 64]、保险公司[ 65]，人力资源[ 53]、资讯科技公司[ 52]、生产设施[ 55， 60]，以及其他[ 54， 60， 63， 66， 67]。

在17项研究中，有7项(41%)将针对员工的电子健康干预与等候名单控制进行了比较[ 51， 52， 57， 58， 60， 61， 63]， 5(29%)将其与正常护理情况进行比较[ 54- 56， 59， 66]， 5例(29%)采用主动对照条件[ 53， 62， 64， 65， 67]。65%(11/17)的研究进行了意向治疗分析[ 52， 55， 57- 60， 62， 63， 65- 67]，而35%(6/17)完成了每个方案的分析[ 51， 53， 54， 61， 64， 66]。流失率从0%到37%不等，要么从文本中提取，要么根据现有数据计算。看到 表1获取详细信息。

样本量从30人到800人不等，随机招募了4567名员工。超过一半(10/ 17,59%)的研究从目标人群(如久坐不动的员工、危险的饮酒者、年轻或年长的员工)中招募[ 51， 52， 54- 56， 58- 60， 63， 67]，而41%(7/17)的研究包括所有员工[ 53， 55， 57， 62， 64- 66]。共有76%(13/17)的研究[ 51， 53- 55， 57， 58， 60， 63- 67有更高比例的女性参与者(≥50%)，包括一项专门招募女性参与者的研究[ 59]。在71%(12/17)的研究中，高学历参与者的比例过高[ 51- 53， 55- 60， 62， 66， 67]，这意味着超过一半的样本拥有学士学位或其他高级学位 多媒体附录3［ 51- 67]查阅详情)。

共有65%(11/17)的研究主要针对PA或久坐行为(SB) [ 51， 56- 59， 61， 62， 64- 67]。总共有24%(4/17)的研究关注多种健康行为(即生活方式改变、PA推广、健康饮食和饮食管理)[ 52， 53， 55， 63]。总共有12%(2/17)的研究侧重于减少酒精消费[ 54， 60]。我们没有发现任何专门针对营养或饮食习惯和吸烟的研究符合纳入标准。然而，这些健康行为被确定并包括在针对多种健康行为的研究中。

干预特征总结于 多媒体附录4［ 51- 67]。干预的持续时间差别很大，从1天(1个疗程)到12个月不等。随访时间也有较大差异，最短的为5天，最长的为12个月。总共88%(15/17)的研究是通过网站发布的，或者单独发布，或者与活动跟踪器、软件或电子邮件结合使用。总共有41%(7/17)的干预措施使用活动监测装置作为干预措施的一部分。只有6%(1/17)的干预措施是通过应用程序提供的。干预强度各不相同，但最常见的干预强度要么是每天提供，要么是临时提供。考虑了干预措施 纯在没有人为指导的情况下进行电子卫生干预 混合当人为因素是干预的一部分时。共有82%(14/17)的研究评估了纯电子健康干预措施，6%(1/17)的研究评估了混合干预措施，12%(2/17)的研究评估了纯和混合干预措施。

使用Cochrane RoB 2工具，没有研究被认为具有 低偏见风险。总共有35%(6/17)的研究[ 57， 58， 60， 64- 65) 一些问题因为他们要么没有报告为避免偏见所做的努力，要么没有报告足够的细节。65%(11/17)的研究有A 高 偏倚风险［ 51- 56， 69， 61- 63， 67]，这意味着存在相当大的偏倚来源，可能对研究结果产生了系统性影响。纳入研究的偏倚风险和质量评估摘要见 表2并在 图2。

在纳入的研究中，有12%(2/17)是针对员工饮酒的。这组中的一项研究被评估为 一些问题关于偏见的风险[ 60]，另一个被评估为有 高偏倚风险[ 54]。干预措施在使用bct的数量方面差异很大。Boẞ等[ 60]报告了15个不同的btc(从目标和计划到跨越9个不同群体的自信)，而Doumas和Hannah [ 54]只报告了3组(反馈和监测、自然后果和行为比较)的4种不同的btc。这两项研究都是三臂随机对照试验，比较两个干预组(有指导和无指导)，其中一组[ 60]或照旧对照组[ 54]。两项研究中的纯(非引导)干预都是通过网站提供的，但在Boẞ等人的研究中[ 60]，基于网络的干预包括5个不同的模块，参与者被建议在5周内完成，而在Doumas和Hannah的研究中[ 54]，参与者可以访问一个简短的基于网络的项目(1次)，并获得个性化的规范反馈。对于混合(引导)干预，Boẞ等人的研究[ 60]，参与者在整个研究过程中被分配了一个“eCoach”，目的是鼓励参与者坚持干预，并向参与者提供可选的反馈，而Doumas和Hannah研究中的参与者[ 54接受了一位训练有素的咨询师15分钟的励志访谈。

Boẞ等人[ 60) 一些问题关于偏见的风险。作者比较了德国中年人(平均47岁)中(67.5%)受过良好教育的高危饮酒者在有指导和没有指导的情况下基于网络的酒精干预的效果。干预包括不同的模块，包括信息、练习、多媒体文件和个性化的规范反馈。作者发现，在无指导和有指导的网络干预组之间没有显著差异，但在6周和6个月的随访中，与对照组相比，网络组的平均每周饮酒量显著减少，效果适中(见 多媒体附录2详情)。

Doumas和Hannah的研究[ 54]被评估为有 高偏见风险。作者比较了基于网络的酒精预防干预与个性化反馈的效果，以及同样的基于网络的干预加上15分钟的动机访谈和对照条件，主要是美国年轻的女性员工(73%)。流失率高达37%。干预组的参与者报告说，在30天的随访中，周末饮酒的数量、饮酒到中毒的频率和高峰消费显著减少。混合干预组和纯干预组之间的任何结果都没有显著差异。

我们的研究没有发现任何符合纳入标准的专门针对员工吸烟的随机对照试验。然而，一些针对多种健康行为的研究(2/ 17,12 %)也将戒烟或减少吸烟作为结果之一[ 52， 55]。关于电子健康干预对烟草使用的影响，6%(1/17)的研究没有纳入足够的参与者来对这一结果进行分析[ 52]，而Deitz等人的研究[ 55研究发现，在少数被纳入研究的吸烟者中，干预对吸烟状况的影响很小。上述两项研究均被评估为具有高偏倚风险。

我们的研究没有发现任何针对员工营养模式或饮食的随机对照试验符合纳入标准。然而，在评估针对多种健康行为的eHealth干预措施的研究中，发现了与饮食相关的结果(4/ 17,24%)[ 52， 53， 55， 63]。上述所有研究都被判定为存在高偏倚风险，因为它们要么没有报告为避免偏倚而采取的措施，要么被判定为存在可能影响研究结果的严重偏倚来源。常作tetal et al [ 63研究表明，与对照组相比，干预组的参与者在饮食质量上有积极的影响。Cook等[ 53]报告了网络项目参与者在饮食变化阶段的显著变化( P= . 01)。Deitz等[ 55发现干预组和对照组在4项饮食结果(饮食态度、饮食意图和饮食自我效能)中的3项存在显著差异，而Cook等人[ 52发现饮食行为改变、自我效能感和计划健康饮食方面有显著改善，但在其他饮食结果方面没有。

总共有24%(4/17)的研究针对多种健康行为[ 52， 53， 55， 63]。所有研究(4/ 4,100%)均被评估为a 高偏见风险。干预措施在使用的bct数量方面有所不同，从仅1个[ 55]到15 [ 53， 63]。总共75%(3/4)的干预措施得以实施[ 52， 53， 55]， 25%(1/4)通过app送达[ 63]。研究针对不同的健康行为。所有研究都将饮食和PA作为健康行为;50%(2/4)还包括烟草使用[ 52， 55];25%(1/4)结合饮食、PA和睡眠质量[ 63]。

Cook等[ 53]评估了一项基于网络的多媒体健康促进计划的有效性，该计划旨在改善饮食习惯，减轻压力，并增加主要为女性(72%)和高学历(94%)员工的PA。干预组对健康饮食的态度和饮食改变阶段有显著改善。然而，这种影响的幅度很小。Cook等人的另一项研究[ 52旨在评估基于网络的健康促进项目HealthyPast50对老年人(主要是男性)(69%)和高学历员工(65%)多种健康行为的有效性。干预组在饮食行为改变、自我效能感和计划健康饮食方面有显著改善，但在其他饮食措施方面没有显著改善。干预组在“轻度”运动(需要最少努力的运动，如瑜伽、钓鱼和保龄球)方面也有显著改善。 71])。影响的大小变化很大(见 多媒体附录2详情)。Deitz等[ 55]评估了一项基于网络的心血管健康促进计划的有效性，该计划主要针对PA、饮食和吸烟等结果，主要针对女性(86%)和高学历(87%)医院员工。在随访中，干预组显著改善了饮食态度、意图和自我效能感，尽管效果不大。干预组在运动自我效能和运动行为(尤其是剧烈运动)方面也有所改善。除剧烈PA外，所有PA结果的影响程度都很小，在剧烈PA中，干预产生了中等影响。最后，Oftedal等[ 63评估了移动健康干预与澳大利亚轮班工人候补名单控制的初步效果。结果包括PA和饮食质量。研究人员发现，干预组的饮食质量有了显著改善，影响很大，但其他结果却没有。

Michie等人使用BCTTv1对bct进行了映射[ 38]。已确定的btc的完整概述可在 表3。最常用的bct是在 反馈和监控组和在76%(13/17)的研究中被确定，其次是 目标和计划在59%(10/17)的研究中 先行词式样: 向环境中添加对象53%(9/17)的研究。 社会支持和 自然后果(主要是 有关健康后果的信息)也是干预措施中非常常用的成分，分别在41%(7/17)的研究中被发现。 协会在24%(4/17)的研究中发现。形成知识, 重复和替换， 监管, 比较 的行为分别在18%(3/17)的研究中使用。属于小组的btc 结果比较和 奖励与威胁在12%(2/17)的研究中使用了bct，而bct遵循 自信组仅用于6%(1/17)的研究。16组bct中，3组(19%; 身份， 预定的后果, 内隐学习)在任何研究中都没有被发现。针对酒精消费的干预措施包括 自信和 行为比较（ 社会比较)，而其他健康行为的干预措施不包括这些bct组。

本系统综述全面概述了旨在改善员工健康行为的电子健康干预措施的有效性，并绘制了这些干预措施中用于促进行为改变的bct图。2003年至2019年期间发表的17项随机对照试验包括了员工PA或SB、饮食习惯、饮酒和吸烟。超过一半(10/17,59%)的研究报告了至少一项主要结局的显著中度至重度影响;然而，超过三分之二(13/17,76%)的研究也报告了混合和不显著的结果，对大多数评估结果的影响很小。由于背景、电子卫生技术的提供模式、干预措施的内容、使用的bct以及治疗和随访期存在很大的异质性，再加上方法质量差，不可能就不同类型干预措施(包括bct)的有效性得出明确的结论。

纳入的研究涵盖了各种类型工作场所和结果的广泛电子卫生干预措施。电子健康干预措施最常见的交付模式是单独的网站或与活动跟踪器、软件或电子邮件相结合，而所纳入的研究中只有6%(1/17)使用移动应用程序。尽管它们使用相同的交付模式，但干预措施的内容和设计差异很大，这增加了异质性，并使干预措施之间的有效性比较具有挑战性。

在样本中，一些健康行为相对更容易被定位(例如，PA)，而另一些健康行为则不那么容易被定位(例如吸烟)。后一项发现可以解释为过去几年世界范围内烟草使用的下降，但也可以解释为高收入国家的烟草使用者比例低于低收入国家[ 71]。

本综述中对活性和SBs研究的广泛关注可以用几个因素来解释。由于这篇综述关注的是员工，所以SBs可能与办公室工作人员特别相关。普遍缺乏运动[ 72， 73它不仅影响个人健康，还会影响工作效率和因病缺勤，从而影响组织健康。此外，已有研究报道，PA的效果取决于PA是在工作时(职业PA)还是在工作后(休闲PA)进行[ 75- 76]。这被称为 体育活动悖论并描述了休闲时间PA对健康的好处，以及职业PA有时对健康的有害影响[ 77]。换句话说，增加久坐员工的PA水平是有益的。然而，这一发现与针对年轻人健康行为和肥胖的电子健康干预措施的综述结果不同[ 32在这项研究中，酒精和吸烟的研究在其他健康行为的研究中占主导地位。在本综述中，从工作环境中选择的样本，以及年龄和不同的纳入标准，可能是造成这些差异的原因。

纳入的研究完全是在高收入国家进行的，与一般人群相比，女性参与者和受教育程度高的参与者更多，因此限制了结果在这些研究背景之外的普遍性。Henrich等[ 78]曾建议不要认为在白人、受过教育的、工业化的、富裕的和民主的人群中发现的结果具有广泛的代表性。此外，先前的研究表明，受教育程度较高的人比受教育程度较低的人更有可能拥有更高的健康素养[ 79- 81]。因此，在已经具有较高健康素养的人群中实现预防性干预措施的大干预效果可能具有挑战性，而且其中一些研究中包括的人群患非传染性疾病的风险也可能较低[ 82]。因此，招募健康的参与者，尽管其中一些人从事久坐不动的工作，可能掩盖了相关干预措施的潜在有益影响。

纳入研究的方法学质量为低至中等，三分之二(11/17,65%)的研究存在高偏倚风险。大多数研究(13/17,76%)报告了高流失率。由于流失率高，随机化的许多好处被削弱，这可能导致偏倚[ 47]。这可能会影响对治疗效果的后续推断。损耗也会降低功率并增加犯第二类错误的可能性。报告流失率最低的研究是Urda等人[ 590%流失率，由Thorndike等人[ 58]，报告的损耗率<5%。这些研究中流失率低的一个原因可能是研究中评估的干预措施(计算机提示或仅佩戴活动追踪器)的侵入性相对较低。然而，Doumas和Hannah的研究[ 54]报告了所有纳入研究中最高的流失率(37%)，尽管两个干预组的酒精预防干预时间相对较短(一组为1次基于网络的个性化反馈，另一组为15分钟的动机访谈)。然而，在基于网络的酒精预防干预中，高流失率并不罕见[ 83， 84]。退出酒精预防干预的原因各不相同，可能与接受酒精预防干预的耻辱有关，不认识到自己的酒精使用是有问题的[ 85]，对自我形象的威胁[ 86]，或酗酒[ 87]。先前的研究也发现，较差的方法质量会使低质量研究的平均效应大小比高质量研究的平均效应大小增加近3倍[ 5]。

此外，电子健康干预措施在内容、结果、交付模式、背景和使用的bct方面存在异质性。所有这些方面都造成了复杂性，影响了得出任何明确结论的能力，即是什么驱动了干预的效果，哪些bct对哪种结果特别有效。然而，研究中使用最多的bct属于 反馈和监控特别是针对PA和SB的干预措施，以及BCT 目标设定是这个特殊群体中使用最广泛的技术。这与之前的研究发现一致 目标设定作为临床针对SB的数字化干预中使用最多的技术之一[ 88]和一般人群[ 89- 91),而 社会支持是最常用的BCT在从事老年人在PA。以目标设定、反馈和自我监控为目标的bct在通过应用程序提供的电子健康干预中也很常见，以改善饮食、PA和SB [] 92]。 向环境中添加对象最常见的BCT属于 先行词组和编码主要是为了向参与者提供各种活动跟踪器。关于之前关于bct用于酒精消费干预的研究， 行为替代，解决问题, 目标设定在Garnett等人的研究中[ 93),而 承诺，社会比较，反馈，和 目标回顾［ 94对减少酒精摄入的影响更大。本综述中针对酒精消费的研究使用了不同程度的bct (Doumas和Hannah的研究中使用了4个bct [ 54与Boß等研究中的15个bct相比[ 60])，而两者都报告了饮酒量的显著减少。

总体而言，根据本综述的结果，似乎在那些报告了显著结果和影响的干预措施中，超过一半(8/13,62%)只针对一种健康行为，除了Boß等人的研究外，报告的效果大多是短期的[ 60]， 6个月后也报告了显著的效果。关于效应量，在某些情况下，不完整的数据报告妨碍了效应量的计算。然而，总体而言，干预措施的效应大小存在很大差异，方法质量存在问题，其中包括高损耗率和低功率，这可能会影响结果并增加ii型错误的机会。

这项研究遵循了报告系统评审的PRISMA指引[ 43]。本研究的优势包括广泛使用独立的研究人员对进行筛选、数据提取、BCT制图和质量评估，以及使用RoB 2工具。为了限制研究的异质性，一个关键的合格标准是在个体单位水平上进行随机化，以降低不同水平随机化可能导致的设计异质性和偏倚。此外，我们只纳入了比较电子健康干预与非数字对照组的研究，因为我们的目的是评估电子健康与非数字干预或无治疗的效果，而不是不同交付模式的有效性。此外，根据确定和解释电子卫生干预中使用的bct的可靠方法绘制了bct图，这有望促进复制并扩大对这些研究中使用的干预措施的了解。

然而，这些结果应该根据一些局限性来解释。尽管有严格的纳入标准，但研究之间的异质性仍然很大，这阻碍了对干预措施和使用的bct的有效性得出明确的结论，也阻碍了荟萃分析。此外，较高比例的研究方法学质量较差(11/17,65%)限制了研究结果的可靠性。另一个可能的限制是纳入的针对酒精使用的研究数量较少，这可能是由于严格的纳入标准。事实证明，在某些情况下，由于对干预措施的描述含糊不清，并且报告干预措施内容缺乏透明度，因此btc的绘制具有挑战性，这可能会影响绘制的有效性。

未来的研究应致力于提高bct报告的透明度，并充分利用随机对照试验设计的潜力，以提高方法学质量并减少异质性。需要新的方法来解决这些问题，例如大型研究设计，在相同的人群中，在同一时期对相同的结果进行不同的干预评估，这可能会解决一些挑战[ 95]。此外，以健康素养高、受教育程度高的健康工作者为目标，可能会掩盖健康干预措施的潜在有益影响，并降低普遍性。因此，进一步研究和开发针对社会经济地位较低和卫生素养较低人群的干预措施可能是有益的。

这篇综述的证据表明，尽管电子健康干预有潜力，但关于其有效性以及这些影响背后的机制驱动因素仍有许多未解之谜。低方法学质量、高异质性、纳入样本的特征和高流失率，对干预措施有效性的调查以及对结果的效应大小和意义做出合理推断提出了挑战。因此，其有效性尚不清楚。电子卫生干预措施尚未实现其承诺，需要更多高质量的研究来实现这一点。