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有一些初步证据表明,人们对体育活动的适当性和健康后果的心态(
这项研究研究了可穿戴健身追踪器和元思维干预如何影响AAMs、影响、行为和健康。
通过传单和网络平台(如Craigslist和Nextdoor;减员或排除45名参与者后的最终样本量)。参与者将获得一只Apple Watch(苹果公司),佩戴5周,该手表配备了一个可以记录步数的应用程序,并可以在表盘上显示步数(可能是被操纵的)。在没有收到步数反馈的基线周后,参与者被随机分配到4个实验组之一:他们收到准确的步数(参考组;41/ 162,25.3%), 40%收缩步数(40/ 162,24.7%),40%膨胀步数(40/ 162,24.7%),或精确步数+基于web的元思维干预,教导参与者采用更积极的AAMs的价值(41/ 162,25.3%)。参与者对这种情况一无所知。在实验开始和结束时,由一名实验者在实验室进行结果测量,在此期间通过网络调查进行测量。纵向分析检查了从基线到治疗期间精确步数条件下的变化,并将其与收缩步数、膨胀步数和元心态条件下的变化进行了比较。
接受准确步数的参与者认为他们的活动更充分和更健康,采用了更健康的饮食,并经历了改善的心理健康(患者报告结果测量信息系统[PROMIS]-29)和有氧能力,但也降低了功能健康(promise -29;与不计算步数的基线相比)。被压缩步数的参与者认为他们的运动量更不足;吃得更不健康;并且经历了更多的负面影响,自尊心和心理健康下降,血压和心率增加(与接受准确步数的参与者相比)。膨胀的步数不会改变AAM或大多数其他结果(与精确的步数相比)。接受元思维模式干预的参与者经历了改善的AAM、影响、功能健康和自我报告的身体活动(与仅接受精确步数的参与者相比)。实际步数在两种情况下都没有变化。
AAMs——由追踪器诱导或故意采用——可以独立于实际的身体活动而影响情绪、行为和健康。
ClinicalTrials.gov NCT03939572;https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03939572
现在大多数人都知道体育活动对健康至关重要。在过去的几十年里,如果一个人看过医生,读过新闻,或从他们的健康保险或当地健身房的传单中获得小册子,他们可能知道这个事实。事实上,我们经常被提醒需要进行足够的体育活动。媒体和公共卫生信息经常宣称,"有规律的体育活动是人们可以改善健康的最重要的事情之一" [
然而,对于我们中的许多人来说,究竟如何进行“足够”的体育活动,以及我们是否做得足够,都不太清楚。关于促进健康所需的身体活动的数量和类型的指导方针随着时间的推移而变化[
大量研究探索了如何促进更高水平的身体活动,例如,利用可穿戴活动追踪器和智能手机应用程序[
心态是我们对某个领域或类别(如智力、健康饮食、压力和体育活动)的核心假设。
几十年的心理学研究表明,心态是影响个人动机、行为和表现的关键因素,但往往被忽视(例如,关于智力的心态)[
在体育活动方面,初步研究表明,人们对自己的体育活动水平是否适当及其相应的健康后果(
在实验研究中,一项研究以酒店客房服务员为样本,他们在工作中客观地达到了体育锻炼指南的要求,但仍然认为自己不活跃,因为他们不知道自己的工作也算是锻炼。一项干预措施告诉客房服务员,他们的工作构成了充分的锻炼,结果与对照组相比,1个月后,他们的体重、体脂和血压都有所下降[
尽管这些研究提供了暗示性的证据,表明AAMs可能会影响健康和福祉,但其他研究的结果却不太有希望。特别是,一项干预措施未能诱导人们对体育活动的心态发生积极变化[
为了更好地理解aam何时以及为什么会影响健康和福祉,解释一下是很重要的
活动充足心态(AAM)如何通过情感、行为和生理过程影响健康和福祉的概念模型,以及如何在本研究中测量这些。
第二,一个人的AAM可能会影响他们的
第三,一个人的AAM可能诱发
个人的AAMs并不仅仅反映他们的客观体育活动水平;事实上,一项研究发现,实际活动水平和感知的活动水平之间的适度相关性为0.32。
可穿戴式活动追踪器的基本理念很简单:通过提供关于用户实现特定活动目标的进展的反馈,帮助用户进行足够的体育活动(例如,每天10,000步,在一天的12小时内每小时至少站立1分钟,或锻炼目标分钟数)。许多研究关注于促进身体活动的电子健康和移动健康干预措施[
抗逆转录病毒药物有改善健康和福祉的潜力,但迄今为止,缺乏大规模利用抗逆转录病毒药物的干预措施。首先,为了建立因果关系,研究人员使用了欺骗性的方法来操纵心态[
另一种方法是直接与个人分享关于心态力量的科学见解,并教他们在自己的生活中利用心态的策略。这
本研究探讨了之前回顾的理论和证据所产生的4个问题。首先,我们研究了从可穿戴追踪器(在本例中,Apple Watch [Apple Inc .])接收步数反馈是否会影响一个人的AAM。其次,我们通过实验控制步数反馈,目的是诱导不同水平的AAM,从而调查AAM是否会独立于个体的实际活动量而对健康和幸福(例如,体重和血压,焦虑和抑郁,以及参与日常任务的能力)产生因果影响。第三,我们探讨了aam对健康的几种情感和行为决定因素的影响(例如,积极和消极的情感体验,体育活动和饮食)。第四,我们测试了元思维干预的有效性,该干预旨在使个人能够有意识地采用有利于他们健康和福祉的AAMs。
本研究已在ClinicalTrials.gov网站上预注册[
参与者是2017年9月至2019年9月期间通过传单和基于网络的平台(如Craigslist和Nextdoor)招募的162名西海岸社区居民的多样化样本。这则广告宣传了一个参与有偿研究的机会,该研究旨在开发更有效的健身追踪器。为了符合参与资格,他们必须满足以下通过网络预筛选调查评估的标准:在过去6个月内以步行为主要体力活动来源(以确保步数操作的相关性),根据体力活动准备问卷,允许从事体力活动的健康状况[
在为期5周的研究开始和结束时,每位参与者都在斯坦福大学计算机科学系的实验室参加了个人入职和离职课程(
学习时间。
在接下来的5周内,使用苹果手表跟踪参与者的步数。此外,参与者每周完成网络调查,评估情感和行为过程,每天进行网络检查,以确保对步数的认识。研究人员监测参与者的调查回复率,并观察活动以确保研究的依从性。当步数在很长一段时间内没有上传到云数据库时,研究人员通过短信或电子邮件与参与者沟通,提醒他们佩戴手表或协助解决任何技术问题。在5周结束时,参与者返回离船课程,完成与入船课程相同的措施。然后,他们得到了全面的汇报,感谢,并为满意的参与支付了175美元。在研究结束后的访谈中,对实验操作和研究目的的怀疑通过多达10个逐步具体的问题进行了探讨。然后由研究人员评定怀疑程度(1=完全不怀疑,2=轻微怀疑,3=有点怀疑,4=非常怀疑,5=非常怀疑)。
共有45名参与者被排除在分析之外,因为他们不完全参与研究(n= 30,67%),对实验操作有很大的怀疑(即正确猜测步数的膨胀或收缩,怀疑等级为>3;N = 4.9%),不遵守规定(例如,使用其他活动跟踪应用程序或与朋友比较步数;N = 9.20%,其中7,16%,他们也表示怀疑),或在研究期间发现怀孕(N = 2.4%),最终样本量为162。
关于方法的进一步详细信息包含在
这项研究得到了斯坦福大学机构审查委员会的批准(协议36098)。
本研究采用平行试验设计(分配比例1:1:1:1)。参与者被分配到四种条件中的一种——(1)精确步数(41/ 162,25.3%),(2)收缩步数(40/ 162,24.7%),(3)膨胀步数(40/ 162,24.7%),或(4)元思维干预加精确步数(41/ 162,25.3%)——通过基于标准的随机化,这是一种新的程序,有助于最小化操纵前各实验组协变量分布的不平衡,以提高准确性和统计能力[
在无反馈基线期(第一周)之后,精确计算步数的参与者开始查看Apple Watch记录的步数(
Apple Watch (Apple Inc)的插图,使用AccuSteps应用程序显示被操纵的步数。
元心态干预包括在第一次每周调查中,包括3个视频和反思活动。3到5分钟长的视频向参与者介绍了与健康相关的心态,特别是AAMs,以及心态如何产生自我实现的效果。反思活动促使参与者
所有测量(即健康结果、AAM、情感和行为测量)均在入职和离职时在实验室进行测量。此外,在每周调查中还采取了一组措施(即AAM和情感和行为措施)。提供参考期的调查量表指的是过去30天(入职或离职调查)或过去7天(每周调查)。通过Apple Watch持续追踪步数。
活动充足心态量表的五个项目版本[
影响估值指数[
计算了从基线期到治疗期参与者AAM、健康和福祉结果以及情感和行为过程的平均变化。首先,分别对每个参与者,对特定变量的所有基线测量值取平均值,对所有治疗测量值取平均值,并将得到的平均值减去(治疗平均值-基线平均值),以获得参与者内部变化评分。其次,对每个条件的参与者内部变化得分进行平均,并计算95%的ci。
此外,还进行了多水平纵向分析,以检查从基线期到治疗期各变量的平均水平的变化。每个变量拟合2个模型。模型1检查了从基线期到治疗期精确步数条件的变化,并将精确步数条件(参考组)的变化与收缩步数和膨胀步数条件的变化进行了比较。模型2比较了精确步数条件(参照组)与元心态干预条件下从基线期到治疗期的变化。选择这种2模型方法是为了解释不同干预措施的基线期之间的细微差异。步数操作开始于第8天,即第一次每周调查的第二天,因此这次调查是基线期的一部分。然而,元思维干预开始于第7天,作为第一次每周调查的一部分,因此这项调查已经是治疗期的一部分。AAM和情感和行为过程被理论化为解释健康变化的机制。因此,模型1中只使用了他们每周的测量(不包括入职或离职)。然而,由于元心态干预的时机,模型2包括入职(AAM、影响、饮食、吸烟和饮酒的唯一基线测量)、每周和离职这些变量的测量。
为了解释主题内设计,我们包括了参与者随机截距和随机斜率。对于预测健康和福祉结果变化的模型,仅测量了两次,由于缺乏随机斜率,因此不包括随机斜率
首先,我们检查了在精确步数条件下,AAM、健康、影响和行为是否从基线(无步数)时期到治疗期间发生了变化。
从基线期到治疗期,接受步数反馈与AAM的显著改善相关(基线均值3.18,SD 1.05;处理均值3.47,SD 1.12;
接收步数反馈与显著改善相关
没有检测到变化
接下来,我们研究了收缩步数反馈和膨胀步数反馈是否会随着时间的推移导致与精确步数反馈导致的变化不同的结果变化。
正如预期的那样,收缩步数导致AAM下降(基线平均值3.73,SD 1.17;处理均值3.57,SD 1.27),与AAM在精确步数条件下的改善有显著差异(
从基线期到治疗期,参与者的平均病情变化(95% ci)。一个
措施 | 实验条件 | |||||
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精确的步数 | 压缩步数 | 膨胀的步数 | 元思维干预+精确计步 | ||
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心态 | 0.29b(0.09至0.49) | −0.16c(−0.4 ~ 0.09) | 0.14(−0.11 ~ 0.39) | 0.61b(0.26 ~ 0.95) | |
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心理健康 | 0.15c(0.01 ~ 0.3) | −0.04c(−0.18 ~ 0.1) | 0.1(−0.05 ~ 0.25) | 0.2 (0.05 ~ 0.34) | |
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自尊 | 0.1d(−0.02 ~ 0.21) | −0.12c(−0.31 ~ 0.06) | −0.05(−0.25 ~ 0.15) | −0.02(−0.2 ~ 0.15) | |
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功能性健康 | −0.11c(−0.21 ~−0.02) | −0.15(−0.29 ~−0.02) | −0.05(−0.24 ~ 0.13) | 0.08b(−0.04 ~ 0.19) | |
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重量 | −0.04(−0.88 ~ 0.79) | −0.32(−1.22 ~ 0.59) | −1.29(−3.3 ~ 0.73) | 0.45(−0.65 ~ 1.55) | |
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休息人力资源e | 0.76(−2.04 ~ 3.55) | 3.9c(1.22至6.58) | 3.55d(1.11至5.99) | 0.94(−1.56 ~ 3.44) | |
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平均动脉压 | −2.36(−5.6 ~ 0.88) | 1.7c(−0.54 ~ 3.94) | 0.95d(−1.35 ~ 3.25) | 1.28d(−1.04 ~ 3.59) | |
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有氧能力 | 0.55d(−0.05 ~ 1.15) | 0.27(−0.36 ~ 0.9) | 0.03(−0.76 ~ 0.81) | 0.21(−0.44 ~ 0.87) | |
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积极的影响 | −0.04(−0.17 ~ 0.09) | −0.05(−0.19 ~ 0.09) | −0.13(−0.25 ~−0.02) | −0.08c(−0.24 ~ 0.08)e | |
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消极的影响 | −0.07(−0.17 ~ 0.03) | 0.04d(−0.07 ~ 0.14) | −0.06(−0.17 ~ 0.05) | −0.25d(−0.39 ~−0.1)f | |
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步数 | 211(−320 ~ 741) | 0(−546 ~ 545) | −275(−796 ~ 246) | 166(−354 ~ 686) | |
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自我报告的体育活动 | −0.09(−0.77 ~ 0.6) | −0.73(−2.43 ~ 0.96) | 0.19(−1.36 ~ 1.74) | 0.56d(−0.91 ~ 2.03) | |
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生产的摄入量 | 0.38c(0.08至0.68) | −0.21b(−0.45 ~ 0.04) | 0.0(−0.32 ~ 0.32) | 0.0(−0.33 ~ 0.33)f | |
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脂肪摄入量 | −0.37c(−0.71 ~−0.02) | 0.2c(−0.14 ~ 0.54) | −0.25(−0.63 ~ 0.13) | −0.26(−0.64 ~ 0.11)f | |
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糖的摄入量 | 0.02(−0.32 ~ 0.36) | −0.12(−0.49 ~ 0.26) | −0.49(−0.87 ~−0.12) | 0.03(−0.26 ~ 0.33)f | |
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暴饮暴食 | 0.05(−0.11 ~ 0.22) | 0.12(−0.04 ~ 0.27) | −0.2(−0.5 ~ 0.11) | −0.2(−0.44 ~ 0.05)f | |
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吸烟 | −0.84(−2.73 ~ 1.05) | 0.88(−0.37 ~ 2.12) | −0.86(−3.11 ~ 1.39) | 0.93(−3.8 ~ 5.66)f | |
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饮酒 | −0.23(−0.92 ~ 0.46) | 0.04(−0.74 ~ 0.81) | −1.45c(−2.99 ~ 0.08) | −0.12(−0.96 ~ 0.73)f |
一个显著性水平(由前面描述的多层纵向模型得出)表明:(1)在精确步数条件下,从基线期到治疗期的变化是否显著不同于零;(2)在收缩步数、膨胀步数和元心态条件下,从基线期到治疗期的变化是否显著不同于精确步数条件下的变化。
b
c
d
eHR:心率。
f元心态条件下的这些平均变化与精确步数条件下的变化不能直接比较,因为它们是基于不同的时间点(参见本文)
减少的步数导致了轻微的下降
的变化
最后,我们通过比较元思维模式条件下从基线期到治疗期这些结果的变化与精确步数条件下的变化,来检验元思维模式干预是否改善了AAM、影响、行为和健康结果。
正如预测的那样,在元心态条件下AAM得到了改善,而且这种改善显著大于精确步数条件下的改善(基线平均值3.48,SD 1.19;治疗平均4.06,1.13;
元思维状态下的参与者在
与预测一致,元思维干预改善了
这项为期5周的纵向现场实验考察了可穿戴健身追踪器反馈对AAM的影响。此外,它还探讨了辅助治疗对健康和福祉的影响以及健康的几个情感和行为决定因素。最后,本研究开发并测试了一种透明的、可扩展的元心态干预,使个人能够有意识地采用有益的活动心态。
结果显示,仅仅是收到准确的步数反馈就能改善参与者的aam,帮助他们意识到他们正在进行比他们之前认为的更多的促进健康的体育活动。(然而,请注意,我们样本中的参与者相对活跃,基线时平均每天7066步,而美国平均每天4774步[
通过实验,将参与者的步数减少40%会导致他们采取更不适当的活动心态。与得到准确反馈的参与者相比,得到泄气反馈的参与者采取了不健康的饮食,更频繁地感受到负面影响。他们的心理健康和自尊也有所下降,休息时的人力资源和血压也有所上升。最后,与只接受准确反馈的参与者相比,接受元心态干预(除了准确的步数反馈外)的参与者采用了更充分的活动心态,在情感体验和功能健康方面有所改善。
有趣的是,可穿戴追踪器显示的步数似乎不会影响身体活动(与其他研究一致,可穿戴设备和智能手机应用程序的效果不一致或为零)[
这项研究被预先注册为一项探索性研究,旨在发现未知领域并产生新的假设[
本研究具有重要的理论和实践意义。首先,我们证明了个人的AAMs可以独立于他们的实际身体活动而影响他们的健康和幸福。虽然先前的研究提供了暗示性证据,表明AAMs可能影响健康[
其次,这项研究增加了一个新兴的研究机构,表明技术设计通常忽略了对健康心态的影响[
第三,我们为一种新的元心态干预提供了证据,这种干预使参与者能够有意识地采用更积极的心态,并利用它们来改善健康和福祉。我们的发现增加了心态研究的应用效用,因为元心态干预在研究背景之外是非欺骗性和道德的。此外,元思维模式干预有可能被谨慎地嵌入到广泛的健康促进项目中——包括技术应用、公共卫生运动和工作场所健康项目——从而提供一种具有成本效益和可扩展的方式来增强人口健康。为本研究设计的视频和反思活动(包括在
AAMs的作用机制有待进一步研究。这将促进我们对心态的理论理解,并促进针对特定背景下最关键途径的干预措施的设计。我们的理论是,AAMs诱导了一系列的情感、行为和生理过程,这些过程反过来又塑造了健康和幸福(如广泛的证据所示;看到
此外,AAM与实际体力活动的关系值得进一步研究。我们没有发现强有力的证据表明,更充足的活动心态会导致更高的体育活动水平。也许心态实际上并不能影响身体活动。或者,也可能存在相互抵消的力量。例如,适当的活动心态可能
此外,未来的研究可能会阐明个人如何解释步数。例如,与精确的步数相比,夸大的步数条件未能诱导更充分的活动心态,一个可能的原因是,人们可能对超过一定阈值的步数变化不太敏感。参与者平均每天步行约7000步,换算成收缩步数为4200步,膨胀步数为9800步。参与者可能认为7000步和9800步在质量上是相似的(即几千步,但低于常见的10000步目标),而4200步可能在质量上是不同的(即<5000步,因此相对较低)。这与之前的研究结果一致,即心态是对现实的主观解释,可能受到社会比较、指导方针和目标等因素的影响[
最后,未来的研究可以考察心态在预测可穿戴跟踪器的采用、放弃和用户参与度方面的作用,这些都是跟踪器有效性及其系统评估的主要障碍[
体育活动是健康和幸福的关键决定因素。这项研究表明,不仅我们实际的体育活动行为很重要,我们对体育活动的充分性和健康后果的心态也很重要。此外,它还表明,可穿戴健身追踪器可以塑造这些心态。这些见解可能被用于支持可穿戴追踪器和其他健康技术的设计,从而更有效地促进用户的健康和福祉。此外,健康心理学研究和公共卫生政策可以通过更有意识、更有效地利用心态的力量来设计更成功的公共卫生干预措施。
补充方法、材料和结果。
电子健康检查表(V 1.6.1)。
活动充足心态
行为改变技术
舒张压
心率
平均动脉压
患者报告的结果测量信息系统
收缩压
这项研究部分得到了国家补充和综合健康中心(赠款1DP2AT009511-01)、斯坦福协同解决方案催化剂研究赠款和斯坦福数字健康中心2017年Apple Watch种子研究赠款的支持。作者感谢A Martin, J Pfeffer和斯坦福身心实验室(包括D Barbiani)和设计与过程实验研究实验室对本研究的贡献或对本文的评论。OHZ现在隶属于欧洲中央银行。本文仅代表作者个人观点,并不代表欧元体系或欧洲央行。EM现在隶属于达特茅斯学院工程学院。
没有宣布。