本文内容如下e-collection /主题问题:

健身追踪器和智能计步器/加速度计(491) 体育活动教育的创新和技术(535) 移动健康促进健康、行为改变和预防(2254)

发表在在7卷第四名(2019): 4月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/11819，首次出版．
基于消费者的可穿戴活动跟踪器增加身体活动参与:系统回顾和元分析

基于消费者的可穿戴活动跟踪器增加身体活动参与:系统回顾和元分析

基于消费者的可穿戴活动跟踪器增加身体活动参与:系统回顾和元分析

本文作者:

Katie-Jane Brickwood1 作者Orcid图片； 格雷格沃森1 作者Orcid图片； 简·奥布莱恩1 作者Orcid图片； 安德鲁·D·威廉姆斯1 作者Orcid图片
文章 作者 引用文献(249) Tweetations (137) 指标

    审查

    澳大利亚纽纳姆塔斯马尼亚大学健康与医学学院健康科学学院

    通讯作者:

    凯蒂-简·布里克伍德，BHM, BHSc(荣誉)

    健康科学学院

    健康与医学学院

    塔斯马尼亚大学

    纽汉姆开车

    7250年纽汉姆

    澳大利亚

    电话:61 0363245487

    电子邮件:katiejane.brickwood@utas.edu.au


    背景:定期参加体育活动的益处是无可辩驳的。尽管有众所周知的好处，缺乏体育锻炼仍然是整个工业化国家健康不佳的主要因素之一。传统的生活方式干预，如小组教育或电话咨询，在增加体育活动参与方面是有效的;然而，身体活动水平往往会随着时间的推移而下降。基于消费者的可穿戴式活动跟踪器，允许用户客观地监测活动水平，现在已经广泛使用，并可能提供另一种帮助个人保持身体活跃的方法。

    摘要目的:本综述旨在确定使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预措施对身体活动参与和久坐行为的影响，与不使用活动跟踪器反馈的干预措施进行比较。

    方法:对以下数据库进行了系统综述，检索了包括使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器来改善体育活动参与的研究:Cochrane对照试验登记册、MEDLINE、PubMed、Scopus、Web of Science、护理和相关健康文献累积索引、SPORTDiscus和健康技术评估。纳入了成年人对照试验，比较基于消费者的可穿戴活动跟踪器与其他基于非活动跟踪器的干预措施的使用。主要的结果衡量指标是体育活动参与和久坐行为。对所有研究进行偏倚风险评估，并使用推荐、评估、发展和评价等级系统对证据质量进行排名。遵循了系统评价和元分析首选报告项目声明的指导方针。对纳入的结果测量进行随机效应荟萃分析，以评估包括活动追踪器在内的干预措施的治疗效果，并与对照组进行比较。

    结果:每日步数显著增加(标准化平均差[SMD] 0.24;95%置信区间0.16 ~ 0.33;P<.001)，中度和剧烈的体育活动(SMD 0.27;95% CI 0.15 ~ 0.39;P<.001)和能量消耗(SMD 0.28;95% CI 0.03 ~ 0.54;P=.03)，久坐行为无显著减少(SMD−0.20;95% CI−0.43 ~ 0.03;P=.08)在meta分析中所有研究的干预与对照比较。总体而言，纳入研究的偏倚风险较低，除表现偏倚外。纳入的meta分析的异质性有所不同，从低(I2=3%)的每日步数到高(I2=67%)。

    结论:利用基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为干预的主要组成部分或作为更广泛的体育活动干预的一部分，有可能提高体育活动的参与度。由于体育活动干预的效果通常是短期的，基于消费者的可穿戴活动跟踪器可能会提供一种有效的工具，以协助卫生专业人员提供持续监测和支持。

    JMIR Mhealth Uhealth 2019;7(4):e11819

    doi: 10.2196/11819

    关键字

    锻炼； 健身追踪器； 远程医疗； 荟萃分析


    体育活动和久坐行为

    有大量证据支持定期参加体育活动对身心健康的各种益处[1-4］．此外，定期参加体育活动在维持衰老后的功能独立性和降低发病和死亡风险方面发挥着重要作用[5］．尽管参加体育活动的好处众所周知，但全球31%的成年人活动不足，因为他们没有达到每周至少5天进行至少30分钟中等强度体育活动，每周至少3天进行至少20分钟高强度体育活动的最低建议，或达到每周600代谢当量分钟的同等组合[6］．此外，久坐行为被定义为任何清醒时坐着、躺着或躺着的行为[7]，与不良健康结果独立相关，包括全因和心血管疾病死亡率[8，9］．

    增加体育活动参与的传统干预措施

    据报道，采用结构化的生活方式干预可以有效地增加身体活动的参与，减少慢性疾病的进展[10-12］．此外，生活方式干预已被证明能有效减少久坐行为。13］．传统上，结构化的生活方式干预利用团体或个人教育，行为改变技术，自我监控，提供书面信息材料，和/或电话咨询。使用这些方法的干预措施已被证明在短期内有效地增加身体活动的参与[12，14];然而，关于其长期有效性的证据有限[15-17］．此外，这些类型的干预往往是劳动和资源密集型的[18］．

    可穿戴活动追踪器

    基于消费者的可穿戴式活动追踪器现在很容易买到，可以为个人提供客观监测他们身体活动水平的能力。此外，当结合使用智能手机和电脑应用程序时，它们可以通过一系列激励和跟踪工具帮助用户更好地管理他们的个人健康。19］．除了提供与每日步数和能量消耗相关的实时反馈外，基于消费者的可穿戴活动跟踪器还可以通过专门设计的算法或由健康专业人员提供具体的、量身定制的反馈。这种新兴技术可以提供一种替代手段，为希望在结构化生活方式干预后增加活动水平或保持活动水平的个人提供持续支持和动力[20.］．此外，基于消费者的可穿戴活动跟踪器可能有助于减少与提供持续支持的传统方法相关的资源和时间负担。随机对照试验表明，这些设备在增加身体活动参与方面有希望。21，22];然而，个体研究的参与者数量往往较低，因此很难充分评估这些设备的益处。此外，关于其长期依从性和有效性的研究有限。本系统综述和荟萃分析旨在回顾使用基于消费者的可穿戴活动追踪器的干预措施与基于非活动追踪器的对照组对成人体育活动参与的影响。


    搜索方法

    使用医学主题标题(MeSH)和自由文本术语组合搜索了以下基于Web的数据库:CENTRAL、MEDLINE、PubMed、Scopus、Web of Science、CINHAL、SPORTDiscus和健康技术评估。搜索策略的制定与综述的两个主要概念相关:基于消费者的可穿戴活动跟踪器的使用和改变身体活动参与。为了确定包括使用基于消费者的可穿戴活动追踪器的研究，我们使用了搜索词包括活动追踪，可穿戴设备,健康跟踪器(网)。用于识别专注于改变身体活动参与的研究的搜索词包括身体健康(网),久坐不动的生活方式(网),步数,行为改变．每个数据库的搜索时间从开始到2017年3月15日，没有语言限制。根据需要调整了每个数据库的搜索策略。完整的搜索策略可在多媒体附件1．对检索到的文章进行参考文献检索，并对重点文章进行引文检索。如有必要，请联系作者以获取更多信息。这项研究仅限于人体研究。

    纳入和排除标准

    本综述包括了已发表和未发表的成年人(年龄在18岁以上)的对照试验，这些试验使用了基于消费者的可穿戴活动跟踪器。评估了基于消费者的可穿戴活动追踪器对身体活动参与和久坐行为的影响。为了本综述的目的，基于消费者的可穿戴活动跟踪器被定义为监测身体活动并提供自动实时反馈的电子设备，也可能包括通过智能手机或基于网络平台的交互式行为改变工具。基于消费者的跟踪器是指公众可以购买的活动跟踪器，因此不包括基于实验室或特定研究的设备。可穿戴式追踪器指的是一种很容易穿戴和拆卸的设备，不需要特殊的设备，如背带或粘合剂敷料。

    包括使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为干预的基础或作为多方面干预的组成部分的研究。包括使用已建立的行为改变技术的研究，如团体或个人咨询或信息会议，财务激励，或电话咨询，被归类为多方面干预。包括常规电子邮件、短信、在线算法或智能手机应用程序等工具在内的干预被归类为wearable-based干预措施。

    将基于消费者的可穿戴活动追踪器与基于运动的干预(如运动小组)、非运动干预(如团体教育计划)和常规(通常)护理进行比较的研究也被纳入。对照组也使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器;活动跟踪器提供的反馈对参与者是盲的。在整个干预过程中使用基于消费者的可穿戴式活动追踪器的研究，或作为结构化生活方式干预的后续组成部分的研究，以及检查基于消费者的可穿戴式活动追踪器对久坐行为影响的研究。

    综述文章、效度、信度研究和会议摘要被排除。可接受性和可行性研究包括了与体育活动参与有关的数据。联系已确定的正在进行的研究的作者，以获取研究进展并要求可用的结果纳入荟萃分析。

    数据提取

    标题和摘要的筛选分为4步:删除重复，按标题，按摘要，按全文。根据预先确定的排除标准系统筛选文章标题和摘要(多媒体附件2)．符合条件的论文由第一作者(KB)检索。所有需要全文审稿的稿件均由2位作者(KB和AW)按照排除标准独立审稿。第三个审稿人(GW)解决了任何冲突。covid (Veritas Health Innovation Ltd, VIC 3000, Australia)在线软件中的数据提取工具[23]，数据提取由两位作者(KB和AW)分别执行，差异通过协商一致解决。

    偏倚风险与质量评估

    两名审稿人(KB和AW)使用Covidence在线软件独立评估了每项研究的偏倚风险[23]横跨7个领域[24］．每个领域都被分为低、不清楚或高偏倚风险。分歧以协商一致的方式解决了。评估了以下领域:

    • 序列生成:用于生成分配序列的方法是否适合产生可比较的组?如果方法描述不准确，则偏倚风险评级为不清楚。
    • 分配序列生成:用于隐藏分配序列的方法是否适当，以防止分配被知道?如果方法描述不准确，则偏倚风险评级为不清楚。
    • 受试者和研究人员的盲化:受试者和研究人员是否对分组分配视而不见?虽然该领域被纳入偏倚风险评估，但需要注意的是，由于所包括的研究类型，对参与者进行盲法是不可行的，因此，所有研究都被评估为该领域的高偏倚风险。
    • 结果评估的盲化:结果测量是客观的还是主观的?如果采用主观测量，则偏倚风险被评估为高。如果使用客观测量，则偏倚风险评估较低，因为客观测量不太可能受到缺乏盲法的影响。
    • 不完整的结果数据:不完整的结果数据是否得到充分处理?分析是意图治疗分析还是缺失的数据被恰当地输入?
    • 选择性结果报告:是否在研究方案或试验注册中预先规定了结果并按规定报告?
    • 偏见的其他来源:是否有其他之前没有提到的偏见来源，例如作者利益冲突?

    使用GRADEprofiler指南开发工具在线软件，使用推荐、评估、发展和评估等级(GRADE)系统对每项研究的证据质量进行排名[25]的第12.2章科克伦干预系统评价手册［24］．GRADE方法使用5个考虑因素(研究局限性、效果一致性、不精确性、间接性和发表偏倚)来评估每个结果的证据质量。以下标准用于确定证据的等级:

    • 高:进一步的研究不太可能改变我们对效应估计的信心。
    • 适度:我们有适度的信心，真实的效果很可能接近估计的效果，但也有可能有很大的不同。
    • 低:我们对效果估计的信心有限;真实的效果可能与对效果的估计有很大的不同。
    • 非常低:我们对效果估计的信心很小;真实的效果很可能与估计的效果有很大的不同。

    如果出现以下情况，证据级别会降低一次:

    • 纳入研究中超过25% (n=7)的研究在任何标准上均存在高偏倚风险(研究局限性)
    • 异质性有统计学意义2值超过40%(不一致)
    • 纳入研究的方法学因素之间存在差异，如干预类型和长度、纳入的年龄范围和纳入的研究人群(间接性)。
    • 由于样本量小，观察到的置信区间较宽(不精确)
    • 有发表偏倚的直接证据。

    数据合成

    由于纳入研究的可变性，随机效应荟萃分析[26]使用复审管理器(RevMan)对以下体育活动结果进行评估[27]:每日步数，每周花在中度和剧烈体育活动上的分钟数(MVPA;分钟/周)，能量消耗(千卡/周)，以及每天在久坐行为上花费的分钟(分钟/天)。以每天MVPA分钟数表示的数据乘以7来计算每周MVPA分钟数，以便更好地转化为当前的体育活动指南。其中久坐行为数据以每天小时数表示，数值除以60得到每天分钟数。每项荟萃分析都将干预组的结果与特定研究对照组的结果进行比较。包括多个干预组的研究被多次输入，每个干预组与对照组进行比较。纳入未使用基于消费者的可穿戴活动追踪器的干预措施的研究未纳入荟萃分析。以最小二乘均值、SE或95% CI表示的数据使用RevMan计算器转换为SD。由于纳入研究的数据表示格式不同，所有meta分析均采用标准化均数差(SMD)来表示，以适应调整后和未调整的均数[24］．均值和标准差来自作者，他们的数据以中位数和四分位间距(IQR)表示，这是基于估计的均值和标准差可用于荟萃分析的建议[28］．我们联系了以图形格式展示数据的研究作者，以获得准确的数值。采用I2对于每个元分析。

    如果使用SMD报告干预效果，则使用报告终点值的研究的汇总SD将报告的值转换为有意义的值。提出平均变化数据或基于IQR估计SD的研究不包括在合并SD计算中。


    研究选择

    数据库检索于2017年3月完成，文章收集和筛选于2017年4 - 6月进行。从检索策略中检索到3739项研究，并通过参考文献检查进一步确定了6项研究。没有发现非英语论文。共切除1148个重复;2597项研究通过标题和摘要进行筛选，2484项研究因不符合纳入标准而被剔除。其余113项研究进行了全文合格性评估，其中89项研究被排除在外。本系统综述共纳入28项随机对照试验[21，22，29-54］．联系了研究方案的作者，以获得研究进展和结果(如有)。截至2017年12月，已有3位作者发表了研究结果[22，36，39]及1位作者[33]提供了未发表的结果，因此纳入了当前的系统综述和荟萃分析。两项研究[49，54]被排除在荟萃分析之外。一项研究[54]被排除在外，因为所有的数据都以图形形式呈现。另一项研究[49]没有纳入元分析，因为体育活动数据是在活动单位．另一项研究[38]由于数据的图形表示而被排除在MVPA元分析之外，但由于其他数据以表格形式呈现，因此没有被排除在所有元分析之外。图1概述了筛选过程，包括正在进行的研究的现状。

    研究特点

    共有来自9个国家的3646名参与者，平均年龄从17.9岁到79.5岁不等。纳入的研究均在2007年至2018年间发表。其中一项研究仅作为协议论文发表，作者提供了未发表的结果[33］．13项研究纳入了年轻人(≤39.9岁)[30.-34，37，38，42，44，46-48，50]， 15例为中年成年人(40-64.9岁)[21，22，29，35，36，39-41，43，45，51-54]，其中一项研究包括65岁以上的成年人[49］．此外，17项研究规定，参与者必须定期访问互联网、电脑、平板电脑和/或智能手机[21，30.，33，35-37，39，41-47，51-53]，其中3项研究要求参与者精通使用互联网和/或智能手机[21，22，45］．

    比较干预措施在各个研究中有所不同，范围从维持正常的生活方式[31，44，53]，候补名单[30.，36，39，40，52]，即佩戴基于消费者的可穿戴活动追踪器，但无法获得反馈[22，38，41，49，50]、使用标准计步器[21]，标准行为分组干预[29，37，43，45，46，51]、电话咨询[35，37]、使用智能手机应用程式[33，42]，以及通过混合媒体(电子邮件、短信和书面)提供教育材料[21，32，34，47，48，54］．

    将基于消费者的可穿戴活动跟踪器纳入纳入研究的干预措施的方式包括形成干预措施的基础(基于可穿戴的)[22，31，33，34，38，41，42，44，47，48，54]转变为作为更广泛干预(多方面)的一部分的监测工具[21，29，30.，32，34-37，39，40，43，45-47，49-54］．总体而言，8项研究包括1个以上的干预组[34，43，45-47，52-54］．此外，4项研究包括非结构化随访期[34，42]或对所有参与者使用非盲活动追踪器的额外干预阶段[41，50］．这些阶段的数据没有包括在本次审查中，因为它们不符合资格标准。此外，17项研究报告了活动追踪器的依从性数据[21，22，30.，32，34，35，37，38，40，41，43-45，50-52，54]，其中13项研究[21，22，30.，34，35，40，41，43，44，50-52，54]报告在至少50%的研究干预天数内佩戴活动追踪器。此外，4项研究[32，37，38，45]报告了低运动追踪器的佩戴时间，其中1项研究[32报告称，在干预结束时，所有参与者都停止佩戴活动追踪器。所有研究都包括某种形式的行为改变技术，从提供反馈和目标设定等基本技术，到基于考文垂、阿伯丁和伦敦精细分类学的干预措施[55]、社会认知理论[56]，以及社会决定理论[57］．

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    图1。研究选择流程图。系统综述包括已发表结果的研究和提供未发表结果的作者。
    查看此图

    最初的搜索结果确定了21种议定书出版物[33，58-77］．在已确定的方案出版物中，有6个已发表的结果可用，这些结果也被确定为初始搜索策略的一部分[59，71，72，74，75，77］．来自3份协议出版物的结果[61，65，68]在初步搜寻后发表，随后被纳入[22，36，39］．一位作者提供了未发表的结果[33]， 2个协议作者没有回复联系[66，76]，另有9位作者仍在收集资料或准备稿件[58，60，62-64，67，69，70，73］．

    基于消费者的可穿戴活动跟踪器的准确性和可靠性

    纳入的研究利用了一系列基于消费者的可穿戴活动追踪器，包括各种Fitbit模型[21，29，33-36，49，50(Fitbit，旧金山，加州)，Jawbone UP 24 [22，30.，40，42(Jawbone, San Francisco, CA)， Gruve [31] (Gruve Solution MUVE, Inc, USA)， LumoBack [32] (Lumo BodyTech, Inc, Palo Alto, California, USA)，各种BodyMedia模型[37，43，45，46，51，54(BodyMedia，宾夕法尼亚州匹兹堡)，Polar Active [38] (Polar Electro，芬兰)，Fitbug [41](芝加哥)，Pebble+ [44] (Fitlinxx Inc)、Fitmeter [47] (FitLife，水原，韩国)，个人活动监视器[48(PAM BV, Doorwerth，荷兰)和Withings Pulse [52(剑桥，马萨诸塞州)。一项研究没有具体说明所使用的基于消费者的可穿戴活动跟踪器的品牌[53］．Fitbit One、Zip和Charge HR、Jawbone Up、LumoBack和Withings Pulse都表现出了出色的测试重测可靠性(同类相关系数[ICC] >.90) [78-80];然而，最近一项针对Fitbit运动追踪器使用情况的研究表明，在自由生活条件下，人们高估了步数。81］．极地活动与(r2=0.74)，使用双标签水技术评估军事训练期间的能量消耗，与研究环境有关[82］．Bodymedia Sensewear在户外行走时表现出良好的可靠性(ICC=0.82);然而，在不同跑步机行走速度下观察到的可靠性较差(ICC=0.18至0.27)[80］．FitLinxx的ActiPed是Pebble+的早期版本，其步数精度(- 1.30%)和可靠性(ICC=0.85)非常高。[83];然而，目前还没有Pebble+的有效性或可靠性数据。PAM已显示出与ActiGraph加速度计(r2=0.95)和良好的可靠性(ICC=0.80) [84］．目前与Fitmeter相关的可靠性和有效性数据有限;然而，据报道，Fitmeter确实与气体分析仪测量能量消耗相关(r2= 0.82) (85］．与黄金标准系统(r2= 0.98) (86]并被推荐用于减少久坐行为的干预措施[87］．没有找到与Fitbug Orb相关的验证或可靠性数据。

    研究结果

    体育活动行为测量包括每天走的步数[21，22，29，30.，32，34，40-42，44，50，54]，即每周在MVPA的时间[21，29，30.，33-37，39，48，51，53]，以及能量消耗[43，45-47，52］．8项研究报告了久坐行为，数据以每天小时数表示[31，37，38]，每天分钟[33，39，40]，每16小时的分钟[32]，或占每天久坐时间的百分比[29，37］．所有纳入研究的结果测量的摘要包括在表1．包含的研究的详细摘要可在多媒体．

    偏误风险

    每项纳入研究的偏倚判断风险均在图2．一项研究[53]被评估为选择偏倚的高风险，因为实践的随机化而不是个体。由于干预和控制条件的性质使得盲法不可能实现，所有研究都被评估为具有较高的表现偏倚风险。7项研究评估结果评估者的致盲(检测偏倚)为高风险[31，43，45-48，52]因为使用了主观结果测量。另一项研究[54]也被评估为检测偏倚的高风险，因为参与者在每次评估时都获得了活动水平反馈，并与之前的结果进行了比较。2项研究将不完整结果数据的管理评估为高风险[29，38］．此外，3项研究[36，48，54]被评估为选择性结果报告的高风险，并且1项研究[22]被判定为其他偏见来源的高风险，因为作者宣称存在利益冲突。对每日步数和MVPA进行发表偏倚评估，但未发现偏倚。由于纳入的研究少于10项，因此无法评估其他结局指标的发表偏倚。

    荟萃分析结果

    所有荟萃分析共纳入26项研究[21，22，29-48，50-53］．结果主要以均值和SD或95% CI表示，或以均值变化和SD、SE或95% CI表示。两项研究[48，52]以中位数和IQRs表示数据，表明数据非正态分布。联系了这两项研究的作者，他们提供了平均值和SD数据，这些研究随后被纳入荟萃分析[28］．一项研究[54]被排除在荟萃分析之外，因为所有数据都以图形格式呈现。我们联系了作者询问结果，但没有收到回复。另外一项研究被排除在外[49]，因为数据被呈现为活动单位．

    参与体育活动

    步骤

    总的来说，12项研究报告了参与者走路步数的变化[21，22，29，30.，32，34，40-42，44，50，54］．采用SMD对11项研究进行随机效应荟萃分析，其中1项研究[54]被排除在外，因为数据是图形化的。步长数据使用一系列加速度计或计步器进行客观测量。干预组与对照组相比，步数显著增加(SMD 0.23;95% CI 0.15 ~ 0.32;P<措施;图3)，代表每天增加大约627步(95% CI 417至862步)。异质性较低[88)和不显著性(I2= 3%;P=点)。我们认为基于消费者的可穿戴活动追踪器增加每日步数的证据质量较低。证据质量被评为低是基于两次被降级，一次是因为纳入的研究中发现了高偏倚风险，一次是因为与纳入的干预措施、比较对象、人群和环境的广泛范围相关的间接程度。所有结果测量结果表的摘要可在多媒体附件4．

    完成了进一步的亚组分析，将纳入的研究分为基于可穿戴的干预措施[22，34，41，42，44]以及那些多方面的[21，29，30.，32，34，40，50］．与对照组相比，干预组和对照组的每日步数均显著增加(SMD 0.20;95% CI 0.08 ~ 0.33;P= .002;图3)和多面(SMD 0.26;95%置信区间0.12 ~ 0.41;P>措施;图3荟萃分析。这代表着每天分别大约增加475步(95% CI 190至784步)和685步(95% CI 316至1080步)。在两个亚组分析中观察到低且不显著的异质性(I2= 0%;P=。61一个nd I2= 25%;P=。23，respectively).

    表1。体育活动参与和久坐行为的结果测量。
    研究 结果测量 结果测量仪 客观/主观
    阿什等人，2015年[29］ 步骤/天,MVPA一个(分钟/天)，以及坐位时间(%) ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    阿什顿等人，2017 [30.］ 步数/天和MVPA(分钟/周) Yamax Digiwalker SW200和Godin闲暇时间运动问卷 客观与主观
    Barwais等人，2013 [31］ 坐位时间(小时/天) 7天久坐和轻强度体力活动日志 主观的
    Brakeridge等人，2016 [32］ 步数/天及坐姿时间(分钟/16小时) ActivPal活动监控器 客观的
    Cadmus-Bertram等人，2015 [21］ 步数/天和MVPA(分钟/周) ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    Duncan等人，2016 [33］ MVPA(分钟/周)和静坐时间(分钟/天) Geneactiv加速度计 客观的
    Finkelstein等人，2016 [34］ 步数/天和MVPA(分钟/周) ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    哈特曼等人，2016 [35］ MVPA(分钟/天) ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    哈特曼等人，2018 [36］ MVPA(分钟/天) ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    Jakicic等人，2016 [37］ MVPA(分钟/周)和坐位时间(小时/天) Sensewear专业袖标 客观的
    Jauho等人，2015 [38］ MVPA(分钟/天)一个坐的时间(小时/天) 极活跃(用于干预) 客观的
    李等，2017 [39］ MVPA≥3代谢当量(min/day)和坐着时间(min/day) Sensewear迷你袖标 客观的
    莱昂斯等人，2017 [40］ 步数/天，坐姿时间(分钟/天) ActivPal活动监控器 客观的
    Martin等人，2015 [41］ 步骤/天 Fitbug Orb加速度计(用于干预) 客观的
    Melton等人，2016 [42］ 步骤/天 ActiGraph GT3X加速度计 客观的
    佩莱格里尼等人，2012 [43］ 能量消耗(千卡/周) PPAQb 主观的
    Poirier等人，2016 [44］ 步骤/天 Pebble+(作为使用的干预) 客观的
    Polzien等人，2007 [45］ 能量消耗(千卡/周) PPAQ 主观的
    罗杰斯等人，2016 [46］ 能量消耗(千卡/周) PPAQ 主观的
    Shin等人，2017 [47］ 能量消耗(千卡/周) 国际体育活动问卷简表 主观的
    Skrepnik等人，2017 [22］ 步骤/天 Jawbone UP 24(用于干预) 客观的
    slotmaker等人，2009 [48］ MVPA(分钟/周) 青少年和成人活动问卷 主观的
    汤普森等人c， 2014 [49］ 活动单位 研究级三轴加速度计 客观的
    桑代克等人，2014 [50］ 步骤/天 Fitbit(用于干预) 客观的
    尤尼克等人，2012 [51］ MVPA(分钟/周) Sensewear臂章 客观的
    Valle等人，2017 [52］ 能量消耗(千卡/周) PPAQ 主观的
    van der Weegen等人，2015 [53］ MVPA(分钟/天) 个人活动监测加速计 客观的
    范Hoyec等，2015 [54］ 步骤/天 Sensewear臂章(用于干预) 客观的

    一个MVPA:中等强度的体育活动。

    bPPAQ: Paffenbarger身体活动问卷。

    c未纳入元分析的研究。
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    图2。偏倚风险总结:回顾作者对每项纳入研究的各偏倚风险项的判断。绿色符号表示偏倚风险低，黄色符号表示偏倚风险不明确，红色符号表示偏倚风险高。
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    图3。研究中每天步数标准化平均差的森林图，比较了包括基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预措施与不使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的对照组。完成了亚组分析，包括与对照组相比的基于可穿戴的干预措施和与对照组相比的多层面干预措施。绿色方格表示每个单项研究的标准化平均差值。黑色方框表示所有研究的总体标准化平均差异。
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    适度和剧烈的体育活动

    共有15项研究测量了MVPA的水平[21，29-31，33-39，48，51，53，54］．此外，两项研究[38，54]以图形格式展示数据，1项研究[31]分别给出了MVPA的结果。使用SMD对其余12项研究进行随机效应荟萃分析[21，29，30.，33-37，39，48，51，53］．在纳入的研究中，10项研究通过一系列加速度计客观地测量了MVPA, 2项研究[30.，48]使用主观自述的MVPA测量方法。干预组与对照组相比，每天花在MVPA上的时间显著增加(SMD 0.28;95%置信区间0.14 ~ 0.41;P<措施;图4在meta分析中，所有研究中均有中度和显著性(I2= 46%,P=.03)观察到异质性。这些发现表明每天MVPA大约增加75分钟(95% CI 42 ~ 109分钟)。证据质量被评为非常低，依据是被降级了3次，一次是因为发现了高偏倚风险，一次是因为与观察到的异质性相关的不一致性水平，一次是因为与纳入的干预措施、比较对象、人群和环境的广泛范围相关的间接性水平。

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    图4。研究中每周进行适度和剧烈体育活动的标准化平均时间差异森林图，比较了包括基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预措施与不使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的对照组。完成了亚组分析，包括与对照组相比的基于可穿戴的干预措施和与对照组相比的多层面干预措施。绿色方格表示每个单项研究的标准化平均差值。黑色方框表示所有研究的总体标准化平均差异。
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    对包括基于可穿戴的干预措施在内的研究进行了进一步的亚组分析[33，34，48]和多方面的干预措施[21，29，30.，34-37，39，51，53］．干预组与对照组相比，每天在MVPA上花费的分钟数无显著增加(SMD 0.17;95% CI−0.00 ~ 0.34;P= . 05;图4)，代表每天MVPA大约增加40分钟(95% CI 0 ~ 80分钟)。观察到无显著性和低异质性(I2= 0%;P= .89)。干预组与对照组相比，每天花在MVPA上的时间显著增加(SMD 0.33;95%置信区间0.16 ~ 0.51;P<措施;图4)的研究，包括在多方面的荟萃分析。这表明每天MVPA大约增加92分钟(95% CI 45 ~ 142分钟)。多层面干预研究中观察到的异质性高且显著(I2= 58%;P= .009)。

    能量消耗

    总共有5项研究[43，45-47，52]报告了以能量消耗表示的身体活动水平，以每周千卡表示。在纳入的研究中使用Paffenbarger身体活动问卷或国际身体活动问卷来获得自我报告的身体活动水平。使用SMD对纳入的五项研究进行的随机效应荟萃分析显示，与对照比较组相比，干预组在干预后能量消耗显著增加(SMD 0.32;95%CI 0.05 ~ 0.58;P= .02点;图5)在元分析中的所有研究中。异质性低且无显著性(I2= 33%,P= 16)。这些发现表明每周的能量消耗大约增加了300千卡(95% CI 32至579)。证据质量被评为低是基于两次被降级，一次是因为发现了高偏倚风险，一次是因为与广泛纳入的干预措施、比较对象、人群和环境相关的间接程度。

    久坐行为

    总共有8项研究[29，31-33，37-40报告了久坐行为的变化。此外，两项研究[29，37]报告了久坐行为占一天坐着时间的百分比，7项研究[31-33，37-40报告每天有几分钟或几小时的久坐行为。一项研究[39]报告久坐行为的发作时间超过20分钟，一项研究[32报告每16小时有几分钟的久坐行为。除了一项研究外，对久坐行为进行了客观测量[38，该研究利用一份自我报告的问卷来获取每天坐着的时间。对7项使用SMD报告久坐行为变化的研究进行了随机效应荟萃分析。一项研究[29仅以百分比报告久坐行为的研究没有纳入荟萃分析。对于1项研究[37报告久坐行为的百分比和每天的小时数，但分析中只包括每天的小时数。干预组与对照组相比，久坐行为无显著减少(SMD−0.21;95% CI -0.46 ~ 0.03;P= .09点;图6在meta分析中的所有研究中，具有中度和显著水平的异质性(I2= 60%,P= .02点)。这一发现表明久坐时间减少了约37分钟(95% CI−81至5分钟)。证据质量被评为非常低，原因是被降级了3次，一次是因为发现了高偏倚风险，一次是因为与观察到的异质性相关的不一致程度，一次是因为与纳入的干预措施、比较对象、人群和环境的广泛范围相关的间接程度。

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    图5。比较包括基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预措施与未使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的对照组的研究中能量消耗标准化平均差异的森林图。绿色方格表示每个单项研究的标准化平均差值。黑色方框表示所有研究的总体标准化平均差异。
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    图6。研究中久坐行为花费的标准化平均时间差异森林图，比较了包括基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预措施与未使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的对照组。完成了亚组分析，包括与对照组相比的基于可穿戴的干预措施和与对照组相比的多层面干预措施。绿色方格表示每个单项研究的标准化平均差值。黑色方框表示所有研究的总体标准化平均差异。
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    进一步的亚组分析完成了包括基于可穿戴干预的研究[31，33，38]与控制和多方面干预相比[32，37，39，40]与对照组相比。与对照比较组相比，基于可穿戴设备和多方面干预后，久坐行为无显著减少(SMD−0.60;95% CI−1.40 ~ 0.19;P=。14一个nd SMD −0.08; 95% CI −0.23 to 0.07;P=。28，respectively;图6)。这些结果表明，在可穿戴干预措施中，每天久坐行为时间减少了约115分钟(95% CI - 269至36分钟)，在多方面干预措施中，每天久坐行为时间减少了13分钟(95% CI - 39至12分钟)。高且显著的异质性(I2= 84%;P=.002)，对于基于可穿戴的分析，低且不显著(I2= 0%;P=.68)用于多方面分析。


    主要研究结果

    这项系统综述和荟萃分析总结了利用基于消费者的可穿戴活动跟踪器来帮助改善身体活动参与的干预措施的结果[21，22，29-54］．结果显示，与对照组相比，体育活动参与的所有指标都有显著改善，即使将干预措施分为基于可穿戴的和多方面的。然而，与对照组相比，本质上是多方面的干预组似乎对身体活动参与有更大的影响，而那些只使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的干预组与对照组相比。与对照组相比，无论是基于可穿戴设备的干预还是多方面的干预，都没有观察到久坐行为的真正差异。

    参与体育活动

    与对照组相比，接受了包括基于消费者的可穿戴活动跟踪器在内的干预措施的参与者在每日步数、MVPA和能量消耗方面有显著改善。每日步数和能量消耗的证据质量较低，MVPA的证据质量非常低。MVPA是唯一具有显著异质性的体育活动结果测量。这很可能是因为与其他结果测量相比，纳入了更大范围的干预类型，以及测量MVPA的方法，包括2项研究[30.，48主观测量MVPA和另一项研究[39]，以回合形式呈现MVPA数据。尽管确定性水平较低，但令人鼓舞的是，在体育活动参与的所有包括措施中都看到了显著的积极干预效果。最近的检讨[89]对使用电子活动监测器系统作为干预方式的研究也得出结论，活动监测器有可能增加身体活动水平，就像对超重和肥胖成年人除了行为性身体活动干预外，还包括活动监测器的综述一样[90］．一项关于可穿戴设备和智能手机应用程序作为干预方式的影响的综述也报告了对体育活动参与的小到中等影响[91］．

    即使将干预措施分为仅基于可穿戴设备的干预措施和多方面的干预措施，也观察到基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为干预工具的总体积极效果。亚组分析确定了多面干预(与对照组相比)比基于可穿戴的干预(与对照组相比)更大的效应量。这表明，基于消费者的可穿戴活动追踪器本身可以有效，但当与其他行为改变技术相结合时，如电话咨询或基于小组的教育，体育活动参与度的改善更大。然而，多面干预的每个单独组成部分的加性效应的大小无法通过荟萃分析确定。纳入的研究中只有3项[34，47，54]直接比较了基于可穿戴和多方面的干预措施。其中两项研究[34，47两项研究都报告说，与对照组或没有接受激励的人相比，接受经济激励的人每天的步数有了显著改善。以前的研究表明，经济激励在提高锻炼坚持度方面是有效的。92］．第三项研究[54]报告称，在基于消费者的可穿戴活动跟踪器的使用中添加个性化指导，可在4周的干预期内持续增加身体活动行为。对于MVPA，在基于可穿戴的分析中，观察到的异质性较低且不显著，但在多面分析中，异质性较高且显著。这表明，不同类型的干预措施有助于观察到的异质性。

    其中两项研究[34，44]报告每日步数显著增加，4项研究[30.，34，36，53]报告MVPA显著增加，2项研究[45，47]报告说，与对照组相比，干预组的能量消耗显著增加。其余的大多数研究报告体力活动参与没有显著增加。一项研究报告了每日步数的减少[42]， 1项研究报告MVPA参与人数减少[37]，而有3项研究显示，进食后的能量消耗减少[46，47，52]在至少一个纳入的干预组中。其他纳入的研究没有发现显著的干预效果或观察到身体活动参与减少的潜在原因可能是因为有几项研究是试点研究[29，30.，40，47，52]，由于样本量小，这些方法往往功率不足[93];在一些研究中，随访中有中度至高度的损失[29，32，33，37，42，43，46，48];提供给对照组的干预类型;活动追踪器的实际佩戴时间;干预的长度;以及主观结果测量的使用。此外，8项研究[29，32，33，37，42，43，46，48]，报告身体活动结果测量的随访损失超过20%，其中3项研究报告身体活动参与减少。一项研究[32]报告干预组随访损失56%，对照组随访损失65%，而另一项研究[43]两组间随访损失差异很大，对照组损失47%，而干预组损失11.7%。在这些研究的统计分析中采用意向治疗分析，这是一种谨慎的方法，最大限度地减少损失对随访的影响。尽管如此，这种分析风格不太可能显示出积极的治疗效果[94］．在纳入的研究中使用了各种比较干预措施，从常规护理或候补比较者的形式的无接触到为参与者提供基于行为组的干预措施或电话咨询。在此之前，小组行为干预和电话咨询都已被证明在增加身体活动参与方面是有效的。14，95，96］．活动追踪器的实际佩戴时间各不相同，从超过90%的佩戴时间[21，22]到所有参与者在干预结束时停止佩戴该设备[32]，因为研究设计允许自行佩戴活动追踪器。两项为期12个月或更长时间的研究32，37]报告了较低的依从率与较短持续时间的研究相比。长期坚持生活方式和行为改变干预的问题得到了充分认识[16，17，97］．在所有纳入的研究中，采用主观的自我报告问卷来获取参与者的每日能量消耗，在2项纳入的研究中使用MVPA。虽然使用这些类型的问卷已被广泛接受，但与客观测量方法相比，自我报告问卷在测量能量支出和MVPA方面的鲁棒性较差[98，99］．

    久坐行为

    与对照组相比，接受基于消费者的可穿戴活动追踪器干预的组在久坐行为上花费的时间更少;然而，这一发现并不显著，证据的质量被评为非常低[29，31-33，37-40］．与体育活动参与分析中纳入的研究类似，在纳入的研究中发现了高偏倚风险和严重的间接水平。此外，由于观察到的异质性水平，证据的质量进一步降低。纳入的研究报告了一系列形式的久坐行为，包括百分比、每天分钟和每16小时、每次坐着的时间，以及客观和主观的测量，这些可能有助于观察到的异质性水平。只有1项纳入研究[32专门用来减少坐着的时间。另一项研究[40]利用了基于消费者的可穿戴活动追踪器的空闲警报功能。虽然在以促进身体活动为目标的干预措施中经常观察到坐着时间的减少，但专门针对久坐行为的干预措施更有效[One hundred.-102］．在纳入的8项研究中，有6项缺乏对减少久坐行为的具体关注，这可能是导致这一不显著发现的原因。与报道的有关体育活动参与的研究结果相反，亚组分析表明，与对照组相比，基于可穿戴的干预措施在减少久坐行为方面的效果比多面干预措施更大。这一发现可能是因为基于可穿戴的荟萃分析中没有一项干预措施的持续时间超过12周，而多方面的分析包括2项持续时间为12个月或更长时间的研究。有趣的是，基于可穿戴的干预具有较高且显著的异质性，而多层面干预的异质性不显著且较低。这一结果可能是因为纳入了一项研究[31这项基于可穿戴设备的元分析报告显示，坐着的时间减少了21%。

    复习的优势和局限性

    目前的分析纳入了广泛的参与人群，从年轻人到老年人，以及明显健康的个体到被诊断患有慢性疾病的个体。以前的综述主要集中在特定的慢性病人群[103]以及超重和肥胖成人等患者亚组[90］．研究人员采用了全面的系统方法，并纳入了元分析，以解释将基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为身体活动干预的一部分的综合效果。广泛的体育活动干预包括在基于消费者的可穿戴活动跟踪器的使用方式不同的审查。除了行为干预外，使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器的好处此前已得到证明[90]，这意味着该综述进一步支持在一系列不同环境中使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器。此外，研究人员还检查了基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为独立干预的使用情况，结果表明，即使没有支持行为改变的技术，使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器也可以有效地提高体育活动的参与度。这可能具有临床意义，因为增加体育活动参与可能会改善整体健康状况。

    尽管纳入广泛的干预措施和研究人群在一般应用方面具有优势，但纳入的研究设计的异质性使结果的比较和综合变得困难，并降低了证据的总体质量。在纳入的研究中，作为比较物的干预措施也有很大差异，这再次使比较结果变得困难。

    结论及实际意义

    利用基于消费者的可穿戴活动跟踪器作为干预的主要组成部分或作为更广泛的体育活动干预的一部分，有可能提高体育活动的参与度。虽然证据质量很低或很低，但纳入的研究涵盖了很大的年龄范围，包括男性和女性以及一系列健康和慢性疾病人群。虽然在所有研究中发现的结果都不显著，但使用基于消费者的可穿戴活动跟踪器进行短期干预通常会增加身体活动的参与。这表明，基于消费者的可穿戴活动跟踪器可能是对传统干预方式的补充，如基于群体的教育和电话咨询。体育活动干预的效果通常是短期的，与卫生专业人员的持续接触可以增加长期坚持参加体育活动的程度。因此，基于消费者的可穿戴活动追踪器有可能成为一种有效的工具，帮助卫生专业人员以最小的资源支出为患者提供持续监测和支持。进一步研究以确定基于消费者的可穿戴活动跟踪器独立于其他传统体育活动干预措施的效果，以及基于消费者的可穿戴活动跟踪器干预措施的成本效益调查将是有益的。考虑到使用基于消费者的可穿戴活动追踪器的潜在新颖性因素，对其长期使用和有效性的进一步研究将有助于指导潜在的临床应用和未来的建议。

    利益冲突

    没有宣布。

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    GradePRO调查结果总结表。

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    成绩:推荐、评估、发展和评估的等级
    差:四分位范围
    网:医学学科标题
    MVPA:适度和剧烈的体育活动
    帕姆:个人活动监测器
    SMD:标准化平均差

    G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交02.08.18;同行评议:C Friedrich, L Li, K Tamura, J Volmerg;对作者12.10.18的评论;修订本于11.11.18收到;接受23.01.19;发表12.04.19

    版权

    ©Katie-Jane Brickwood, Greig Watson, Jane O'Brien, Andrew D Williams。最初发表于JMIR Mhealth和Uhealth (http://mhealth.www.mybigtv.com)， 2019年12月04日。

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