可用器官的缺乏通常被认为是当今器官移植的最大问题。 1］．截至2017年7月，美国有超过11.7万人在等待救命器官;然而，2016年实施的死亡供体移植不到2.8万例[ 2］．

为解决日益扩大的器官供需差距，我们采取了一系列面对面的教育干预措施，其中大多数干预措施旨在改善有关器官捐赠的态度和知识，并促进积极的捐赠意愿[ 3.- 11］．然而，互联网的广泛使用为通过创新的基于网络的教育干预增加公众对器官和组织捐赠的承诺创造了机会。大约88%的美国成年人目前使用互联网，近年来所有人口统计群体的使用都呈指数增长[ 12］．在行为健康研究的背景下，基于互联网的干预措施利用了互联网的高度可及性，并在过去20年里激增[ 13，特别是在人体免疫缺陷病毒等专题上[ 14- 16，抑郁和焦虑[ 17， 18，以及饮食失调[ 19， 20.]，而基于互联网的针对器官捐赠的干预措施仅被极少地探索过。尽管基于web的干预措施无处不在，但仍缺乏能够评估其实施的过程评估框架。

基于网络的干预措施有几个优点，包括快速和容易地招募参与者和收集数据[ 21- 27与亲自干预相比，成本最低[ 15］．互联网干预已被证明具有高保真度，可转移到各种设置，并可扩展[ 15］．互联网增加的匿名性减少了潜在的社会可取性和污名化问题，这对涉及敏感健康问题的研究尤其有吸引力。除了显著提高各种健康主题的知识、态度和相关行为外，有证据表明，与面对面的干预版本相比，基于网络的干预版本可能更有效[ 17， 20.， 28］．网上器官捐献计划已成功提升有关器官捐献的知识[ 29,态度 29， 30.，以及行为[ 30.，并惠及少数群体[ 31作为捐赠者的人数一直不足[ 2］．

尽管有这些好处，互联网研究也提出了一系列的缺点，包括高水平的流失[ 32以及无法获得具有代表性的样本[ 33］．在互联网上匿名可以被认为是一种优势，但它也增加了欺诈和重复回应的可能性[ 34］．互联网研究中的欺诈行为以前被认为是罕见的[ 35]，并不损害在网上研究中收集的数据的整体质量[ 34］．然而，这可能是调查人员低估了欺诈反应的程度及其对相关研究内部效度的影响。主体欺诈通常涉及精心设计的自适应策略，以对抗现有的检测措施，甚至在数据分析过程中几乎不被发现。在一项基于网络的性行为风险研究中，由于欺诈或重复输入，近11%的应答者被认为不符合资格，其中一个应答者对所有应答的6%负责[ 36］．同样，在一项基于网络的调查男男性行为的研究中，11.6%的条目被确定为欺诈，这是研究筛选器上的反应变化的结果，以获得进入或重复进入研究的机会[ 37］．进一步的分析表明，包括这些欺诈数据将极大地扭曲研究结果[ 37]，强调欺诈应答者的威胁。

很少有研究提供了明确的方法来防止在基于网络的研究中发生欺诈。建议出现在研究过程的不同阶段，从简单的策略，如观察可疑的条目(如指定的生日与自我报告的年龄不匹配)[ 35]，询问参与者在开始研究前是否已经参与过研究[ 34， 38，或标记重复的电子邮件和用户名[ 35， 37- 39]，到更复杂的方法，例如改变研究设计(即在参与前要求电话面谈)[ 35， 36]或监控参与者的互联网协议(IP)地址，以确定参与者的地理位置和重复应答者[ 35］．尽管有一系列防止欺诈的选择，但所有的方法都被发现存在问题[ 35， 38]，有时需要大量劳动，甚至更先进的欺诈检测方法也需要一定程度的人工检查[ 35， 36］．新兴的“机器人”或自动化设备的使用为防止欺诈和保护研究数据提供了一个额外的、更复杂的障碍，这些设备旨在无需人工干预就能入侵研究。虽然CAPTCHA(完全自动化的公共图灵测试，用来区分计算机和人类)被用于防止“机器人”访问互联网表单(通常提示用户输入图像名称或勾选复选框)，但该功能并不总是能成功阻止这些欺诈尝试，可能会无意中阻止计算机水平较低的有效参与者[ 35］．不断变化的互联网环境，以及基于web的干预，需要同样动态的安全措施[ 35]，并了解在基于网络的研究中可能无法确认所有参与者的资格[ 36］．

实施基于网络的研究的另一个问题是确保对干预措施的接受。大多数基于网络的研究参与者可以方便地在自己家里或自己的时间用设备完成研究。鉴于在研究研究范围内的这种自主性可缓解目标人群中的可达性问题[ 21]，它也限制了实现者的控制，并呈现了对干预措施吸收不足的风险。总体而言，在基于web的平台上进行测量的干预率已被发现低于预期[ 40]，因为研究发现参与者在完成干预之前就放弃了干预[ 40]及在没有阅读所有内容的情况下“点击浏览”相关问卷[ 41］．

确保采用基于网络的干预措施促进器官捐赠尤其具有挑战性。器官捐献登记是一种低利益群体的健康行为，伴随着高度的态度矛盾和缺乏个人利益[ 42]，因此很难吸引大众。此外，有证据表明，对医疗保健系统和医生的不信任加深了对器官和组织捐赠的负面态度，尤其是在非裔美国人中[ 43］．这些情况可能使基于网络的器官捐赠教育干预在这一人群中特别具有挑战性。

尽管基于网络的研究更难以控制，但基于网络的分析允许研究实施人员不引人注目地监测参与者参与研究的情况[ 41]，以登录率、网站点击率(登陆网站的人数)、访问网页、完成模块和完成整个干预作为最常用的暴露措施[ 40］．监测吸收不仅变得越来越普遍，而且有望用于互联网研究[ 21]，为评估参与者参与度和潜在的欺诈行为提供了双重机会[ 44]通过监测网站使用模式。

测量现场干预材料的摄入是常见的做法，有助于将研究结果的具体变化归因于干预暴露水平的不同[ 45］．然而，衡量基于网络的研究的吸收较少被探索，并且在项目结果方面产生了混合的结果。例如，克里斯滕森等人[ 46)测量了一项基于网络的认知行为疗法研究的干预接受程度，发现参与者的焦虑和抑郁得分随着每完成一个额外模块和在模块上花费更多时间而显著降低。在一个基于网络的无烟戒烟项目中，Danaher和Seeley [ 21的研究发现，网络项目暴露可以调节自我效能感和烟草戒断之间的关系。尽管可以预期，增加对干预材料的接触与结果呈正相关，Glasgow等人[ 32]发现持续参与与干预中出现的材料数量呈负相关，这当然对研究设计和预期结果构成了潜在的新威胁。

已经作出了一些努力，以确定如何以使其效果最大化的方式实施互联网干预。例如，Cummins等人(2003年)在互联网框架上为有效的健康行为改变治疗创建了5a(建议、评估、协助、预期指导和安排随访)，以解决互联网研究评估框架的新需求[ 47］．然而，这种模型是有局限性的，因为它适用于预防行为和疾病管理，主要关注评估内容，不可否认的是，它只“为一个项目提供了最低标准，使其具有提供行为改变的潜力”[ 47］．最近，O 'Grady等人(2009)为交互式Web技术创建了一个动态评估框架[ 48］．尽管该框架是广泛的，但它保持了概念上的方法，并留下了如何实际实现这样一个健壮的评估模型的问题，这是对基于web的评估模型的全面批评[ 49］．已为提供健康信息的静态网站和非互动式网站设计了额外的互联网评估工作[ 50，并且大多依靠自我报告来评估可用性[ 51),质量( 51]、摄取[ 21， 40， 52， 53]。尽管这些评估技术是有见地的，但对于实现人员来说，要充分探索基于web的交互式干预的实现，更严格和客观的度量是必要的。过程评价是必要的，以根据干预成分解释结果，评估质量和准确性[ 45并帮助解释一个项目成功或失败的原因[ 54］．为了优化基于web的平台，确保项目吸收，最小化浪费，并最大化干预效果，必须进行过程评估以了解Internet研究是如何实施的。

本研究的目的是通过使用适应于网络干预的过程评估模型，调查一项文化敏感的、旨在增加佐治亚州非裔美国人器官捐赠的网络干预是如何实施的。借鉴以前开发的过程评估结构[ 45，我们调整了在互联网设置中使用的覆盖范围、招募、接收剂量和上下文。我们从适应的模型中排除了剂量交付和实施，因为所有干预组件都是在一个标准的基于web的平台上交付的。我们也没有正式地将保真度(测量干预实施总体质量的原始结构)纳入我们的过程分析中，因为保真度与所包含的过程评估结构和固有的测量挑战有很强的关系[ 45］．与每个过程评价结构相关，本研究试图回答六个研究问题:

WEB ACTS项目(关于移植和分享的选择，ACTS)是一项基于网络的干预措施，旨在评估使用互联网传递有关器官捐赠的文化敏感的教育材料的可行性，并在乔治亚州的非裔美国成年人中增加捐赠者登记。我们使用随机对照的前-后-试验设计来比较干预网站(Project WEB ACTS)和对照网站(Donate Life Georgia)的有效性。乔治亚州“捐赠生命”网站主要介绍器官和组织捐赠的一般情况以及个人捐赠的故事，两者都不针对任何特定的种族群体。在“捐赠生命”网站上还有一个链接，可以在乔治亚州捐赠登记处注册。符合条件的参与者被确认为非裔美国人或黑人，是乔治亚州居民，年龄为18岁或以上，并没有在乔治亚州捐赠者登记处注册，如自我报告所示。该研究通过了埃默里大学机构审查委员会的审查，并被认为豁免进一步的审查和批准(IRB00078995)。

利用器官捐赠文献，建立文化敏感性二维模型[ 55]，以及IIFF的捐赠者登记模式[ 42]，我们确定了五个与非裔美国人相关的主要器官捐献主题领域[ 56， 57］．Act项目的网站模块包括:立即行动、器官分配公平、医疗保健提供公平、宗教信仰和让我们谈谈生活。每个模块包含相应的3- 4分钟视频，由非裔美国主持人和个人从不同角度(如牧师、医生和活体捐赠者)讨论器官捐赠的重要性。该网站的最后一个选项卡提供了一个链接，指向格鲁吉亚州捐赠者登记处，供那些在干预活动结束时决定注册为器官捐赠者的参与者使用。一家网站咨询公司被雇佣来开发项目WEB ACTS网站。所有内容均改编自ACTS项目之前的迭代[ 58- 60]，并以形成性研究和科学研究为依据( 图1）.

我们确定并培训了17名网络招聘人员，以招募参与者加入研究，主要使用基于网络的机制(例如，社交媒体、基于网络的列表服务和电子公告板)。网络招聘人员在人口统计学上与目标人群相似，熟悉互联网技术，并保持强大的在线网络。Web招聘人员使用经过批准的语言为“Web ACTS项目”研究做广告，每个帖子都包括对项目的简要描述，提到奖励(10美元的虚拟礼品卡)，以及一个链接到研究资格筛选者的URL链接。根据先前基于网络的研究，参与者激励被认为与拟议干预措施的预期时间负担相称[ 32， 36]，但保持名义水平，以减少重复参与者的风险[ 39］．采用方便抽样法确定合格的参与者。他们非常重视网上招聘;然而，招聘者也被允许在他们的社交网络(例如，在教堂、工作场所或他们的邻居)中分享纸质的招聘材料，包括纸质的传单。此外，项目WEB ACTS的管理人员在Craigslist网站上简短地(大约24小时)宣传了这项研究，以招募参与者参与研究。

项目协调员根据基于web的资格筛选程序的回答确定个人的资格，并通过电子邮件通知参与者他们的资格状态。发给合格参与者的电子邮件包括一个链接，该链接指向研究同意和基线评估(一份38项问卷，测量对捐献和移植的态度和信念、捐献和移植系统的知识、互联网使用和人口统计学特征)。在完成基线评估后，参与者被随机分配到干预或对照网站，并被要求在网站上停留至少10分钟，之后测试问卷才可用。后测问卷由24个项目组成，包括前测的态度、信仰和知识测量，以及增加的两个项目测量被调查者将来注册为器官捐赠者的可能性。干预和控制网站都包含了捐赠登记的“行动呼吁”，参与者可以在任何一个网站上在乔治亚州捐赠登记处注册成为器官捐赠者。对照组和干预组的参与者在完成后测问卷后会得到一个代码，并被指示通过电子邮件将代码发送给项目协调员以获得奖励。在分发虚拟礼品卡之前，会检查每个电子邮件地址，以确保多个奖励不会发送到同一个电子邮件地址。

我们首先使用社会科学统计包(SPSS) 23.0版本(IBM Corp)分析了所有可用数据的频率。借鉴以前开发的过程评估结构[ 45， 54， 61]，我们调整了基于互联网的干预措施的覆盖面、招募、接收剂量和背景，并使用它们对我们的研究进行了过程评估( 表1）.

WEB ACTS项目于2015年9月21日开始招募，于2015年11月13日结束招募，我们最初的参与者池中共有772名参与者。大多数参与者为男性(56.2%，434/772)，年龄为18 - 74岁，中位年龄为37岁。大多数参与者已婚(74.8%，577/772)。大约一半的参与者表示大学是完成教育的最高水平，绝大多数参与者是全职或兼职工作(94.3%，728/772; 表2）.

共有1415人完成了资格筛选;948人(67.00%，948/1415)根据他们对该筛选器的反应被确定为符合条件。在467名(33.00%，467/1415)不符合条件的参与者中，109人不是非洲裔美国人，6人不是乔治亚州居民，449人表示他们已经在乔治亚州捐赠者登记处(标准并不相互排斥)。在948名合格参与者中，918人(96.8%)完成了研究。然而，在删除重复条目(那些重复的邮件或用户名;n=17)，那些没有发起后测的(n=21)和那些提供了无效邮政编码的(n=108)，我们最终总共使用了772个调查用于进一步的分析。

根据IP地址后研究分析，600名(77.7%，600/772)受访者的IP地址在美国境内，而172名(22。3%， 172/772)拥有美国以外的IP地址。在美国，577人(96.2%，577/600)拥有格鲁吉亚以外的IP地址，23人(3.8%)拥有格鲁吉亚境内的IP地址。在格鲁吉亚境内完成研究的23名受访者中，有17个(74%，17/23)条目被认为是独特的条目。总之，在我们最初纳入分析的772项调查中，只有2.2%(17/772)在我们的分析结束时被认为是可用的数据。

虽然IP地址不在乔治亚州(美国和国际)的受访者不被认为是可用的数据，但所有IP地址都被分析，以确定整个研究的重复应答者的威胁程度。在577个国际IP地址中，207个(35.9%)完成了不止一次的研究。在美国境内的600个IP地址中，144个(24.0%)完成了一次以上的研究。在美国和国际IP地址中都可以看到慢性重复者，拥有国际IP地址的受访者呈现出更具有攻击性的威胁。拥有国际IP地址的受访者最多重复了47次，其次是35次和36次。拥有美国IP地址的受访者最多重复35次，其次是同一IP地址重复18次( 图2；数据点并不相互排斥)。

在人工数据清理后纳入的772项条目中，约有517名参与者(67.0%)报告说，他们是直接从受过训练的网络招聘人员那里招募的，其余的人是通过其他方式(如Craigslist网站发布)招募的。每个Web招聘人员招聘11到62名参与者，平均每个招聘人员招聘32名参与者。

网站使用分析显示，1056个人访问了研究网站主页(包括干预和控制参与者)。大约90.13%的网站访问被认为是“新的”或由不同的个人访问。共417名受试者随机分到干预组;在我们的范围分析中认为有效的17个数据条目中，只有干预组的两个条目。在干预组中，浏览WEB ACTS网站的人的平均会话时长为10分17秒，仅比要求的最低时长多17秒。随着参与者进入下一个模块，每个WEB ACTS模块的活跃度下降。第一个模块(Act),例如,有538页面浏览量(1.29每用户页面浏览量),和页面上的平均时间大约6分钟。从第一个模块转移到下一个模块,在器官分配公平产生greatefst下降参与,只有149页面浏览量(0.36每用户页面浏览量),平均页面时间约为2分钟。参与继续减少每个后续模块,最后的模块,让我们来谈谈生活,只有68个页面浏览量(每个用户0.16个页面浏览量)，但平均浏览时间有一个轻微的峰值(2:20平均页面时间)。

每个模块的视频观看也最少。34名参与者按了“立即行动”视频的播放键，10人按了“器官分配公平”视频的播放键，8人按了“医疗保健提供公平”视频的播放键。观看次数最多的视频是《器官分配的公平性》;一个人看了70%的视频。没有人观看完整的视频( 表3）.

在研究活跃的前几周观察到极少的研究活动。对资格筛选器的回复平均每天约1.61个。在Craigslist广告投放后，对这项研究的回应显著增加;在广告发布的24小时内，共记录了485条回复，从广告被移除到研究结束，平均每天回复55.12条。

研究持续的时间越长，符合条件的受访者比例越高，特别是在研究的某个时间点发生了变化。在研究的第一天到第28天，近88.9%(431/485)的受访者被认为不合格;在第29天到第60天(研究结束)，只有10.97%(102/930)的受访者被确定为不合格。

网络招聘人员指出，他们大多使用Facebook来招募参与者，并表示他们平均每天在个人账户上发布3到4次有关这项研究的消息。一些网络招聘人员提到，他们的Facebook朋友在自己的页面上转发了这项研究，尽管我们不确定在研究过程中这种情况发生了多大程度。总体而言，网络招聘人员表示，他们从社交媒体上的朋友那里收到的关于这项研究的反馈很少，但一些人提到，他们被质疑这项研究是“真实的”还是只是垃圾邮件。

本研究试图通过使用针对互联网环境改进的过程评估模型来探索基于web的干预所面临的威胁。尽管先前的研究表明互联网研究中的欺诈行为很少[ 35，我们发现欺骗性的回复在我们的研究中普遍存在，极大地影响了我们数据的整体质量。我们的研究发现近97.8%(755/772)的参与者的条目是无效的，尽管他们在资格筛选器上提供了合格的回答。这一发现支持了这样一种观点，即不合格和重复参与者渴望渗透到基于网络的研究中以获得金钱奖励，这可能会产生大量无效的回答。由于基于web的研究有一系列安全参数可用，并且没有关于使用哪种策略或在何种程度上使用它们的明确协议，根据我们适应的过程度量来评估到达范围有助于告知如何更好地保护我们的数据收集协议。除了使用验证码功能潜在地保护研究不受“机器人”的影响外，我们还了解到，在研究启动前对IP地址进行筛选是必要的，以确保研究的合格性，特别是对于要求参与者居住在特定地理区域的研究。

剂量接收分析证实，基于网络的干预的使用是象征性的，重申了先前研究中使用极少的发现[ 40， 41］．总的来说，干预组的网站导航很低，特别是在模块进行的时候。此外，没有一个视频被完整地观看，只有8%的参与者在第一个视频中按了播放键，这是所有视频中播放次数最多的。我们最初的研究协议实现了停留在网站上的最短时间要求，但没有规定WEB ACTS网站上的网站模块的最短浏览时间。这一战略旨在鼓励参与者探索他们最感兴趣和最符合他们个人确定的器官捐赠障碍的模块。尽管我们知道，更多的吸收并不一定会转化为更积极的结果[ 32]，鉴于在我们的研究中观察到的吸收量可以忽略不计，应制定最低吸收要求，将观察到的任何结果变化归因于干预措施。值得注意的是，大量的欺诈性回答者也可能影响了干预的最小接受程度(即，我们不期望视频观看率在欺诈性回答者和重复回答者中较高，这些回答者似乎是通过访问研究来获得多重激励)。这种欺诈的相互关联和极少的接受进一步强调了保护基于网络的研究免受此类威胁的重要性。

确定产生预期结果和防止研究流失的最佳研究吸收量是困难的，因为以前关于什么有效的研究结果各不相同[ 21， 32， 46]，据我们所知，还没有发表的研究概述如何确定这个最小值。我们建议在启动基于网络的干预之前进行有效性测试，以确定针对特定研究主题和人口统计的最佳研究消费水平。在那些由于技术限制而无法授权的情况下，了解单个参与者消费了多少干预措施也同样有价值，因为这些数据将提供机会将消费水平与结果联系起来[ 46］．虽然我们只能收集总体水平的数据来评估所接受的剂量，但在未来的研究中应探索对个人消耗量的观察。

背景分析为我们提供了对互联网环境中可能影响研究实施的因素的有价值的见解。尽管Craigslist广告只活跃了很短的一段时间，但它可能造成了最大数量的欺诈性回复(我们的招聘分析确定，只有33.0%(255/772)的参与者表示他们是被Craigslist广告招募的;然而，考虑到欺诈反应的程度，这些数据不被认为是可靠的)。在Cragislist广告发布后，我们看到对资格筛选者的回复呈指数级增长，其中大多数回复被确定为欺诈。我们还观察到，随着时间的推移，越来越多的人被确定有资格参加研究，这表明这些欺诈应答者可能已经了解到所需的资格，并在筛选器上增加了答案，以进入研究。

进行环境评估提供了与项目实施相关的有价值的信息，但是这样的评估很难在互联网环境中进行，部分原因是用于宣传我们的研究的外部网站的数据访问受限(例如访问Craigslist或Facebook点击的个人IP地址)。尽管有这些挑战，我们发现使用代理数据作为评估上下文的指标提供了关于基于web的学习环境如何影响实施的有价值的见解，并建议在评估基于web的研究中的上下文时使用类似的指标。施特克勒和林南[ 45]建议在研究开始前列出可能有影响的背景因素。例如，在实施体育活动干预时，能否获得当地娱乐设施将是一个需要考虑的重要环境因素，因为可能有更多机会获得此类设施的参与者在干预中获得更大的成功[ 45］．我们还预计，这种做法在基于网络的研究环境中很有价值，可能涉及在实施之前和整个研究过程中监测与研究营销相关的网站上的活动，特别是在使用可能涉及个人之间互动的社交媒体网站时。

尽管我们的背景分析提供了一些解释，解释了我们的研究设计如何促进了欺诈反应，但为什么招募的合法参与者如此之少的问题仍然存在。我们从对网络招聘人员的询问采访中了解到，即使一些潜在的参与者从他们认识的网络招聘人员那里了解到这项研究，他们仍然对参与这项研究持怀疑态度。这种怀疑可能源于人们担心点击外国链接会损害互联网隐私，以及/或将不熟悉的链接解释为“垃圾邮件”[ 62]，或者也可能源于器官捐赠这个话题本身。如前所述，器官捐献是一种难以改变的利他健康行为[ 42并可能引起非裔美国人的怀疑，特别是考虑到他们对美国医疗保健和器官分配制度的总体不信任情绪[ 43］．尽管研究发现，互联网是对敏感话题进行行为研究的一种可行方式[ 14- 16， 19， 20.]，在互联网上引入器官捐赠可能会增加这个有争议话题的不确定性。需要进行更多的研究来确定如何利用网络招募人员招募参与者使用社交媒体(特别是敏感话题)参与基于网络的研究，以及如何使器官捐赠研究的参与更吸引公众。

这项研究有几个局限性。首先，我们的过程评估模型的部分是回顾性地实现的，而不是与研究实现相一致的，这本来是保护研究数据的理想方法。例如，通过我们的覆盖范围分析获得的关于欺诈参与者的数据会促使我们在研究中期实施更严格的协议，这可能会导致研究的整体结果截然不同。第二，一些用来衡量我们适应的过程度量的指标(如上下文的数据趋势)是代理度量，而不是研究实施的直接度量。并且，尽管过程评估指标通常依赖于第二源反馈(如面试)[ 45]，需要对这些方法进行更多的审查，以确定通过互联网收集这类数据的最佳做法。此外，由于Web招聘人员汇报面试是不需要的，只有那些感兴趣的招聘人员提供反馈，这允许收集的数据存在一些偏差。最后，我们改进的过程评估模型仅应用于针对非裔美国人器官捐献行为的研究;还需要进行更多的研究，以了解该模型如何与基于网络的干预措施一起使用，以解决不同人群中的其他健康主题。

我们发现我们对WEB ACTS研究的过程评估有助于评估文化敏感性、基于WEB的教育干预的实施。不真实的反应和不充分的干预被认为是对我们研究的威胁。基于我们的发现，我们建议在研究开始前检查参与者的IP地址，选择允许自动重复保护的软件，并收紧干预的最低要求。尽管这些参数可能会有一些权衡(包括可能阻止一些合法参与者)，我们预计这些威胁是最小的，保护研究是最高优先级。显然，实现基于web的研究是复杂的，需要通过适合于基于web设置的过程评估模型进行持续的监视。需要进一步的研究来了解过程评价模型如何被用来监测基于web的研究的实施。