数字压力管理干预的网络与应用程序比较研究: 观察性研究

国际贸易研究中心第12期（2018年）74比较网络和应用程序压力管理干预的使用：一项观察性研究琳恩湾莫里森a，b，亚当W.A.Geraghtyb，1999年，斯科特劳埃德c，d，e，f，娜塔莉古德曼g，1，丹尼尔·TMichaelidesh，Charlie Hargoodh，2，Mark Wealh，Lucy Yardleya，ia英国汉普郡南安普敦大学社会、人类和数学科学学院心理学系b英国汉普郡南安普敦大学医学院初级保健和人口科学cRedcar Cleveland Borough Council，Redcar，Yorkshire，UKd英国蒂斯谷米德尔斯堡提赛德大学卫生与社会保健学院卫生与社会保健研究所英国泰恩河畔纽卡斯尔大学公共卫生转化研究中心f英国斯托克顿市杜伦大学医学、药学和卫生学院公共政策与卫生中心g英国泰恩河畔盖茨黑德市盖茨黑德理事会h电子和计算机科学，南安普敦大学，英国汉普郡南安普敦英国牛津大学医学部初级保健健康科学系A R T I C L E I N F O保留字：互联网移动应用数据分析健康行为研究A B S T R A C T数字健康行为干预措施的设计和交付选择可能会对后续使用和参与产生直接影响。很少有研究能够对通过网络或应用程序提供的干预措施之间的使用差异进行直接、详细的比较这项研究比较了两种版本的数字压力管理干预的使用情况，一种是通过网站（Healthy Paths）提供的，另一种是通过应用程序（Healthy Mind）提供的。Healthy Mind中引入了设计修改，以考虑到与应用程序和移动电话相比，个人如何参与网站的报告差异收集的数据是作为一项观察性研究的一部分，该研究嵌套在一项更广泛的探索性健康心理试验自动记录HealthyPaths和Healthy Mind的客观使用情况，包括登录的频率和持续时间、对干预措施中特定组件的访问以及页面/屏幕访问的顺序在初始注册后的两周内，使用率是共有381名参与者完成了健康路径（网络）的注册过程，162名参与者完成了健康心灵（应用程序）的注册过程应用程序用户的登录频率（Mdn=2.00）是网络用户（Mdn=1.00）的两倍，U=13，059.50，p≤0.001，但与网络用户（Mdn=10.52 min）相比，花费在干预上的时间（Mdn=5.23 min）为一半，U=19，740.00，p≤0.001。随着时间的推移，对使用模式的视觉探索显示，与网络用户（n=92，40.17%）相比，应用程序用户（n=126，82.35%）访问了干预措施中可用的两种类型的支持（即意识和以变化为重点的工具），χ2（1，n=382）=66.60，p0.001。<这项研究表明，用于提供干预的数字平台（即网页与应用程序）和特定的设计选择（例如，内容的导航、长度和体积）可以与如何使用干预内容的差异相关联广泛的总结性使用数据（例如，花费在干预措施上的总时间）可能会掩盖不同用户群体如何使用 干 预 措 施 的 重 要 差 异 ， 如 果 没 有 对 一 段 时 间 内 的 使 用 模 式 进 行 更 细 粒 度 的 分 析 试 验 注 册 号 ：ISRCTN67177737。1. 介绍使用数字技术提供的健康和行为改变干预措施，有可能自动收集丰富的数据，个别参与者使用了干预措施这些数据的范围可以从总结性指标（例如登录次数、登录持续时间、访问特定干预组件的频率）到细粒度的个人层面数据，详细说明每个人的流程，通讯作者：心理学系，南安普敦大学，大学路，高场，南安普敦SO17 1BJ，英国。电子邮件地址：L. soton.ac.uk（L.G. Morrison），A.W. soton.ac.uk（A.W.A. Geraghty），scott_lloyd@middlesbrough.gov.uk（S.劳埃德），娜塔莉。古德曼@ gateshead.gov.uk（N。Goodman），dtm@ecs.soton.ac.uk（D.T. Michaelides），chargood@bournemouth.ac.uk（C.Hargood），M. soton.ac.uk（M. Weal），L. soton.ac.uk（L. Yardley）。1现地址：联合王国泰恩河畔纽卡斯尔市议会2现住址：联合王国多塞特郡普尔伯恩茅斯大学科学和技术学院创造技术系https://doi.org/10.1016/j.invent.2018.03.006接收于2018年1月18日;接受于2018年3月19日Availableonline21April20182214-7829/©2018Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不受约束的CC，并遵循CCBY逻辑（http：//creaitivecommmons.com）。或g/licenses/BY/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人75干预（例如，访问了什么，访问了多长时间以及以什么顺序访问）（Morrison和Doherty，2014）。分析这些数据对于识别与干预使用变化相关的因素（例如设计因素、用户特征）以及了解干预使用与健康相关结果之间的关系至关重要。迄今为止，许多干预评估研究已经使用总结性指标来报告干预使用的广泛模式以及这些模式与结果的关系（例如，Glasgow等人，2011;Richardson等人， 2013; Whitton等人，2015年）。其他工作试图分析与干预内容的更多使用或暴露相关的用户特征（例如，Brouwer等人，2009年; Van 't Riet等人，2010）或比较针对特定健康状况或行为的不同干预措施的使用情况（Nelson等人，2016年）。这样的分析可以告知参与的概念模型，其识别可以增强与干预平台的参与的用户或设计相关因素，并且用于识别干预可能最吸引人和有效的用户组（Perski等人，2016年）。除了广泛的汇总级指标外，一些数字化交付的干预措施还提供了收集和分析关于如何使用和参与干预措施的丰富的个人层面数据的机会。对这些数据进行系统分析和解释在方法上具有挑战性（Morrison和Doherty，2014年），并且在如何最好地进行使用分析以实现跨研究的可比性和适用性方面缺乏指导。通过提供更有效的手段，以更精细的粒度级别探索大型、更丰富的数据集，干预使用的可视化探索已显示出作为 补 充 总 结性 使 用 指 标 的 前 景（ 例 如 ， Arden-Close 等 人 ， 2015;Morrison和Doherty，2014）。数字干预措施的日益普及和技术的快速进步也提出了关于选择提供健康行为改变干预措施的平台的经验问题。例如，通过不同的数字平台（即网络与应用程序）提供的干预措施的设计在多大程度上影响了使用模式？很少有研究直接比较通过不同数字平台提供的干预的使用情况。Morrison等人（2014）比较了在提供或不提供补充应用程序的情况下在线体重管理干预的使用情况。这项研究表明，结合网络和应用程序交付可以帮助提高用户对其个人体重管理目标的意识，但没有直接比较网络和应用程序交付的干预内容。Quinonez et al.（2016）直接比较了电子邮件与短信发送的干预措施，以促进身体活动。他们的分析表明，电子邮件发送与较低的辍学率和较高的自我报告参与量身定制的身体活动消息（例如，接收和阅读的消息数量）相关。这项研究表明，由于如何通过数字技术提供干预措施，因此在如何使用和应对干预措施方面可能存在差异。比较相同干预的网络和应用程序交付是有问题的，因为定性研究表明，个人在日常生活中可能会与网站和应用程序进行不同的互动。Dennison等人（2013）强调，应用程序被视为一次性的，不一定被视为长期承诺。Morrisonet al.（2014）还发现，应用程序内容通常是在旅途中使用的，偶尔使用的时间比网络内容短移动屏幕空间也比PC上更有限因此，通过不同的数字平台传递的完全相同的内容的比较（如Quinonez等人，2016年）可能会影响关于使用和参与的结论，因为在设计和提供干预措施时没有考虑到个人如何在日常生活中使用不同的数字平台。如果不对移动交付进行适当的修改，复制最初旨在通过电子邮件或PC访问的设计可能会导致通过移动平台访问时的参与度降低（Lattie等人，2016年）。据我们所知，这项研究是第一个提供详细，直接比较网络和应用程序干预使用情况的研究之一，这些干预措施进行了修改，以考虑这些不同平台在个人日常生活中的使用情况。这项研究的目的是：1. 比较网络和应用程序压力管理干预的使用模式。2. 比较从两种分析干预使用数据的方法中获得的见解。这些包括总结性水平数据的描述性统计与个体水平数据的视觉探索以及干预的时间使用。Web和应用程序版本之间的设计差异意味着用户没有收到相同版本的干预措施。因此，这项研究比较了两个干预包，这两个干预包共享相同的基本“理论行动组件”（即支持用户应用基于正念和认知行为的策略来帮助管理压力和改善心理健康），但在"实例化“（即交付顺序，内容量）方面不同（Mohr等人，2015年）。所提出的分析的目的不是得出关于相同干预内容的web或app递送是否与更期望的使用模式相关联的结论，而是提供关于干预内容的递送中的选择如何可能与干预的使用和接收中的潜在关键差异相关的见解。2. 的干预措施2.1. 健康之路（网络）通过压力健康路径（简称“健康路径”）是一个在线干预，提供了一系列基于证据的工具来管理情绪困扰。使用LifeGuide干预创作软件（ http ： //www.lifeguideonline.org ） 遵 循 基 于 个 人 的 方 法（Geraghty等人，2016年）。健康之路提供的工具来自正念方法和认知行为疗法（见表1）。每个工具都旨在支持参与者提高对自己思想或行为的认识，或支持改变思维模式和行为。Healthy Paths的内容和设计由一个多学科团队开发，该团队由心理学家和临床医生组成，与主要因生活环境压力而感到痛苦的Healthy Paths旨在支持用户管理情绪困扰，而不是作为心理障碍（例如抑郁症或广泛性焦虑症）的干预措施。2.2. Healthy Mind（应用程序）HealthyMind是一个Android应用程序，改编自Healthy Paths网站，并使用Life Guide Toolbo X软件创建（Hargood et al.，2014年）。健康心灵提供了与健康路径相同的基本内容，即相同范围的“工具”（见表1）。然而，该应用程序提供的内容数量和交付方式以特定方式进行了调整，以更好地适应个人如何被视为日常使用手机的习惯。第2.3节详细描述了本发明的网络和应用程序版本之间的关键差异。2.3. 关键挑战干预的应用程序版本中引入了三项设计变更：1）简化应用程序的导航并引入工具解锁功能（参见第2.3.1节），2）简化和减少应用程序的内容，以便更快地访问核心工具（参见国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人76表1工具包括在健康路径（网络）和健康的头脑（应用程序）。健康的道路健康的心灵描述带着意识行走（意识）** 引导行走活动，以鼓励对行走体验的更大意识（例如，身体感觉、周围环境）。监控思想（意识）我的日常反应识别并记录身体，行为和日常压力事件的反应监测反应（意识）（意识）3分钟呼吸空间（意识）指导3分钟呼吸练习。身体扫描（意识）指导10分钟身体扫描练习。与他人联系（更改）* 创建/选择与他人共度时光的计划监测愉快的活动（意识）增加愉快的活动（更改）愉快的时刻（变化）记录并记录一个人从事愉快活动的频率（例如阅读，长时间洗澡，园艺）。选择并回顾改善睡眠质量的目标。自我仁慈 * 指导练习培养自我同情。积极的想法开始（重命名为* Healthy Mind应用程序中的入门工具。✓ 应用程序中的工具保持不变从积极的想法列表中创建/选择（例如，我总是从处理压力的情况中学习新的东西）。第2.3.2节），以及3）使用推送通知来建议特定工具（见第2.3.3节）。这些设计变化旨在鼓励重复参与，因为先前的定性研究表明，应用程序的使用可以被视为短期承诺（Dennison等人， 2013年）。2.3.1. 导航首次访问Healthy Paths网站时，用户会被引导通过一系列介绍性页面，这些页面描述了使用Healthy Paths的目的、内容和好处（见图1）。在这一介绍之后，用户被邀请以三种不同的方式之一探索本发明中的工具：1）免费探索工具，2）基于个人压力体验的定制工具建议，3）基于当前情绪状态的定制工具建议。在子系统登录时，用户可以通过这三种途径中的任何一种自由访问这些工具。网站中的所有工具从一开始就可以使用。首次访问Healthy Mind应用程序时，用户在完成注册和基线测量后立即被引导到主屏幕（见图2）。从主屏幕用户可以选择性地访问一个“关于”屏幕，提供使用应用程序的目的，内容和好处的详细信息。四个入门工具最初可在应用程序上使用（见表1）。每次用户完成并对工具进行评级时，都会解锁新工具，直到所有工具都可用。Fig. 1.健康路径（Web）的导航结构。国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人77图二. Healthy Mind（健康思维）的导航结构。2.3.2. 内容的长度和体积特别是，干预措施的介绍从网页版的18个屏幕减少到应用程序版的一个可选屏幕。网络版本中较长的介绍用于使痛苦体验正常化，并解释增加对思想或行为的意识与改变思想或行为之间的区别。这些扩展的解释被从应用程序中删除。同样，每种工具为什么和如何有助于管理压力的解释在网络版本中作为隧道内容提供。这些解释被简化，并在应用程序中成为可选的。此外，应用程序版本中可用的工具数量也减少了。网络版中提供的工具包括那些支持提高对思想或行为的认识的专注于相同类型的思想或行为的工具被组合在应用程序中（见表1）。2.3.3. 推送通知这些干预措施被分发给参与者，作为更广泛的探索性试验的一部分，该试验检查了基于智能手机的通知的作用。因此，使用该应用程序的参与者被随机分配到三个不同版本中的一个，这些版本在不同的时间以不同的频率发送通知（自适应地基于感知数据，每天17：00至20：00之间，每周两次，17：00至20：00之间）。请参阅Morrison et al.（2017）了解详细信息。使用Healthy Paths（Web）的参与者没有收到重新登录网站的电子邮件通知/提醒。3. 材料和方法3.1. 招聘参与者是通过在英国东北部的工作场所分发的海报、时事通讯和电子邮件招募的符合条件的参与者必须年满18岁，能够访问互联网或使用Android智能手机。支持这项研究的雇主是通过英国公共卫生团队招募的，并参与了工作场所的健康活动。3.2. 研究设计和程序数据收集于2014年9月至2015年2月期间进行，并获得南安普敦大学伦理委员会和研究管理办公室的批准（批准编号12156）。所有研究程序均使用LifeGuide和LifeGuideToolboX软件（http://www.lifeguideonline.org）实现全自动化，不提供人员接触或支持。健康之路网站是通过指定的URL访问的。Healthy Mind应用程序通过Google Play商店下载到参与者的智能手机上。在最初访问网站和应用程序时，参与者会看到一个电子信息屏幕，提供有关重新搜索的信息。参与者被告知他们使用健康路径或健康心灵的情况将被记录。参与者还被告知，他们可以随时删除该应用程序或停止使用该网站。通过点击该屏幕上的“下一步”提供知情同意书。干预措施是单独设计的。也就是说，参与者可以选择访问健康路径网站和/或健康心灵应用程序。自动化研究程序旨在支持在真实世界背景下网络和应用程序版本的干预之间的使用一致性。参与者通过电子邮件发送了一个链接，国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人78表2样品特性。健康路径（N=381）心理健康（N=142）a使用、登录总数、每次登录的持续时间以及在两周数据收集期内停止使用干预措施的参与者使用Mann-Whitney U（连续变量）和卡方（分类变量）比较使用变量个别参与者通过干预的进展情况（即秩序和年龄（岁）：男性（标准差）44.75（10.60）36.38（10.53）b性别（女性）：人数（%）305（80.05）84（59.15）无正式资格5（1.31）14（9.86）普通中等教育证书51（13.39）26（18.31）A级52（13.65）16（11.27）页面/屏幕访问的频率）使用LifeGuide软件工具套件中包含的可视化工具进行视觉探索（参见Arden-Close等人，2015年）。简而言之，可视化工具生成每个个体参与者以什么顺序访问了什么干预内容的数据可以从可视化工具导出文凭，职业或专业资格54（14.17）14（9.86）以支持对任何已识别的使用模式进行统计分析的视觉探索的目的是检查是否有本科学位121（31.76）46（32.39）研究生学位86（22.57）25（17.61）其他12（3.15）1（0.70）an = 20名参与者的基线数据缺失b基于n=128，怀疑n=14的年龄数据有误在线反馈调查在他们首次注册到网站或应用程序两周后。完成此调查的所有参与者都参加抽奖，以赢得四个100英镑奖品中的一个。然而，考虑到研究的设计，预期应答率较低，因此我们的主要目的不是评价干预的有效性。3.3. 措施使用LifeGuide干预创作软件自动记录每位参与者对健康路径和健康心态的使用情况。这包括：登录的频率和持续时间、单个页面或屏幕访问的频率和持续时间、单个页面或屏幕访问的顺序。参与者在基线时报告了人口统计学特征（年龄、性别、教育程度）和电子邮件联系方式。通过在线反馈调查收集了自我报告的启用情况、对干预的满意度和感知的易用性。使用从患者赋能仪器改编的3个项目来测量赋能，每个项目在5点Likert量表上评级（好得多、更好、好一点、相同、更差）：“我能够更好地应对我的生活”、“我能够更好地应对消极情绪”、“我能够更好地理解我的情绪“（Howie等人，1998年）。对干预的满意度使用两个项目进行测量，每个项目在10分制的Likert量表上进行评级（强烈不同意-强烈同意）：“应用程序/网站给了我所需要的所有建议”和“应用程序/网站对我有帮助”。使用改编自技术接受模型-2（TAM-2）的两个项目测量感知易用性，每个项目在7分Likert量表上评级（非常不同意-非常同意）：“我发现应用程序/网站易于使用”和“我发现很容易让应用程序/网站做我想做的事情“（Venkatesh和Davis，2000）。3.4. 分析使用IBM SPSS Statistics for Windows版本24.0（IBM Corp，2016）进行统计分析。使用独立样本t检验（对于连续变量）和卡方检验（对于分类变量）比较样本特征。在初始注册后的两周内比较了网站和应用程序的使用情况这确保了在同一时期进行比较，网站和应用程序之间使用模式的可识别差异。具体而言，每个工具的访问程度是否存在任何差异？在使用不同类型的工具（即意识工具与行为工具）的程度上是否存在差异？正如预期的那样，网络（n=80，21.00%）和应用程序（n=34，20.99%）用户对在线反馈调查的响应率均较因此，未对这些数据进行正式分析。4. 结果4.1. 样本特性共有389名参与者注册了Healthy Paths网站，202名参与者下载了Healthy Mind应用程序。其中，381名（97.94%）和162名（80.20%）参与者分别在网站和应用程序上完成了注册和基线过程，并被纳入了分析。下载Healthy Mind应用程序的20名参与者的样本特征数据缺失;另外14名参与者的年龄数据被怀疑是假的（即18岁，根据报告的教育程度不太可能）。<表2提供了样品特性的总结。网络用户的年龄范围为20至69岁，而应用程序用户的年龄范围为18至62岁。网络用户的平均年龄明显高于应用用户，(507) =−7.74，p<0.001。与应用程序用户（略高于一半）相比，网络用户（约四分之三）的女性比例显著更高，χ2（1，n = 523）=23.71，p <0.001。 大约一半的网站（n = 207，54.43%）和应用程序（n = 71，50.00%）的用户都受过学位或更高的教育。受教育程度达到或高于学位水平的网络和应用程序用户的比例没有显著差异，χ2（1，n = 523）= 0.78，p = 0.38。4.2. 摘要级使用模式表3比较了网站和应用程序的核心使用变量。与应用程序用户相比，网络用户在干预上花费的时间明显更长，U= 19，740.00，p≤0.001。网络用户登录干预的次数显著少于应用程序用户，U=13，059.50，p≤0.001，但每次登录时用于干预的时间显著更长，U=7731.00，p<0.001。相比之下，在2周内停止使用干预措施的网络用户比例明显较高，表3Healthy Paths网站和Healthy Mind应用程序的摘要级使用使用情况，并且不会因参与者根据其初始注册日期使用网站或应用程序的时间不同而产生偏见。使用变量健康路径（N=381）健康心理（N=162）只有完成登记程序和基线问卷的参与者才被纳入所提供的分析中。使用数据使用持续时间，分钟（Mdn，IQR）5.23（8.69）是正偏态的，并使用非参数检验进行比较。去-登录次数（Mdn，IQR）1.00（1.00）2.00（2.00）计算脚本统计，以总结整个样本的网站和应用程序的使用程度（例如，连续变量的中位数和四分位数范围，分类变量的n/%每次登录的持续时间，min（Mdn，IQR）2周内停止使用（n，%）8.56（9.76）2.12（2.58）313（82.15%）69（42.59%）ables）。具体而言，计算了以下变量：国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人79图三.健康路径（网络）用户（n=229）的工具访问模式。X轴以30秒的间隔显示时间的流逝。y轴显示访问网站上工具每种颜色都显示了对特定工具的访问，如图例所示应用程序使用者，χ2（1，n=543）=36.90，p0.001。<4.3. 工具使用图图3和图4显示了注册后2周内网络和应用程序用户访问工具的模式。应用程序用户（n=153，94.44%）访问至少一种可用工具的比例高于网络用户（n = 229，60.10%），χ2（1，n = 543）= 64.26，p<0.001。无花果之间的色调差异。3和4显示，访问每种工具类型的参与者比例在网站和应用程序之间存在差异。应用程序上指定的入门工具（3分钟呼吸空间，带着意识行走，自我善良和与他人联系）分别有70%至80%的应用程序用户访问，而非入门工具分别有<30%的应用程序用户访问（见表4）。相比之下，网站上的每个工具的访问量为20至表4使用每种工具的参与者比例（n与他人a应用程序中的初学者工具见图4。Healthy Mind（应用程序）用户的工具访问模式（n=153）。X轴以30秒的间隔显示时间的流逝。Y轴显示访问应用程序上的工具每种颜色都显示了对特定工具的访问，如图例所示健康路径（n=229）健康心理（n=153）带着意识行走142（62.01）117（76.47）我的日常反应98（42.79）43（28.10）3分钟呼吸空间a72（31.44）126（82.35）身体扫描76（33.19）30（19.61）一令人愉快的时刻53（23.14）82（35.81）107（69.93）32（20.92）睡好48（20.96）29（18.95）自我仁慈A75（32.75）111（72.55）积极思考55（24.02）36（23.53）国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人80图五.健康之路（网络）用户（n=229）获得意识和以变化为重点的工具的模式。X轴以30秒的间隔显示时间的流逝。y轴显示访问网站上工具的每个参与者每种颜色都显示了对特定工具类型的访问，如图例所示40%的网络用户，其中最大比例的用户访问Walking with awareness工具。应用程序用户访问所有四种指定启动工具的比例（n = 68，44.44% ） 显 著 高 于 网 络 用 户 访 问 相 同 工 具 的 比 例 （ n=17 ，7.42%），χ2（1，n= 382）= 72.66，p<0.001。图图5和图6显示了获得每种工具类型的模式（意识而不是专注于改变）。不同品种间的色调差异。图5和图6再次示出了工具访问的模式在网站和应用之间变化。与网络用户（n = 92，40.17%）相比，更大比例的应用程序用户（n = 126，82.35%）访问了两种类型的工具，χ2（1，n = 382）= 66.60，p <0.001，而与应用程序用户（n = 16，10.46%）相比，更大比例的网络用户（n = 108，47.16% ）仅访问 了关注意识的工具，χ2 （ 1，n=382）=56.36，p<0.001。应用程序用户（n = 11，7.19%）和网络用户（n = 29，12.66%）仅访问以变化为重点的工具的比例无差异，χ2（1，n = 382）= 2.93，p <0.09。5. 讨论基于网络的压力管理干预的使用与基于应用程序的干预的使用不同，基于应用程序的干预具有相同的基本理论成分。Web用户登录次数更少，时间更长，而应用程序用户登录次数更频繁，时间更短。这种使用模式与先前定性和混合方法工作的见解相吻合，表明应用程序可能会更偶尔地使用（Dennison等人，2013; Morrison等人， 2014年）。然而，在获得干预措施的哪些要素方面存在重大分歧。几乎所有的应用程序用户都访问了至少一个工具，而只有一半以上的网络用户访问了这些工具。应用程序用户选择从较窄的范围访问更多的工具（例如指定的入门工具），而网络用户选择从较宽的范围访问较少的工具。这些发现表明，故意的设计选择（例如，更快地获得工具，限制最初的选择见图6。Healthy Mind（应用程序）用户（n=153）获得意识和以变化为重点的工具的模式。X轴以30秒的间隔显示时间的流逝。y轴显示访问应用程序上的工具的每个参与者每种颜色都显示了对特定工具类型的访问，如图例所示国际贸易研究中心第12期（2018年）74L.G. Morrison等人81提示工具使用）可能会影响后续的使用模式。这增加了一个新兴的文献，该文献说明数字干预递送的方法与干预的摄取、使用和体验的差异相关（Quinonez等人，2016年）。最近的概念模型认为，数字行为改变干预的使用和参与直接受到干预设计和研究背景（包括用户特征）的影响（Perski et al.，2016年）。本研究中观察到的使用模式似乎与此模型相符;使核心干预内容（即工具）更容易和更快地访问，引入基于游戏的元素（工具解锁）和/或通过通知提示工具使用，可能会鼓励应用程序用户在更短的时间内访问更多内容。此外，Web和应用程序用户之间样本特征的差异也可能导致观察到的使用模式的差异。这项观察性研究的数据无法检验设计因素、用户特征和使用之间的因果关系。尽管如此，这些发现确实说明，关于健康行为干预的交付平台的决定并不是微不足道的，应该根据经验和理论进行信息化，考虑到信息化者的生活方式和特征，关注目标人群。本研究采用了两种不同的方法来分析干预措施的使用情况，每种方法都提供了有用和互补的数据。总结性使用指标（例如，花费在干预上的总时间、登录次数等）用于确定使用每个版本干预措施的总量或频率。然而，这些广泛的衡量标准无法提供关于核心干预措施内容随时间推移的访问程度的更详细的见解。 对个人层面的使用模式进行视觉探索，可以更有效地检测使用模式中的关键差异，然后进行统计检查。这项研究增加了越来越多的文献，强调超越总结性使用指标的好处（Arden-Close等人，2015; Morrison和Doherty，2014）。依赖广泛的总结性使用指标可能会掩盖随着时间的推移如何参与数字干预的重要差异以及与不同参与水平相关的因素。 未来的实证工作可能会受益于常规和系统地结合多种分析使用的方法，这些方法将指导更明智的最佳干预设计和实施决策。围绕数字干预使用的累积科学也受到不同研究之间缺乏可比性的限制（Nelson等人，2016年）。制定指南以支持对使用情况进行系统和严格的分析，将有助于确保报告的分析在各项研究中具有可比性，并可能产生适用于各种干预措施、行为或背景的更广泛的见解或建议。在许多使用分析中，包括本文中提出的分析，都有一个基本假设，即更多或更大的使用是最佳的。使用和健康相关结果之间的关系尽管有证据表明，更多地接触干预内容可能与预期的干预结果相关（例如，Van Gemert-Pijnen等人，2014），但并非在所有情况下都是如此（例如Saul等人，2016年）。现在越来越多的共识是，我们需要识别和促进数字干预的有效参与水平（Yardley等人，2016年）。也就是说，参与程度足以支持用户实现期望的结果。例如，在这项研究中，网络用户访问较少数量的工具可能是因为他们从扩展的介绍页面获得了足够的支持，或者能够更好地识别哪些工具会或不会帮助他们。或者，应用程序用户可能已经快速访问了更多的工具，然后他们可以根据需要应用程序。“有效参与“的构成可能因不同的用户群体、行为或干预设置而异。展望未来，在可能的情况下，对使用情况的分析应设法确定这些有效参与的阈值（例如， Ainsworth等人， 2016年）。这是一项观察性研究。参与者没有随机接受网络或应用程序版本的干预和用户这两个样本的特征明显不同。此外，网站和应用程序不能直接比较，并引入了一些设计修改。本研究产生了重要的研究问题，但无法得出明确的结论，即具体的设计选择如何影响干预的使用。需要进一步的实证工作来复制在不同数字平台（例如网络与应用程序）之间的使用中观察到的差异，并明确测试对差异的解释（例如设计特征与用户特征）。这些分析是探索性的，并说明了一种解释数据的可能方法。正如预期的那样，对在线后续调查的答复率很低。因此，本研究的目的不是检查干预措施的使用、对干预措施的满意度和健康相关结局之间的关系。因此，没有得出关于有效使用水平的结论6. 结论这项研究的结果表明，改变干预内容的交付方式（例如，当通过网络和应用程序进行干预时）可能会导致如何使用和接收基础理论内容的重要差异与网站用户相比，压力管理应用程序的用户在更短的时间内访问了更多的核心干预内容。需要进行额外的研究，以测试两个平台之间干预设计和交付的差异或用户特征的差异对使用差异的影响程度。将广泛的总结性使用指标（例如，花费在干预上的总时间、登录次数）与更详细的个人层面数据（关于干预的特定部分如何随时间推移而使用）相结合，可以提供对干预使用和参与的更明智的解释。利益冲突没有人申报。确认我们要感谢所有参与者同意参与研究并分享他们的数据。这项工作得到了英国经济和物理科学研究委员会的支持（EP/I 032673/1：UBhave：无处不在和社会计算的积极行为改变）。资助者在研究设计、数据收集、分析、解释或手稿起草中没有任何作用。博纳菲德研究人 员 ， 注 册 后 可 以 通 过 南 安 普 敦 大 学 在 线 存 储 库 （ doi ：10.5258/SOTON/D 0016）请求支持数据。引用Arden-Close，E.，史密斯，E.，布拉德伯里，K.，莫里森湖，丹尼森湖，Michaelides，D.，亚德利湖2015.一个可视化工具，分析使用基于网络的干预措施：积极的在线减肥（POWeR）的例子。JMIR因素2（1），e8。http://dx.doi.org/10.2196/humanfactors.4310网站。安斯沃思湾，Steele，M.，斯图尔特，B.，约瑟夫，J.，米勒，S.，莫里森湖，Little，P.，亚德利湖2016.使用行为变化分析为有效的数字干预设计提供信息：PRIMIT网站如何改变8993名用户的手部卫生行为？安。贝哈夫。Med. 1-9.http://dx.doi.org/10.1007/s12160-016-9866-9网站。Brouwer，W.，Oenema，A.，Raat，H.，克鲁岑河，de Nooijer，J.，de Vries，N.K.，Brug，J.，2009.访问者和再访问者的特点，以互联网提供的计算机定制的生活方式干预实施使用的一般公众。HealthEduc.Res.25（4），585-595.http://dx.doi.org/10.1093/her/cyp063网站。丹尼森湖，康威，G.，莫里森湖，亚德利湖2013年。智能手机应用程序在支持健康行为改变方面的机遇和挑战：定性研究。J. 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