運動健身類App能促進體育鍛煉嗎？
——來自元分析的證據(jù)

婁 虎，劉 萍

體育鍛煉有益身心健康，在眾多疾病的預(yù)防和治療中發(fā)揮作用，而體育鍛煉不足則更有可能患癌癥、心血管疾病、糖尿病、心理疾患等，甚至死亡的風(fēng)險更高（婁虎等，2018；Floegel et al.，2016；Penedo et al.，2005）。雖然體育鍛煉的重要意義已被廣泛接納，但調(diào)查顯示，2016年全球約有14億人缺乏體育鍛煉（Guthold et al.，2018）。2021年，國務(wù)院印發(fā)《全民健身計劃（2021—2025年）》，明確到2025年經(jīng)常參加體育鍛煉人數(shù)比例達到38.5%。因此，如何推動大眾積極參與體育鍛煉，已成為當(dāng)前體育科研的重要課題之一。

參與體育鍛煉是一種復(fù)雜的社會行為，受多種因素影響，可能包括社會背景、自我認知、身體能力等方面（部義峰等，2015）。雖然傳統(tǒng)意義上的教育教學(xué)、宣傳廣告、面對面交流等在促進體育鍛煉參與中一直在發(fā)揮著積極作用，但在國民體育鍛煉參與度仍不夠高的當(dāng)下，亟待尋求新的有效促進手段。基于互聯(lián)網(wǎng)的干預(yù)設(shè)計，可將簡單、靜態(tài)的文本、圖像或視頻信息呈現(xiàn)為交互式、系統(tǒng)式、智能式的程序。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，眾多基于互聯(lián)網(wǎng)的體育鍛煉干預(yù)研究應(yīng)運而生（Richards et al.，2013）。Davies等（2012）進行了互聯(lián)網(wǎng)干預(yù)程序?qū)w育鍛煉參與影響的綜述，34項研究的元分析結(jié)果表明，基于互聯(lián)網(wǎng)的程序能夠促進體育鍛煉參與（d=0.14），對久坐少動的個體效果更佳（d=0.37）。Webb等（2010）關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)程序影響體育鍛煉參與的元分析表明，以行為改變理論為基礎(chǔ)設(shè)計的干預(yù)手段效果更好，使用更多的個性化交互信息影響更大。

互聯(lián)網(wǎng)干預(yù)體育鍛煉的研究已認識到，體育鍛煉促進手段要取得實效，需滿足兩個條件：1）基于行為改變理論（Mohr et al.，2014）；2）新穎和創(chuàng)新的技術(shù)（Alley，2016）。使用手機App進行體育鍛煉的干預(yù)，實際上是基于互聯(lián)網(wǎng)程序干預(yù)研究的邏輯延伸。除普及范圍廣，手機App還具有利于干預(yù)的其他優(yōu)勢，如攜帶方便、隨時可連接互聯(lián)網(wǎng)、實時人機交互、活躍的社交平臺、通過傳感器可進行GPS定位或測量加速度等。行為科學(xué)家已經(jīng)認識到手機App對多種健康行為干預(yù)的潛力，如對糖尿病的管理（Liang et al.，2015）和戒煙行為的控制（Whittaker et al.，2009）。近年，隨著智能手機、可穿戴設(shè)備等的發(fā)展，以體育鍛煉、健身休閑等為主題的App廣泛使用，干預(yù)效應(yīng)的研究也陸續(xù)出現(xiàn)（王子樸等，2014）。Glynn等（2014）采用Smart Move手機應(yīng)用進行體育鍛煉的干預(yù)，8周后實驗組用戶增加了步數(shù)，沒有應(yīng)用程序的對照組未增加。但Conroy等（2014）對167個運動健身類App分析卻發(fā)現(xiàn)，多數(shù)App都未能具有良好的體育鍛煉促進能力。因此，在已有研究結(jié)論不一致的情況下，有必要進行更高階的證據(jù)整理。

運動健身類App對體育鍛煉行為的促進也是國內(nèi)學(xué)者關(guān)注的熱點，已有的研究主要采用調(diào)查問卷法，結(jié)果顯示，受訪者普遍認識到手機App的重要作用（劉傳海等，2015；張帆等，2017），這對國內(nèi)進一步推廣和研發(fā)促進大眾健康生活的手機App具有重要意義。但該研究方法依然無法回答國外實驗研究結(jié)果不一致的矛盾，還需要進一步深入探討。從研究方法上，元分析是循證醫(yī)學(xué)流行的范式，是在某一主題的研究成果需要進行更高階總結(jié)時普遍采用的手段?；诖?，本研究目的在于元分析已有研究中出現(xiàn)的運動健身類App對體育鍛煉影響的效應(yīng)，以期獲得此類手機App是否能夠促進體育參與，具有何種特征的手機App效應(yīng)更好等方面的答案。

1 研究方法

1.1 文獻檢索與篩選

搜索的數(shù)據(jù)庫包括中國知網(wǎng)、EBSCO、MEDLINE、Cochrane Database，同時，使用百度學(xué)術(shù)、Google Scholar搜索引擎進行補充，搜索時間為2019年4月20日—30日。由于手機App是智能手機出現(xiàn)后的新生事物，因此未設(shè)置文章的起始時間。搜索的中文主題詞：第1組為體育、運動、鍛煉、身體活動、體力活動、健身，第2組為app、移動應(yīng)用、智能手機、移動電話、移動設(shè)備；英文主題詞：第1組為physical activity OR physical exercise OR fitness OR sport，第2組為app OR smartphone OR mobile phone OR cell phone OR mobile device。兩組主題詞中每次各使用1種進行兩兩組合。此外，還對其他機構(gòu)發(fā)布的內(nèi)容中是否存在符合要求的文獻進行搜索作為補充，并搜索了已有文獻中包含的參考文獻，最后增加了綜述性研究中出現(xiàn)的文獻。

由兩名研究人員分別進行搜索工作，單獨依照標(biāo)題、摘要、全文的分析流程篩選文獻。當(dāng)兩人結(jié)果不一致時，參考近期同類元分析所采用的方法（婁虎等，2018），兩人共同商討結(jié)果中不一致的部分，直到達成一致。篩選的采納標(biāo)準(zhǔn)：干預(yù)手段是手機App，采用實驗組和對照組的設(shè)計，干預(yù)結(jié)果為體育鍛煉。

根據(jù)系統(tǒng)綜述數(shù)據(jù)庫推薦的風(fēng)險評價指南（Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions）進行打分，包括選擇性偏倚、實施偏倚、測量偏倚、隨訪偏倚、報告偏倚、其他偏倚等（Higgins et al.，2008）。基于指南推薦，超過3個標(biāo)準(zhǔn)即認定為高度偏倚風(fēng)險。由兩名研究者獨自進行打分，如得分不一致，雙方協(xié)商完成。

1.2 數(shù)據(jù)計算方法

采用Review Manager 5錄入數(shù)據(jù)并進行元分析，計算效果值（Effect Size，ES）和標(biāo)準(zhǔn)均數(shù)差（Standard Mean Difference，SMD）等來反映效應(yīng)指標(biāo)的大小。根據(jù)I2的具體數(shù)值來決定采用隨機效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型進行元分析計算。I2值的范圍從0～100%，越接近0代表越同質(zhì)，當(dāng)I2＞40%假設(shè)效果量是正態(tài)分布。

2 研究結(jié)果

2.1 文獻特征

數(shù)據(jù)庫進行的主題詞搜索共獲得17 371篇文獻，采用EndNote X7軟件進行文獻管理，去掉重復(fù)的文獻后剩余7 648篇。通過題目和摘要的篩選，排除了不符合要求的文獻7 521篇，保留127篇文獻進行全文分析。此外，由于不是隨機對照設(shè)計等方法問題（n=39）；未提供實驗組或?qū)φ战M結(jié)果的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差等，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不足無法計算效果量（n=38）；干預(yù)方式中沒有手機App（n=31）及未報道體育鍛煉形式等的內(nèi)容不足（n=1）而排除文獻109篇（圖1）。對剩余的18篇文獻進行質(zhì)量評估，未有文獻因為質(zhì)量評估而排除（表1）。

圖1 元分析文獻選擇流程圖Figure 1.Flowchart of the Selection of Studies in the Meta-Analysis

表1 納入文獻的偏倚風(fēng)險分析Table 1 Bias Risks of Included Studies

對18項研究中包含的3 516名被試數(shù)據(jù)進行元分析計算，其中10項研究介紹了理論基礎(chǔ)，8項研究未提及理論基礎(chǔ)；App設(shè)計的策略從0～5項；體育鍛煉的結(jié)果以步數(shù)、體育鍛煉時間和代謝當(dāng)量（metabolic equivalent，MET）等形式表示；App實驗時間從1.5～18個月；由于各研究年齡范圍跨度較大，但沒有任何一項研究的跨度從低于17至高于18，因此采用WHO的年齡階段劃分更便于統(tǒng)計，即0～17歲、18～65歲兩個年齡階段（表2）。

表2 手機App對體育鍛煉行為影響的研究概況Table 2 Included Studies Summary of Mobile Apps Influencing Physical Exercise

2.2 手機App影響體育鍛煉行為的元分析

18項研究中的1 717名實驗組被試和1 799名對照組被試數(shù)據(jù)對比顯示，與對照組相比，采用App干預(yù)的被試能夠有效促進體育鍛煉行為，總體上為一個顯著的中等程度效應(yīng)（SMD=0.46；95%CI：0.18，0.74，P＜0.000 01），研究結(jié)果存在高度異質(zhì)性（I2=93%，Chi2=245.48，df=17），因此采用隨機效應(yīng)模型進行計算。SMD的致信區(qū)間落在無效線的右側(cè)，表明采用App的實驗組被試有更多的體育運動。因此，App能有效促進個體進行體育運動，能夠提高0.46倍的標(biāo)準(zhǔn)差（圖2）。

圖2 手機App影響體育鍛煉的元分析Figure 2.Meta-Analysis of Mobile Apps Increasing Physical Exercise

2.2.1 App干預(yù)的行為改變理論

根據(jù)研究需要進行亞組元分析。18項研究中介紹了行為改變理論的為10項，其中，自我決定理論出現(xiàn)4次，社會認知理論和跨理論模型各出現(xiàn)3次，計劃行為理論、樂趣理論和分類行為改變模型各出現(xiàn)1次。有理論基礎(chǔ)的App干預(yù)效果明顯高于沒有理論基礎(chǔ)的App，SMD值接近大效應(yīng)值（SMD=0.70；95%CI：0.23，1.17，P＜0.000 01），沒有理論基礎(chǔ)的App干預(yù)為小效應(yīng)（SMD=0.13；95%CI：0.04，0.22，P=0.005；圖3）。

圖3 行為改變理論影響體育鍛煉的亞組分析Figure 3.Subgroup-Analysis of Behavioral Change Theory Influencing Physical Exercise

2.2.2 App設(shè)計的行為改變策略

18項研究中共出現(xiàn)App設(shè)計策略10種，包括運動監(jiān)控、提供教育信息、社會支持、推送鼓勵信息、表現(xiàn)反饋、游戲化設(shè)計、沉浸式設(shè)計、簡潔友好的界面、有實驗驗證、目標(biāo)設(shè)置等（表3）。只有1項App干預(yù)研究未考慮或者未介紹設(shè)計策略，其他研究各有1～5條設(shè)計策略。5項App設(shè)計策略的干預(yù)研究有最大的效應(yīng)值（SMD=0.95；95%CI：-0.26，2.16，P＜0.000 01），4項 App設(shè)計策略的效應(yīng)也較大（SMD=0.90；95%CI：0.23，1.57，P＜0.000 01），但4項以下的效應(yīng)值普遍偏低（圖4）。

表3 手機App設(shè)計策略Table 3 Intervention Strategies of Mobile Apps

圖4 行為改變策略影響體育鍛煉的亞組分析Figure 4.Subgroup-Analysis of Behavior Change Technique Influencing Physical Exercise

2.2.3 App干預(yù)結(jié)果的表達形式

App干預(yù)的體育運動形式，可概括為步數(shù)、代謝當(dāng)量（MET）和體育鍛煉時間3種，其中，步數(shù)（SMD=0.50；95%CI：0.07，0.92，P＜0.000 01）和體育鍛煉時間（SMD=0.51；95%CI：-0.04，1.05，P＜0.000 01）的干預(yù)效果較好，SMD值為顯著的中等效應(yīng)，MET的干預(yù)為小效應(yīng)（SMD=0.16；95%CI：-0.08，0.41，P=0.18；圖5）。

圖5 干預(yù)形式影響體育鍛煉的亞組分析Figure 5.Subgroup-Analysis of Intervention Style Influencing Physical Exercise

2.2.4 App干預(yù)使用時間

18項研究中被試使用App干預(yù)的時間為1.5～18.0個月，將其劃分為3個月以下、3～6個月、6個月以上3個周期。結(jié)果顯示，3～6個月（SMD=0.51；95%CI：-0.03，1.05，P＜0.000 01）和 6個月以上（SMD=0.47；95%CI：-0.03，0.98，P＜0.000 01）的App使用效果較好，SMD值達到顯著的中等效應(yīng)，3個月以下的干預(yù)效應(yīng)較小，達不到顯著性（SMD=0.31；95%CI：0.09，0.53，P=0.58；圖6）。

圖6 干預(yù)時間影響體育鍛煉的亞組分析Figure 6.Subgroup-Analysis of Intervention Duration Influencing Physical Exercise

2.2.5 被試年齡

18項研究的平均年齡從12～63歲，參照WHO的年齡劃分標(biāo)準(zhǔn)0～17歲為第1階段，18～65歲為第2階段。結(jié)果顯示，App對未成年人的干預(yù)效應(yīng)更好，SMD值達到大效應(yīng)（SMD=0.96；95%CI：0.16，1.76，P＜0.000 01），18～65歲年齡段的干預(yù)效應(yīng)接近中等效應(yīng)（SMD=0.34；95%CI：0.18，0.74，P＜0.000 01；圖7）。

圖7 年齡影響體育鍛煉的亞組分析Figure 7.Subgroup-Analysis of Age Influencing Physical Exercise

2.3 敏感性分析

元分析后，補充進行敏感性分析，以確定不同條件下的元分析結(jié)果是否一致。第1個敏感性分析為刪除本研究中偏倚風(fēng)險最高的Paul等（2016）的數(shù)據(jù)，剩余17項研究的結(jié)果顯示，與對照組相比，采用App干預(yù)的被試促進體育鍛煉行為依然是顯著的中等效應(yīng)（SMD=0.44；95%CI：0.15，0.73，P＜0.000 01）。第2個敏感性分析為采用固定效應(yīng)模型進行計算，結(jié)果顯示同樣為顯著的中等效應(yīng)（SMD=0.40；95%CI：0.33，0.47，P＜0.000 01）。

3 討論

3.1 整體效應(yīng)

本研究的元分析結(jié)果表明，使用手機App對體育鍛煉的促進具有統(tǒng)計學(xué)意義的中等效應(yīng)。18項App的干預(yù)研究中，具有行為改變理論、App設(shè)計策略至少達到4項、改變的結(jié)果以步數(shù)或者時間表達、使用時間在3個月以上、被試為未成年人的效應(yīng)更佳。這一結(jié)果與此前的一項元分析結(jié)果略有不同，此前的研究認為，目前的App可以促進體育鍛煉，但各App的干預(yù)研究效應(yīng)差別很大，需要謹慎對待結(jié)果（Romeo et al.，2019）。與上述元分析不同，本研究進行了較多的亞組分析，結(jié)果顯示，雖然整體上效應(yīng)一般，但設(shè)置一定的條件后，App能夠較好的促進體育鍛煉。這也說明，目前的App設(shè)計還需要更嚴謹更科學(xué)的綜合考慮，從而實現(xiàn)更好的功能性。

3.2 App中的行為改變理論

各個研究中，有近半數(shù)的研究介紹了理論基礎(chǔ)，有理論基礎(chǔ)的研究通常具有更大的促進效果。其中，自我效能理論使用最多，此類App主要以激發(fā)動機、預(yù)防自我耗竭為目的，在影響大眾選擇過程、思維過程和動機過程等方面起作用。社會認知理論是App較多使用的另一個理論，該理論主要通過激發(fā)自我效能感、設(shè)置結(jié)果預(yù)期、調(diào)整社會結(jié)構(gòu)因素、設(shè)置目標(biāo)等以參與目標(biāo)行為。社會認知理論已被證明在體育鍛煉促進中具有重要作用（Fanning et al.，2017）。具體在元分析的各個研究中，App分別通過個人行為改變的嘗試、模仿他人行為改變的經(jīng)歷和體驗、使用言語勸說等路徑啟動自我效能，從而促進體育鍛煉。自我決定理論基于內(nèi)部動機的激發(fā)，通過App支持個體展現(xiàn)有益和健康行為的自然傾向。此外，還出現(xiàn)了計劃行為理論、樂趣理論和分類行為改變模型等。整體上，如果有理論的邏輯基礎(chǔ)和相對應(yīng)的App策略設(shè)計，干預(yù)效應(yīng)更好。

3.3 App的設(shè)計策略

App的設(shè)計策略越多，體育鍛煉的促進效果越佳，具有5項策略的干預(yù)效應(yīng)SMD值甚至接近1，說明未來開發(fā)新的App，設(shè)計策略至關(guān)重要。對設(shè)計策略的討論由此也成為本研究的重點。App設(shè)計策略是行為改變理論的具體實現(xiàn)（Conroy et al.，2014），較多的設(shè)計策略干預(yù)效果更好，雖然還未有相同的元分析結(jié)果，但健康行為促進領(lǐng)域進行的技術(shù)策略元分析支持這一觀點（Schoeppe et al.，2016；Webb et al.，2010）。自我監(jiān)控、目標(biāo)設(shè)置、表現(xiàn)反饋、社會支持、提供鼓勵等具體策略與以往研究健康行為促進App的有效策略基本一致（Michie et al.，2013）。在本研究中幾乎所有App都設(shè)計了體育鍛煉的自我監(jiān)控，目標(biāo)設(shè)置和之后的表現(xiàn)反饋也出現(xiàn)較多，這強調(diào)了此3種策略在設(shè)計App時的重要性。

自我監(jiān)控是手機App最常見的功能之一，在很多研究中是主要的，甚至是唯一的功能，主要用于啟動和維持體育鍛煉（Coughlin et al.，2016）。自我監(jiān)控本身并不能改變行為的動機和結(jié)果，但自我監(jiān)控與行為改變存在前后出現(xiàn)的關(guān)系。因此，設(shè)計App時將自我監(jiān)控在操作中進行體現(xiàn)，如結(jié)合獎勵的出現(xiàn)用于強化行為，或能產(chǎn)生更大的效應(yīng)。

目標(biāo)設(shè)置是App能夠促進體育鍛煉的一項有效策略（Rabin et al.，2011）。已有研究發(fā)現(xiàn)，手機App單獨以自我監(jiān)控進行設(shè)計不能長期維持行為活動，因此設(shè)計者在App中加入高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化和嵌套的目標(biāo)以減少用戶流失（Fanning et al.，2017）。有的App采用用戶自我設(shè)定目標(biāo)，有的則采用他人設(shè)定目標(biāo)，當(dāng)然許多App都有一個預(yù)定的目標(biāo)（如每天1萬步）。無論誰進行設(shè)置目標(biāo)都能有效促進體育鍛煉，但如果目標(biāo)不是用戶自己提出，他們?nèi)崿F(xiàn)目標(biāo)的動機或愿望就可能偏低。更有意思的是，如果目標(biāo)由自己提出，用戶通常會設(shè)置得過低或過高。因此更合理的辦法，是外在的專業(yè)人員幫助制定目標(biāo)體系，鼓勵用戶完成并超越目標(biāo)（Estabrooks et al.，2004）。另外，未見基本的體育鍛煉信息和健康信息等基線內(nèi)容的評估，這意味著可能存在個性化方案不足或缺少科學(xué)性等風(fēng)險。

及時、準(zhǔn)確、具體的反饋信息是行為促進的有效策略。由于智能手機的便攜性，App能隨時提供用戶反饋信息，這一策略也是研發(fā)人員普遍采用的技術(shù)。如果手機App依據(jù)行為改變理論設(shè)計基于點的反饋系統(tǒng)（類似游戲的過關(guān)獎勵），能增加體驗、自我效能、強化動機和行為。但目前此類游戲化的反饋還不多，即便有也通常未考慮行為改變理論，更鮮有系統(tǒng)的驗證（Lister et al.，2014）。另外，本研究中結(jié)果的呈現(xiàn)方式為步數(shù)或者體育鍛煉時間的干預(yù)效應(yīng)大于MET的效應(yīng)，這可能也是由于提供給用戶的反饋信息簡單具體，以至于能產(chǎn)生更好的效果。

游戲化設(shè)計和沉浸式設(shè)計雖然出現(xiàn)較少，卻可能在未來快速發(fā)展，因為用戶更喜歡使用游戲類的手機應(yīng)用。已有研究支持視頻互動游戲促進健康人群或病患進行體育鍛煉，因為互動游戲能通過增加運動的吸引力和動力來促進體育鍛煉（Shih et al.，2012）?；佑螒虻难芯恳扬@示其在兒童和成人的體育鍛煉時間、興趣、能量消耗等方面的明顯效果（Lanninghamfoster et al.，2009）。雖然元分析中出現(xiàn)的沉浸式App并非互動游戲那樣完全的沉浸，而是間歇性的沉浸設(shè)計，但是這種將虛擬游戲和現(xiàn)實體育鍛煉情況相結(jié)合的游戲性元素，依然是提高用戶體驗，減少用戶流失的有效手段。因此，游戲化和沉浸式設(shè)計可能是有效的促進策略，未來應(yīng)該加強這方面的探索，特別是被試為青少年的探索（Boulos et al.，2013）。

社會支持也是常用的App設(shè)計策略，但具體的方案不盡相同，有Facebook（類似微信的朋友圈點贊或微信運動排行）、小組建群、社交平臺等不同模式。僅有兩項研究介紹App在研發(fā)過程中進行了實驗驗證，這可能是元分析整體上未能達到大效應(yīng)的原因之一。事實上，本研究還未明晰手機App設(shè)計策略的最佳數(shù)量和組合是什么。如果實施太多的技術(shù)和策略，效能也有下降的可能。此外，App設(shè)計策略中缺少社會人口因素（如性別、年齡、教育程度等）和心理社會因素（如人格、態(tài)度、動機等）的考慮，這些都可能影響手機App的效應(yīng)（Dennison et al.，2013）。因此，針對性更強的個性化手機App程序更可能提高干預(yù)效果，也是未來的研發(fā)方向。當(dāng)然，科技的發(fā)展也為目前的App提供了新的技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等，已不再需要用戶輸入個人信息，這也是未來App的研發(fā)方向。

3.4 App中體育鍛煉的表達形式

App如果采用步數(shù)或者體育鍛煉時間對結(jié)果進行表達，效果優(yōu)于使用MET的呈現(xiàn)形式。這一結(jié)果與另一項App影響體育鍛煉的系統(tǒng)綜述結(jié)果類似（Romeo et al.，2019），該研究發(fā)現(xiàn)，如使用簡單量化的測量方式來評估促進效應(yīng)，隨著App的運用，體育鍛煉促進效應(yīng)會有一定的增加。原因可能是結(jié)果形式越簡單，越容易形成有效的反饋，從而鼓勵或者督促個體下一次的鍛煉。也有可能是簡單易懂的量化指標(biāo)，更容易在個體心中形成有效的錨，從而能在后期的結(jié)果波動中找到有效的參照物，實現(xiàn)體育鍛煉行為的促進。

3.5 干預(yù)時間

另一個有趣的發(fā)現(xiàn)是，手機App也許不是短期能起作用的體育鍛煉干預(yù)方式，這可能是由于手機App缺少諸如嚴格的他人監(jiān)管和督促等短期見效方式，以自我監(jiān)控為主，需要一定的時間才能形成習(xí)慣。但手機App的時間效應(yīng)目前缺乏足夠的研究，未來可以對此進行更多探索，同時也可以組合不同的行為改變技術(shù)設(shè)計更為有效的App。

3.6 不同年齡的使用效果

亞組分析的結(jié)果顯示，未成年人使用手機App干預(yù)的效應(yīng)更好，這可能是由于年輕人對新技術(shù)更感興趣，對手機App的使用態(tài)度更積極，以及對手機App的效果更認可（Sandholzer et al.，2015）。因此，未來針對不同年齡群體定制手機App也可能會提高干預(yù)效果。但大多數(shù)App干預(yù)研究的被試是成年人，本次元分析只有3個研究的被試在18歲以下，這與此前App促進體育鍛煉的元分析情況一致，該研究結(jié)果也顯示目前App研究主要是成年被試（Middelweerd et al.，2014）。雖然手機等移動設(shè)備已成為日常生活不可回避的潮流，但卻很少有為促進青少年體育鍛煉而專門研發(fā)的App?？梢灶A(yù)見的是，隨著手機等移動設(shè)備的進一步發(fā)展，功能化的App將會在青少年中越來越受歡迎，也將出現(xiàn)更多針對青少年體育鍛煉促進的App。

4 結(jié)論

運動健身類App能夠促進體育鍛煉，但整體上只達到中等效應(yīng)。而部分研究分別在設(shè)計App時以行為改變理論為基礎(chǔ)，考慮運動監(jiān)控、目標(biāo)設(shè)置、表現(xiàn)反饋等具體的App設(shè)計策略，以步數(shù)或體育鍛煉時間進行結(jié)果表達，對使用時間在3個月以上者或未成年使用者將產(chǎn)生更高的效應(yīng)。未來新的App可參考上述結(jié)論進行綜合設(shè)計，并在研發(fā)或改進App的過程中進行實際驗證，以更好促進用戶的體育鍛煉。