健身、游戏自行车坚持、动机和锻炼研究 (FitGAME)

简短标题：Fit Game：健身和游戏自行车坚持、动机和锻炼研究

研究期限：3年 临床阶段：III期试验

背景：

癌症在加拿大是一个重大的经济负担，它会直接影响医疗保健系统（例如，与疾病相关的护理和康复），也会间接影响经济产出（例如，因病错过工作、过早死亡）。 全世界至少有一半的新癌症病例和死亡是可以预防的，因此一级预防成为研究的重点势在必行。 最近的研究表明，身体活动与许多最常见的癌症（包括乳腺癌、肺癌和结肠癌）之间存在密切关系（即，个人锻炼越多，患癌症的可能性就越小）。 尽管有这些发现，但超过一半的加拿大人未能达到作为预防措施推荐的身体活动水平。 此外，已经发现体力活动的最大下降发生在生命的早期；因此，针对生命早期向缺乏身体活动的关键过渡所做的促进工作至关重要。 加拿大社区健康调查的结果指出，只有 21% 的加拿大青年积累了足够的日常活动，以满足最佳成长和发展的国际准则。 同样，关于身体缺乏活动/超重流行率的全国横断面和队列研究表明，最突出的拐点在 25 至 35 岁之间，这与为人父母的需求有着令人信服的联系。 因此，疾病预防的两个重要目标群体是通过以家庭为基础的身体活动倡议的父母及其子女。 不幸的是，这种类型的干预措施是有限的，并且导致身体活动的变化很小。 以前的研究主要侧重于关于体育活动的好处/障碍的教育，其次是自我监测和自我调节（例如，目标设定）的组成部分。 尽管与体育活动有着可靠和稳健的联系，但在试图增加青少年的体育活动参与时，一个被忽视的领域是情感期望或判断（预期的快乐或享受）的修正。

引入新的、愉快的和引人入胜的锻炼活动可能会提供一种增加身体活动的新方法。 具有这种潜力的一组活动是交互式运动视频游戏，包括 Game Bike 系统、Sony PlayStation EyeToy 和 Nintendo Wii 等游戏。 这些游戏允许玩家响应屏幕上的某些虚拟活动进行身体互动（使用腿部、手臂或全身运动），并为在家庭环境中进行身体活动和锻炼提供可控的机会。

新出现的证据表明，这些游戏可以显着增加能量消耗，类似于中等强度到高强度的体育活动，可以转化为与健康相关的健身改善。 我们对现有的主动视频游戏干预措施的系统回顾强调了这种方法在增加儿童和年轻人身体活动方面的潜力。 此外，我们之前对这些游戏的研究也表明，即使与标准骑行条件相比，也能带来与健康相关的健身收益。

尽管有这些积极影响，但目前很少有信息可以了解对运动视频游戏 (EV) 的依从性。 我们自己对大学年龄男性的研究表明，使用交互式游戏自行车的干预组比使用传统固定健身自行车的对照组多参加了 30% 的课程。 更少的关于 EV 的研究评估了这些游戏的激励特性以及这种改进对控制身体活动条件的依从性的潜在原因。 只有两项研究测量了心理结构以检查 EV 对动机的影响。 我们之前的工作结果表明，与大多数之前的干预措施不同，EV 可以有效地改变对身体活动和后续行为的情感判断。

尽管早期有积极的发现，但电动汽车研究有明显的局限性。 首先，EV 研究中使用的人群仅限于男性本科生的便利样本。 研究需要扩展到其他样本，以检验电动汽车的影响范围。 其次，EV 研究几乎完全在实验室环境中进行。 虽然有助于初始试点/功效阶段研究，但 EV 研究需要在生态有效的地点进行。 家庭住宅似乎是一个很好的测试，可以检验当电动汽车位于具有其他休闲时间刺激的自然位置时，它是否仍能影响心理、行为和健康结果。 最后，EV 试验的长度仅限于六周的纵向测试或单次暴露检查。 持续时间更长的试验将非常有助于检查对 EV 的持续兴趣和随后的依从性。 EV 可能在短期内提供了一种强大的新体验，但随着时间的推移会像其他锻炼计划一样减弱。 我们提出的研究将克服这些过去的局限性并推进当前对 EV 的了解。

目标：

本研究的主要目的是评估交互式健身视频自行车（即 Active Cycle）与固定自行车（不带视频游戏控制器的 Active Cycle）相比在电视前对身体健康、自行车使用的影响，以及对自行车的看法。 我们还将探讨季节（冬季/夏季）、年龄（父母/孩子）和性别（男性/女性）是否会影响各种自行车的使用。

研究人群：

目标人群将是不列颠哥伦比亚省大维多利亚地区和加拿大新斯科舍省大哈利法克斯地区内的不活跃家庭。

科目数量：

总共将招募 160 个家庭（每组 n=80）。 大维多利亚地区将招募 120 个家庭。 其余人员将从大哈利法克斯招募。

处于 EV 交互状态的每个家庭都会收到一辆视频游戏自行车（Hogan Health Industries，West Jordan，Utah），它将连接到家庭的 Sony Playstation 2 或 3®（Sony Computer Entertainment America Inc，Foster City，California）。 如果家庭没有 Sony Playstation 2 或 3®，将在干预期间提供给他们。 家庭将从各种 Sony Playstation 2 或 3® 视频游戏中选择五款视频游戏。 在 3 个月大时，如果家人愿意，他们将有机会选择五款新的电子游戏。 对照组中的每个家庭都会收到一辆传统的固定自行车（即没有视频游戏控制器的 Active Cycle），这些自行车将放置在他们的电视机前。

统计方法：

学习力：

将招募 160 个家庭（每组 80 个）的样本量来检测中小效应量 (f2 = .10) 坚持身体活动（主要结果），第一类错误为 0.05， 平均相关性为 0.75 跨时间为我们感兴趣的因变量 (DV) 和 0.80 的幂。 我们的样本量还考虑了主要的 2（组）x 2（父母/孩子）x 4（时间）重复测量设计和潜在的 15% 的流失率。 基于预测的研究将通过群体条件以及通过用于调解分析的折叠样本进行检查。 考虑平均 5 个预测自变量（计划行为理论 (TPB) 或自决理论 (SDT) 模型），并使用中小效应大小 (f2 = .10) 我们将有足够的功效 (.80) 以 0.05 的 alpha 评估这些预测变量。

统计分析：

意向治疗分析将用于评估主要治疗效果。 主要结果测量中缺失的数据将使用预先指定的方法进行估算。 研究问题 1 将使用 2（条件）x 4（时间）重复测量因子方差分析对儿童坚持骑自行车的主要结果进行分析。 资格范围内每个家庭的一名儿童（即目标儿童）将用于此分析（通过随机程序选择）。 如有必要，将使用使用 Tukey 后续程序的事后检查。

我们的次要目标（父母；父母/子女；性别；季节；健身变量等）也将使用该设计的变体进行分析，并添加因素。 聚类分析/分层线性建模将用于父/子共线性。 我们的试点研究 (r = .21) 之前的研究表明共线性有限，但考虑到这些是自然聚集的环境（即家庭住宅），用这些方法探索发现是合适的。 使用我们的模型（TPB、SDT）和调解问题的预测将通过多元回归分析按照这些类型的测试的标准程序来实现。

定性分析将包含以下过程： 1）邀请参与者审查访谈记录，总结他们对数据的看法，以确保准确性，并检查数据的可信度； 2) 使用互惠编码方法进行主题分析，研究人员就主题和数据解释进行公开对话。 在此过程中，首先对每份成绩单进行独立审查，然后通过对话制定综合主题和相关关键问题； 3) 使用 NVivo 软件程序管理数据。 NVivo 支持理论构建、测试和阐述。 借助 NVivo，可以在编码过程中创建“自由节点”，捕捉参与者的观点和研究人员的关键问题。