多阶段优化策略在国外多因素行为干预研究中的应用现状

解放军护理杂志Nurs J Chin PL A December2019,36(12)
• 79•
多阶段优化策略在国外多因素行为干预研究中的应用现状
潘兰\刘东英2，张振香1
(1郑州大学护理与健康学院，河南郑州450001;
2.郑州大学附属肿瘤医院工会，河南郑州450008)
多阶段优化策略（multiphase optimization strategy,M O ST)是由C ollins等[1]在工程学原理的 基础上提出的方法学理论框架，旨在实现多因素行为干预方案优化及方案评估的双重目标，可应用于 健康行为干预发展的多个方面，包括构建新的干预方案、修正现有干预项目及明确干预项目实施机制等。

M O S T自提出以来，在国外得到了很好的推广，被广泛应用于公共卫生实践及与健康相关政策等领域[2];而我国有关M O S T指导构建多因素干预 的研究尚未见报道。

本文通过对M O S T在戒烟、饮 食管理、运动促进、心理调节、规范用药等多种健康行为干预领域的国外应用情况进行介绍，以期为采 用M O S T构建我国护理相关多因素行为干预方案提供借鉴。

1多阶段优化策略概述
1.1相关概念目前，越来越多的干预研究开始突 破单因素，向多因素、多层面复杂干预发展。

多因素 干预通常将多个干预因素组合“打包”，通过标准化随机对照试验（randomized controlled trial，R C T)评 价这一组综合干预的效果，但该方法仅仅只验证了多因素行为干预在整体数据层面或临床层面的有效 性，未能检验各干预要素所起的作用；研究者往往会 面临无法判断有效干预要素、排除无效干预要素、评 估某干预要素剂量合理性及成本效益等问题[3]。

因此，用来指导构建、优化及评估多因素干预的M O S T应运而生。

相比既费时又费成本，且需多周 期迭代验证、探索分析的传统行为干预方案优化方式而言，M O S T的优势在于可通过规范化阶段策略，在正式R C T研究之前，形成高质量多因素干预项目[4]。

1.2 基本内容 M O S T由筛选（s c re e n in g)、优化 (re fin in g)及证实（c o n firm in g)三阶段组成"_。

多因 素综合干预方案中的干预组件通常包,括程序（p ro­g r a m)和传递 （d e liv e ry)两个要素；程序要素 是指干
【收稿日期]2019-03-21【修回日期12019-08-13
【作者简介]潘兰，护师，硕士在读，从事肿瘤护理及外科护理研究
(通倍作者 1刘东英，E-m aihldy9585@ 预项目内容，传递要素是指干预实施因素[1]。

筛选 阶段是确定有效干预要素或组件的过程.其目标在于明确哪些程序要素有效且可促成正性结果，需要 被纳人；哪些程序要素无效或起反作用，需要被排除；哪些传递要素（干预剂量等）有效、对干预结果有 影响、对维持干预效果起作用等问题「67]。

优化阶段 是对已筛选干预组件的细微调整，形成优化版干预方案；其目的为探讨干预组件中各干预要素间的相互作用及与协变量（个体或群体特征等）的相互关 系.进一步确定最适宜干预剂量及干预组合[67];优 化阶段也是再筛选的过程，可多次循环进行。

证实 阶段则是对优化干预方案的最终验证。

1.3实施流程研究者需严格按照M O S T规范化 阶段策略进行一系列研究设计[5]。

第一阶段研究通 常建立在相关理论、临床经验、前期研究等基础之上。

在进行研究设计前，研究者应初步了解可能有效的干预要素（程序及传递要素）。

针对待检验的各 干预要素，采用（全部/部分）析因（fractional factori­als)设计形成序贯多分配随机试验[8]，对各干预要素及组件的作用效果进行解释和验证，根据试验结 果判断某一干预要素是否被纳人，形成初始干预方案。

第二阶段研究是通过进一步实验或非实验研究，确定初始方案中干预要素的最佳干预剂量或强度，评估关键影响因素的作用，同时解决第一阶段遗 留问题。

此外，实施成本也将被纳人考核，在综合考 虑方案有效性及效益性后，形成优化干预方案。

最 后阶段为通过一项标准化R C T对优化方案进行评估，验证其有效性及推广性。

若R C T结果显示，优 化干预方案效果及成本效益远不及目前标准化干预 方案.则需重新退回至第一阶段研究；若R C T结果 证实，其效果及成本效益优于标准方案，则可作为最 终方案进行发布与推广。

最终干预方案在应用过程 中.也需进行持续改进和优化•迸人新一轮M O ST。

2多阶段优化策电在多因素行为干预中的应用
2.1在戒烟行为干预中的应用M O S T最先应用 于戒烟人群。

B a k er的团队应用M O S T设计了一系 列研究，旨在开发一项全面戒烟治疗方案M。

该系 列研究基于阶段模型（phase-based model )首先筛选
• 80•解放军护理杂志2019年12月，36(12)
出吸烟者不同治疗阶段（激励、准备、戒断、维持）可 能有效的干预要素，再通过试验设计优化有效干预要素.形成组件式戒烟治疗项目，同时采用电子病案 招募促进研究结果转化为临床实践。

C ook等[%的研究探讨了戒烟激励期4项干预要素的作用，结果 显示，尼古丁口香糖与行为减少咨询的组合干预可能有效。

P ip er等[〜采用部分析因设计对6项准备 期戒烟要素进行了评价与检验，结果显示，准备期咨 询、高强度面对面戒断咨询及尼古丁贴片或口香糖的组合具有较好的协同作用。

Schlam等[12]针对处 于戒断及维持期的戒烟者，探讨了延长用药（26周或8周）、电话随访、药物依从性追踪、自动用药提醒 及电子药物检测（伴或不伴反馈咨询）的可能组合效 应；研究表明26周尼古丁替代治疗与延续性电话咨 询是戒断和维持阶段的有效干预措施。

基于以上结 果，该团队最终进行一项R C T验证了综合优化戒烟 治疗方案的具体效果[13]。

吸烟者被随机分配到常规治疗组（10 m in面对面咨询、8周尼古丁贴片、电话随访）与优化治疗组（3周准备期润喉含片、26周尼古丁贴片+润喉含片、3次面对面咨询+8次电话 随访、7〜11次自动用药提醒），以自我报告和客观测量（呼出一氧化碳浓度）的吸烟禁欲率作为评价指 标；结果显示，在干预4周、8周、16周和26周，优化 治疗组参与者吸烟禁欲率均显著高于常规治疗组。

以上系列研究，完整呈现了 M O S T指导戒烟干预方 案制订及优化的全过程，是对基于临床实证研究的深人探索。

2.2 在饮食管理行为干预中的杳用一项针对饮 食失调（eating disorders,EDs)患者的研究.应用M O S T开发了易于推广的E D s治疗方案。

通过回 顾EDS治疗的相关理论、影响因素及干预措施，确 定了 4项治疗组件；患者在接受自我;监控、控制饮食 外•被随机分配到16个干预组中，通过评价各治疗组件主要及相互作用效应，确定最优组合。

但该研 究仅对方案设计过程进行了详细描述，并未对其数 据结果进行报道及分析。

Brophy-H e rb等…1的研 究探索了 6项促进家庭膳食行为（配送、食材、社区 厨房、饮食课程、烹饪示范、餐具）的主要及交互效应，以期形成最优多因素干预组合，并计岑I通过 R C T评价其对学龄前儿童家庭膳食频率及质量和肥胖指数的作用。

K u g ler等[16〕.的研究旨在建立远 程育儿干预方案预防儿童肥胖.采用部分析因设计对宣教课程、饮食指导、风险评估、用餐反馈、喂养咨 询、目标设定、信息鼓励、社会支持8个干预组件进 行检验分析。

结果显示，除社会支持组件外.其他组 件均是有效的.可提高母亲对于喂养内容、时间•及方式的认识。

Pellegrini等[17]开发的一款手机应用程序(application，A P P)，初始模块包括：电话指导（12 或24次）、进程汇报、短信干预、代餐推荐及同伴教育，通过记录参与者3或6个月的体质量、饮食及运 动锻炼情况，最终确定促进糖尿病患者减肥效果的最优组合模块。

随着M O S T在电子信息化健康管理应用中的兴起，多因素行为干预项目可借助于远程教育系统或移动A P P,其实施方式更便利、更易 推广，也更利于干预效果的追踪与反馈。

2.3 在运动促进行为干预中的应用随着研究者 对特殊人群运动促进的关注.M O S T不再局限于鉍 康人群，也同样适用于慢性病患者，如癌症、冠脉综 合征非急性期等。

R ethorst等[18]针对乳腺癌幸存者促进活动的研究中，研究对象被随机分配到16个 干预组，以中重度体力活动为主要结局指标，以干预 时间（3或6个月）为组内因素，以干预项目（监督随 访、器材使用、自我监测及生活咨询）为组间因素.以 年龄、体质量指数等人口学资料和临床特征为协变量，建立混合效应模型，检验各组合方案的干预效果。

Ph illips等对5项待筛选干预要素：电话随 访、A P P(标准版或升级版）、短信随访、网络视频及 社会支持，进行了筛选。

随后，研究对象在接受核心 干预（运动监测A P P、宣教单、处方）的基础上，以每 日中重度体力活动时间为因变量，以患者年龄、体质 量指数、共病等因素为调节变量，建立混合效应模型 检验干预要素与时间（12或24周）的主要效果及交 互效果，综合成本效益，形成最优化、最经济的活动促进干预方案[2°]。

基于前期研究结果，H uffm an的团队对为期8周、基于A P P的积极心理（positive psychology，P P)行为干预方案具体内容进行了优化，通过建立纵向分析模型，详细探讨了强化课程、干预强度（每周或每天）、干预内容（伴或不伴动机性 访谈）对研究对象的作用；结果显示，优化版A P P组 件被广泛接受，并显著改善患者活动和心理相关结果[21]。

2.4 在心理调节行为干预中的应用Watkins 等[22]探讨了基于网络的认知行为疗法（cognitive behavioral therapy.C'B T}中活动规划、功能分析、放 松训练、挑战训练、内容训练、专注训练、自我同情训 练的主要效果及相互作用。

应用部分析@设计，将 中、重度抑郁症患者随机分配到32个干预组，以干 预后12周抑郁症状程度为主要评价指标•建立混合 或潜在模型，以期得到最佳C B T干预组件。

日本一 项关于C B T治疗大学生抑郁症的研究二，通过混 合效应重复测量分析了 A P P中5项C'B T组件（自我监控、认知重组、行为激活、信念训练和问题解决）
解放军护理杂志Nurs J Chin PLA December2019,36(12)
• 81•
的具体功效及相互作用，构建最有效C B T成分组 合，探究研究对象基本特征与C B T各组成部分间最 佳匹配，以提供个性化及改进性服务。

目前，MOST 应用于心理行为干预的相关研究中，研究者大多关注的是C B T对于不同人群的心理调节作用，由于 C B T作用机制的复杂性，其具体作用效果还待进一步相关研究加以佐证。

2.5在规范用药行为干预中的应用一项规范社 区酒精及非法药物使用的研究[24],采用全析因设计 对智慧社区（community wise)干预中同伴推动、团体协作、个人目标及社区组织模块进行探索，最终形 成优化版智慧社区手册。

\¥7^吐等[25]的研究描述 了如何应用M O S T优化在线程序myPlaybook，以预防大学生运动员药物滥用；其初始课程包括1项 常规主题（违禁药物测试相关规定）及5项特殊主题 (酒精、大麻、烟草、功能性膳食补充剂、处方及非处 方药物）；以基于理论的3种风险及保护因素（社会 规范、期望水平、自我效能）为中介变量，通过16组 对照试验，讨论各干预主题的主要与交互效应及与中介变量的关系，最终形成m yPlaybook最佳版本。

一项旨在帮助过度饮酒者减少酒精依赖的研究，通 过文献综述、专家共识及现有酒精应用分析整合，形 成了广泛行为转变模型（能力、机遇、动机行为），筛 选出5项干预要素（规范反馈、认知偏差培训、自我 监督、行动计划及角色转变）。

随后，基于以上要素 进行Drink Less A P P模块开发及优化，最终形成最 适宜版本，并已于2016年正式对英国用户发布，目前已有17 000次下载[26]。

在严格遵照M O S T规范 化阶段策略进行研究设计之后，大多数研究成果均能被转化到实践应用之中，同时也在实践中不断检验、优化。

3启示与思考
3.1多阶段优化策略的应用挑战M O S T作为一项严谨、高效的干预项目构建指导理论，通过标准化 策略流程，促进高质量多因素干预方案的形成，为患 者提供切实有效且兼具成本效益的行为干预。

在应 用M O S T进行方案构建的过程中，析因设计（全部 或部分）可同时评估和检测多个干预成分及干预组件间的交互作用。

然而，由于析因设计的复杂性和多重性，研究者在进行试验设计、实施、分析及解释 时，面临着很多的决策与挑战，例如，如何采用阶乘 设计选择被考量干预因子的数量和类型？如何解决 不同干预因素的兼容性？如何避免参与者所接受干 预类型和数量间的混淆？如何分析与解释各干预要 素的效应、各要素间的相互效应及统计显著性等[27]。

这些决策与挑战，成为了研究者在决定应用M O S T前必须思考与解决的问题，也成为了 MOST 被广泛应用最大的阻力与难点。

此外，M O S T指导 下干预组件筛选、优化、证实的各阶段是一项工作量 “巨大”的系统研究项目，需消耗大量的时间与精力。

因此，有关M O S T的应用研究，目前主要由技术成 熟的研究团队或高资历的研究者进行。

3.2多阶段优化策略的应用前景随着M O S T的不断发展与成熟，越来越多的研究者开始关注M O S T在各类人群健康行为干预中的应用，如吸 烟[9]、肥胖™、慢性病（慵學病[17]、癌症[18:、冠脉综 合征[21])、抑郁症[23]、酒精与药物依赖[26]等；同时，M O S T也应用于生活方式改变[28]、皮肤防晒:29:、腰 痛康复[3°]等其他健枣行为干两领域的应用。

由此 可见，M O S T适用领域及人群專加广泛。

在电子医 疗技术日益发展的当下，移动€疗与健康行为干预及管理的融合成为大势所趋。

基于电子技术支持及 M0S T理论指导下的信息化多因素行为干预项目，在实施效果和成本效益等方面已展现出巨大潜能，为患者提供及时、便捷、可及的医护服务，提高健康 行为干预与管理的整体质量。

M O S T的相关研究 大多以系统研究为主，从筛瑪莉证实阶段的整体研究周期较长，可能为期敎年；但同时，研究过程中所获得的研究成果也较多。

目前，已发表的研究主要 以介绍M O S T指导下研究方案设计过程（基于理论 或证据的干预要素筛选、优化干预组件阶乘试验方案设计、项目整体成本效益估算等）为主，较少研究 报道优化干预方案随机对照试验的检验结果与效能。

可见，基于M O S T构建多因素干预项目成果的 证实应用及临床转化仍待进一步发展与提高。

【关键词丨多阶段优化策略；行为干预
d〇i：10. 3969/j.issn.1008-9993. 2019. 12. 021
【中图分类号1R47 【文献标识码丨A
1文章编号丨 1008-9993(2019)12-0079-04
【参考文献】
[1]C O L L I N S L M,M U R P H Y S A.N A I R V N,e t al. A s t r a t e g y fo r
o p t im iz in g a n d e v a lu a tin g b e h a v io r a l in t e r v e n t io n s[J].A n n B e
h a v M e d,2005,30(1)：65-73.
[2]C R A I G P,D I E P P E P,M A C I N T Y R E S,et a l. D e v e lo p in g a n d
e v a lu a tin g c o m p le x in t e r v e n t io n s：th e n e w m e d ic a l re s e a rc h
c o u n c il g u i
d a n c e[J]. In t J N u r s S t u d,2013,50(5)：587-592.
[3]C O L L I N S L M, M A C K I N N O N D P, R E E V E B B. S o m e m e t h­
o d o lo g ic a l c o n s id e r a tio n s in th e o r y-b a s e d h e a lt h b e h a v io r re- s e a r c h[j].H e a lt h P s y c h o l»2013.32(5)：586-〇91.
[4]G U A S T A F E R R O K,C O L L I N S L M.A c h ie v in g th e g o a ls o f
t r a n s la t io n a l s c ie n c e in p u b lic h e a lt h in t e r v e n t io n r e s e a r c h：th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s t r a t e g y( M O S T)[ J ].A m J P u b lic
H e a l t h,2019,109(2)：S128-S129.
• 82•解放军护理杂志2019年12月，36(12)
[5]C O L L I N S L M. O p t im iz a t io n o f b e h a v io r a l, b io b e h a v io r a l, a n d
b io m e d i
c a l in t e r v e n t io n s：th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s tr a te g y
(M O S T)[M].N e w Y o r k：S p r in g e r,2018：89-93.
[6]王婧婷，袁长蓉.多阶段优化策略在多W素千预研究中的应用现
状与前景分析[J].中华护理杂志，2016,51(12): 152卜1524.
[7]G A L L I S J A, B E N N E T T G G, S T E I N B E R G D M,e t a l. R a n
d o m iz a t io n p r o c
e d u re s fo r m u lt ic o m p o n e n t b e h a v io r a l in te rv e n
t io n fa c t o r ia l t r ia ls in th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s tra te g y
f r a m e w o r k： c h a lle n
g e s a n d r e c o m m e n d a t io n s[ E B()L」.[2018-
12-22]• h t t p s：//a c a d e m ic, o u p. c o m/t b m 7a d v a n c e-a r tic le ab s t r a c t/d o i/10. 1093/t b m/ib y l31/5257794?red ire cted F*r o m= fu llt e x t.
[8]B O X G P,H U N T E R W,S T U A R T H U N T E R J. S t a t is t ic s fo r
e x p e r im e n t e r s：an in t r o d u c t io n to d e s ig n.d a t a a n a ly s is»a n ti m o d
e l b u ild in g[M].N e w Y o r k： W i l e y,2014：172 182.
[9]B A K E R T B,C O L L I N S L M,M E R M?：L S T E I N R.e t a l. E n h a n
c in g th e e ffe c tiv e n e s s o f s m o k in g tre a tm e n t r e s e a r c h：c o n c e p tu a l
b a se s a n d p r o g r e s s[J]. A d d i
c t io n.2016,111(1)： 107-116.
[10]C O O K J W,C O L L I N S L M,F I O R E M C,e t a l. C o m p a r a t iv e e f­
fe c tiv e n e s s o f m o t iv a t io n p h a s e in t e r v e n t io n c o m p o n e n ts f o r u se w it h s m o k e r s u n w illin g to q u i t： a fa c to r ia l s c re e n in g e x p je rim e n t [J].A d d ic t io n,2016,111(1)： 117-128.
[11]P I P E R M E,F I()R K M C,S M I T H S S,e t a l. I d e n t ify in g e ffe c tiv e
in t e r v e n t io n c o m p o n e n ts fo r s m o k in g c e s s a tio n：a fa c to r ia l s c re e n in g e x p e r im e n t[J].A d d ic t io n,2016.111(1)： 129-141.
[12]S C H L A M T R,F I O R E M C,S M I T H S S,e t g.C o m p a r a t iv e e f­
fe c tiv e n e s s o f in t e r v e n t io n c o m p o n e n ts fo r p r o d u c in g lo n g te rm
a b s tin e n c e fro m s m o k in g：a fa c t o r ia l s c re e n in g e x p e rim e n t [J ].
A d d ic t io n, 2016,111 (1)： 142-155.
[13]P I P E R M E,C O()K J W,S C H L A M T R,e t a l. A ra n d o m iz e d
c o n t r o lle
d t r ia l o f an o p t im iz
e d s m o k in g tre a tm e n t d e liv e r e d in
p r im a r y c a r e[J].A n n B e h a v M e d,2〇18*52( 10) ：854-864.
[14]M A N A S S E S M,C L A R K K E.J U A R A S C I O A S,e t a l. D e v e lo
p in g m o re e f f ic ie n t，e ff e c t iv e，a n d d is s e m in a b le t r e a tm e n ts fo r
e a tin g d is o r d e r s：an o v e r v ie w o
f th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n
s t r a t e g y[J].E a t W e ig h t D is o r d,2019(2)：1-13.
[15]B R()P H Y-H E R B H E,H O R O D Y N S K I M,C O N T R E R A S D,e t
a l. E ffe c t iv e n e s s o f d iffe r in g le v e ls o f s u p p o r t fo r f a m ily m e a ls o n
o b e s it y p r e v e n tio n a m o n g h ead s ta rt p r e s c h o o le r s：th e s im p ly
d in n
e r s t u d y[J].B M C P u b lic H e a lt h, 2017,17(1)： 184-195.
[16]K U G L E R K C,B A L A N T E K I N K N,B I R C H L L,e t a l. A p p li­
c a tio n o f th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s t r a t e g y to a p ilo t s t u
d y：an
e m p ir ic a l e x a m p le t a r g e tin g o b e s it y a m o n g c h ild r e n o
f lo w-in
c o m e m o t h e r s[J].B M C P u b lic H e a lt h,2016,16(1)：1181-1191.
[17]P E L L E G R I N I C A, H O F F M A N S A,C O L L I N S L M,e t a l. O p
t im iz a t io n o f r e m o te ly d e liv e r e d in te n s iv e lif e s t y le t r e a tm e n t fo r o b e s it y u s in g th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s tr a te g y :()p t-I N s tu d y p r o to c o l[J]]. C o n t e m p C lin T r i a l s,2014,38(2)： 251-259.
[18]R E T H O R S T C D,H A M A N N H A,C A R M()D Y T J,e t a l. T h e
P r o m o t in g A c t iv it y in C a n c e r S u r v iv o r s(P A C E S)t r i a l：a m u lt i­p h a s e o p t im iz a t io n o f s tr a te g y a p p ro a c h to in c r e a s in g p h y s ic a l
a c t iv it y in
b re a s t
c a n c e r s u r v iv o r s[J].B M C C a n c e r,2018.18( 1)：
744-754.[19]P H1L L I P S S M,C O N R O Y D E,K E A D L E S K,e t a l. B r e a s t
c a n c e r s u r v iv o r s J p re fe re n c e s f o r t e c h n o lo g y-s u p p o r t e
d
e x e rc is e
in t e r v e n t io n s[ J ].S u p p o r t C a r e C a n c e r, 2017, 25 ( 10 )：3243- 3252.
[2G]P H I L L I P S S M X O L L I M S L M,P E N E D O F J,e t a l. O p t im iz a­tio n o f a te c h n o lo g y-s u p p o r t e d p h y s ic a l a c t iv it y in t e r v e n t io n f o r
b r e a s t
c a n c e r s u r v iv o r s： F it2T h r iv e s tu
d y p r o t o c o l[j],C o n t
e m p
C lin T r i a l s,2018,66(3):9-19.
[21]C E L A N O C M,A L B A N E S E A M,M I L L S T E I N R A,e t a l. O p
t im iz in g a p o s it iv e p s y c h o lo g y in t e r v e n t io n to p r o m o te h e a lt h b e­
h a v io r s a ft e r an a c u te c o r o n a r y s y n d r o m e： th e p o s it iv e e m o tio n s
a ft e r a c u te c o r o n a r y e v e n ts III (P E A C E-I I I)ra n d o m iz e d f a c t o r i­
a l lr i a l[J],P s y c h o s o m M e d*2018t80(6)：526-534.
[22]W A T K I N S E,N E W B O L D A.T E S T E R-J O N E S M,e t a l. I m p le­
m e n t in g m u lt if a c t o r ia l p s y c h o th e r a p y re s e a rc h in o n lin e v ir t u a l
e n v ir o n m e n t s(I M P R O V E-2):s t u d y p r o to c o l fo r a p h a s e III t r ia l
o f th e M O S T ra n d o m iz e d c o m p o n e n t s e le c tio n m e th o d f o r in t e r­
n et c o g n it iv e-b e h a v io u r a l t h e r a p y fo r d e p re s s io n [J].B M C P s y­
c h ia t r y ,2016.16(1)：345-358.
[23]U W A T()K O T.L U O Y, S A K A T A M,e t a l. H e a lt h y C a m p u s
T r i a l：a m u llip h a s e o p t im iz a t io n s t r a t e g y(M O S T)f u lly fa c t o r ia l t r ia l t o o p t im iz e th e s m a r tp h o n e c o g n it iv e b e h a v io r a l t h e r a p y
(C B T) a p p fo r m e n ta l h e a lt h p r o m o t io n a m o n g u n iv e r s it y
s t u d e n t s： s t u d y p r o t o c o l fo r a ra n d o m iz e d c o n t r o lle d t r ia l [J].
T r i a l s,2018,19(l):353-369.
[24]W I N D S()R L C,B E N O I T E,S M I T H D,e t a l. O p t im iz in g a c o m­
m u n ity-e n g a g e d m u lt i le v e l g r o u p in t e r v e n t io n to re d u c e s u b­
s ta n c e u s e：an a p p lic a t io n o f th e m u lt ip h a s e o p t im iz a t io n s tr a te g y
[J].T r i a l s,2018,19(l)：255-270.
[25]W Y R I C K D L.R U L I S O N K L,F E A R N O M K E N N E Y M,e t al.
M o v in g b e y o n d th e t r e a tm e n t p a c k a g e a p p ro a c h to d e v e lo p in g
b e h a v io r a l in t e r v e n t io n s： a d d r e s s in g q u e s tio n s th a t a ro s e d u r in g
a n a p p lic a t io n o f th e M u lt ip h a s e O p t im iz a t io n S t r a t e g y(M O S T)
[J].T r a n s l B e h a v M e d,2014,4(3)：252-260.
[26]G A R N E T T C,C R A N E D,W E S T R,e t a l. T h e d e v e lo p m e n t o f
d r in k l
e s s：an a lc o h o l r e d u c tio n s m a r tp h o n e a p p
f o r e x c e s s iv e
d r in k
e r s[J].T r a n s l B e h a v M e d,2019,9(2)：296-307.
[27]B A K E R T B,S M I T H S S,B()L T D M,e t a l. I m p le m e n t in g c lin i
c a l re s e a rc h u s in g fa c t o r ia l
d
e s ig n s：a p r im e r[J].B e h a v T h e r,
2017,48(4)：567-580.
[28]B U M A N M P,E P S T E I N D R,G U T I E R R E Z M,et a l. B e-
W e ll24：d e v e lo p m e n t a n d p r o c e s s e v a lu a tio n o f a s m a r tp h o n e
**A ppM to im p r o v e s le e p, s e d e n t a r y, a n d a c tiv e b e h a v io r s in U S
v e te ra n s w it h in c re a s e d m e t a b o lic r is k [J ]. T r a n s l B e h a v M e d.
2016,6(3)：438-448.
[29]W U Y P,P A R S O N S B G,N A G E L H()U T E,e t a l. A fo u r-g r o u p
e x p e r im e n t to im p r o v e W e s te r n h ig h s c h o o l s t u d e n t s T s u n p r o­
te c tio n b e h a v io r s[J]. T r a n s l B e h a v M e d,2019,9(3)：468-479. [30]F R I T Z J M，S H A R P E J A，L A N E E，e t a l.O p t im iz in g t r e a tm e n t
p r o t o c o ls fo r s p in a l m a n ip u la t iv e t h e r a p y：s tu d y p r o t o c o l fo r
a ra n d o m iz e d t r ia l[J].T r ia ls, 2018 * 19(1)： 306-318.
(本文编辑：王园园）。