Forschungsartikel

Die Zusammenhänge zwischen Multi-Theorie-Modell-(MTM)-Konstrukten und Gesundheitsverhaltensänderung bei Studierenden: Eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse

DOI:

10.3791/69943

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5. Dezember 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Public Health, Xinyu University

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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Diese Metaanalyse von 13 Studien (2.605 Studierende) quantifiziert MTM-Konstruktassoziationen mit Gesundheitsverhaltensänderungen und identifiziert wichtige stufenspezifische Faktoren.

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Studie zielt darauf ab, die Rolle des Multi-Theory-Modells (MTM) bei der Veränderung des Gesundheitsverhaltens bei Studierenden zu untersuchen, die Stärke der Assoziation zwischen jedem MTM-Konstrukt und solchen Veränderungen zu quantifizieren und empirische Belege für die Entwicklung phasenspezifischer Interventionsstrategien zu liefern. Datenbanken wie CNKI, Wanfang, PubMed, Web of Science, Scopus und Embase wurden von ihrer Gründung bis Oktober 2024 durchsucht. Nachdem die Studien nach Einschluss- und Ausschlusskriterien geprüft und die Daten extrahiert wurden, wurde eine Metaanalyse mit der RevMan 5.4-Software durchgeführt. Die statistische Signifikanz wurde auf P < 0,05 festgelegt. Dreizehn Studien mit 2.605 Teilnehmern wurden eingeschlossen. In der Initiationsphase zeigte das Verhaltensvertrauen (BC) den stärksten Zusammenhang mit Gesundheitsverhaltensänderungen (OR=1,12). In der Erhaltungsphase zeigte Practice for Change (PC) die stärkste Assoziation (OR=1,15), während Veränderungen im sozialen Umfeld (CSE) eine hohe Stabilität (I²=0 %) aufwiesen. Die Multi-Theorie-Modell (MTM)-Konstrukte sind signifikant mit der Veränderung des Gesundheitsverhaltens bei Studierenden verbunden. Diese Studie liefert quantitative Belege zu den stufenspezifischen Zusammenhängen von MTM-Konstrukten, die die zukünftige Gestaltung zielgerichteter Interventionen beeinflussen könnten. Es empfiehlt außerdem, den Fokus auf Verhaltensbewusstsein (BC) zur Initiierung und Praxis für Veränderung (PC) sowie auf Veränderungen im sozialen Umfeld (CSE) zur Erhaltung zur Verbesserung der Treue zu konzentrieren.

Einleitung

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Studierende spielen als Kerngruppe junger Erwachsener mit hohem Bildungspotenzial eine entscheidende Rolle bei der Förderung des globalen sozialen Fortschritts und der nachhaltigen Entwicklung1. Sie befinden sich in einer kritischen Phase körperlicher und psychischer Entwicklung und stehen vor Herausforderungen wie akademischem Druck, sozialer Anpassung und eigenständigem Leben. Folglich wird ihre Gesundheit zunehmend von Lebensgewohnheiten und Campusumgebungen beeinflusst. Zum Beispiel führen hohe Lernbelastungen, unregelmäßige Routinen, fehlende Bewegung und schlechte Selbstverwaltung oft sowohl zu psychischen als auch körperlichen Gesundheitsproblemen3. Eine wachsende Zahl an Belegen unterstreicht die erheblichen psychischen Herausforderungen, denen Studierende gegenüberstehen. Eine groß angelegte Metaanalyse zeigte gebündelte Prävalenzraten von 34 % für Depressionen und 32 % für Angst in dieser demografischenGruppe 4. Diese Raten sind deutlich höher als in der Allgemeinbevölkerung, was die besonderen Belastungen dieser Lebensphase unterstreicht, ein Muster, das auch in Ostasien5 erkennbar ist. Diese Übergangsphase stört oft gesunde Gewohnheiten, sodass die Entwicklung positiver Gesundheitsverhaltensweisen in dieser Zeit entscheidend für das lebenslange Wohlbefinden ist.

Die WHO stellt fest, dass gesunde Verhaltensweisen das Gesundheitsbewusstsein, Selbstmanagement und die Lebensqualität erhöhen6. Gesundheitsverhalten sind Handlungen, die mit körperlichem und geistigem Wohlbefinden verbunden sind, während sich Individuen an die Umgebung anpassen7. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung gesunder Lebensstile. Effektive theoretische Modelle sind notwendig, um die Faktoren zu verstehen, die mit Verbesserungen verbunden sind, und die potenzielle Erleichterung, ungesunde Gewohnheiten sowohl kurzfristig als auch langfristig durch gesunde Gewohnheiten zu ersetzen.

Unter den verschiedenen Gesundheitsverhaltensinterventionsmodellen ist das Multi-Theory-Modell (MTM) der Gesundheitsverhaltensänderung, das erstmals 2015 von Professor Manoj Sharma vorgeschlagenwurde, hervorzuheben. Im Vergleich zu anderen Verhaltensänderungstheorien wie dem Transtheoretischen Modell (TTM), der Theory of Planned Behavior (TPB) und der Social Cognitive Theory (SCT) hat das MTM einzigartige Vorteile, insbesondere bei der Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse von Studierenden. Obwohl der TTM effektiv Phasen des Wandels darlegt, bietet er begrenzte, umsetzbare Strategien zur Aufrechterhaltung neuer Verhaltensweisen – eine besondere Herausforderung für Schüler, die schwankende akademische und soziale Anforderungen bewältigen9. Das TPB betont die Verhaltensintention als Schlüsselprädiktor, unterscheidet jedoch nicht explizit zwischen der Inleitung und Aufrechterhaltung von Verhalten – eine Unterscheidung, die im dynamischen Kontext des Studentenlebensentscheidend ist. SCT bietet trotz der Betonung von Selbstwirksamkeit und beobachtendem Lernen einen weniger strukturierten Rahmen für die Gestaltung phasenspezifischer Interventionen11. Im Gegensatz dazu teilt das MTM den Veränderungsprozess nicht nur in Initiierung und Erhaltung auf, sondern führt auch spezifische, messbare Konstrukte für jede Stufe ein, was es besonders geeignet macht, gezielte und nachhaltige Gesundheitsverhaltensinterventionen in Hochschulenzu entwickeln 12. Diese Theorie unterteilt die Veränderung des Gesundheitsverhaltens in zwei Phasen: Initiierung und Erhaltung, und adressiert damit die komplexen und vielfältigen Bedürfnisse von Gesundheitsverhaltensinterventionen13.

Die Entwicklung des MTM hat vier Phasen durchlaufen. Frühe Theorien konzentrierten sich auf Wissensverbreitung und Sensibilisierung, um Verhalten durch Informationsbereitstellung zu verändern14. Theorien der zweiten Generation beinhalteten Fertigkeitstraining und Bewusstseinsverbesserung15. In den 1990er Jahren entstanden Theorien der dritten Generation, die evidenzbasierte Techniken einführten und empirisch fundierte Rahmenwerke wie die Social CognitiveTheory 11 betonten. In der vierten und neuesten Phase integriert das MTM Kernelemente mehrerer klassischer Theorien, um die Initiierung und Aufrechterhaltung von Gesundheitsverhalten umfassend zu analysieren und vorherzusagen16. Das MTM kombiniert Schlüsselkomponenten verschiedener Theorien, um besser vorherzusagen und zu erklären, wie Individuen gesunde Verhaltensweisen initiieren und aufrechterhalten.

Das MTM unterteilt Verhaltensänderung in zwei Phasen: Initiierung und Erhaltung. Die Initiation wird durch partizipativen Dialog (PD), Verhaltensbewusstsein (BC) und Veränderungen in der physischen Umgebung (CPE) beeinflusst. Die Erhaltung wird durch emotionale Transformation (ET), Praxis für Veränderung (PC) und Veränderungen im sozialen Umfeld (CSE)17 beeinflusst. Das MTM wurde erfolgreich in Bereichen wie Ernährungsmanagement18, Händewaschen19, Raucherentwöhnung20, Alkoholenthaltsamkeit12 und Spielentwöhnung21 angewandt. Die meisten bestehenden Studien konzentrieren sich jedoch auf qualitative Beschreibungen ihrer Anwendbarkeit oder auf eine Einzelfaktor-Korrelationsanalyse 17,22,23 und fehlen eine quantitative Synthese der Stärke der Assoziation jedes MTM-Konstrukts mit Gesundheitsverhalten bei Studierenden.

Angesichts der besonderen Herausforderungen, denen Studierende gegenüberstehen, ist es notwendig, die Rolle des MTM in ihrem Gesundheitsverhalten zu erforschen. Diese Studie beginnt mit den beiden Phasen, Initiierung und Wartung, und konzentriert sich auf die sechs Schlüsselkonstrukte des Modells. Es zielt darauf ab, die Stärke der Querschnittszusammenhänge zwischen jedem MTM-Konstrukt und Gesundheitsverhaltensänderungen bei Studierenden zu quantifizieren. Durch die quantitative Integration der Daten liefert diese Studie vergleichbare Belege für die Stärke der Assoziationen verschiedener MTM-Konstrukte und deren Querschnittsbeziehungen mit dem Gesundheitsverhalten von Studierenden. Durch die Synthese korrelationeller Daten zielt diese Studie darauf ab, Hypothesen darüber zu entwickeln, welche Konstrukte für jede Stufe am kritischsten sind und daher in zukünftigen Longitudinal- und Experimentalstudien getestet werden sollten. Diese Studie befasst sich mit den Einschränkungen früherer systematischer Übersichtsarbeiten, die weitgehend auf der Ebene der qualitativen Beschreibung blieben und keine quantitative Synthese von Evidenzen bezüglich der Querschnittszusammenhänge zwischen MTM-Konstrukten und dem Gesundheitsverhalten der Studierenden boten. Darüber hinaus schließt es eine Lücke in der quantitativen Forschung zum MTM, insbesondere in der Studierendenpopulation, indem es eine präzisere theoretische Grundlage für Gesundheitsinterventionen bietet, die auf diese Gruppe abzielen. Darüber hinaus identifiziert diese Studie stufenspezifische Interventionsprioritäten durch quantitative Analyse und liefert direkte vorläufige Belege für die Entwicklung phasenweiser Gesundheitsverhaltensinterventionsstrategien für Studierende.

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Protokoll

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Dieses systematische Übersichts- und Metaanalyseprotokoll wurde bei PROSPERO mit der Registrierungsnummer CRD 420251012795 registriert. Diese Studie wurde gemäß den Richtlinien Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA)24 (Supplementary File 1) konzipiert und durchgeführt.

1. Literatursuchstrategie

Die relevante Literatur wurde durch die Suche in den Datenbanken von PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, Wanfang und der Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI) nach Studien gefunden, die von Beginn jeder Datenbank bis Oktober 2024 veröffentlicht wurden. Die verwendeten chinesischen Suchbegriffe waren "duo li lun mo xing" UND "da xue sheng" UND "jian kang xing wei". Die verwendeten englischen Suchbegriffe waren (("Multi-Theory Model"), ODER ("MTM")) UND (("college student*") ODER ("University Student*") ODER ("undergraduate*"), ODER ("academician")) UND (("health behavior*") OR ("healthy behavior*") OR ("health-related behavior*")).

2. Literatureinschluss- und Ausschlusskriterien

Die Einschlusskriterien waren wie folgt: (1) die Studienpersonen waren College-Studenten; (2) Das Multi-Theorie-Modell (MTM) wurde als prädiktiver Rahmen für Gesundheitsverhalten angewandt; (3) ausreichende Daten zur Berechnung von Assoziationsmaßen (ORs) bereitgestellt wurden; (4) das Studiendesign war eine Querschnittsstudie; und (5) Die enthaltenen Artikel beschränkten sich auf Englisch und Chinesisch. Die Ausschlusskriterien waren wie folgt: (1) doppelte Veröffentlichungen; (2) Studien mit unvollständigen oder unzugänglichen Daten; (3) Studien, die das Multi-Theorie-Modell (MTM) nicht verwenden; und (4) Übersichtsarbeiten, Fallberichte, Konferenzzusammenfassungen, Tierstudien usw.

3. Literaturüberprüfung und Datenextraktion

Die identifizierten Datensätze wurden in die EndNote X21-Software importiert, um die Literatur zu überprüfen und Duplikate zu entfernen. Der Auswahlprozess der Studie wurde unabhängig von zwei Gutachtern (X.L.H. und K.X.H.) durchgeführt. Zuerst wurden Titel und Zusammenfassungen anhand der Zulassungskriterien geprüft. Anschließend wurden die vollständigen Texte potenziell relevanter Artikel abgerufen und bewertet. Etwaige Unstimmigkeiten in jeder Phase wurden durch Konsens oder, wenn nötig, durch eine Entscheidung durch einen dritten leitenden Gutachter (X.X.Z.) gelöst. Die Datenextraktion wurde unabhängig von denselben beiden Prüfern (X.L.H. und K.X.H.) unter Verwendung eines vorgefertigten, standardisierten Datenextraktionsformulars durchgeführt. Die extrahierten Daten umfassten Folgendes: Erstautor, Veröffentlichungsjahr, Studienland, Stichprobengröße, demografische Merkmale (z. B. Geschlecht und Durchschnittsalter), untersuchtes Gesundheitsverhalten, Messinstrumente für jedes MTM-Konstrukt sowie Effektgrößendaten (z. B. Odds Ratios mit 95%-Konfidenzintervallen) für die Assoziation zwischen jedem Konstrukt und Verhaltensänderung.

4. Bewertung methodischer Qualität

Die methodische Qualität der eingeschlossenen Studien wurde mit einem speziell für Querschnittsstudien entwickelten kombinierten Bewertungsinstrumentbewertet 25. Das Werkzeug umfasst sieben Kriterien: (1) wissenschaftlich fundiertes Design; (2) angemessene Datenerhebungsstrategie; (3) Berichterstattung der Stichprobenantwortrate; (4) gute Repräsentativität der Stichprobe im Verhältnis zur Population; (5) geeignete Forschungsziele und -methoden; (6) Berichterstattung statistischer Leistung; und (7) angemessene statistische Methoden. Die Antworten wurden als "ja", "nein" oder "unklar" kategorisiert und erhielten Punktzahlen von 1, 0 bzw. 0,5. Wenn ein Indikator nicht anwendbar war, wurde er mit "_" bezeichnet und mit 1,0 Punkten26 bewertet. Die Gesamtpunktzahl der Skala betrug 7,0 Punkte. Eine Punktzahl von 6,0–7,0 deutete auf Qualität der Kategorie A hin, 4,0–5,5 auf Qualität der Kategorie B und eine Punktzahl unter 4,0 auf Qualität der Kategorie C. Die Qualitätsbewertung wurde unabhängig voneinander von zwei Gutachtern (X.L.H. und X.Z.) durchgeführt. Meinungsverschiedenheiten bei der Wertung wurden diskutiert, bis ein Konsens erzielt wurde.

5. Statistische Analyse

Die Daten wurden mit der Review Manager 5.3-Software analysiert. Die Heterogenität zwischen den Studien wurde anhand von P-Werten und I²-Statistiken bewertet. Wenn P > 0,1 und I² 50,0 % <, was auf akzeptable Heterogenität in den Studienergebnissen hinweist, wurde ein Modell mit festen Effektenverwendet 27. Wenn P ≤ 0,1 und I² 50,0 % ≥, was auf erhebliche Heterogenität hinweist, wurde ein Random-Effects-Modellangewendet 28. Das Odds Ratio (OR) wurde während der gesamten Studie als quantitativer Schätzer verwendet. Sensitivitätsanalysen oder Untergruppenanalysen wurden durchgeführt, um bei Bedarf die Quellen der Heterogenität zu untersuchen. Die statistische Signifikanz wurde auf P < 0,05 gesetzt. Der Publikationsbias wurde sowohl visuell mit Funnelplots als auch statistisch mit Eggers linearem Regressionstest für Ergebnismaße bewertet, die eine ausreichende Anzahl von Studien einschlossen (n ≥ 10). Die primäre Datenanalyse, einschließlich der Erzeugung von Wald- und Trichterdiagrammen, wurde mit der Software Review Manager (RevMan) Version 5.3 durchgeführt. Zusätzlich wurde die statistische Bewertung des Publikationsbias (Egger-Test) mit Stata Version 18 durchgeführt. Der Publikationsbias wurde mittels Funnel-Plots für Ergebnismaße mit einer ausreichenden Anzahl von Studien (n ≥ 10) bewertet, wobei das Signifikanzniveau bei α = 0,05 festgelegt wurde.

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Ergebnisse

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Literaturrecherche
Insgesamt wurden zunächst 90 Artikel identifiziert. Nachdem 43 doppelte Datensätze mittels EndNote-Software in Kombination mit manueller Überprüfung entfernt wurden, wurden 47 Artikel behalten. Durch die Überprüfung der Titel und Zusammenfassungen wurden 19 Artikel, die eindeutig irrelevant waren oder nicht den Studien- und Designkriterien entsprachen, ausgeschlossen. Nach dem Lesen der vollständigen Texte wurden 15 weitere Artikel ausgeschlossen, da sie für das Forschungsthema irre...

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Diskussion

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Diese Metaanalyse quantifizierte die Querschnittszusammenhänge zwischen MTM-Konstrukten und Gesundheitsverhaltensänderungen bei Studierenden. Eine neuartige Erkenntnis ist die Identifizierung von schlüsselstufenspezifischen und verhaltensspezifischen Konstrukten: Verhaltensbewusstsein war für die Initiierung von größter Bedeutung, während Praxis für Veränderung (PC), insbesondere bei körperlicher Aktivität (OR=1,22), die stärkste Assoziation zur Erhaltung hatte. Darüber hinaus zeigten Ve...

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Offenlegungen

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Keiner erklärte.

Danksagungen

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Diese Studie wurde durch den Provinz-First-Class Kurs in Medizinischer Statistik unterstützt, ein vom Provinz-Bildungsministerium Jiangxi initiiertes Projekt (003031604) sowie vom Science and Technology Project des Bildungsministeriums von Jiangxi (GJJ191063).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
EndNote ClarivateX21Software, die für Literaturverwaltung und Screening verwendet wird
Review Manager (RevMan) Die Cochrane-Kollaboration5.3Software für Metaanalysen
StataStataCorp LLC18Software für statistische Analyse und Datenmanagement

Referenzen

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