综述：可穿戴技术中的霍桑效应：一项系统性综述

这篇系统性综述揭示了可穿戴技术（Wearable Technology）研究中霍桑效应（Hawthorne Effect）被严重忽视的现状——在1630万项研究中仅0.0002%涉及该效应。通过分析28项关键研究，发现75%仅简单提及效应，14.3%尝试控制效应，而10.7%创新性地利用效应促进行为改变（Behaviour Change）。研究强调需在随机对照试验（RCT）中系统评估该效应，并为技术开发者提供了"最小化"或"利用"效应的双路径策略。

　　

Abstract
可穿戴技术的迅猛发展正重塑健康监测领域，但鲜有研究者关注到监测行为本身可能引发的霍桑效应——当个体意识到被观察时产生的行为改变。这项覆盖1630万项记录的系统性综述，首次量化了该领域对霍桑效应的认知缺口。

Introduction
随着智能手表、生物传感器（Biosensor）等可穿戴设备在医疗健康领域的普及，其对物理活动（Physical Activity）监测和医疗绩效（Healthcare Performance）评估的贡献已获广泛认可。然而监测过程中产生的霍桑效应，即受试者因知晓被监测而改变自然行为模式的现象，可能显著影响研究效度。本综述揭示了一个惊人事实：每百万项研究中仅有2项涉及该效应讨论。

Methods
通过检索截至2024年8月31日的多源数据库（包括灰色文献），筛选出28项符合标准的研究。纳入标准包含：明确提及霍桑效应、尝试控制效应、测量效应影响或主动利用效应促进行为改变。采用三级分类体系：仅提及效应（Acknowledgment）、尝试最小化效应（Minimising）、主动利用效应（Harnessing）。

Results
在纳入分析的2786名受试者数据中，75%研究（n=21）仅简单提及效应存在，其中仅13项推测了效应可能的影响方向；14.3%研究（n=4）尝试通过双盲设计或延长适应期等方法控制效应，但仅2项成功量化效应强度，且结果存在矛盾；最具突破性的是10.7%研究（n=3）将效应转化为干预手段，其中2项证实效应可提升28-42%的行为依从性。

Conclusion
该综述提出双重行动纲领：研究者应在随机对照试验（RCT）中增设霍桑效应评估模块，采用标准化的效应量化工具；技术开发者则可借鉴"利用效应"研究中的成功案例，将监测提醒机制设计为正向行为强化工具。未来研究需重点解决效应持续时间、个体差异响应等关键问题，以完善可穿戴技术的临床转化路径。