基于信息-动机-行为技能模型的数字健康干预对中国男男性行为者健康行为促进的探索性真实世界研究

为解决中国男男性行为者(MSM)群体中HIV高风险性行为导致的艾滋病防控难题，来自国内的研究团队基于信息-动机-行为技能(IMB)模型，通过Blued社交平台开展数字健康干预。研究发现该干预显著提升HIV检测率、暴露前预防(PrEP)认知及使用意愿，为难以触达人群的艾滋病防控提供了创新性数字解决方案。

　　

这项开创性研究瞄准中国男男性行为者(MSM)群体中居高不下的HIV感染风险，创新性地将信息-动机-行为技能(Information-Motivation-Behavioral Skills, IMB)模型与数字健康技术相结合。研究团队巧妙利用国内主流社交平台Blued，在3个试点城市推送自主研发的干预内容，同时设立3个对照城市。

通过精心设计的问卷评估发现，接受干预的MSM群体展现出令人振奋的改变：HIV检测率显著提升，暴露前预防(Pre-Exposure Prophylaxis, PrEP)知识水平明显改善，口服PrEP的使用意愿也得到增强。更令人鼓舞的是，这些寓教于乐的数字化材料获得了90%以上参与者的积极反馈，他们普遍认为内容既实用又引人入胜。

该研究突破性地证实，基于IMB理论的数字化干预能有效突破传统公共卫生服务的局限，为难以触达的高危人群提供可扩展、低成本的HIV防控新范式。这种将行为改变理论与移动互联网技术相融合的创新实践，为全球艾滋病防控工作提供了极具参考价值的"中国方案"。