Hodnocení vlivu předpisu cvičení založeného na aplikaci pomocí RL na spokojenost a intenzitu cvičení (PERFORM-RL)

Přehled studie Studie PERFORM-RL byla 12týdenní randomizovaná zkřížená studie provedená za účelem vyhodnocení dopadu personalizovaného předpisu cvičení založeného na aplikaci na spokojenost uživatelů a intenzitu cvičení, s využitím posilovacího učení (RL) jako klíčového mechanismu pro přizpůsobení. Tato studie se snažila zjistit, zda cvičební relace generované RL mohou zlepšit spokojenost uživatelů a zvýšit intenzitu cvičení ve srovnání s nepersonalizovanými generickými sezeními. Očekává se, že zjištění přispějí k rostoucímu poli digitálních zdravotních intervencí, zejména v oblasti škálovatelných cvičebních programů založených na aplikacích navržených tak, aby zlepšily zapojení uživatelů a dlouhodobou přilnavost.

Cíle studie Primárním cílem studie bylo porovnat spokojenost uživatelů mezi cvičeními generovanými RL a generickými sezeními. Hypotéza byla, že personalizace řízená RL by měla za následek vyšší spokojenost uživatelů, měřeno pomocí škály požitku z fyzické aktivity (PACES-8). Sekundárním cílem bylo vyhodnotit vliv RL na intenzitu cvičení, měřeno pomocí Borgovy škály RPE (rating of Perceived Exertion). Předpokládalo se, že účastníci budou cvičit ve vyšší intenzitě ve stavu RL kvůli přizpůsobené povaze sezení, která je v souladu s jejich preferencemi a úrovní zdatnosti.

Design studie

Jednalo se o randomizovanou zkříženou studii zaslepenou hodnotiteli. Každý účastník splnil během 12týdenní studie dvě různé podmínky:

Podmínka intervence: Cvičební lekce byly personalizovány pomocí modelu posilujícího učení, který přizpůsoboval obtížnost a obsah relace na základě preferencí účastníků, minulých výkonů a zpětné vazby.

Kontrolní podmínka: Účastníci absolvovali generická, nepersonalizovaná cvičení. Tyto relace byly předem navrženy a nepřizpůsobovaly se na základě zpětné vazby nebo preferencí uživatele.

Účastníci střídali každý týden intervenční a kontrolní podmínky, což znamená, že každý týden zažili jiný přístup k předpisu cvičení. Tento design zajistil, že každý účastník fungoval jako vlastní kontrola, snížil variabilitu a zvýšil robustnost zjištění. Všechna cvičení byla dodána prostřednictvím aplikace i80 BPM vyvinuté společností Samsung, která také usnadnila sběr dat.

Účastníci Účastníci se rekrutovali z Dublinu v Irsku a jeho okolí prostřednictvím ústního podání a sociálních médií. Celkem 62 účastníků (27 mužů, 42 žen; průměrný věk 42 let) absolvovalo alespoň jedno cvičení, přičemž během 12týdenního zkušebního období bylo celkově dokončeno 559 cvičení. Účastníci byli zdraví, rekreačně aktivní dospělí ve věku 18 až 65 let. Byli prověřeni z hlediska způsobilosti pomocí „Dotazníku zdravotního screeningu před účastí na cvičení pro odborníky na cvičení“. Kritéria vyloučení zahrnovala fyzické postižení, těžké kognitivní poruchy nebo neschopnost číst a psát v angličtině.

Intervence Reinforcement Learning (RL) Intervence

Model RL používaný aplikací i80 BPM přizpůsobil cvičební sezení na základě uživatelských preferencí, vnímané námahy a zpětné vazby z předchozích sezení. Rámec RL používal rozhodovacího agenta, který vybíral cvičení z již existující databáze na základě kondice uživatele, cílů a zpětné vazby v reálném čase. Cílem funkce odměny modelu bylo maximalizovat spokojenost uživatelů a efektivitu relace přizpůsobením obtížnosti a obsahu cvičení v reakci na vyvíjející se potřeby uživatele.

Pokud například účastník uvedl vysokou spokojenost a střední intenzitu v předchozím sezení, model RL by navrhoval podobná nebo mírně náročnější cvičení pro další sezení. Systém RL se neustále učil z interakcí uživatele a upravoval předpis cvičení tak, aby byl zachován optimální záběr a účinnost.

Kontrolní stav

V kontrolním stavu účastníci obdrželi generická cvičení, která nebyla přizpůsobena nebo přizpůsobena na základě zpětné vazby od uživatelů. Tato sezení zahrnovala pevný výběr cvičení a v průběhu času se nevyvíjela, což poskytlo základní linii, se kterou by bylo možné porovnat personalizovanou RL intervenci.

Měření výsledků Primární výsledek: Spokojenost uživatelů

Spokojenost uživatelů byla hodnocena po každé relaci pomocí zkrácené 8položkové verze škály potěšení z fyzické aktivity (PACES-8). Tato ověřená škála měří, do jaké míry si účastníci cvičení užívali. Skóre se pohybuje od 1 (nízká spokojenost) do 5 (vysoká spokojenost), přičemž vyšší skóre znamená větší požitek a celkovou spokojenost se zážitkem z cvičení.

Sekundární výsledek: Intenzita cvičení

Intenzita cvičení byla měřena pomocí stupnice Borg Rating of Perceived Exertion (RPE), která se pohybuje od 1 (velmi snadné) do 10 (maximální námaha). Účastníci byli vyzváni, aby ohodnotili svou vnímanou námahu po každé relaci prostřednictvím aplikace, což zajistilo zachycení jejich zkušeností v reálném čase. Údaje o srdečním tepu, shromážděné pomocí chytrých hodinek Samsung Galaxy Fit 2, sloužily jako další měřítko intenzity a ověřovaly subjektivní skóre RPE.

Další výsledek: srdeční frekvence

Pomocí chytrých hodinek Samsung Galaxy Fit 2 byl během každého sezení nepřetržitě monitorován srdeční tep. Údaje o srdeční frekvenci byly automaticky přeneseny do aplikace i80 BPM a použity ke sledování fyziologických reakcí na cvičení.

Sběr a správa dat Data byla shromažďována prostřednictvím aplikace i80 BPM, která zaznamenávala spokojenost uživatelů, intenzitu cvičení, srdeční frekvenci a dobu trvání každého cvičení. Aby byla zajištěna důvěrnost účastníků, byla všechna data před analýzou anonymizována. Účastníkům byl přidělen jedinečný identifikační kód a všechny citlivé dokumenty byly bezpečně uloženy a přístup byl povolen pouze oprávněným pracovníkům.

Výpočty velikosti vzorku a výkonu Na základě předchozí studie proveditelnosti byla velikost vzorku odhadnuta na minimálně 40 účastníků, aby bylo možné detekovat průměrný rozdíl 8 bodů na stupnici PACES-8 s 80% výkonem. Bylo přijato celkem 69 účastníků, kteří by měli zodpovědět potenciální předčasné ukončení, a 62 účastníků dokončilo alespoň jedno cvičení. Konečná velikost vzorku poskytla dostatečný výkon pro detekci rozdílů mezi RL a kontrolními podmínkami.

Statistická analýza K analýze primárních a sekundárních výsledků byly použity zobecněné odhadovací rovnice (GEE). Pro zohlednění korelace opakovaných měření v rámci subjektů byly použity modely GEE. Závislými proměnnými v modelech byla spokojenost uživatele (skóre PACES-8) a vnímaná námaha (skóre Borgovy škály), zatímco nezávislými proměnnými byly stav (RL vs. kontrola) a týden pokusu. Proměnné zahrnovaly věk, pohlaví a základní úroveň fyzické aktivity, přičemž ID účastníka bylo zahrnuto jako efekt subjektu.