Brug af mobilteknologi til at forbedre selvregulering

Sundhedsrisikoadfærd, herunder dårlig kost, fysisk inaktivitet, brug af tobak og andre stoffer, forårsager så meget som 40 % af sygdommen, lidelsen og den tidlige død relateret til kroniske sygdomme. Manglende overholdelse af medicinske regimer er et vigtigt eksempel på udfordringerne ved at ændre sundhedsadfærd og dens tilknyttede indvirkning på sundhedsresultater. Selvom en række interventioner har vist sig at være effektive til at fremme igangsættelse og opretholdelse af sundhedsadfærdsændringer, undersøges de mekanismer, hvormed de faktisk virker, sjældent systematisk. Et lovende domæne af mekanismer, der skal undersøges på tværs af mange populationer og typer af sundhedsadfærd, er selvregulering. Selvregulering involverer at identificere ens mål og vedligeholde målstyret adfærd. En stor videnskabelig litteratur har identificeret rollen som selvregulering som en potentiel årsagsmekanisme til at fremme sundhedsadfærd.

Fremskridt inden for digitale teknologier har skabt hidtil usete muligheder for at vurdere og ændre selvregulering og sundhedsadfærd. I dette projekt planlægger efterforskerne at bruge en systematisk, empirisk proces til at integrere begreber på tværs af den divergerende selvreguleringslitteratur for at identificere formodede mekanismer for adfærdsændring for at udvikle en overordnet "ontologi" af selvregulerende processer.

Dette flerårige projekt med flere institutioner har til formål at identificere en række formodede psykologiske og adfærdsmæssige mål inden for selvreguleringsdomænet, der er involveret i overholdelse af medicinsk regime og sundhedsadfærd. Dette tjener til at udvikle en "ontologi" af selvregulering, der vil give struktur og integrere begreber på tværs af forskellig litteratur. Efterforskerne sigter mod at undersøge forholdet mellem forskellige konstruktioner inden for selvreguleringsdomænet, forholdet mellem mål og konstruktioner på tværs af flere analyseniveauer, og i hvilket omfang disse mønstre overskrider befolkning og kontekst. Projektet består af fire primære mål på tværs af to faser af finansiering (UH2 og UH3 faser). Bemærk, at mål 1-3 blev udført under vores tidligere UH2-fase, og efterforskerne heri inkluderer protokollen for mål 4, der skal udføres i UH3-fasen:

Mål 1. Identificere en række formodede mål inden for selvreguleringsdomænet, der er impliceret i overholdelse af medicinsk regime og sundhedsadfærd på tværs af disse 3 analyseniveauer. Efterforskerne vil bygge på Multiple PI Poldracks banebrydende "Cognitive Atlas" ontologi for at integrere begreber på tværs af divergerende litteratur for at udvikle en "ontologi" af selvregulerende processer. Ekspertteamet vil katalogisere opgaver i selvreguleringslitteraturen, implementere opgaver via onlinetest (Mechanical Turk) for hurtigt at opnå store datasæt med selvregulerende funktion, vurdere den indledende ontologi via bekræftende faktoranalyse og strukturel ligningsmodellering og vurdere og revidere den resulterende ontologi i henhold til neurale lighedsmønstre på tværs af opgaver (for at identificere opgaver for mål 2).

Mål 2. Evaluere, i hvilket omfang formodede mål kan engageres og manipuleres inden for selvreguleringsdomænet både inden for og uden for laboratoriemiljøer. Halvtreds rygere og 50 overvægtige/fede personer med binge eating disorder vil deltage i en laboratorieundersøgelse (ledet af Poldrack) for at fuldføre de opgaver, der er identificeret under Mål 1. Efterforskerne vil eksperimentelt modulere engagement af mål (f.eks. stimulussæt af meget velsmagende madbilleder eller tobaksrelaterede billeder såvel som selvreguleringsinterventioner). En sammenlignelig stikprøve på 100 personer vil deltage i et ikke-lab-studie (ledet af Multiple PI Marsch), hvor efterforskerne vil udnytte vores nye mobilbaserede adfærdsvurderings-/interventionsplatform til at modulere målengagement og indsamle data under virkelige forhold.

Mål 3. Identificere eller udvikle foranstaltninger og metoder til at tillade verifikation af målengagement inden for selvreguleringsdomænet. Ledet af Co-I MacKinnon vil efterforskerne undersøge krydsassays validitet og krydskontekst og krydsprøvepålidelighed af assays. Efterforskerne vil anvende diskriminerende og divergerende valideringsmetoder og Bayesiansk modellering til at forfine en empirisk-baseret ontologi af selvregulerende mål (til brug i mål 4).

Mål 4. Efterforskerne vil evaluere, i hvilken grad engagerende mål frembringer en ønsket ændring i overholdelse af medicinsk regime (på tværs af 4-ugers interventioner) og sundhedsadfærd blandt rygere (n=50 hver i Dartmouth og Stanford) og overvægtige/fede personer med binge spiseforstyrrelse (n=50 hver i Dartmouth og Stanford) (rygning i førstnævnte prøve og overspisning i sidstnævnte prøve). Efterforskerne vil anvende en ny mobil platform for adfærdsvurdering/intervention til at engagere mål i disse prøver, da (1) den tilbyder selvreguleringsvurdering og værktøjer til adfærdsændring via en integreret platform til en bred vifte af befolkninger, og (2) indhold inden for platformen kan hurtigt ændres efter behov for bedre at påvirke målene. Det foreslåede projekt er designet til at identificere valide og replikerbare assays af mekanismer for selvregulering på tværs af populationer for at informere en ontologi af selvregulering, der i sidste ende kan informere udviklingen af ​​sundhedsadfærdsinterventioner med maksimal effektivitet og styrke.

Denne protokol beskriver Aim 4-undersøgelsen i Dartmouth ledet af Multiple PI Marsch.

Denne fase af undersøgelsen tager, hvad efterforskerne lærte om selvregulering i de første tre faser, og anvender det i to prøver, der er eksempler på "bortfald" i selvregulering: personer, der ryger og overvægtige/fede personer med binge eating disorder. Efterforskerne lærte i mål 2, at mange forhold i den virkelige verden (f.eks. fristelse, negativ affekt) kan mindske selvregulering, hvorimod træning gennem den mobile intervention beskrevet nedenfor kan øge selvreguleringen. Det primære formål med dette mål 4-studie er at målrette selvregulering for at påvirke sundhedsadfærd.