Evaluation der Remote Intervention for Diet and Exercise (RIDE) (RIDE)

Die Prävalenz von Übergewicht und Adipositas hat in den letzten vier Jahrzehnten erheblich zugenommen, was dazu führte, dass 66 % der erwachsenen Bevölkerung in den Vereinigten Staaten (USA) als übergewichtig oder fettleibig eingestuft wurden (Wang, 2007).

Darüber hinaus gibt es eine Überrepräsentation von Übergewicht und Adipositas unter ländlichen Gruppen und Gruppen mit niedrigem sozioökonomischem Status (Wang, 2007). Folglich qualifiziert sich ein großer Anteil der erwachsenen Bevölkerung in den USA für eine Behandlung zur Gewichtsabnahme, basierend auf den NIH-Behandlungsempfehlungen (NHLBI, 1998). Dennoch haben traditionelle Behandlungen zur Gewichtsabnahme eine Reihe von Einschränkungen, einschließlich einer Änderung des Lebensstils (Ernährung, Bewegung und Verhaltenstherapie), die eine der ersten Optionen zur Behandlung von Übergewicht und Fettleibigkeit darstellt. Erstens würde die Bereitstellung klinischer Dienstleistungen für die Zahl der Personen, die sich für eine Behandlung qualifizieren, das Gesundheitssystem überfordern. Zweitens können viele Menschen, die für eine Behandlung in Frage kommen und davon profitieren würden, aufgrund finanzieller Einschränkungen oder des geografischen Standorts keine Leistungen erhalten. Drittens erfordert eine Änderung des Lebensstils einen erheblichen Zeitaufwand seitens des Patienten und eines Teams von Fachleuten, was zu einer ziemlich kostspieligen Behandlung führt. Trotz der Kosten führt eine Änderung des Lebensstils nicht dazu, die langfristige Aufrechterhaltung des Gewichtsverlusts konsequent zu fördern, und die Menge des kurzfristig verlorenen Gewichts entspricht häufig nicht den Erwartungen der Patienten (Foster, 1997). Schließlich beinhaltet eine Änderung des Lebensstils typischerweise ein regelmäßiges Treffen mit dem Patienten, z. B. alle vierzehn Tage, und die Patienten erhalten nicht immer rechtzeitig eine Rückmeldung über die Änderung des Verhaltens, um ein Energiedefizit zu erreichen. Dies ist eine erhebliche Einschränkung, da die Lerntheorie darauf hinweist, dass eine Verhaltensänderung gefördert wird, indem spezifisches Feedback empfangen wird, das zeitlich an das Zielverhalten angrenzt. Verzögertes oder unspezifisches Feedback ist weniger wirksam, um Verhaltensänderungen herbeizuführen (Schultz, 2006).

Die Anwendung neuartiger Technologien auf Gesundheitsprobleme hat einige Bereiche der Gesundheitsfürsorge verbessert. Beispielsweise wurden telemedizinische Anwendungen eingesetzt, um die Vitalzeichen von Opfern von Katastrophen mit Massenopfern zu überwachen (Gao, 2005). Technologiebasierte Methoden wurden auch auf Behandlungen zur Gewichtsabnahme angewendet, um die Wirksamkeit der Behandlung zu verbessern und Dienstleistungen für Personen mit eingeschränktem Zugang zur Gesundheitsversorgung, wie z. B. Menschen in ländlichen Gemeinden, kostengünstiger bereitzustellen. Bisher konzentrierten sich diese „e-Health“-Anwendungen hauptsächlich auf internetbasierte Interventionen, die nachweislich nur zu einer bescheidenen Gewichtsabnahme führten (Weinstein, 2006; Williamson, 2006).

Unsere Gruppe hat viele internetbasierte Studien zum Gewichtsmanagement durchgeführt (Williamson, 2006; Stewart, 2008; Williamson, 2008; Williamson, 2007) und wir haben Einschränkungen identifiziert, die die Wirksamkeit von E-Health-Anwendungen negativ beeinflussen. Erstens müssen sich die Patienten im Internet anmelden, um ihre Fortschritte und Daten (z. B. die Menge der Nahrungsaufnahme) zu melden und Behandlungsempfehlungen zu erhalten, aber nur wenige Patienten melden sich regelmäßig bei der Internetanwendung an. Zweitens verlassen sich die meisten E-Health-Anwendungen darauf, dass der Teilnehmer seine Nahrungsaufnahme und Bewegungsdaten selbst meldet, und diese selbstberichteten Daten sind typischerweise ungenau (Schoeller, 1990). Folglich ist die Qualität des Feedbacks, das der Teilnehmer erhält, durch die schlechte Qualität der selbstberichteten Daten begrenzt. Drittens war keine Anwendung in der Lage: a) genaue Daten zu Nahrungsaufnahme, Bewegung und Körpergewicht frei lebender Teilnehmer nahezu in Echtzeit zu erhalten, b) diese Daten auszuwerten, sobald sie empfangen wurden, und c) spezifisches Feedback zu geben Teilnehmer in einem angemessenen Zeitraum (1 bis 3 Tage).

Basierend auf der Lerntheorie würde diese Fähigkeit zu einer überlegenen Verhaltensänderung (Schultz, 2006) und anschließendem Gewichtsverlust führen.

Der Zweck der vorgeschlagenen Pilot- und Machbarkeitsstudie besteht darin, die Wirksamkeit der e-Gesundheitsanwendung Remote Intervention for Diet and Exercise (RIDE) bei der Förderung der Gewichtsabnahme zu testen. Die RIDE e-Health-Anwendung befasst sich mit den oben genannten Einschränkungen internetbasierter Interventionen. Die Anwendung stützt sich auf eine neuartige Technologie, um nahezu in Echtzeit Daten zu Nahrungsaufnahme, Körpergewicht und Bewegung von Teilnehmern zu sammeln, während sie sich in ihrer frei lebenden Umgebung aufhalten. Diese Daten werden nahezu in Echtzeit an die Forscher übermittelt: Daten zur Nahrungsaufnahme werden erfasst und mit Kameras und Bluetooth-fähigen Mobiltelefonen übertragen, Körpergewichtsdaten werden automatisch von einer Personenwaage mit denselben Telefonen übertragen und es wird Beschleunigungsmessung zum Sammeln verwendet Trainingsdaten, die über das Internet übertragen werden. Diese Daten werden analysiert und zeitnah, z. B. alle 1 bis 3 Tage, personalisierte Behandlungsempfehlungen per Handy an den Teilnehmer gesendet.