コンピューター化された対応トレーニング 肥満治療 (CC)

肥満は毎年 300,000 人のアメリカ人を死に至らしめていますが、ほとんどの治療は持続的な減量にはつながりません。 高カロリー食品の画像/手がかりに対して脳の報酬と注意領域の反応が大きく、抑制領域の反応が少ない人は、将来の体重増加の増加を示します。抑制反応が弱い。 これは、そのような食物に対する報酬および注意領域の反応を減らし、抑制制御領域の反応を増加させる介入は、広範な食物の手がかりへの暴露に根ざした過食を減らすはずであることを意味します. 高カロリー食品を使用したコンピューターベースの反応抑制トレーニングは、トレーニング食品に対する注意の偏りと摂取量を減少させ、抑制制御を強化し、3 つの概念実証試験で太りすぎの参加者の減量をもたらし、その効果は 6 回まで持続しました。もフォローアップ。 パイロット試験では、高カロリー食品の画像を使用した多面的な4時間の反応抑制トレーニングと低カロリー食品の画像を使用した反応促進トレーニングを完了した太りすぎ/肥満の成人は、fMRIで評価された報酬と注意領域の反応の減少を示したことがわかりました高カロリーのトレーニング食品を摂取し、食品以外の画像を使用した厳密な 4 時間の一般的な反応抑制/反応促進トレーニングを完了した対照群よりも体脂肪の減少が大きく (d=.95)、余分な体脂肪が 7% 減少しました。 4週間の期間。 研究者は、この応答トレーニング介入の洗練され拡張されたバージョンを評価することを提案しています。

目的 1: 180 人の過体重/肥満の成人を無作為に 4 週間のレスポンス トレーニング肥満治療または一般的な抑制トレーニング コントロール条件に割り当てます。この条件には、1 年間の隔月のインターネット配信ブースター トレーニングと、使用できるスマートフォンのレスポンス トレーニング アプリが含まれます。高カロリー食品に誘惑された場合、事前、事後、3、6、および 12 か月のフォローアップで結果を評価します (例: 体脂肪率、主要な結果)。

目的 2: fMRI を使用して、報酬と注意領域の応答の減少、および応答トレーニングで使用されたおよび使用されていない高カロリー食品の画像に対する抑制領域の応答の増加が、脂肪減少に対する介入の効果を媒介するかどうかをテストします。 研究者はまた、トレーニング参加者が報酬と注意領域の反応の急激な減少を示すかどうか、および高カロリーのトレーニング食品画像に対する抑制反応の増加を示すかどうかをテストして、学習プロセスをキャプチャし、トレーニングで使用されていない食品画像への介入の一般化可能性を評価します。メディエーターに関する行動データを収集します。

目的 3: 高カロリーの食べ物の画像に反応して抑制制御が少ない人、報酬回路でのドーパミンシグナル伝達が大きい遺伝的傾向、テスト前の報酬と注意領域の反応が大きく、抑制領域が弱い人に対して介入効果が強くなるかどうかをテストするこれは、高カロリー食品への前効能アプローチ傾向が強い人ほど、応答トレーニングがより効果的であるという理論に基づいています。

Covid-19 の自宅待機命令中は、BodPod 評価、BMI 計算のための身長と体重の測定、心電図 (ECG) 評価、この命令中に評価を受ける予定のすべての参加者の fMRI スキャンなどの結果のみを直接測定することはありません。 .