低フォドマップダイエット後の個人の食事順守に対する新しい機械学習モバイルアプリの効果

被験者はカリフォルニア州またはアリゾナ州の居住者で、オンラインチラシ、ソーシャルメディアプラットフォーム（フェイスブックやインスタグラムなど）、リスト提供、アリゾナ州立大学（ASU）全体の募集サービスを通じて宣伝される研究募集アンケートへの回答を通じて研究に募集される。キャンパス。 この 6 週間のランダム化比較実験研究は、2 週間のベースライン症状モニタリング期間の直後に続く 4 週間の介入期間で構成されます。 トライアルは完全にオンラインで行われます。 データ分析は試験が開始されるとすぐに開始され、試験完了後最長 1 年間続くことが予想されます。 2 週間のモニタリング期間の後、参加者は、機械学習 (ML) アプリ + 管理栄養士 (RD) ファシリテーター (ML-RD)、ML モバイル アプリケーション (ML) の 3 つのグループのいずれかに (番号抽選によるランダム化方法により) ランダムに割り当てられます。 -App）、または標準食育（CON）。 ML-RD グループには、Heali モバイル アプリケーションと個人用 RD へのアクセスが提供され、モバイル アプリ内のリアルタイム メッセージング システムを通じて栄養サポートを提供し、あらゆる質問に回答します。 ML-APP グループは、Heali モバイル ダイエット アプリケーションのみにアクセスできます。 すべてのグループは、食事の除去および再導入段階の実施に関する教育ガイド、適切/不適な食品ガイド、不適切な食品の 19 種類の代替品、食事例のガイド (朝食など) を含む、LFD に関するリソースへのリンクを受け取ります。 -6 レシピ、ランチ -8 レシピ、ディナー -12 レシピ、スナック/飲み物 -13 レシピ）と、ラベルを読んで LFD に従ってバランスの取れた食事を食べるためのヒント。 ウェブサイトは http://www.myginutrition.com/news.html にあります。 ミシガン大学ヘルスシステムによって運営されています。