食物依存症に対する動機付け面接と認知行動療法の適応 (AMI+CBTforFA)

背景: 食品依存症とは、個人が食品、特に高度に加工された食品に「依存」する可能性があるという概念です。 この概念は、先進国における肥満率の上昇と食品のエンジニアリングを考えると、研究への関心が高まっています。 食物中毒は、最新の精神障害の診断および統計マニュアルの物質使用障害基準をこれらの種類の食物の消費に適用する、検証済みのエール食物中毒尺度 (YFAS) を使用して評価されます。 食品中毒の推定有病率は、米国とドイツの 2 つの全国的に代表的なサンプルで 8 ～ 15% の範囲です。 食物依存症は現在認識されている精神障害ではありませんが、個人は食物依存症であると認識しており、オーバーイーターズ アノニマスなどの自助組織が 1960 年以来存在しており、それを治療しているとされています (つまり、禁欲による)。 しかし、禁欲アプローチがどのように機能するかについての研究はほとんど行われておらず、そのような方法は、摂食障害のリスクを考えると、摂食に関心のある個人にとって有害で​​さえあるかもしれません. 現在、食物中毒に対する経験的に裏付けられた治療法はありません。 しかし、依存症や摂食障害にはエビデンスに基づいた治療法が存在します。例えば、適応動機付け面接法 (AMI) や認知行動療法 (CBT) などがあります。高いアンビバレンスの可能性。 AMI は、クライアントが自分自身の変化に対する動機を表明できるように設計されており、セラピストによる AMI スキルの使用は、この種のチェンジ トークを予測するメタ分析で示されています。これは、肯定的な行動結果を予測します。内面化された体重バイアスと低い食事の自己効力感により、受容を促進し、クライアントの強みを強調し、心理教育を提供する AMI テクニックは、自己責任を軽減し、食習慣を変える自信を高めるのに役立つ可能性があります。

方法: 現在の研究では、食物中毒に対する 4 セッションの AMI および CBT 介入を使用したランダム化比較試験を提案しています。 COVID-19 の制限により、すべての介入セッションは安全なビデオ会議技術を介して、または電話で仮想的に実施され、カナダのオンタリオ州全体のすべての成人コミュニティ メンバーにアクセスを拡大します。 この介入は、個人に合わせた評価フィードバックと AMI の人中心のカウンセリングを、食物摂取の自己監視や刺激制御などの摂食障害に対する CBT スキルと組み合わせたものです。 その目的は、ハームリダクションアプローチで加工食品を適度に消費するなど、参加者に行動変化を起こすように動機付けることです。 無作為に選択された 20 のセッション テープが、2 人の訓練を受けたコーダーによってレビューされ、最も一般的に使用される MI 忠実度測定を使用して MI の遵守が評価されます。 介入条件は、待機リスト コントロール（WLC）グループと比較されます。 両方のグループは、維持効果を評価するために、介入前と介入後の期間、および3か月のフォローアップ期間にわたって評価されます。

仮説

一次仮説 - 食物依存症と過食症の頻度 (H1-H3)

• H1: WLC と比較して、AMI は、介入後および介入後最大 3 か月で、食物依存症の症状 (YFAS 2.0 を使用) を大幅に軽減します。
• H2: WLC と比較して、AMI は、YFAS 2.0 (Canadian Diet History Questionnaire II を使用) で指定された高度に加工された食品の自己申告消費量を、介入後および介入後最大 3 か月まで大幅に削減します。
• H3: WLC と比較して、AMI は、介入後および介入後最大 3 か月で、過食エピソードの数を大幅に削減します (選択した摂食障害検査アンケートの質問を使用)。

二次仮説 - 変化への準備、食事の自己効力感、体重バイアスの内在化 (H4-H6)

• H4: WLC と比較して、AMI は、介入後の食物依存症の症状を変えるための動機付け (例えば、高度に加工された食品の消費を減らす、動機づけ定規を使用する) の大きな増加につながります。
• H5: WLC と比較して、AMI は介入後の自己効力感 (Weight Efficacy Lifestyle Questionnaire を使用) の大幅な増加につながります。
• H6: WLC と比較して、AMI は介入後の体重バイアスの内在化 (修正体重バイアス内在化スケールを使用) の大幅な減少につながります。

二次仮説 - その他の食事関連の構成要素 (H7-H14)

AMI は、介入後および介入後最大 3 か月までに、WLC と比較して他の食事関連の構成要素を大幅に減少させると仮定されています。

• H7: 自己認識された食物中毒、
• H8: 中毒様摂食行動 (AEBS),
• H9: むちゃ食いの症状 (Binge Eating Scale)、
• H10: 制御不能な摂食 (摂食スケー​​ルの制御不能)、
• H11: エモーショナルイーティング (Emotional Eating Scale),
• H12: 口当たりの良い食べ物に対する一般的な食欲または快楽的な空腹 (Power of Food Scale),
• H13: 特定の高度に加工された食品への渇望 (Food Craving Inventory),
• H14: ボディマス指数 (BMI)

第三次仮説 - ワーキング・アライアンス (H15-17)

協力的パートナーシップが MI の重要な要素であり、作業提携と治療結果の間に強い正の関連があることを考えると、介入後の作業提携 (Working Alliance Scale Short Form Revised を使用) と介入後の間に正の関連があると仮定されます。変化への動機付け（H15）、自己効力感を食べること（H16）、および体重バイアスの内在化（H17）。

サンプルサイズ: 検出力分析と過食症に対する AMI 介入後の以前の効果サイズ (Cohen の d = 0.76) に基づくと、合計サンプルサイズ n = 58 が必要です。 以前の離脱率と同様の研究での 44.6% の包含率を考慮すると、合計 131 人を採用する必要があります。 募集は2021年3月から5ヶ月かけて行う予定です。 3 か月のフォローアップを考慮すると、参加は 2022 年 3 月に終了すると推定されます。

分析: 無作為化の結果として、AMI グループと WLC グループの両方がサンプルの特性に関して同等であるかどうかを判断するために、年齢、BMI、YFAS の重症度、過食の頻度などのベースライン変数に対して独立したサンプルの t 検定が実施されます。 サンプル特性が治療完了者と脱落者の間で異なるかどうかを判断するために、独立したサンプル t 検定が同じベースライン変数と作業同盟で実施されます。 最後に、AMI グループと WLC グループから同じ割合で脱落したかどうかを判断するために、カイ 2 乗検定が実施されます。

一次、二次、および三次アウトカム: 主要アウトカム (すなわち、YFAS の症状、むちゃ食いの頻度、高度に加工された食品の消費) については、グループ間および反復測定混合デザインを考えると、2 (グループ: WLC vs. AMI) x 4 (時間: ベースライン、介入後、および 1 か月および 3 か月のフォローアップ) 混合分散分析 (ANOVA) は、SPSS 統計ソフトウェアで実施されます。 副次的結果 (すなわち、変化への準備、食事の自己効力感、および体重バイアスの内在化) については、2 (グループ: WLC 対 AMI) x 2 (時間: ベースライン、介入後) 混合 ANOVA を使用して、WLC を比較します。介入前から介入後までの AMI グループ。 他の二次的な食事関連の結果については、上記と同じ 2 (グループ) x 4 (時間) の混合 ANOVA を使用して、WLC グループと AMI グループを経時的に比較します。 三次アウトカムについては、ワーキングアライアンスと変化への準備、食事の自己効力感、および体重バイアスの内在化の間に正の関連があるかどうかを判断するために、両側、二変量、ピアソンの相関分析が実行されます。 変化への準備、食事の自己効力感、体重バイアスの内在化、および介入前から介入後までの協力関係の変化を調べるために、これら 4 つの構成要素の AMI グループに対して対応のあるサンプル t 検定が使用されます。 データ分析の前に、データに偏りがないかチェックし、必要に応じて修正します。 ANOVA からの相互作用は、それぞれグループ間変数と反復測定変数の基本カテゴリとしてのコントロール グループとベースラインを使用して、計画された対比でフォローアップされます。

欠損データを無視して完全なケース分析を実施する正当な理由がないと仮定し (たとえば、欠損データが 5% 未満の場合)、データが無作為に欠損していると仮定すると、欠損データに対して SPSS で複数の代入が実行されます。代入プロセスでのサンプリングの変動性を減らすために、少なくとも 50 個の代入データセットを使用します。 完全なケース分析と多重代入分析の結果は、相違点について比較されます。 代入モデルの偏りを減らすために、モデルには欠損データを予測する変数が含まれます。 SPSS は自動的にデータをスキャンして、欠損値の単調パターンを探します。そのようなパターンが存在する場合は、単調多重代入が実行されます。 使用される欠損変数ごとのデフォルトの反復回数は 10 ですが、少なくとも 50 の代入データセットが計算されます。 データが無作為に欠落していると想定されない場合、欠落しているバイナリ データに対して感度分析が実行されます。

満足度評価: 3 つの定量的な満足度の質問について記述統計が取得されます (例: 参加者が調査研究にどの程度満足しているかの平均スコア)。 自由回答形式の質問に対する定性的な回答は、テーマ別分析方法に従って分析されます。

治療アドヒアランス: MI アドヒアランスの最小しきい値は、臨床医の動機付け面接治療誠実性コード (MITI) の基本的な能力と習熟度のしきい値に基づいています。 具体的には、要約スコアは少なくとも「公正な」スコアに収まる必要があります (つまり、リレーショナル スコアは 3.5/5、テクニカル スコアは 3/5、リフレクションの 40% は複雑なリフレクションでなければならず、リフレクション先は-質問の比率は 1:1 にする必要があります)。 4 つのドメインすべてがこれらのしきい値を満たしている場合、セッションは 100% かなり順守していると評価され、これが最小目標になります。 セッションがこのしきい値を満たしているかどうかを判断するために、評価者とテープ全体の「公正な」順守の平均パーセンテージが計算されます。 各要約スコアの評価者間信頼性を決定するために、2 人の評価者の平均 (k = 2) と絶対一致を使用する双方向混合効果モデルが使用されます。 クラス内相関係数とその 95% 信頼区間は、SPSS 出力から報告されます。