Spark: デジタルヘルス介入における減量のための最適な追跡戦略を見つける

この最適化トライアルでは、減量のための 3 つの追跡 (または「セルフモニタリング」) 戦略 (食事の摂取量、歩数、および/または体重の追跡) を調べます。これらはすべて、デジタル健康ツールを通じて提供されます。 この研究の目的は、過体重または肥満の成人に対するスタンドアロンのデジタル健康介入のコンテキストで、6 か月の減量を最大化するこれらの戦略の組み合わせを評価することです。

治験責任医師は合計 176 人の参加者を試験に参加させます。 募集はリモートチャネルを通じて行われます。 関心のある個人は、オンラインスクリーニングアンケートに誘導されます。資格のある人は、研究への関心と適格性を確認するために、研究担当者との最初のリモートセッションに参加するよう招待されます。 減量介入は 6 か月続き、すべての参加者は、目標設定、行動レッスン、行動計画、カスタマイズされたフィードバックで構成される「コア」治療を受けます。これらはすべてリモートで提供されます。 研究で参加者が割り当てられたグループに応じて、一部の個人はデジタルツールを介して食事摂取量、歩数、および/または体重を追跡するよう求められます. すべての研究タスクはリモートで行われるため、参加者は介入や評価タスクのために直接来る必要はありません。

調査員は、多段階最適化戦略 (MOST) フレームワークを使用して、自己監視戦略の最も効果的な組み合わせを特定します。 要因計画により、研究チームは、体重変化に対する各自己監視コンポーネントの固有かつ複合的な影響を判断できます。 主な結果は、ベースラインから 6 か月までの体重変化です。 研究チームはまた、6 か月にわたるセルフモニタリングの取り組みと、体重変化との関連性を評価します。 メインの試験を補完するために、研究チームは参加者の半分を無作為に割り付けて、インタラクティブなオリエンテーション ビデオを受け取り、6 か月での試験の保持への影響を評価します。 全体として、この試験から収集された情報により、リモートで提供できる減量のための最適化されたデジタル健康介入の構築が可能になります。これが効果的であることが判明した場合、拡張性の高い可能性があります。