肥満のクラスター: 直感的な食事とメンタルヘルスがパーソナライゼーションの鍵

肥満は世界中で急速に深刻化している公衆衛生問題であり、6 億 5,000 万人以上の成人が罹患しています。 これは、心血管疾患、脂肪肝、がん、閉塞性睡眠時無呼吸症候群（OSA）などの深刻な健康被害につながります。 肥満は、生活の質に影響を与えるいくつかの社会的影響もあります。 これらの多面的な健康問題は、生物学的、環境的、心理的要因の複雑な相互作用から生じます。

プライマリケアの現場で肥満者を管理するのは難しく、時間がかかります。 認知されたストレス、睡眠障害、不安やうつ病などの精神的健康問題などの関連症状に対処する必要があります。 これらの状態はすべて、患者の体重を減らし、長期にわたって体重減少を維持する能力に影響を与える可能性があります。 さらに、食習慣、強迫的な食事、身体活動レベルなどの要因も重要な役割を果たします。

これらの課題に対応して、研究者らはオンライン プラットフォーム (Avittam®) を開発しました。これは、肥満だけでなく、2 型糖尿病、睡眠障害、小児肥満、肥満などのさまざまな慢性疾患を対象に設計されたデジタル対応の個人中心のオンライン プラットフォームです。肥満手術の経路、さらには結節性硬化症のような稀な疾患まで。 オンライン プラットフォーム (Aviitam®) は、栄養、身体活動、睡眠、メンタルヘルス、生活の質、服薬遵守などのさまざまな要素を網羅する自己記入式アンケートのライブラリを提供することで、医療相談を効率化します (補足データ e表 1)。 このプラットフォームは 2014 年から運用されており、フランス全土で約 3,000 人の医療従事者と約 18,000 人の患者にサービスを提供しています。

この研究は、オンライン プラットフォームの肥満管理経路に携わった人々のみに焦点を当てました。 この研究は、減量を求める個人間の明確な心理的および行動的クラスターを特定し、それによってより個別化された心理的に支援的な治療戦略を提供することを目的としていました。

方法 研究デザイン この研究は、オンライン プラットフォームを使用して患者から収集されたデータの探索的、観察的、および横断的分析です。 主な目的は、さまざまな自己申告および臨床的に検証された変数に基づいて患者クラスターを特定することでした。 この研究は、フランスのモンペリエ大学病院の治験審査委員会（IRB）によって承認されました（識別番号：IRB-MTP_2023_02_202301328）。 この研究の参加者全員は、オンライン プラットフォームの一般利用規約 (GTCU) に同意することでインフォームド コンセントを提供しました。GTCU には、データが研究目的で使用される可能性があることが明示されています。 このオンライン プラットフォームは、フランスのデータ保護機関である「国立情報学自由委員会」(CNIL) の承認を受けており、GDPR への準拠と機密保持と参加者の権利の保護が保証されています。 プライバシーを維持するために、この研究で使用されたすべてのデータは匿名化されました。 患者や一般の人々は、研究の計画、実施、報告、普及計画には関与していません。

設定 研究ではオンライン プラットフォーム (my.aviitam.com) を使用します。 これにより、患者は個人情報を提供し、健康アンケート（検証済みまたはプラットフォーム固有のもの）に回答し、病状に関する教育コンテンツを受け取ることができます。 医師による患者ケアを容易にするために、プラットフォームによって自動概要が生成されます。 このプラットフォームはフランス全土でアクセスでき、医療従事者と患者の両方が無料で利用できます。 さらに、オンライン プラットフォームは患者フォローアップ ツールであり、患者と医療専門家は患者管理のためにプラットフォームにアクセスできます。

研究者らの参加者には、肥満指数（BMI）≧25kg/m²の成人参加者（年齢≧18歳）が含まれており、データを研究に含めるための利用規約に同意した。 除外基準は、必須のアンケートに回答していないこと、および体重測定からアンケートの回答までに90日以上の遅れがあることとした。

変数 研究の主な結果は、さまざまなアンケートのスコアを通じて評価された、個人の心理的健康、身体的健康、および食行動でした。 これらには、病院不安およびうつ病尺度 (HADS)、知覚ストレス尺度 (PSS)、エプワース眠気尺度、モーリンの不眠症尺度、直観的食事尺度 2 (IES-2)、過食尺度 (BES) が含まれます。身体活動に関するアンケート。 二次結果は生活の質で、EQ-5D アンケートを使用して評価されました。このアンケートは、オンライン プラットフォームでの肥満経路の最初の開始から 9 か月後に追加されました。

この研究では年齢と自己申告のBMIが考慮され、その後医療従事者によって検証されました。

この研究の予測因子は、精神、食事行動、身体的健康、生活の質に関するアンケートのスコアでした。

分析では、年齢、性別、体重測定とアンケート回答の間の時間間隔などの潜在的な交絡因子が考慮されました。

この研究では、効果修飾子は明示的に調査されていません。 研究への参加基準には、(i) 年齢、(ii) BMI ≧ 25 kg/m²、(iii) すべての研究アンケート (EQ-5D を除く) への回答、および (iv) データの使用に同意することが含まれます。プラットフォームの利用規約に同意することで研究目的にアクセスできます。

データソース/測定 すべてのデータは当初オンラインプラットフォームを通じて自己報告され、その後臨床診察中に医療提供者によって検証されました。 データは 67 か月にわたって収集されました。

バイアス データは当初自己報告されましたが、自己報告のバイアスを軽減するために、医療提供者によって診察中に検証されました。

調査規模 適格基準を満たし、有効なデータを持つすべてのユーザーが分析に含まれました。 研究者らは、研究の探索的性質と多数の患者集団が利用可能であるため、サンプルサイズを事前に計算しなかった。

量的変数 年齢と BMI は連続変数として扱われました。 アンケートは、分析用の連続変数として扱われるスコアを提供しました。

データソースと変数 分析に含まれる変数は、年齢、BMI、およびすべてのアンケートからの総合スコアでした。 アンケートは、参加者の精神的および身体的健康状態、食事行動、身体活動、生活の質を評価するために使用されました。

データが完全であることを保証するために、研究者は、年齢、性別、体重、身長に加えて、すべてのアンケートに回答した参加者のみを含めました。 その結果、データの欠落はありませんでした。

統計分析 統計分析は、クラスタリング法を使用して肥満患者の表現型を特定することを目的として、データ収集に先立って計画されました。 分析では主に、データ解釈にクラスカル ウォリス検定やカイ二乗検定などのノンパラメトリック手法を使用しました。

研究者らは、WHOの分類に従ってBMIを、低体重、標準体重、過体重、およびさまざまな程度の肥満に分類しました。

当初の焦点は、EQ-5D を除く必要なアンケートをすべて記入し、体重、身長、性別のデータを提供した患者でした。 その後の感度分析は、EQ-5D も完了した患者のサブセットに対して計画されました。

特定された患者グループ間の主な違いを強調するために、効果量分析も実施されました。

すべての統計検定は、両側 p 値が 0.05 未満で有意であるとみなされました。 複数のテストの調整は、ボンフェローニの補正を使用して行われました。