持続可能でAIを活用した青少年・若者中心の介入により、食の選択を向上させ、健康的で持続可能な食生活を促進する (STAY-UP)
2026年3月31日 更新者：Hatice Merve Bayram、Istanbul Gelisim University
AI支援型・文脈認識デジタルナッジング介入による青少年および若年成人の超加工食品消費削減と持続可能な食生活改善（STAY-UP）
本研究は、青少年および若年成人における超加工食品の消費を減らし、食事の持続可能性を改善するために設計された、人工知能（AI）を活用した文脈認識型デジタルナッジング介入の効果を評価することを目的としています。
介入では、画像支援型食事記録や文脈情報を含むリアルタイムの行動データを活用して、高リスク消費の瞬間を特定し、個別化された非強制的なナッジを提供します。
本研究では、超加工食品摂取量、文脈的消費パターン、および持続可能性に関連する食事指標の変化を評価します。
調査の概要
詳細な説明
本研究は、青少年および若年成人における超加工食品（UPF）摂取を対象とした、人工知能（AI）が支援する文脈認識型デジタル介入の有効性を調査します。 UPF摂取は、非感染性疾患の主要な要因として特定されており、重要な環境影響とも関連しています。 しかし、既存のデジタル栄養介入は、主に静的な栄養素ベースのアプローチに依存しており、実生活の行動文脈を十分に捉えていません。
この介入は、画像支援型食事記録、文脈データ収集（時間、場所、社会的状況を含む）、説明可能な人工知能を統合し、UPF摂取の高リスク瞬間を特定します。 これらの洞察に基づいて、システムは、ユーザーの自律性を制限することなく、より健康的で持続可能な食品選択を支援するために設計された適応的で個別化されたデジタルナッジを提供します。
本研究は、介入の有効性を評価するために統制評価デザインに従います。 主要アウトカムには、文脈特有のUPF摂取パターンの変化が含まれ、二次アウトカムには、全体的な食事の質、持続可能性関連指標（環境影響指標など）、およびユーザーエンゲージメント指標が含まれます。
この研究は、行動科学、栄養学、持続可能性を実生活の設定内で統合する、拡張可能で倫理的に管理されたデジタルヘルス介入のエビデンスを提供することを目的としています。
研究の種類
介入
入学 (推定)
1000
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：HATİCE MERVE BAYRAM, PhD
- 電話番号：+905549915658
- メール：hmbayram@gelisim.edu.tr
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Arda OZTURKCAN, PhD
- 電話番号：05356068687
- メール：sozturkcan@gelisim.edu.tr
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
選定基準:
- 12歳から25歳までの青少年
- スマートフォンの所有または定期的なデジタルデバイスへのアクセス
- デジタル介入プラットフォームを使用する能力
- インフォームドコンセント（該当する場合は保護者の同意）を提供する意思
- ベースライン時点での超加工食品の定期的な摂取
除外基準:
- 特定の治療食を必要とする病状の存在
- 他の食事または行動介入研究への参加
- 参加を妨げる可能性のある重度の認知または心理的状態
- デジタルツールまたはアプリケーションを使用できないこと
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：防止
- 割り当て：非ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：介入群（人工知能支援型、状況認識型デジタルナッジング介入）
参加者は、超加工食品（UPF）の消費を減らすために設計された、人工知能（AI）を活用した文脈認識デジタルナッジング介入を受けます。
このシステムは、リアルタイムの食事および文脈データを使用して、パーソナライズされた行動促進メッセージを提供します。
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リアルタイムの食事行動とコンテキストデータに基づいてパーソナライズされたナッジを提供する、超加工食品の消費を減らすための文脈を考慮したデジタル介入。
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介入なし：対照群（ナッジングなしのデジタルプラットフォーム）
参加者は、アクティブなナッジングコンポーネントなしでデジタルプラットフォームにアクセスできます。
個別の行動プロンプトは配信されません。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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超加工食品の摂取量の変化（1日あたりの摂取回数）
時間枠：ベースラインから10ヵ月および20ヵ月まで
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デジタル食事評価プラットフォーム（食事日記ベースの追跡システム）を通じて収集された食事摂取データを用いて評価された、1日当たりの食事回数として表される超加工食品消費量の変化。
消費量は、報告された頻度と食事量に基づいて定量化されます。
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ベースラインから10ヵ月および20ヵ月まで
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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超加工食品摂取頻度の変化（1日あたりの回数）
時間枠：ベースラインから10カ月後および20カ月後
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デジタル食事記録プラットフォーム（食事日記ベースのシステム）を用いて評価された、1日当たりの回数として表される超加工食品摂取頻度の変化。
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ベースラインから10カ月後および20カ月後
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超加工食品の消費割合の変化（総摂取量に対する％）
時間枠：ベースラインから10か月後および20か月後
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デジタル食生活評価プラットフォームを介して収集された食事追跡データから導き出された、総食事摂取量の割合として表される、超加工食品消費量の割合の変化。
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ベースラインから10か月後および20か月後
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時間的食事パターンの変化（1日の食事回数とタイミング）
時間枠：ベースラインから10か月および20か月まで
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時間指定の食事記録を用いて評価される、1日あたりの食事回数や食事時間を含む時間的食事パターンの変化。この記録はデジタル食事追跡プラットフォームを通じて収集されます。
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ベースラインから10か月および20か月まで
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文脈に応じた食行動の変化（カテゴリカル変数）
時間枠：ベースラインから10ヵ月および20ヵ月まで
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デジタル食事記録プラットフォームにより記録されたデータを用いてカテゴリカル変数として評価された、食事場所や社会的状況を含む状況特異的な食事行動の変化。
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ベースラインから10ヵ月および20ヵ月まで
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- スタディチェア：Elena Milli, PhD、Polo Europeo della Conoscenza - Istituto Comprensivo di Bosco Chiesanuova
- スタディチェア：Stefano Cobello, PhD、Polo Europeo della Conoscenza - Istituto Comprensivo di Bosco Chiesanuova
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年9月16日
一次修了 (推定)
2027年12月30日
研究の完了 (推定)
2028年6月30日
試験登録日
最初に提出
2026年3月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年3月31日
最初の投稿 (実際)
2026年4月7日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年4月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年3月31日
最終確認日
2026年3月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。