식이요법 및 운동을 위한 원격 개입(RIDE) 평가 (RIDE)
다이어트 및 운동을 위한 원격 개입(RIDE)의 설계 및 평가
미국 성인 인구의 상당 부분이 NIH 치료 권장 사항에 따라 체중 감량 치료를 받을 자격이 있지만 전통적인 클리닉 기반 체중 감량 치료에는 많은 제한이 있습니다. 예를 들어, 농촌 지역에 거주하는 사람들과 사회경제적 지위가 낮은 사람들 사이에서는 의료 시설에 대한 접근이 제한되어 있지만 이들 중 불균형한 수의 사람들이 서비스 혜택을 받을 것입니다. 인터넷 기반 체중 감량 개입은 이러한 인구에 서비스를 제공하는 데 사용되었지만 이러한 "e-Health" 개입은 여러 가지 제한이 있으며 약간의 체중 감량만 제공합니다. 인터넷 기반 개입과 관련된 제한에는 시간이 지남에 따라 인터넷 응용 프로그램의 사용 감소가 포함됩니다. 환자는 치료 권장 사항을 받기 위해 인터넷에 로그온해야 하지만 애플리케이션에 정기적으로 로그온하는 환자는 거의 없으며 이는 치료 결과에 부정적인 영향을 미칩니다. 추가 제한 사항은 참가자가 인터넷 응용 프로그램에 입력하거나 온라인 상담사에게 보고하는 자가 보고 음식 섭취량, 운동 및 체중 데이터의 품질입니다. 자가 보고 데이터는 오류와 관련이 있으며 참가자를 위한 효과적인 치료 권장 사항을 공식화하려면 정확한 데이터가 필요합니다. 마지막으로, 대부분의 응용 프로그램은 환자와 상담사 간의 비동기식 통신에 의존하며, 환자는 항상 합리적인 시간(1~3일) 내에 개인화된 치료 권장 사항을 받지 못하므로 권장 사항이 행동 변화와 체중 감량.
제안된 파일럿 및 타당성 프로젝트의 목적은 다이어트 및 운동을 위한 원격 개입(RIDE) e-Health 애플리케이션이 제어 조건과 비교하여 체중 감소를 촉진하는 효능을 테스트하는 것입니다. RIDE e-Health 애플리케이션은 위에서 언급한 인터넷 기반 개입의 한계를 해결합니다. 이 응용 프로그램은 참가자가 자유 생활 환경에 거주하는 동안 거의 실시간으로 음식 섭취, 체중 및 운동 데이터를 수집하는 새로운 기술에 의존합니다. 이러한 데이터는 거의 실시간으로 연구자에게 전송됩니다. 음식 섭취 데이터는 본 연구실에서 개발한 원격 음식 사진 촬영 방법을 사용하여 카메라와 Bluetooth 지원 휴대폰으로 수집 및 전송되며 체중 데이터는 욕실 저울에서 매일 자동 전송됩니다. 동일한 휴대폰을 사용하며 인터넷을 통해 전송되는 운동 데이터를 수집하기 위해 가속도계를 사용합니다. 이러한 데이터는 분석되고 개인화된 치료 권장 사항이 휴대폰을 사용하여 적시에(예: 1~3일마다) 참가자에게 전송됩니다. RIDE e-Health 애플리케이션은 행동 변화와 체중 감소를 극대화하기 위해 학습 및 행동 이론을 기반으로 개발되었습니다. 이 연구의 결과는 건강 관리에 대한 접근이 제한적인 환자에게 효과적인 체중 관리 중재를 저렴한 가격으로 제공하는 데 중요한 의미를 가질 것입니다.
연구 개요
상세 설명
과체중과 비만의 유병률은 지난 40년 동안 크게 증가하여 미국 성인 인구의 66%가 과체중 또는 비만으로 분류되었습니다(Wang, 2007).
더욱이 농촌 및 사회경제적 지위가 낮은 집단에서 과체중과 비만이 지나치게 많이 나타납니다(Wang, 2007). 결과적으로 미국 성인 인구의 상당 부분이 NIH 치료 권장 사항에 따라 체중 감량 치료를 받을 자격이 있습니다(NHLBI, 1998). 그럼에도 불구하고 기존의 체중 감량 치료는 과체중 및 비만 치료를 위한 첫 번째 옵션 중 하나인 생활 습관 변화(식이 요법, 운동 및 행동 요법)를 포함하여 여러 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 치료를 받을 수 있는 개인에게 임상 서비스를 제공하는 것은 의료 시스템을 압도할 것입니다. 둘째, 치료를 받을 자격이 있고 혜택을 받을 수 있는 많은 사람들이 재정적 제약이나 지리적 위치로 인해 서비스를 받을 수 없습니다. 셋째, 생활 방식을 바꾸려면 환자와 전문가 팀이 상당한 시간을 투자해야 하므로 상당한 비용이 드는 치료가 필요합니다. 비용에도 불구하고 라이프스타일 변화는 장기간의 체중 감량 유지를 지속적으로 촉진하지 못하며 단기간에 감량한 체중은 환자의 기대치를 충족하지 못하는 경우가 많습니다(Foster, 1997). 마지막으로, 생활 방식의 변화는 일반적으로 예를 들어 2주마다 정기적으로 환자와 만나는 것을 포함하며 환자는 에너지 부족을 달성하기 위한 행동 수정에 대한 시기 적절한 피드백을 항상 받지는 않습니다. 이것은 학습 이론이 행동 변화가 대상 행동에 일시적으로 인접한 특정 피드백을 받음으로써 촉진된다는 것을 나타내기 때문에 중요한 제한 사항입니다. 지연되거나 비특이적인 피드백은 행동 변화를 유도하는 데 덜 효과적입니다(Schultz, 2006).
건강 문제에 대한 새로운 기술의 적용은 건강 관리의 일부 영역을 개선했습니다. 예를 들어, 원격 의료 애플리케이션은 대량 사상자 재해 피해자의 활력 징후를 모니터링하는 데 사용되었습니다(Gao, 2005). 기술 기반 방법론은 또한 치료 효능을 개선하고 농촌 지역에 거주하는 사람들과 같이 의료 접근이 제한된 개인에게 보다 저렴하게 서비스를 제공하기 위한 노력의 일환으로 체중 감량 치료에 적용되었습니다. 지금까지 이러한 "e-Health" 응용 프로그램은 주로 인터넷 기반 개입에 초점을 맞추었으며 이는 약간의 체중 감소만 일으키는 것으로 나타났습니다(Weinstein, 2006; Williamson, 2006).
우리 그룹은 많은 인터넷 기반 체중 관리 연구를 수행했으며(Williamson, 2006; Stewart, 2008; Williamson, 2008; Williamson, 2007) e-Health 애플리케이션의 효능에 부정적인 영향을 미치는 한계를 확인했습니다. 첫째, 환자는 진행 상황 및 데이터(예: 음식 섭취량)를 보고하고 치료 권장 사항을 받기 위해 인터넷에 로그온해야 하지만, 인터넷 애플리케이션에 정기적으로 로그온하는 환자는 거의 없습니다. 둘째, 대부분의 e-Health 애플리케이션은 참가자가 음식 섭취 및 운동 데이터를 자가 보고하는 데 의존하며 이러한 자가 보고 데이터는 일반적으로 부정확합니다(Schoeller, 1990). 결과적으로 참가자가 받는 피드백의 품질은 자체 보고 데이터의 품질이 좋지 않아 제한됩니다. 셋째, 어떤 애플리케이션도 a) 참여자로부터 거의 실시간으로 정확한 자유 생활 음식 섭취, 운동 및 체중 데이터를 얻고, b) 이러한 데이터를 수신할 때 평가하고, c) 참가자에게 특정 피드백을 제공할 수 없습니다. 합리적인 시간(1~3일)에 참여합니다.
학습 이론에 따르면 이 능력은 우수한 행동 변화(Schultz, 2006)와 그에 따른 체중 감소로 이어질 것입니다.
제안된 파일럿 및 타당성 조사의 목적은 다이어트 및 운동을 위한 원격 중재(RIDE) e-Health 애플리케이션이 체중 감량 촉진에 미치는 효능을 테스트하는 것입니다. RIDE e-Health 애플리케이션은 위에서 언급한 인터넷 기반 개입의 한계를 해결합니다. 이 응용 프로그램은 참가자가 자유 생활 환경에 거주하는 동안 거의 실시간으로 음식 섭취, 체중 및 운동 데이터를 수집하는 새로운 기술에 의존합니다. 이러한 데이터는 연구자에게 거의 실시간으로 전송됩니다. 음식 섭취 데이터는 카메라와 블루투스 지원 휴대폰으로 수집 및 전송되고, 체중 데이터는 동일한 휴대폰을 사용하여 욕실 저울에서 자동으로 전송되며, 가속도계를 사용하여 수집됩니다. 인터넷을 통해 전송되는 운동 데이터. 이러한 데이터는 분석되고 개인화된 치료 권장 사항이 휴대 전화를 통해 적시에(예: 1~3일마다) 참가자에게 전송됩니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Louisiana
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Baton Rouge, Louisiana, 미국, 70808
- Pennington Biomedical Research Center
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 체질량 지수(BMI)는 > 25kg/m2 및 < 35kg/m2입니다.
- PBRC에서 제공하는 휴대폰 또는 개인 휴대폰을 사용하여 연구 중에 음식 사진을 찍고 연구 담당자로부터 메시지를 받을 의향이 있습니다.
- 신발에 활동 모니터를 착용하고 인터넷을 사용하여 하루에 한 번 자주 정보를 보낼 의향이 있습니다.
- PBRC에서 제공하는 저울로 하루에 한 번 자주 무게를 잰다.
- e-Health(RIDE 그룹) 또는 통제 그룹에 대한 임의 할당을 수락합니다.
- 무게 안정, 4.4파운드 이하로 정의됨. (2kg) 지난 60일 동안의 체중 변화.
제외 기준:
- 체중, 식욕 또는 대사에 영향을 미치는 만성 질환, 즉 당뇨병, 심혈관 질환, 암 및 갑상선 질환 또는 상태로 진단됩니다.
- 현재 체중 감량 프로그램 중입니다.
- 적당한 강도의 운동을 할 수 없습니다.
- 병력 또는 현재 건강 상태로 인해 다이어트 또는 운동을 할 수 없습니다.
- 식욕, 체중 또는 신진대사에 영향을 미치는 처방전이나 일반의약품 또는 약초 제품(예: 시부트라민과 같은 체중 감소 약물, 올란자핀, 에페드린 및 이뇨제와 같은 항정신병 약물)의 현재 사용.
- 수축기 혈압 >159mmHg 및 이완기 혈압 >99mmHg로 정의되는 조절되지 않는 고혈압(고혈압)으로 진단됩니다.
- 여성의 경우, 현재 임신 중이거나 연구 기간 동안 임신할 계획입니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 타다
참가자는 12주 개입 기간 동안 RIDE e-health 애플리케이션을 사용하도록 무작위 배정되었습니다.
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RIDE e-Health 애플리케이션은 최신 기술을 활용하여 자연 환경에 거주하는 참가자로부터 거의 실시간에 가까운 음식 섭취, 체중 및 운동 데이터를 얻습니다.
이 응용 프로그램은 또한 참가자의 데이터를 기반으로 개인화되고 시기 적절한 피드백과 치료 권장 사항을 제공합니다.
이 응용 프로그램은 카메라와 Bluetooth 지원 휴대폰을 사용하여 연구자에게 거의 실시간으로 전송되는 자유 생활 음식 섭취 데이터를 수집하기 위해 우리 연구팀이 개발한 원격 음식 사진 촬영 방법(Martin, 2009)에 의존합니다.
체중계는 참가자의 일일 체중 데이터를 수집하는 데 사용되며 이러한 데이터는 동일한 휴대폰을 통해 연구원에게 자동으로 전송됩니다.
e-Health 애플리케이션은 참가자로부터 운동 데이터를 수집하고 이러한 데이터는 인터넷을 통해 연구원에게 전달됩니다. 1~3일에 한 번씩 휴대폰을 통해 개인 맞춤형 피드백과 치료 추천을 참가자에게 전송한다.
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간섭 없음: 제어
Health-Ed(대조군) 그룹에 배정된 참가자는 84일 연구 기간 동안 휴대폰을 통해 건강 정보를 받게 됩니다.
우리는 스트레스 관리, 과일 및 채소 섭취의 이점 등을 포함하여 다양한 주제에 대한 다른 연구를 위해 수많은 건강 정보 팁을 생성했습니다[6-9].
이 수업은 휴대폰을 통해 전달되도록 수정됩니다.
우리는 이러한 건강 정보 제어 그룹에 할당된 참가자가 정보 및 할당에 만족한다고 보고하는 것을 발견했습니다.
중요하게도 우리의 데이터는 그러한 건강 정보가 행동 변화나 체중 감소를 거의 일으키지 않는다는 것을 나타냅니다(예: [6]).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기준선에서 12주까지 체중의 변화율(%)
기간: 12주
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기준시점에 측정된 초기 체중의 백분율로 계산된 체중 감소 [((12주차 기준시 체중 - 기준시점 체중)/기준시 체중) x 100]
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12주
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Corby K Martin, PhD, Pennington Biomedical Research Center
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Clinical Guidelines on the Identification, Evaluation, and Treatment of Overweight and Obesity in Adults--The Evidence Report. National Institutes of Health. Obes Res. 1998 Sep;6 Suppl 2:51S-209S. No abstract available. Erratum In: Obes Res 1998 Nov;6(6):464.
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- Gao T, Greenspan D, Welsh M, Juang R, Alm A. Vital signs monitoring and patient tracking over a wireless network. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2005;2006:102-5. doi: 10.1109/IEMBS.2005.1616352.
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