모바일 기술을 사용하여 자기 규제를 더 잘 이해하고 측정하기

열악한 식습관, 신체 활동 부족, 담배 및 기타 물질 사용을 포함한 건강 위험 행동은 만성 질환과 관련된 질병, 고통 및 조기 사망의 40%를 유발합니다. 의료 요법에 대한 비순응은 건강 행동 변화의 도전과 건강 결과에 대한 관련 영향의 중요한 예입니다. 일련의 개입이 건강 행동 변화의 개시 및 유지를 촉진하는 데 효과적인 것으로 나타났지만 실제로 작동하는 메커니즘은 체계적으로 조사되는 경우가 드뭅니다. 많은 인구와 건강 행동 유형에 걸쳐 조사해야 할 유망한 메커니즘 영역 중 하나는 자기 조절입니다. 자기 조절은 자신의 목표를 확인하고 목표 지향적인 행동을 유지하는 것과 관련됩니다. 대규모 과학 문헌은 건강 행동을 촉진하는 잠재적 인과 메커니즘으로서 자기 조절의 역할을 확인했습니다.

디지털 기술의 발전으로 자기 규제와 건강 행동을 평가하고 수정할 수 있는 전례 없는 기회가 생겼습니다. 이 프로젝트에서 우리는 행동 변화의 추정 메커니즘을 식별하여 자율 규제 프로세스의 포괄적인 "온톨로지"를 개발하기 위해 체계적이고 경험적인 프로세스를 사용하여 다양한 자율 규제 문헌의 개념을 통합할 계획입니다.

이 다년간의 다기관 프로젝트는 의료 요법 준수 및 건강 행동과 관련된 자기 규제 영역 내에서 일련의 추정 심리적 및 행동 목표를 식별하는 것을 목표로 합니다. 이것은 구조를 제공하고 다양한 문헌에 걸쳐 개념을 통합할 자기 규제의 "온톨로지"를 개발하는 데 도움이 됩니다. 우리는 자기 규제 영역 내의 다양한 구조 간의 관계, 여러 수준의 분석에 걸친 측정 및 구조 간의 관계, 이러한 패턴이 모집단과 맥락을 초월하는 정도를 조사하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 네 가지 주요 목표로 구성됩니다.

목표 1. 이러한 세 가지 수준의 분석에서 의료 요법 준수 및 건강 행동과 관련된 자기 규제 영역 내에서 추정 대상의 배열을 식별합니다. 다중 PI Russ Poldrack의 선구적인 "Cognitive Atlas" 온톨로지를 기반으로 다양한 문헌의 개념을 통합하여 자체 규제 프로세스의 "온톨로지"를 개발할 것입니다. 우리의 전문가 팀은 자율 규제 문헌에서 작업을 분류하고 온라인 테스트(Mechanical Turk)를 통해 작업을 구현하여 자율 규제 기능의 대규모 데이터 세트를 신속하게 얻고 확인 요인 분석 및 구조 방정식 모델링을 통해 초기 온톨로지를 평가하고 평가 및 수정합니다. 작업 전반에 걸친 신경 유사성 패턴에 따른 결과 온톨로지(목표 2에 대한 작업 식별).

목표 2. 실험실 환경 안팎에서 자기 규제 영역 내에서 추정 대상을 관여하고 조작할 수 있는 정도를 평가합니다. 폭식 장애가 있는 50명의 흡연자와 50명의 과체중/비만인 사람이 목표 1에서 식별된 작업을 완료하기 위해 실험실 연구(Poldrack 주도)에 참여합니다. 우리는 대상의 참여를 실험적으로 조정할 것입니다(예: 매우 맛있는 음식 이미지 또는 담배 관련 이미지의 자극 세트 및 자기 규제 개입). 비교 가능한 100명의 표본이 비실험실 연구(Multiple PI Lisa Marsch가 주도)에 참여하여 새로운 모바일 기반 행동 평가/개입 플랫폼을 활용하여 대상 참여를 조정하고 실제 조건에서 데이터를 수집합니다.

목표 3. 자율 규제 영역 내에서 대상 참여의 검증을 허용하는 측정 및 방법을 식별하거나 개발합니다. Co-I Dave MacKinnon이 이끄는 우리는 분석의 교차 분석 유효성과 교차 컨텍스트 및 교차 샘플 신뢰도를 조사할 것입니다. 우리는 (목표 4에서 사용되는) 자기 규제 대상의 실증 기반 온톨로지를 개선하기 위해 식별 및 발산 검증 방법과 베이지안 모델링을 사용할 것입니다.

목표 4. 우리는 흡연자(n=100)와 폭식 장애가 있는 과체중/비만인(n=100)의 의료 요법 순응도(4주 개입에 걸쳐)와 건강 행동에 원하는 변화를 가져오는 참여 대상의 정도를 평가할 것입니다. (객관적으로 측정된 흡연은 전자 샘플에서, 폭식은 후자 샘플에서). 우리는 새로운 모바일 행동 평가/개입 플랫폼을 사용하여 (1) 통합 플랫폼을 통해 다양한 인구에게 자체 규제 평가 및 행동 변화 도구를 제공하고 (2) 콘텐츠 내의 콘텐츠를 제공한다는 점을 고려하여 이러한 샘플의 대상을 참여시킬 것입니다. 대상에 더 나은 영향을 미치기 위해 필요에 따라 플랫폼을 신속하게 수정할 수 있습니다. 제안된 프로젝트는 궁극적으로 최대 효능 및 효능의 건강 행동 개입의 개발을 알릴 수 있는 자기 조절의 온톨로지를 알리기 위해 인구 전체에 걸친 자기 조절 메커니즘의 유효하고 복제 가능한 분석을 식별하도록 설계되었습니다.

이 프로토콜은 Multiple PI Marsch가 이끄는 Aim 2 비실험실 연구에 대해 자세히 설명합니다.

연구의 이 단계는 첫 번째 단계에서 자기 조절에 대해 배운 것을 취하여 자기 조절의 "실패"에 대한 모범이 되는 두 가지 샘플, 즉 흡연자 및 폭식 장애가 있는 과체중/비만 개인에서 테스트합니다. 우리는 많은 실제 조건(예: 유혹, 부정적인 감정)이 자기 조절을 감소시킬 수 있는 반면, 아래에 설명된 모바일 개입을 통한 훈련은 자기 조절을 증가시킬 수 있다고 예상합니다. 이 연구의 주요 목적은 건강 행동에 영향을 미치기 위해 자기 조절을 목표로 삼는 궁극적인 목표(목표 4)를 위해 자기 조절을 전환할 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.