행동 변화를 위한 동적 이론 개발

건강에 해로운 행동은 미국의 모든 의료 지출의 86%를 차지하는 대부분의 만성 질환에 기여합니다. 많은 연구에도 불구하고 효과적이고 확장 가능하며 지속 가능한 행동 변화 개입의 개발은 여전히 ​​어려운 일입니다. 모바일 감지 및 스마트폰 기반 기술의 최근 발전으로 인해 "적시 적응형 개입"(JITAI)이라는 참신하고 유망한 형태의 개입이 가능해졌습니다. 행동 변화를 위한 개인의 필요와 기회. 건전한 이론을 기반으로 할 때 개입이 더 효과적인 것으로 나타났지만 현재의 행동 이론은 복잡한 동적 행동 및 맥락의 측정을 기반으로 효과적인 JITAI를 개발하는 데 필요한 시간적 세분화 및 다중 규모 동적 구조가 부족합니다. 동시에 동적인 시간적 다중 규모 이론을 표현하고 동적인 시간적 다중 규모 데이터를 나타낼 수 있는 모델링 프레임워크가 부족합니다. 이 프로젝트는 신체 활동 및 좌식 행동에 초점을 맞추고 다른 행동에 대한 광범위한 영향과 함께 집중적으로 수집된 종적 데이터에 의해 제시된 이론 개발, 측정 및 모델링 과제와 기회를 다룰 것입니다.

효율성을 위해 이 연구는 걷기를 늘리고 앉아 있는 행동을 줄이기 위해 개발된 사회 인지 이론(SCT)에 기반한 적응형 mHealth 중재인 HeartSteps(n=60)의 NIH 자금 지원을 받는 1년 동안의 MRT(마이크로 무작위 시험)를 기반으로 합니다. 심혈관 질환 환자에서. 이 새로운 제안의 목표는 다음과 같습니다. 1) 연구의 대상 행동에 영향을 미치는 이론적 구성의 동적 측정을 개선하고 개발합니다. 2) 목표 1에서 개발된 측정으로 HeartSteps를 향상시키고 2개의 추가 1년 동안 HeartSteps 코호트(정주성 과체중)에서 데이터를 수집합니다. /비만 성인(n=60) 및 제2형 당뇨병 환자(n=60), 총 n=180), 3) 개입 설정에서 역동적이고 맥락화된 행동 이론을 운용하기 위한 모델링 프레임워크 개발, 및 4) 다음의 예측 개선 점점 더 복잡해지는 모델을 사용하는 SCT 결과. 여기에서 제안된 작업은 순간, 매일 및 매주 시간 척도에서 주요 행동 이론 구성의 새로운 디지털 데이터 기반 측정을 제공하고 복잡한 행동 역학 모델의 사양에 맞게 조정된 새로운 도구와 맞춤형으로 새로운 모델 추정 도구를 제공합니다. 특히 현재 mHealth 기술을 사용하여 액세스할 수 있는 복잡하고 종단적이며 여러 시간 규모의 행동 및 상황 데이터에 적용됩니다. 마지막으로 조사관은 수집된 데이터와 제안된 모델링 도구를 활용하여 완전히 정량화된 예측 역학 모델로 운영되는 사회 인지 이론의 향상된 동적 확장을 개발하고 테스트합니다. 총체적으로 이 작업은 장기간에 걸쳐 행동 변화를 효과적으로 지원하는 능력을 포함하여 여러 시간 척도에 걸쳐 신체 활동 기반 모바일 건강 중재의 효과를 크게 높이는 데 필요한 이론적 토대와 도구를 제공할 것입니다.