음식 중독에 대한 적응된 동기 부여 인터뷰 및 인지 행동 치료 (AMI+CBTforFA)

배경: 음식 중독은 개인이 음식, 특히 고도로 가공된 음식에 "중독"될 수 있다는 개념입니다. 이 개념은 산업화된 국가에서 증가하는 비만율과 식품 공학을 고려할 때 점점 더 많은 연구 관심을 불러일으켰습니다. 식품 중독은 검증된 예일 식품 중독 척도(YFAS)를 사용하여 평가되며, 이 척도는 이러한 유형의 식품 소비에 가장 최근의 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼의 물질 사용 장애 기준을 적용합니다. 미국과 독일의 두 국가 대표 샘플에서 식품 중독의 유병률 추정치는 8-15%입니다. 음식 중독은 현재 인정되는 정신 장애가 아니지만 개인은 음식에 중독된 것으로 식별되며 Overeaters Anonymous와 같은 자조 조직은 1960년부터 이를 치료하기 위해(즉, 금욕을 통해) 존재했습니다. 그러나 금욕 접근 방식에 대한 연구는 거의 수행되지 않았으며 이러한 방법은 섭식 장애의 위험을 고려할 때 섭식 문제가 있는 개인에게 해로울 수도 있습니다. 현재 음식 중독에 대한 경험적으로 지원되는 치료법은 없습니다. 그러나 AMI(Adapted Motivational Interviewing) 및 CBT(Cognitive Behavioral Therapy)와 같은 중독 및 섭식 장애에 대한 증거 기반 치료가 존재하며, 이는 물질 중독과 폭식 사이의 신경 유사성을 고려할 때 음식 중독에 도움이 될 수 있습니다. 높은 양가감정 가능성. AMI는 내담자가 변화에 대한 자신의 동기를 말할 수 있도록 설계되었으며 치료사에 의한 AMI 기술의 사용은 메타 분석에서 이러한 유형의 변화 대화를 예측한 다음 긍정적인 행동 결과를 예측하는 것으로 나타났습니다. 내재화된 체중 편향과 낮은 식습관으로 인해 수용을 촉진하고 내담자의 강점을 강조하며 심리 교육을 제공하는 AMI 기술은 자기 비난을 낮추고 식습관을 바꾸기 위한 자신감을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

방법: 현재 연구는 음식 중독에 대한 4회기 AMI 및 CBT 개입을 사용하는 무작위 통제 시험을 제안합니다. COVID-19 제한으로 인해 모든 개입 세션은 안전한 화상 회의 기술 또는 전화로 가상으로 진행되어 캐나다 온타리오 주 전역의 모든 성인 커뮤니티 구성원에 대한 액세스를 확대합니다. 개입은 개인화된 평가 피드백과 AMI의 개인 중심 상담을 음식 섭취 및 자극 제어의 자가 모니터링과 같은 섭식 장애에 대한 CBT 기술과 결합합니다. 목표는 피해 감소 접근 방식에서 가공 식품의 적당한 소비와 같은 행동 변화를 제정하도록 참가자에게 동기를 부여하는 것입니다. 무작위로 선택된 20개의 세션 테이프는 가장 일반적으로 사용되는 MI 충실도 측정을 사용하여 MI 준수를 평가하기 위해 두 명의 훈련된 코더가 검토합니다. 개입 조건은 WLC(대기자 명단 제어) 그룹과 비교됩니다. 두 그룹 모두 중재 전후 기간과 유지 관리 효과를 평가하기 위한 3개월의 후속 기간에 걸쳐 평가됩니다.

가설

1차 가설 - 식품 중독 및 폭식 빈도(H1-H3)

• H1: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 및 개입 후 최대 3개월까지 음식 중독 증상(YFAS 2.0 사용)을 훨씬 더 크게 감소시킬 것입니다.
• H2: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 및 개입 후 최대 3개월까지 YFAS 2.0(Canadian Diet History Questionnaire II 사용)에 지정된 고도로 가공된 식품의 자가 보고 소비량을 상당히 크게 감소시킬 것입니다.
• H3: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 및 개입 후 최대 3개월까지 폭식 에피소드(일부 섭식 장애 검사 질문지 사용)의 수를 상당히 크게 감소시킬 것입니다.

2차 가설 - 변화에 대한 준비, 식사 자기효능감, 체중 편향의 내재화(H4-H6)

• H4: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 음식 중독 증상(예: 고도로 가공된 식품의 소비 감소, 동기 유발 자 사용)을 변경하려는 동기를 더 크게 증가시킬 것입니다.
• H5: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 식사 자기효능감(체중 효능 라이프스타일 설문지 사용)을 훨씬 더 크게 증가시킬 것입니다.
• H6: WLC와 비교하여 AMI는 개입 후 가중치 편향 내재화(수정된 가중치 편향 내재화 척도 사용)를 더 크게 감소시킬 것입니다.

이차 가설 - 기타 섭식 관련 구조(H7-H14)

AMI는 개입 후 및 개입 후 최대 3개월까지 WLC에 비해 다음과 같은 측면에서 다른 섭식 관련 구조에서 훨씬 더 큰 감소로 이어질 것이라는 가설을 세웠습니다.

• H7: 스스로 식별한 음식 중독,
• H8: 중독성 식습관(AEBS),
• H9: 폭식 증상(Binge Eating Scale),
• H10: 섭식 조절 상실(Loss of Control over Eating Scale),
• H11: 감정적 식사(감정적 식사 척도),
• H12: 맛있는 음식에 대한 일반적인 식욕 또는 쾌락적 배고픔(음식 척도의 힘),
• H13: 고도로 가공된 특정 식품에 대한 갈망(Food Craving Inventory),
• H14: 체질량 지수(BMI)

3차 가설 - 작업 동맹(H15-17)

협력 파트너십이 MI의 핵심 구성 요소이고 작업 동맹과 치료 결과 사이에 강력한 긍정적 연관성이 있다는 점을 감안할 때 개입 후 작업 동맹(개정된 Working Alliance Scale Short Form 사용)과 사후 개입 사이에 긍정적인 연관성이 있을 것이라는 가설을 세웁니다. 변화 동기(H15), 식사 자기효능감(H16), 체중 편향 내재화(H17).

샘플 크기: 폭식에 대한 AMI 개입(Cohen의 d = 0.76)에 따른 검정력 분석 및 이전 효과 크기를 기반으로 총 샘플 크기 n = 58이 필요합니다. 이전 철회율과 유사한 연구에서 44.6%의 포함률을 고려하면 총 131명의 개인이 모집되어야 합니다. 채용은 2021년 3월부터 5개월간 진행될 예정이다. 3개월간의 후속 조치를 감안할 때 참여는 2022년 3월에 종료될 것으로 예상됩니다.

분석: AMI 및 WLC 그룹이 무작위화 결과 샘플 특성 측면에서 동등한지 여부를 결정하기 위해 연령, BMI, YFAS 심각도 및 폭식 빈도와 같은 기준 변수에 대해 독립 샘플 t 테스트를 수행합니다. 치료 완료자와 탈락자 사이에 샘플 특성이 다른지 여부를 결정하기 위해 독립 샘플 t 테스트가 동일한 기본 변수 및 작업 동맹에서 수행됩니다. 마지막으로 AMI 및 WLC 그룹에서 동일한 비율이 탈락했는지 확인하기 위해 카이 제곱 검정을 수행합니다.

1차, 2차 및 3차 결과: 1차 결과(즉, YFAS 증상, 폭식 빈도 및 고도로 가공된 식품 소비)에 대해 그룹 간 및 반복 측정 혼합 설계를 고려할 때 2(그룹: WLC 대 AMI) x 4(시간: 기준선, 개입 후 및 1개월, 3개월 추적) 혼합 분산 분석(ANOVA)이 SPSS 통계 소프트웨어에서 수행됩니다. 2차 결과(즉, 변화에 대한 준비, 식사 자기효능감, 체중 편향 내재화)의 경우 2(그룹: WLC 대 AMI) x 2(시간: 기준선, 개입 후) 혼합 ANOVA를 사용하여 WLC를 비교합니다. 사전 개입에서 사후 개입까지 AMI 그룹. 다른 2차 식사 관련 결과의 경우, 위에서 설명한 동일한 2(그룹) x 4(시간) 혼합 ANOVA를 사용하여 시간에 따라 WLC 및 AMI 그룹을 비교합니다. 3차 결과의 경우, 작업 동맹과 변화에 대한 준비, 식사 자기효능감, 체중 편향 내재화 사이에 긍정적인 연관성이 있는지 확인하기 위해 양측, 이변량, Pearson의 상관관계 분석이 수행됩니다. 변화에 대한 준비, 식사 자기효능감, 가중치 편향 내재화, 개입 전후의 작업 동맹의 변화를 탐색하기 위해 쌍 표본 t 테스트가 이 네 가지 구성에 대한 AMI 그룹에 사용됩니다. 데이터 분석에 앞서 데이터에 편향이 있는지 확인하고 필요에 따라 수정합니다. ANOVA의 모든 상호 작용은 그룹 간 및 반복 측정 변수에 대한 기본 범주로 각각 제어 그룹 및 기준선과 함께 계획된 대조로 이어집니다.

누락된 데이터를 무시하고 완전한 사례 분석을 수행할 타당한 이유가 없다고 가정하고(예: 누락된 데이터가 5% 미만인 경우) 데이터가 무작위로 누락되었다고 가정하면 누락된 데이터에 대해 SPSS에서 다중 대체가 수행됩니다. 대치 프로세스에서 샘플링 가변성을 줄이기 위해 최소 50개의 대치된 데이터 세트가 있는 값. 전체 사례 분석 및 다중 전가 분석의 결과를 비교하여 차이를 확인합니다. 대치 모델의 편향을 줄이기 위해 모델에는 누락된 데이터를 예측하는 모든 변수가 포함됩니다. SPSS는 누락된 값의 단조로운 패턴에 대한 데이터를 자동으로 스캔하고 이러한 패턴이 있는 경우 단조로운 다중 대치가 수행됩니다. 사용된 결측 변수당 기본 반복 횟수는 10이지만 최소 50개의 귀속 데이터 세트가 계산됩니다. 데이터가 무작위로 누락된 것으로 가정하지 않는 경우 누락된 이진 데이터에 대해 민감도 분석이 수행됩니다.

만족도 평가: 세 가지 정량적 만족도 질문(예: 참가자가 연구 조사에 얼마나 만족했는지에 대한 평균 점수)에 대한 설명 통계를 얻을 수 있습니다. 개방형 질문의 질적 응답은 주제별 분석 방법론에 따라 분석됩니다.

치료 준수: MI 준수의 최소 임계값은 임상의를 위한 MITI(Motivational Interviewing Treatment Integrity Code) 기본 역량 및 숙련도 임계값을 기반으로 합니다. 구체적으로, 요약 점수는 최소한 "공정한" 점수에 속해야 합니다(즉, 관계 점수는 3.5/5, 기술 점수는 3/5, 반사의 40%는 복합 반사여야 합니다. -질문 비율은 1:1이어야 합니다.) 4개의 도메인이 모두 이러한 임계값을 충족하는 경우 세션은 최소 목표가 되는 100% 준수한 것으로 평가됩니다. 세션이 이 임계값을 충족하는지 확인하기 위해 평가자와 테이프에 대한 "공정한" 준수의 평균 비율이 계산됩니다. 각 요약 점수에 대한 평가자 간 신뢰도를 결정하기 위해 두 평가자의 평균(k = 2)과 절대 동의를 사용하는 양방향 혼합 효과 모델이 사용됩니다. 클래스 내 상관 계수 및 95% 신뢰 구간은 SPSS 출력에서 ​​보고됩니다.