과체중 환자 관리를 위한 앱과 체지방 측정기
항정신병 약물 치료를 받는 과체중 환자의 건강 결과 관리에 있어 건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 효과 및 타당성: 계단식 웨지 클러스터 무작위 연구
기본 목표:
건강 앱 및 스마트 체지방계의 지속적인 사용이 체중 관리 및 환자 참여에 미치는 영향을 조사하기 위해
보조 목표:
- 앱 + 체중계 프로토콜을 잘 준수한 참가자와 나쁜 준수를 한 참가자 간의 체중 감량 차이를 비교하기 위해
- 자가 모니터링 순응도와 체중 감소 비율 사이의 종적 연관성을 평가합니다.
- 월별 % 체중 감소와 다음 달 자가 모니터링 준수 사이의 예상 연관성을 평가하기 위해
임상 가설을 나열하십시오.
- 참가자의 최소 50%는 스마트 체지방계와 건강 앱을 사용한 자가 체중 모니터링을 통해 기준선과 비교하여 7%의 체중 감소를 달성할 것입니다.
- 자체 모니터링 준수는 더 큰 체중 감소와 관련이 있습니다.
- 월간 체중 감소는 다음 달의 자가 모니터링 준수와 관련이 있습니다.
- 데이터의 적합성과 완전성을 평가하여 스마트 체지방계와 건강 앱을 이용한 자중 모니터링이 가능합니다.
연구 개요
상태
상세 설명
조사관은 베이징 안딩 병원에서 정신분열증 또는 양극성 장애 진단을 받은 환자를 모집할 예정입니다. 참가자는 휴대폰 앱(Huawei Health)을 사용하여 수면 로그, 일상 활동 및 칼로리 소비에 대한 데이터를 수집합니다. 고정밀 계량 칩이 장착된 스마트 체지방계(Huawei Scale 2pro)를 사용하여 심박수, 체중, BMI, 체형, 기초 대사율, 체지방률, 제지방 체중, 골격근량, 골염 함량을 수집합니다. , 내장지방 등급, 체수분(%), 체단백질 비율, 체성분 등 모든 데이터가 앱에 업로드 됩니다. 참가자는 또한 건강 앱에서 일일 식이 섭취량(칼로리 섭취량 계산을 위해)을 기록할 수 있습니다.
이것은 6개월, 단일 센터, 계단식 쐐기형 클러스터 무작위 연구입니다. 항정신병약물을 투여받고 있는 조현병 환자 100명과 양극성 장애 환자 100명 등 과체중인 200명을 모집할 계획이다. 개입에는 스마트 체지방 측정기를 사용한 자가 체중 모니터링, 식이 관리 및 운동 관리가 포함되었습니다. 후속팀은 체중 감량 목표를 설정하고 계획을 실행하는 정신과 의사, 영양 강사, 운동 강사로 구성됩니다. 환자 자신이 건강 APP 및 스마트 체지방계를 사용하여 체중과 같은 건강 데이터를 기록합니다. 정신과 의사는 환자의 상태를 평가하고 실험실 테스트를 수행합니다. 영양 강사는식이 교육을 실시하고 개별화 된 에너지 제한 균형 식단 처방을 공식화합니다. 운동강사들이 행동방식과 스포츠교육, 개인별 운동처방을 진행합니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Xiao Le
- 전화번호: +8613466604224
- 이메일: xiaole373@163.com
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 만 18세~60세, 성별 제한 없음.
- 조울증이나 정신분열증을 진단하기 위한 ICD-10에 따르면 현재 환자가 차도를 보이고 있거나 상태가 안정되어 연구에 협조할 수 있다고 연구자가 판단한다.
- 현재 최소 하나의 항정신병제 또는 기분 안정제(예: 리튬, 발프로산마그네슘, 발프로산나트륨, 라모트리진).
- 현재 과체중 또는 비만(체질량 지수 ≥ 24kg/m2)이며 체중 감량을 위해 건강 앱 및 스마트 체중계를 사용할 의향이 있습니다.
- 초등학교 이상의 학력으로 저울의 내용을 이해할 수 있고 스마트폰을 능숙하게 사용할 수 있다.
- 본 연구를 이해하고 자발적으로 참여하며 사전동의서에 서명합니다.
제외 기준:
- 연구 기간 동안 다른 방법(다이어트, 구토 유도, 다이어트 약 복용, 수술 등)으로 체중 감량을 계획하십시오.
- 지난 6개월 동안 자가 보고한 체중 감소 ≥ 7%.
- 150kg이 넘는 무게.
- 기타 2차 비만(예: 갑상선기능저하증, 쿠싱 증후군, 시상하부 비만 등).
- 현재 임신 중이거나 수유 중이거나 산후 6개월 미만이거나 연구 기간 동안 임신할 계획입니다.
- 활동 중 또는 휴식 중 자가 보고된 심장 불편 또는 흉통.
- 심각한 의학적 상태가 있으며 연구자들은 스포츠에 참여할 때 안전 위험이 있을 수 있다고 생각합니다.
- 30분 동안 멈추지 않고 걸을 수 없습니다.
- 프로토콜 준수에 영향을 미칠 수 있는 문제가 있습니다(예: 말기 질병, 현장으로의 이동 계획, 약물 남용 이력, 기타 통제되지 않거나 치료되지 않은 의학적 상태).
- 조사관이 부적절하다고 간주하는 기타 조건.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 블록 1
조현병 환자 50명, 양극성 장애 환자 50명
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참가자는 휴대폰 앱(Huawei Health)을 사용하여 수면 로그, 일상 활동 및 칼로리 소비에 대한 데이터를 수집합니다.
고정밀 계량 칩이 장착된 스마트 체지방계(Huawei Scale 2pro)를 사용하여 심박수, 체중, BMI, 체형, 기초 대사율, 체지방률, 제지방 체중, 골격근량, 골염 함량을 수집합니다. , 내장지방 등급, 체수분(%), 체단백질 비율, 체성분 등 모든 데이터가 앱에 업로드 됩니다.
참가자는 또한 건강 앱에 일일 식이 섭취량(칼로리 섭취량 계산용)을 기록할 수 있습니다. 정신과 의사는 환자의 상태를 평가하고 실험실 테스트를 수행합니다. 영양 강사는식이 교육을 실시하고 개별화 된 에너지 제한 균형 식단 처방을 공식화합니다. 운동강사들이 행동방식과 스포츠교육, 개인별 운동처방을 진행합니다.
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실험적: 블록 2
조현병 환자 50명, 양극성 장애 환자 50명
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참가자는 휴대폰 앱(Huawei Health)을 사용하여 수면 로그, 일상 활동 및 칼로리 소비에 대한 데이터를 수집합니다.
고정밀 계량 칩이 장착된 스마트 체지방계(Huawei Scale 2pro)를 사용하여 심박수, 체중, BMI, 체형, 기초 대사율, 체지방률, 제지방 체중, 골격근량, 골염 함량을 수집합니다. , 내장지방 등급, 체수분(%), 체단백질 비율, 체성분 등 모든 데이터가 앱에 업로드 됩니다.
참가자는 또한 건강 앱에 일일 식이 섭취량(칼로리 섭취량 계산용)을 기록할 수 있습니다. 정신과 의사는 환자의 상태를 평가하고 실험실 테스트를 수행합니다. 영양 강사는식이 교육을 실시하고 개별화 된 에너지 제한 균형 식단 처방을 공식화합니다. 운동강사들이 행동방식과 스포츠교육, 개인별 운동처방을 진행합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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건강앱과 스마트체지방계의 지속적인 사용이 체중관리에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 1개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방계의 지속적인 사용이 체중 관리에 미치는 영향을 체중 감소율로 조사했습니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
1개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 1개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
1개월 말에
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건강앱과 스마트체지방계의 지속적인 사용이 체중관리에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 2달 말에
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건강 앱과 스마트 체지방계의 지속적인 사용이 체중 관리에 미치는 영향을 체중 감소율로 조사했습니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
2달 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 2달 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
2달 말에
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건강앱과 스마트체지방계의 지속적인 사용이 체중관리에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 3개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방계의 지속적인 사용이 체중 관리에 미치는 영향을 체중 감소율로 조사했습니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
3개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 3개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
3개월 말에
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건강앱과 스마트체지방계의 지속적인 사용이 체중관리에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 6개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방계의 지속적인 사용이 체중 관리에 미치는 영향을 체중 감소율로 조사했습니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
6개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다.
기간: 6개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다. 기계 학습을 사용하여 체중 감량을 감지하는 요인을 감지합니다. |
6개월 말에
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다.
기간: 1,2,3,6개월 말에
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건강 앱과 스마트 체지방 측정기의 지속적인 사용이 환자 참여에 미치는 영향은 매월 주당 준수 일수를 합산하여 조사합니다.
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1,2,3,6개월 말에
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앱 + 체중계 프로토콜을 잘 준수하는 참가자와 나쁜 준수를 하는 참가자 간의 체중 감량 차이를 체중 감량 비율로 비교합니다.
기간: 1,2,3,6개월 말에
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앱 + 체중계 프로토콜을 잘 준수하는 참가자와 나쁜 준수를 하는 참가자 간의 체중 감량 차이를 체중 감량 비율로 비교합니다.
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1,2,3,6개월 말에
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자가 모니터링과 월별 체중 감소 사이의 연관성은 시간(월) 및 참가자의 무작위 효과가 있는 선형 혼합 모델에 의해 평가됩니다.
기간: 1,2,3,6개월 말에
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독립 변수에는 진단, 치료, 기준선 체중, 자가 모니터링 순응도 및 신체 활동 등이 포함됩니다.
종속 변수는 기본 가중치를 기준점으로 사용하여 매월 %WL로 계산됩니다.
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1,2,3,6개월 말에
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월간 체중 감소와 자가 모니터링 준수 사이의 예상되는 연관성은 시간(월) 및 참가자의 무작위 효과가 있는 일반화된 선형 혼합 모델에 의해 평가됩니다.
기간: 1,2,3,6개월 말에
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독립 변수에는 진단, 치료, 기준선 체중, 자체 모니터링 순응도, 이전 달의 %WL(예: 2개월 말의 %WL, 3개월 동안 예측된 자체 모니터링 예측), 조건과 %WL 간의 상호 작용이 포함됩니다.
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1,2,3,6개월 말에
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 연구 의자: Xiao Le, Capital Medical University
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Tek C, Kucukgoncu S, Guloksuz S, Woods SW, Srihari VH, Annamalai A. Antipsychotic-induced weight gain in first-episode psychosis patients: a meta-analysis of differential effects of antipsychotic medications. Early Interv Psychiatry. 2016 Jun;10(3):193-202. doi: 10.1111/eip.12251. Epub 2015 May 12.
- Dayabandara M, Hanwella R, Ratnatunga S, Seneviratne S, Suraweera C, de Silva VA. Antipsychotic-associated weight gain: management strategies and impact on treatment adherence. Neuropsychiatr Dis Treat. 2017 Aug 22;13:2231-2241. doi: 10.2147/NDT.S113099. eCollection 2017.
- Brockmann AN, Eastman A, Ross KM. Frequency and Consistency of Self-Weighing to Promote Weight-Loss Maintenance. Obesity (Silver Spring). 2020 Jul;28(7):1215-1218. doi: 10.1002/oby.22828. Epub 2020 May 21.
- Patel ML, Wakayama LN, Bennett GG. Self-Monitoring via Digital Health in Weight Loss Interventions: A Systematic Review Among Adults with Overweight or Obesity. Obesity (Silver Spring). 2021 Mar;29(3):478-499. doi: 10.1002/oby.23088.
- Cheatham SW, Stull KR, Fantigrassi M, Motel I. The efficacy of wearable activity tracking technology as part of a weight loss program: a systematic review. J Sports Med Phys Fitness. 2018 Apr;58(4):534-548. doi: 10.23736/S0022-4707.17.07437-0. Epub 2017 May 9.
- Suen L, Wang W, Cheng KKY, Chua MCH, Yeung JWF, Koh WK, Yeung SKW, Ho JYS. Self-Administered Auricular Acupressure Integrated With a Smartphone App for Weight Reduction: Randomized Feasibility Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 May 29;7(5):e14386. doi: 10.2196/14386.
- Flores Mateo G, Granado-Font E, Ferre-Grau C, Montana-Carreras X. Mobile Phone Apps to Promote Weight Loss and Increase Physical Activity: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Med Internet Res. 2015 Nov 10;17(11):e253. doi: 10.2196/jmir.4836.
- Goldstein SP, Goldstein CM, Bond DS, Raynor HA, Wing RR, Thomas JG. Associations between self-monitoring and weight change in behavioral weight loss interventions. Health Psychol. 2019 Dec;38(12):1128-1136. doi: 10.1037/hea0000800. Epub 2019 Sep 26.
- Patel ML, Hopkins CM, Brooks TL, Bennett GG. Comparing Self-Monitoring Strategies for Weight Loss in a Smartphone App: Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Feb 28;7(2):e12209. doi: 10.2196/12209.
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