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지속 가능하고 인공지능이 지원하는 청소년 및 청년 중심 개입을 통해 식품 선택을 개선하고 건강하고 지속 가능한 식단을 촉진하기 (STAY-UP)

2026년 3월 31일 업데이트: Hatice Merve Bayram, Istanbul Gelisim University

청소년 및 젊은 성인의 초가공 식품 섭취 감소 및 식이 지속가능성 향상을 위한 AI 지원, 상황 인식 디지털 넛징 중재 (STAY-UP)

본 연구는 청소년 및 청년을 대상으로 초가공 식품 섭취를 줄이고 식이 지속가능성을 향상시키도록 설계된 인공지능(AI) 지원, 상황 인식형 디지털 넛징 중재의 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 중재는 이미지 지원 식이 기록 및 상황 정보를 포함한 실시간 행동 데이터를 활용하여 고위험 섭취 순간을 식별하고 개인 맞춤형, 비강제적 넛지를 제공합니다. 본 연구는 초가공 식품 섭취량, 상황별 소비 패턴 및 지속가능성 관련 식이 지표의 변화를 평가할 것입니다.

연구 개요

상세 설명

본 연구는 청소년 및 젊은 성인을 대상으로 한 초가공식품(UPF) 섭취에 대한 인공지능(AI) 기반의 상황 인식 디지털 중재의 효과성을 조사합니다. UPF 섭취는 비전염성 질환의 주요 원인으로 확인되었으며, 상당한 환경적 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 기존의 디지털 영양 중재는 대부분 정적인 영양소 기반 접근법에 의존하며, 실제 생활의 행동적 맥락을 충분히 포착하지 못하고 있습니다.

이 중재는 이미지 지원 식이 기록, 상황 데이터 수집(시간, 위치, 사회적 환경 포함), 그리고 설명 가능한 인공지능을 통합하여 UPF 섭취의 고위험 순간을 식별합니다. 이러한 통찰을 바탕으로 시스템은 사용자 자율성을 제한하지 않으면서 더 건강하고 지속 가능한 식품 선택을 지원하도록 설계된 적응적, 개인화된 디지털 넛지를 제공합니다.

본 연구는 중재의 효과성을 평가하기 위해 통제 평가 설계를 따릅니다. 주요 결과에는 상황별 UPF 섭취 패턴의 변화가 포함되며, 부차적 결과에는 전반적인 식이 질, 지속 가능성 관련 지표(예: 환경 영향 대리 변수), 그리고 사용자 참여 지표가 포함됩니다.

이 연구는 실제 생활 환경에서 행동 과학, 영양학, 지속 가능성을 통합하는 확장 가능하고 윤리적으로 관리되는 디지털 건강 중재에 대한 증거를 제공하는 것을 목표로 합니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

1000

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  • 12세에서 25세 사이의 청소년
  • 스마트폰 소유 또는 디지털 기기 정기적 접근 가능
  • 디지털 중재 플랫폼 사용 능력
  • 사전 동의서 제공 의사 (해당 시 부모 동의 포함)
  • 기초선에서 초가공 식품 정기적 섭취

제외 기준:

  • 특정 치료 식단이 필요한 의학적 상태 존재
  • 다른 식이 또는 행동 중재 연구 참여
  • 참여에 장애가 될 수 있는 심각한 인지 또는 심리적 상태
  • 디지털 도구 또는 애플리케이션 사용 불가능

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 방지
  • 할당: 무작위화되지 않음
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 중재 그룹 (인공지능 지원, 상황 인식 디지털 넛징 중재)
참가자들은 초가공 식품(UPF) 섭취를 줄이기 위해 설계된 인공지능(AI) 기반, 상황 인식 디지털 넛징 중재를 받습니다. 이 시스템은 실시간 식이 및 상황 데이터를 활용하여 맞춤형 행동 유도 메시지를 제공합니다.
실시간 식이 행동 및 상황 데이터를 기반으로 맞춤형 넛지를 제공하여 초가공 식품 섭취를 줄이는 상황 인식 디지털 개입.
간섭 없음: 대조군 (디지털 플랫폼, 넛징 없음)
참가자들은 적극적인 넛징 요소 없이 디지털 플랫폼에 접근할 수 있습니다. 개인화된 행동 프롬프트가 제공되지 않습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
초가공 식품 섭취량 변화 (하루 제공량)
기간: 기준 시점부터 10개월 및 20개월까지
디지털 식이 평가 플랫폼(음식 일지 기반 추적 시스템)을 통해 수집된 식이 섭취 데이터를 사용하여 평가된, 초가공 식품 섭취량의 변화(1일 기준 서빙 수로 표시). 섭취량은 보고된 빈도와 1회 제공량을 기반으로 정량화됩니다.
기준 시점부터 10개월 및 20개월까지

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
초가공 식품 섭취 빈도 변화(하루 횟수)
기간: 기초선에서 10개월 및 20개월까지
디지털 식이 추적 플랫폼(식사 일지 기반 시스템)을 사용하여 평가한, 하루당 횟수로 표현되는 초가공 식품 소비 빈도의 변화.
기초선에서 10개월 및 20개월까지
초가공 식품 소비 비율의 변화(총 섭취량의 %)
기간: 기준선에서 10개월 및 20개월까지
디지털 식이 평가 플랫폼을 통해 수집된 식이 추적 데이터에서 도출된, 총 식이 섭취량의 백분율로 표현된 초가공 식품 소비 비율의 변화.
기준선에서 10개월 및 20개월까지
시간적 식사 패턴 변화(하루 식사 횟수 및 식사 시기)
기간: 기저선부터 10개월 및 20개월까지
디지털 식이 추적 플랫폼을 통해 수집된 타임스탬프가 있는 식이 기록을 사용하여 평가된, 하루 동안의 식사 횟수와 식사 시간을 포함한 시간적 식사 패턴의 변화.
기저선부터 10개월 및 20개월까지
맥락별 식이 행동 변화 (범주형 변수)
기간: 기준선부터 10개월 및 20개월까지
디지털 식이 추적 플랫폼을 통해 기록된 데이터를 사용하여 범주형 변수로 평가된, 식사 장소와 사회적 맥락을 포함한 맥락별 식이 행동의 변화.
기준선부터 10개월 및 20개월까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 연구 의자: Elena Milli, PhD, Polo Europeo della Conoscenza - Istituto Comprensivo di Bosco Chiesanuova
  • 연구 의자: Stefano Cobello, PhD, Polo Europeo della Conoscenza - Istituto Comprensivo di Bosco Chiesanuova

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2026년 9월 16일

기본 완료 (추정된)

2027년 12월 30일

연구 완료 (추정된)

2028년 6월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 3월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 3월 31일

처음 게시됨 (실제)

2026년 4월 7일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 4월 7일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 3월 31일

마지막으로 확인됨

2026년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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