Rozwijanie dynamicznych teorii zmiany zachowania

Niezdrowe zachowania przyczyniają się do większości chorób przewlekłych, które stanowią 86% wszystkich wydatków na opiekę zdrowotną w USA. Pomimo wielu badań opracowanie skutecznych, skalowalnych i trwałych interwencji w zakresie zmiany zachowania pozostaje wyzwaniem. Niedawne postępy w zakresie mobilnego wykrywania i technologii opartych na smartfonach doprowadziły do ​​powstania nowatorskiej i obiecującej formy interwencji, zwanej „interwencją adaptacyjną just-in-time” (JITAI), która ma potencjał ciągłego dostosowywania się do zmieniających się kontekstów i personalizacji do indywidualnych potrzeb i możliwości zmiany zachowania. Chociaż wykazano, że interwencje są bardziej skuteczne, gdy opierają się na solidnej teorii, obecnym teoriom behawioralnym brakuje czasowej ziarnistości i wieloskalowej dynamicznej struktury potrzebnej do opracowania skutecznych JITAI w oparciu o pomiary złożonych dynamicznych zachowań i kontekstów. Jednocześnie brakuje ram modelowania, które mogą wyrażać dynamiczne, czasowo wieloskalowe teorie i reprezentować dynamiczne, czasowo wieloskalowe dane. Ten projekt zajmie się wyzwaniami i możliwościami związanymi z rozwojem teorii, pomiarami i modelowaniem, jakie stwarzają intensywnie gromadzone dane podłużne, ze szczególnym uwzględnieniem aktywności fizycznej i siedzącego trybu życia oraz szerokich implikacji dla innych zachowań.

Aby uzyskać skuteczność, badanie opiera się na finansowanym przez NIH całorocznym badaniu mikrorandomizowanym (MRT) HeartSteps (n=60), adaptacyjnej interwencji m-zdrowia opartej na teorii społeczno-poznawczej (SCT) opracowanej w celu zwiększenia chodzenia i zmniejszenia siedzącego trybu życia u pacjentów z chorobami układu krążenia. Cele tej nowej propozycji to: 1) Udoskonalić i rozwinąć dynamiczne miary konstrukcji teoretycznych, które wpływają na docelowe zachowania badania, 2) Wzbogacić HeartSteps o miary opracowane w Celu 1 i zebrać dane z dwóch dodatkowych rocznych kohort HeartSteps (siedzący tryb życia z nadwagą / otyłych dorosłych (n=60) i pacjentów z cukrzycą typu 2 (n=60), ogółem n=180), 3) Opracowanie ram modelowania w celu operacjonalizacji dynamicznych i kontekstualnych teorii zachowania w warunkach interwencji oraz 4) Poprawa przewidywania Wyniki SCT przy użyciu coraz bardziej złożonych modeli. Proponowane tutaj prace zapewnią nowe cyfrowe, oparte na danych miary kluczowych konstruktów teorii behawioralnej w chwilowych, dziennych i tygodniowych skalach czasowych, dostarczą nowe narzędzia dostosowane do specyfikacji złożonych modeli dynamiki behawioralnej, a także nowe narzędzia do szacowania modeli dostosowane w szczególności do złożonych, podłużnych, wielowymiarowych danych behawioralnych i kontekstowych, które są obecnie dostępne za pomocą technologii m-zdrowia. Na koniec badacze wykorzystają zebrane dane i proponowane narzędzia modelowania do opracowania i przetestowania udoskonalonych, dynamicznych rozszerzeń społecznej teorii poznawczej, zoperacjonalizowanych jako w pełni kwantyfikowane, predykcyjne modele dynamiczne. Podsumowując, prace te zapewnią podstawy teoretyczne i narzędzia potrzebne do znacznego zwiększenia skuteczności mobilnych interwencji zdrowotnych opartych na aktywności fizycznej w wielu skalach czasowych, w tym ich zdolności do skutecznego wspierania zmiany zachowań w dłuższych skalach czasowych.