Wpływ aplikacji mobilnej opartej na uczeniu maszynowym na aktywność fizyczną kobiet z nadwagą i otyłością

Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) brak aktywności fizycznej jest jednym z najważniejszych problemów zdrowia publicznego naszych czasów. Problemy zdrowotne z tym związane prowadzą do przeciążenia świadczeń opieki zdrowotnej. Według raportu opublikowanego przez WHO w 2022 roku nadwaga i otyłość na świecie występuje u 60% ogółu ludności i jest przyczyną 1,2 mln zgonów w regionie europejskim. W Turcji częstość występowania otyłości wynosi 66,8 u wszystkich płci i 69,3 u kobiet. Narastająca epidemia nadmiernej masy ciała i otyłości, która w dłuższej perspektywie prowadzi do chorób przewlekłych, stwarza istotne zagrożenie dla zdrowia publicznego zarówno na świecie, jak i w naszym kraju.

Aktywność fizyczna jest niezbędnym elementem stylu życia pozwalającym na utrzymanie prawidłowej wagi i zapobieganie otyłości. U kobiet poziom aktywności fizycznej zmniejsza się w czasie ciąży, a brak aktywności utrzymuje się po porodzie. Dlatego ważne jest również określenie poziomu aktywności fizycznej kobiet zagrożonych otyłością i zaplanowanie inicjatyw w zakresie zdrowia publicznego mających na celu zwiększenie ich poziomu aktywności fizycznej.

Teoria poznawczo-behawioralna (CBT) to teoria, która sugeruje, że myśli, uczucia i zachowania są ze sobą powiązane i wpływają na siebie. Terapia poznawczo-behawioralna jest stosowana w wielu interwencjach poprawiających zdrowie, takich jak poprawa poziomu aktywności fizycznej. Z drugiej strony, społeczna teoria poznawcza (SCT) jest ważną teorią w planowaniu interwencji w zakresie zmiany zachowania związanych ze zmianą i utrzymaniem zachowań zdrowotnych jednostek. SCT zapewnia silną perspektywę w zrozumieniu zachowań zdrowotnych związanych z aktywnością fizyczną poprzez identyfikację interakcji między jednostkami, środowiskiem i zachowaniem. Powiązanie elementów terapii poznawczo-behawioralnej i SCT z poziomem aktywności fizycznej zapewni kompleksowe podejście, uwzględniając jednocześnie czynniki poznawcze, behawioralne, środowiskowe i społeczne, które wpływają na poziom aktywności fizycznej kobiet w średnim wieku.

Zwiększenie aktywności fizycznej jest skuteczną interwencją w ograniczaniu występowania otyłości i nadwagi, które stanowią istotny problem zdrowia publicznego na świecie i w naszym kraju. Istnieje pilna potrzeba interwencji w zakresie zmiany zachowań, aby określić i zwiększyć poziom aktywności fizycznej w całym społeczeństwie, a zwłaszcza w grupach ryzyka, w celu promowania zdrowego stylu życia. Celem badania jest ocena wpływu aplikacji mobilnej opartej na uczeniu maszynowym, która dostarcza spersonalizowanych zaleceń dotyczących zwiększenia aktywności fizycznej, która jest niezbędnym zachowaniem zdrowotnym w zapobieganiu otyłości i wielu innym chorobom niezakaźnym u kobiet z nadwagą i otyłością.

Po uzyskaniu zgód instytucjonalnych i etycznych dane będą zbierane w drodze bezpośrednich wywiadów z kobietami w wieku 35-60 lat, które aplikują do Centrów Zdrowia Rodzinnego w Stambule. Zmierzony zostanie wzrost i masa ciała kobiet oraz obliczony zostanie ich wskaźnik masy ciała (BMI). Do badania zostaną włączone kobiety, których BMI wynosi 25 lub więcej i nie mają żadnych schorzeń ani problemów zdrowotnych, które wpływałyby na ich poziom aktywności fizycznej.

Dane do badania będą zbierane przy użyciu następujących narzędzi i miar: Formularz Charakterystyki Identyfikacyjnej, Wizualna Skala Analogowa (VAS), Pomiary antropometryczne, Międzynarodowy Kwestionariusz Aktywności Fizycznej (krótka forma), Skala Poczucia Własnej Skuteczności Aktywności Fizycznej Kobiet, Skala Barier Aktywności Fizycznej Skala poznawczo-behawioralnej aktywności fizycznej, Skala poczucia własnej skuteczności w ćwiczeniach i inteligentna opaska na rękę.

Po pobraniu danych zostaną one przesłane do pakietu oprogramowania Statystycznego dla Nauk Społecznych (SPSS) 25.0 w celu analizy. Analiza danych będzie obejmować wartości procentowe, wartości średnie, odchylenia standardowe i test chi-kwadrat, test t niezależnej próbki, test ANOVA z powtarzanymi pomiarami i poprawiony test Bonferroniego do analiz zaawansowanych.