Usando inteligência artificial para otimizar a entrega de tratamento para perda de peso (ReLearn)
1 de setembro de 2026 atualizado por: elafata@ori.org, Oregon Research Institute
O Projeto ReLearn está testando a eficácia e o custo-benefício de um sistema de Inteligência Artificial para otimizar o treinamento de perda de peso.
Os participantes são randomizados para um tratamento em grupo remoto (vídeo) de perda de peso comportamental padrão-ouro semanal de 1 ano ou tratamento otimizado por IA, que é composto por uma combinação de tratamento em grupo remoto, videochamada curta e mensagem automática.
Na condição otimizada para IA, o sistema monitora os resultados (por meio de balança sem fio, aplicativo de celular e rastreador de pulso) e, a cada semana, atribui a cada participante os tratamentos aos quais eles respondem melhor, dentro de determinados limites de tempo.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Real)
301
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
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Pennsylvania
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Philadelphia, Pennsylvania, Estados Unidos, 19104
- Drexel University Center for Weight, Eating and Lifestyle Science
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
18 anos a 70 anos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Descrição
Critério de inclusão:
- Os indivíduos devem ter IMC com sobrepeso ou obesidade (27-50 kg/m)
- Os indivíduos devem ser adultos (de 18 a 70 anos)
- Capaz e disposto a se envolver no programa remoto
- Capaz de praticar atividade física (definida como caminhar dois quarteirões sem parar)
- Os indivíduos também devem fornecer consentimento para que a equipe de pesquisa entre em contato com seu médico pessoal, se necessário, para fornecer autorização ou consultar sobre perda rápida de peso
- Acesso e vontade de usar um smartphone Apple ou Android
- Conclusão satisfatória de todos os procedimentos de inscrição
Critério de exclusão:
- Condição médica (por exemplo, câncer, diabetes tipo I, psicose, distúrbio alimentar completo) que pode representar um risco para o participante durante a intervenção ou causar uma alteração no peso
- Atualmente grávida, amamentando ou planejando engravidar nos próximos 12 meses
- Iniciou ou alterou recentemente a dosagem de medicamentos que podem causar alteração significativa no peso
- História da cirurgia bariátrica
- Perda de peso > 5% nos últimos 3 meses
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição fatorial
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Comparador Ativo: BWL-S
1 ano de tratamento comportamental para perda de peso baseado em pequenos grupos, padrão ouro remoto, com um médico de nível MS.
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O tratamento comportamental para perda de peso é o tratamento padrão-ouro atual para a obesidade.
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Experimental: BWL-AI
1 ano de tratamento remoto para perda de peso composto por uma combinação de (1) sessões remotas de perda de peso comportamental baseadas em pequenos grupos, (2) videochamadas individuais de 12 minutos, (2) mensagens de texto automatizadas.
Um médico de nível MS administrará o tratamento em grupo.
A maioria das videochamadas será realizada por um treinador paraprofissional, mas algumas por um clínico de nível MS.
A cada semana, o sistema de IA selecionará uma das intervenções para cada participante com base no tratamento ao qual o participante respondeu melhor, dentro de certas restrições de tempo.
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O tratamento de perda de peso comportamental otimizado por AI variará continuamente a intensidade (mensagem de texto automatizada, grupo de videoconferência, chamada de treinamento individual) e o tipo de treinador (paraprofissional ou especialista em nível de MS) com base em dados digitais do participante monitorados continuamente.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Mudança de peso
Prazo: Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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O peso será medido usando a balança sem fio Fitbit Aria Air, com precisão de 0,2 kg.
Para maximizar a precisão, iremos (1) fornecer instruções (por exemplo, colocar a balança em uma superfície plana e dura; pesar ao acordar, sem roupas, após usar o banheiro), (2) exigir que os participantes confirmem que estão seguindo as instruções em cada ponto de avaliação, (3) usar uma média de 5 pesos diários consecutivos para cada ponto de tempo, (4) remover pesos errantes (por exemplo, >1 kg de alteração em 1 dia).
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Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Custos
Prazo: Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Todo o tempo gasto em treinamento de conselheiros, participantes e conselheiros supervisores será monitorado pelo coordenador do projeto, assim como o tempo que os conselheiros passarem oferecendo tratamento individual e em grupo.
O portal da web rastreará o tempo do conselheiro no portal, por exemplo, revisando registros alimentares e mensagens de texto.
Embora os compromissos básicos de tempo sejam pré-definidos por condição, vários fatores variam, incluindo não comparecimento de participantes, desistências de participantes e adesão do conselheiro aos limites de tempo.
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Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Atividade física
Prazo: Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Minutos de atividade física moderada a vigorosa (MVPA) serão medidos por meio do Fitbit, um rastreador de atividade de pulso usado pelo consumidor que possui conformidade superior e precisão quase equivalente a um acelerômetro de nível de pesquisa.
O número de dias que atingem a meta de MVPA será usado pelo sistema de IA, com os minutos de MVPA como resultado secundário.
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Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Ingestão de calorias
Prazo: Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Sete dias de ingestão calórica derivados do registro alimentar do aplicativo Fitbit serão usados como resultado secundário.
Os participantes já estarão rastreando seu consumo usando o aplicativo porque os dados são usados tanto pelos treinadores (por tratamento padrão) quanto pelo sistema de IA.
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Avaliação de linha de base, 1 mês, 6 meses e 12 meses
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Aceitabilidade medida pela escala de autorrelato Likert
Prazo: Avaliação de 6 meses e 12 meses
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Os participantes serão solicitados a avaliar a satisfação e a eficácia percebida do programa.
Os conselheiros avaliarão a eficácia e a facilidade de uso.
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Avaliação de 6 meses e 12 meses
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Capacidade de autorregulação
Prazo: Avaliação inicial e de 1 mês
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A capacidade de autorregulação será medida diretamente usando a Escala Breve de Autocontrole (que tem forte confiabilidade de reteste e consistência interna e prevê perda de peso e saúde alimentar).
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Avaliação inicial e de 1 mês
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Motivação autônoma
Prazo: Avaliação inicial e de 1 mês
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A motivação autônoma será medida pelo Questionário de Auto-Regulação do Tratamento válido e internamente consistente.
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Avaliação inicial e de 1 mês
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Sintomas depressivos
Prazo: Avaliação inicial e de 1 mês
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Os sintomas depressivos serão medidos com a Escala de Depressão do Centro de Estudos Epidemiológicos de 20 itens.
Esta escala de autorrelato é amplamente utilizada e provou ser confiável em uma variedade de grupos demográficos e em populações clínicas e não clínicas.
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Avaliação inicial e de 1 mês
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Compulsão alimentar
Prazo: Avaliação inicial e de 1 mês
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A compulsão alimentar será medida com o Módulo de Compulsão Alimentar do Exame de Transtornos Alimentares (EDE), que é uma medida bem validada e confiável de sintomas de transtorno alimentar que diferencia entre indivíduos com e sem Transtorno de Compulsão Alimentar Periódica em
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Avaliação inicial e de 1 mês
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Evan M Forman, PhD, Drexel University Center for Weight, Eating and Lifestyle Science
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Berry M, Taylor L, Huang Z, Chwyl C, Kerrigan S, Forman E. Automated Messaging Delivered Alongside Behavioral Treatment for Weight Loss: Qualitative Study. JMIR Form Res. 2023 Nov 6;7:e50872. doi: 10.2196/50872.
- Forman EM, Berry MP, Butryn ML, Hagerman CJ, Huang Z, Juarascio AS, LaFata EM, Ontanon S, Tilford JM, Zhang F. Using artificial intelligence to optimize delivery of weight loss treatment: Protocol for an efficacy and cost-effectiveness trial. Contemp Clin Trials. 2023 Jan;124:107029. doi: 10.1016/j.cct.2022.107029. Epub 2022 Nov 23.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
22 de março de 2022
Conclusão Primária (Real)
28 de fevereiro de 2025
Conclusão do estudo (Real)
28 de fevereiro de 2025
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
26 de janeiro de 2022
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
7 de fevereiro de 2022
Primeira postagem (Real)
9 de fevereiro de 2022
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
4 de setembro de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
1 de setembro de 2026
Última verificação
1 de setembro de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- R01DK12564 Transfer
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
produto fabricado e exportado dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .