Otimizando o Feedback de Automonitoramento para o Tratamento da Obesidade

O automonitoramento (por exemplo, de peso, ingestão alimentar e atividade física) é um componente central em intervenções abrangentes de estilo de vida para obesidade baseadas em evidências, e uma maior adesão ao automonitoramento tem sido associada tanto a uma melhor perda de peso a curto prazo quanto a longo prazo. manutenção da perda de peso a longo prazo. É importante ressaltar que a pesquisa demonstrou que o fornecimento de feedback intervencionista sobre o automonitoramento aumenta a adesão ao automonitoramento e melhora os resultados da perda de peso. Contudo, existem poucas evidências empíricas que forneçam orientação sobre como esse feedback deve ser fornecido. Um estudo realizado nesta área demonstrou que as intenções de automonitorização diferem pela complexidade do feedback, de tal forma que muito pouco (e, inversamente, demasiado) feedback reduz as intenções futuras de automonitorização e envolvimento em mudanças de comportamento de saúde relacionadas; no entanto, pouco se sabe sobre como o tipo e a complexidade das mensagens de feedback afetam o comportamento real de automonitoramento e os resultados subsequentes da perda de peso. É importante ressaltar que o fornecimento deste feedback também representa um investimento substancial de tempo do médico; pesquisas demonstraram que mensagens de feedback que incorporam dados de automonitoramento relacionados ao peso, ingestão alimentar e atividade física podem levar cerca de 26 minutos por pessoa para serem compostas. Assim, os investigadores propõem uma linha de pesquisa que visa otimizar o fornecimento de feedback de automonitoramento (ou seja, identificar o número e tipo ideal de mensagens de feedback) para apoiar a adesão aos comportamentos de controle de peso. Para o estudo atual, os investigadores propõem a realização de um ensaio fatorial micro-randomizado que avaliará o impacto proximal de diferentes tipos e quantidade de feedback sobre a mudança no peso e comportamentos relacionados ao peso (por exemplo, adesão ao automonitoramento, meta calórica realização, realização de meta de atividade física). Usando um modelo fatorial 2x2x2x2, os participantes serão randomizados a cada semana durante 16 semanas para uma das 16 condições de feedback possíveis, permitindo-nos testar com eficiência quatro componentes de feedback (ou seja, feedback sobre o cumprimento da meta de calorias, qualidade da dieta, cumprimento da meta de atividade física ou sobre estabelecimento de metas) em um estudo. Modelos de efeitos mistos serão usados ​​para avaliar os efeitos dos quatro componentes de feedback especificados na mudança de peso na semana após cada componente ser fornecido (ou seja, durante a "semana de estudo" seguinte). Como objetivo secundário, os investigadores propõem investigar se a eficácia de certos tipos e combinações de feedback é afetada por fatores individuais ou contextuais. Uma abordagem semelhante de modelagem multivariada de efeitos mistos será usada para investigar potenciais moderadores da eficácia do feedback (ou seja, idade, sexo e raça) e se diferentes combinações de feedback são mais eficazes quando os indivíduos estão "indo bem" no programa em comparação com quando eles não estão bem. Finalmente, os efeitos dependentes do tempo dos componentes de feedback (por exemplo, se alguns componentes de feedback são mais eficazes no início ou no final da intervenção) serão examinados investigando as interações entre o tempo e a condição de feedback, com o tempo modelado como um efeito linear e polinomial. Os resultados informarão o desenvolvimento de um protocolo otimizado para fornecimento de feedback.