Разработка динамических теорий изменения поведения

Нездоровое поведение способствует возникновению большинства хронических заболеваний, на долю которых приходится 86% всех расходов на здравоохранение в США. Несмотря на большое количество исследований, разработка эффективных, масштабируемых и устойчивых вмешательств по изменению поведения остается сложной задачей. Недавние достижения в области мобильных датчиков и технологий на основе смартфонов привели к новой и многообещающей форме вмешательства, называемой «точно в срок, адаптивное вмешательство» (JITAI), которое может постоянно адаптироваться к изменяющимся условиям и персонализироваться в зависимости от ситуации. индивидуальные потребности и возможности для изменения поведения. Хотя было показано, что вмешательства более эффективны, когда они основаны на надежной теории, современным поведенческим теориям не хватает временной детализации и многомасштабной динамической структуры, необходимых для разработки эффективных JITAI на основе измерений сложного динамического поведения и контекстов. В то же время не хватает структур моделирования, которые могут выражать динамические, разномасштабные во времени теории и представлять динамические, разномасштабные во времени данные. В этом проекте будут рассмотрены проблемы и возможности разработки теории, измерения и моделирования, представленные интенсивно собираемыми продольными данными, с акцентом на физическую активность и малоподвижное поведение, а также широкие последствия для других видов поведения.

Для повышения эффективности исследование основано на годичном микрорандомизированном исследовании (MRT) HeartSteps (n = 60), финансируемом NIH. у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Целями этого нового предложения являются: 1) уточнение и разработка динамических показателей теоретических конструкций, влияющих на целевое поведение исследования, 2) улучшение HeartSteps с помощью показателей, разработанных в цели 1, и сбор данных из двух дополнительных годовых когорт HeartSteps (сидячий избыточный вес / взрослые с ожирением (n = 60) и пациенты с диабетом 2 типа (n = 60), всего n = 180), 3) разработать модель моделирования для практического применения динамических и контекстуализированных теорий поведения в условиях вмешательства, и 4) улучшить прогнозирование Результаты SCT с использованием все более сложных моделей. Предлагаемая здесь работа предоставит новые цифровые, основанные на данных измерения ключевых конструкций теории поведения в мгновенных, дневных и недельных масштабах времени, предоставит новые инструменты, адаптированные для спецификации сложных моделей поведенческой динамики, а также новые инструменты оценки моделей, адаптированные в частности, к комплексным продольным поведенческим и контекстуальным данным в различных временных масштабах, которые теперь доступны с использованием технологий мобильного здравоохранения. Наконец, исследователи будут использовать собранные данные и предложенные инструменты моделирования для разработки и тестирования расширенных динамических расширений социальной когнитивной теории, реализованных в виде полностью количественных прогнозирующих динамических моделей. В совокупности эта работа предоставит теоретические основы и инструменты, необходимые для значительного повышения эффективности мобильных медицинских вмешательств на основе физической активности в различных временных масштабах, включая их способность эффективно поддерживать изменение поведения в более длительных временных масштабах.