Влияние мобильного приложения на основе машинного обучения на физическую активность женщин с избыточным весом и ожирением

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), отсутствие физической активности является одной из важных проблем общественного здравоохранения нашего времени. Проблемы со здоровьем, связанные с этой проблемой, приводят к перегрузке медицинских услуг. Согласно докладу, опубликованному ВОЗ в 2022 году, распространенность избыточного веса и ожирения в мире составляет 60% от общей численности населения и является причиной 1,2 миллиона смертей в европейском регионе. В Турции распространенность ожирения составляет 66,8 среди всех полов и 69,3 среди женщин. Растущая эпидемия избыточного веса и ожирения, приводящая в долгосрочной перспективе к хроническим заболеваниям, представляет значительную угрозу общественному здравоохранению как во всем мире, так и в нашей стране.

Физическая активность является важной мерой образа жизни для поддержания здорового веса и предотвращения ожирения. У женщин уровень физической активности снижается во время беременности, а малоподвижность сохраняется и после родов. Поэтому определение уровня физической активности женщин, подверженных риску ожирения, и планирование инициатив общественного здравоохранения по повышению уровня их физической активности также важны.

Когнитивно-поведенческая теория (КПТ) — это теория, которая предполагает, что мысли, чувства и поведение взаимосвязаны и влияют друг на друга. КПТ используется во многих мероприятиях по улучшению здоровья, таких как повышение уровня физической активности. С другой стороны, социальная когнитивная теория (SCT) является важной теорией при планировании мероприятий по изменению поведения, связанных с изменением и поддержанием поведения людей в отношении здоровья. SCT дает четкую перспективу в понимании поведения в отношении здоровья, связанного с физической активностью, путем выявления взаимодействия между людьми, окружающей средой и поведением. Связывание компонентов КПТ и SCT с уровнем физической активности обеспечит комплексный подход, одновременно воздействуя на когнитивные, поведенческие, экологические и социальные факторы, влияющие на уровень физической активности женщин среднего возраста.

Повышение физической активности является эффективным средством снижения распространенности ожирения и избыточного веса, которые являются серьезными проблемами общественного здравоохранения во всем мире и в нашей стране. Существует острая необходимость в вмешательствах по изменению поведения для определения и повышения уровня физической активности во всем обществе и особенно в группах риска для пропаганды здорового образа жизни. Это исследование призвано оценить влияние мобильного приложения на основе машинного обучения, которое предоставляет персонализированные рекомендации по увеличению физической активности, что является важным фактором здоровья в предотвращении ожирения и многих других неинфекционных заболеваний у женщин с избыточным весом и ожирением.

После получения институционального и этического одобрения данные будут собираться посредством личных интервью с женщинами в возрасте 35–60 лет, которые обращаются в центры семейного здоровья в Стамбуле. Будут измерены рост и вес женщин и рассчитан их индекс массы тела (ИМТ). В исследование будут включены женщины со значением ИМТ 25 или выше и без каких-либо заболеваний или проблем со здоровьем, которые могли бы препятствовать их статусу физической активности.

Данные для исследования будут собраны с использованием следующих инструментов и мер: форма определения характеристик, визуально-аналоговая шкала (ВАШ), антропометрические измерения, международный опросник по физической активности (краткая форма), шкала самоэффективности женской физической активности, шкала барьеров физической активности. , шкала когнитивно-поведенческой физической активности, шкала самоэффективности упражнений и умный браслет.

После сбора данных данные будут переданы в пакет программного обеспечения «Статистический пакет для социальных наук» (SPSS) 25.0 для анализа. Анализ данных будет включать проценты, средние значения, стандартные отклонения и критерий хи-квадрат, t-критерий независимой выборки, тест ANOVA с повторными измерениями и скорректированный тест Бонферрони для расширенного анализа.