日常习惯和消费者偏好研究
2025年12月29日 更新者：A. Janet Tomiyama、University of California, Los Angeles
肥胖耻辱与健康行为：一种实验方法
该研究将在来自洛杉矶社区 (N=330) 的 BMI 大于或等于 28 的个人样本中使用受试者间设计。
参与者将被随机分配到体重耻辱与控制操作。
随后将在他们的日常生活中测量以下健康行为的变化：通过生态瞬时评估 (EMA) 食物日记记录的 3 天饮食、客观测量的致胖食物摄入量、通过 24 小时活动记录仪记录的客观测量的身体活动，以及睡眠，通过夜间活动记录和主观自我报告的睡眠测量客观地捕获。
研究人员假设体重歧视会导致日常生活中健康行为（例如睡眠、饮食和身体活动）的减少。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
330
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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-
California
-
Los Angeles、California、美国、90034
- University of California, Los Angeles
-
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 18 岁以上
- 英语会话
- BMI 大于或等于 28
排除标准：
- 主要精神障碍包括进食障碍、情绪障碍、精神分裂症、创伤后应激障碍
- 最近（<1 年）限制身体运动的主要身体状况的诊断
- 近期（<1 年）睡眠障碍诊断
- 对自助餐中的任何食物过敏
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：基础科学
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：实验（体重耻辱）手臂
接受实验（体重耻辱）手臂的参与者会接触到支持反肥胖态度的互动伙伴（训练有素的同盟者）。
在互动之前，参与者与同盟者交换一份“了解你的问卷”，其中同盟者赞同反肥胖的态度。
在与同盟者互动期间，参与者被告知他们将与研究中的另一名参与者一起完成消费者评级任务。
在表面消费者评级任务中，实验条件下的参与者对饮食杂志、身体防晒霜、跑鞋以及标记为大码的小码 T 恤等物品进行评分，以支持体重耻辱操纵。
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那些经历过体重耻辱操纵的人将接触到一个互动伙伴（一个训练有素的同盟者），他们会支持抗脂肪的态度。
这种相互作用的目的是检查体重歧视对饮食行为、身体活动和睡眠的因果影响。
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无干预：控制臂
接受控制臂的参与者还会接触到不支持反脂肪态度的互动伙伴（训练有素的同盟者）。
在互动之前，参与者与同盟者交换一份“了解你问卷”；然而，同盟者并不赞同反肥胖的态度。
在与同盟者互动期间，参与者被告知他们将与研究中的另一名参与者一起完成消费者评级任务。
在表面上的消费者评级任务中，控制条件下的参与者对室内设计杂志、面部防晒霜、普通（非跑步）鞋子和正确标记为大号的大号 T 恤等物品进行评级，以避免体重耻辱。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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高适口性食物摄入
大体时间：干预后立即测量高适口性食物的摄入量，平均在10分钟后进行。
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高适口性食物的摄入量将首先以克为单位进行测量，然后转换为千卡路里。
食物将包括以下项目：巧克力曲奇饼干、M&M巧克力豆、薯片和雪碧。
选择这些食物是因为根据2019年美国糖尿病协会营养共识报告，加工食品、添加糖、精制谷物、淀粉类蔬菜和含糖饮料是需要避免的食物，并且这些食物碳水化合物含量高且血糖指数高。
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干预后立即测量高适口性食物的摄入量，平均在10分钟后进行。
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自我报告饮食摄入量变化
大体时间：通过测量干预前72小时作为基线一部分的自我报告饮食摄入量，以及干预后72小时的自我报告饮食摄入量，评估自我报告饮食摄入量的变化。
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膳食摄入数据将通过美国国立癌症研究所（马里兰州贝塞斯达）开发的自动化自填式24小时（ASA24）膳食评估工具进行收集和分析。
食物日记的主要饮食结果为千卡路里。
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通过测量干预前72小时作为基线一部分的自我报告饮食摄入量，以及干预后72小时的自我报告饮食摄入量，评估自我报告饮食摄入量的变化。
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身体活动变化
大体时间：将通过测量干预前72小时（作为基线的一部分）和干预后72小时的身体活动来评估身体活动的变化。
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体力活动将以代谢当量（MET）单位进行量化，并使用ActivPAL4活动记录仪进行评估。
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将通过测量干预前72小时（作为基线的一部分）和干预后72小时的身体活动来评估身体活动的变化。
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睡眠时长变化
大体时间：睡眠时长的变化将通过测量干预前三天（作为基线的一部分）和干预后三天的睡眠时长来评估。
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睡眠时长的变化将使用Actiwatch-2（飞利浦伟康）进行评估。
数据将以30秒为一个时段进行采集和验证。
将使用Actiware 6.0.9软件算法估算睡眠参数，采用以下睡眠/清醒算法：D = A-2*(1/25) + A1*(1/5) + A*(1) + A + 1*(1/5) + A + 2*(1/25)，其中AX = 该分钟的加速度计活动。
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睡眠时长的变化将通过测量干预前三天（作为基线的一部分）和干预后三天的睡眠时长来评估。
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自我报告睡眠质量的变化
大体时间：自我报告睡眠质量的变化将通过测量干预前72小时基线期早晨的自我报告睡眠质量以及干预后72小时期间早晨的自我报告睡眠质量来评估。
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参与者将回答一个评估前一晚睡眠质量的单项问题，选项范围从1（非常差）到4（非常好）。
主观睡眠质量的变化将通过计算干预前后项目得分的差值来得出。
自我报告睡眠质量变化的可能最小值为-3，最大可能值为3。
在此差值分数中，较高的分数表示从基线到干预后睡眠质量的改善。
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自我报告睡眠质量的变化将通过测量干预前72小时基线期早晨的自我报告睡眠质量以及干预后72小时期间早晨的自我报告睡眠质量来评估。
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入睡潜伏期变化
大体时间：睡眠潜伏期的变化将通过测量干预前三天作为基线部分的睡眠潜伏期和干预后三天的睡眠潜伏期来评估。
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睡眠潜伏期变化将使用Actiwatch-2（飞利浦伟康）进行评估。
数据将以30秒为时段采集并验证。
将使用Actiware 6.0.9软件算法通过以下睡眠/清醒算法估算睡眠参数：D = A-2*(1/25) + A1*(1/5) + A*(1) + A + 1*(1/5) + A + 2*(1/25)，其中AX = 该分钟的加速度计活动值。
睡眠起始被操作化定义为连续10分钟D ≤ 40之后（因D > 40表示受试者处于清醒状态）。
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睡眠潜伏期的变化将通过测量干预前三天作为基线部分的睡眠潜伏期和干预后三天的睡眠潜伏期来评估。
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睡眠效率变化
大体时间：睡眠效率的变化将通过测量干预前三天作为基线部分的睡眠效率，以及干预后三天的睡眠效率来评估。
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睡眠效率的变化将使用Actiwatch-2（飞利浦伟康）进行评估。
数据将以30秒为周期采集并进行验证。
将使用Actiware 6.0.9软件算法估算睡眠参数，采用以下睡眠/清醒算法：D = A-2*(1/25) + A1*(1/5) + A*(1) + A + 1*(1/5) + A + 2*(1/25)，其中AX表示该分钟的加速度计活动值。
可能的最小值为-100，可能的最大值为100。
分数越高表示睡眠效率越好。
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睡眠效率的变化将通过测量干预前三天作为基线部分的睡眠效率，以及干预后三天的睡眠效率来评估。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：A. Janet Tomiyama, Ph.D.、University of California, Los Angeles
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年4月28日
初级完成 (实际的)
2024年8月3日
研究完成 (实际的)
2024年8月3日
研究注册日期
首次提交
2022年5月25日
首先提交符合 QC 标准的
2022年5月27日
首次发布 (实际的)
2022年6月2日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年1月20日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年12月29日
最后验证
2025年10月1日
更多信息
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