ギャンブルエピソードと欲望の予測要因を特定するには,エコロジカル・モメンタリー・アセスメントとスマートウォッチベースの生理学的測定を用いる: 長距離観察研究のためのプロトコル

科学分野:

• 行動科学は,行動科学である.
• デジタル・ヘルス・デジタル・ヘルス
• 依存症の研究 依存症の研究

背景:

• ギャンブル問題とは,慢性的で再発性で中毒的な行動です.
• デジタル介入は有望ですが,低い遵守率や中退率などの課題に直面しています.
• エコロジカル・モメンタリー・インターベンション (EMI) は,適度な,時効的なサポートを提供しているが,中毒性行動については未発達である.

研究 の 目的:

• ギャンブルエピソードの予測要因を特定するために,エコロジカル・モーメントアセスメント (EMA) とスマートウォッチからの生理学的データを使用します.
• ギャンブル問題に対するより効果的で,カスタマイズされたEMIの開発のための基礎を築く.

主な方法:

• 109人のリスクのあるギャンブラーが28日間毎日EMAを完了し,ギャンブル,渇望,睡眠,活動,気分,活力について報告しました.
• 参加者はApple Watchesを着用して,生理学的データ (心拍数変動,睡眠,活動) を継続的に記録しました.
• 機械学習と多レベルモデリングは,ギャンブルエピソードの予測モデルを開発するために使用されます.

主要な成果:

• 109人の参加者 (スイスと韓国) のデータ収集は2025年4月時点で完了している.
• データセットは,ギャンブルエピソードの予測モデルを開発するために分析のために準備されています.
• この研究では,ギャンブルエピソードの有意な予測要因が得られることが期待されています.

結論:

• 特定された予測要因をデジタル介入に統合することで,エンゲージメントと効果を向上させることができます.
• EMAと生理学的データを使用するこのアプローチは,中毒的な行動に対する他のデジタル介入にも適用できます.
• この研究は,パーソナライズされた依存症治療のためにテクノロジーを活用する可能性を強調しています.