在数字体重管理计划中,有多少食物跟踪足以产生临床上显著的体重减轻?

科学领域:

• 数字健康干预措施 数字健康干预措施
• 体重管理 体重管理
• 行为科学是一种行为科学.

背景情况:

• 越来越多地使用商业数字体重管理程序.
• 了解食物跟踪的最佳坚持水平对于计划有效性至关重要.
• 识别不同的用户参与模式可以为个性化干预提供信息.

研究的目的:

• 为了确定食物跟踪的坚持值,预测6个月后显著的体重减轻 (≥3%,≥5%,≥10%).
• 在数字体重管理程序中识别和描述不同的食物跟踪轨迹.
• 分析确定轨迹与减肥结果之间的关系.

主要方法:

• 分析了153名参与6个月商业数字体重管理计划 (WeightWatchers) 的数据.
• 接收器操作特征 (ROC) 曲线分析,以确定减肥的预测值.
• 时间序列聚类以确定不同的食物跟踪轨迹,并比较它们对减肥的影响.

主要成果:

• 对≥3%,≥5%和≥10%的体重减轻的最佳食品跟踪值分别为干预日的28.5%,39.4%和67.1%.
• 通过时间序列聚类确定了三个不同的食物跟踪轨迹.
• 这些轨迹在与6个月减肥结果的关联方面有显著差异.

结论:

• 在没有完美的食物跟踪遵守的情况下,可以实现临床显著的体重减轻.
• 具体的坚持水平,而不是不断跟踪,是成功的关键预测因素.
• 识别用户轨迹可以提供对个性化体重管理策略的见解.