与基于应用程序的饮食自我监测工具的参与模式在随机控制可行性试验中
Melissa C Kay1,2, Hailey N Miller2,3, Sandy Askew2
1Department of Pediatrics, Duke University, Durham, North Carolina.
AJPM focus
|October 4, 2023
概括
饮食跟踪应用程序可以帮助管理高血压,但参与度各不相同. 在一个可行性试验中,年龄较大,受过更高教育和有伴侣的女性是更一致的用户,这表明个性化的数字健康干预措施是遵守的关键.
科学领域:
- 数字健康干预措施 数字健康干预措施
- 行为科学 行为科学
- 营养流行病学 营养流行病学
背景情况:
- 停止高血压的饮食方法 (DASH) 饮食有效地管理高血压,但坚持是具有挑战性的.
- 饮食跟踪应用程序提供可扩展的自我监测,但需要持续参与行为改变.
- 与饮食跟踪应用程序的参与轨迹的纵向数据很少.
研究的目的:
- 通过饮食跟踪应用在患有高血压的女性中识别参与轨迹.
- 探索与不同参与模式相关的参与者特征.
主要方法:
- 隐性类增长建模用于分析DASH云可行性试验中59名女性的饮食自我监测数据.
- 两变量和回归分析检查了参与类和参与者特征之间的关联.
主要成果:
- 确定了两个参与轨迹:一致的参与者和脱离者.
- 一致的参与者更有可能是年长的,受过更高的教育,和合作伙伴.
- 群体之间的DASH分数变化差异在统计学上并不显著.
结论:
- 这项研究表明了分析数字健康参与模式的有价值方法.
- 了解用户特征可以为高血压管理设计更有效,更具成本效益的数字干预措施提供信息.
