A napi önmérés szünetei súlygyarapodással járnak-e?

Tamperi Műszaki Egyetem Jelfeldolgozás Tanszéke, Tampere, Finnország

napi

Tagság VTT Finnországi Műszaki Kutatóközpont, Tampere, Finnország

Társulás Charles S. Dyson Alkalmazott Közgazdaságtan és Menedzsment Iskola, Cornell Egyetem, Ithaca, New York, Amerikai Egyesült Államok

Tamil Műszaki Egyetem Jelfeldolgozás Tanszéke, Tampere, Finnország, Finnországi VTT Műszaki Kutatóközpont, Tampere, Finnország

  • Elina E. Helander,
  • Anna-Leena Vuorinen,
  • Brian Wansink,
  • Ilkka K. J. Korhonen

Ábrák

Absztrakt

Negyven résztvevő teljesítette a felvételi kritériumokat. Az 1. táblázat ismerteti az eredeti vizsgálatban szereplő populációt és az e vizsgálatra kiválasztott mintát, a statisztikákkal az önmérés időszakáról a benne szereplő alanyokra vonatkozóan. A mellékelt súlymérések teljes száma 2838 volt.

Adatelemzés

Az összes analitikai eljárást a MATLAB 2013b verziójával (The MathWorks Inc.) hajtottuk végre. A napi súlyméréseket normalizáltuk úgy, hogy elosztottuk az egyének átlagos tömegével (% -os változások). Mindegyik személyre kiszámolták a két egymást követő mérés közötti súlyváltozást (%) és a megfelelő időbeli különbségeket napokban. A negatív és a pozitív súlykülönbségek súlycsökkenést és súlygyarapodást jeleznek. Összesen 2798 súlyváltozási megfigyelés történt.

A vizsgálat elsődleges elemzése magában foglalta az önmérés gyakorisága és a megfelelő súlyváltozás közötti dózis-válasz összefüggés vizsgálatát. Az elemzést lineáris vegyes hatások modellezésével (fitlme eljárás a MATLAB-ban a maximális valószínűség becslési módszerrel) használtuk, súlyváltozással, mint válaszváltozóval, és a modellben rögzített effektekként bevitt, egymást követő súlymérések közötti napkülönbséggel. A modellt az alapsúlyhoz is igazítottuk. A véletlenszerű effektusok az egyéni szintű variációt okozták, és ezek nem voltak korrelálva. A cél az volt, hogy megvizsgáljuk, van-e szignifikáns trend, a β lineáris együttható a súlyváltozásban a súlymérések közötti napok függvényében. Továbbá, az α szignifikáns állandó kifejezés jelenléte azt jelzi, hogy az egymást követő napokon végzett mérések (azaz a napi önellenőrzés) között nullától eltérő súlyváltozás van.

A másodlagos elemzés során az önellenőrzés gyakoriságát (az egymást követő súlymérések közötti időeltérés alapján) négy kategóriára osztották, amelyeket általában az önmérési vizsgálatokban használnak a monitorozási gyakoriság jellemzésére. A meghatározott kategóriák a következők voltak:

  1. Nincs szünet a mérések között (‘napi’)
  2. 1–6 nap mérés nélkül, egymást követő mérések legalább hetente („Legalább hetente”)
  3. 7–29 nap mérés nélkül, egymást követő mérések legalább havonta („Legalább havonta”)
  4. 30 nap mérés nélkül, egymást követő mérések kevesebb, mint havonta („Kevesebb, mint havonta”)

Az egyén megfigyelései több kategóriába sorolhatók, de az elemzés ebben a részben olyan súlykülönbség-megfigyeléseken alapul, amelyeket nem egyéni szinten csoportosítottak. A tanuló t-tesztjét használtuk annak tesztelésére, hogy a súlyváltozások eltérnek-e a nullától, jelezve-e a szignifikáns súlyváltozást.

A szignifikancia szintje minden tesztben 0,05 volt.

Eredmények

Az 1. ábra az önmérési mintákat szemlélteti időben, bemutatva azoknak az alanyoknak a számát, akik még mindig végeznek súlyfigyelést, és a heti mérések átlagos súlymérését heti szinten. Két ember folytatta az önellenőrzést 52 hét után, amit az ábra nem mutat. A gyakori önmérlegeléshez való ragaszkodás idővel csökken.

A bal y tengely (piros) megegyezik az önellenőrzésben még részt vevő résztvevők számával, a piros vonal pedig az önellenőrzés megkezdése óta az egyes hetek résztvevőinek számát mutatja. A jobb y tengely (fekete) megfelel a heti mérések számának. A fekete szaggatott és folytonos vonalak két alcsoport heti önellenőrzési gyakorisági átlagát mutatják: még mindig aktívan önellenőrző (szaggatott vonal) és valamennyi vizsgálati alany (folytonos vonal).

Az önmérés gyakorisága fordítottan kapcsolódott a súly változásához. A súlycsökkenés jelentősen lelassult vagy növekedett, amikor a két egymást követő súlymérés közötti napkülönbség hosszabb lett (2. táblázat). A kiindulási súly kontrollálása nem változtatta meg az eredményeket (β = 0,0207 a napi különbséghez, p 2. táblázat. Lineáris vegyes hatású modell összefoglaló táblázat a súlyváltozás előrejelzésére az egymást követő súlymérések közötti napok függvényében.

A másodlagos elemzés azt mutatja, hogy a napi mérés időszakaiban az alanyok általában lefogytak (2. ábra: „Napi” kategória, t (1950) = −5,48, p. 2. ábra. Átlagos súlyváltozás (kör) és a 95% -os konfidencia intervallumok ( vízszintes vonalak) különböző önmérési kategóriákban.

Az adatokat 40 alanyból gyűjtötték össze: n az egyes kategóriákban megfigyelt megfigyelések számát, N pedig azoknak a személyeknek a számát jelenti, akik legalább egy megfigyelést kaptak egy kategóriában.

Az adatokat 40 alanyból gyűjtötték össze: n az egyes kategóriák számbeli megfigyeléseit, N pedig azoknak a személyeknek a számát jelenti, akiknek legalább egy megfigyelése volt egy kategóriában.

Vita

Ez a tanulmány pozitív összefüggést mutat be a gyakori önmérés és a sikeres súlykontroll között az egymást követő súlymérések időbeli különbsége és a megfelelő súlyváltozások közötti időbeli összefüggések elemzésével a tényleges önmérési adatok alapján. Jelentős dózis-válasz összefüggést találtunk az önmérés gyakorisága és a súlyváltozás között. A súly lineárisan nőtt az egymást követő súlymérések közötti napok számával: minél több nap van a súlymérések között, annál nagyobb a súlygyarapodás. Az eredmények konzisztensek voltak-e, függetlenül attól, hogy szubjektum szintű elemzést (vegyes hatások modellje) vagy megfigyelési szintű elemzést használtak-e. Az elemzések túlsúlyos személyektől örökölt adatokon alapultak, akik fogyni szándékoztak, vagy a testsúlyt tekintették az egészségi problémának, amely leginkább kihívást jelentett számukra, vagy a legtöbb fejlesztést igényelné, és olyan egészségfejlesztési programban vettek részt, amely ösztönözte a testsúly napi önellenőrzését.

A másodlagos elemzés eredményei azt mutatták, hogy a napi önmérés általában súlycsökkenéssel társult, míg az egy hétnél hosszabb szünetek, és különösen az egy hónapnál hosszabb szünetek súlygyarapodáshoz kapcsolódtak. A megállapítások összhangban voltak azzal, hogy elemezték-e a napi kumulatív változásokat vagy a súlyváltozásokat. Az elsődleges elemzés azt mutatta, hogy a változatlan súlyhoz kapcsolódó elméleti minimális önmérési intervallum 5,8 nap volt, ami körülbelül heti önmérést jelent. Ennek megfelelően a „Legalább heti” kategóriában a súlyváltozás nem különbözött a nullától és a súlyméréseket átlagosan heti 2-3 alkalommal végezték el. Ahogy Phelan és mtsai. [14], a fogyás fenntartása során nehéz lehet visszafordítani a kisebb súlygyarapodás pályáját is. Ezért a testsúly fenntartását kérő személyeket arra ösztönözhetik, hogy legalább hetente végezzenek önmérést. Megjegyezzük, hogy a kategorizált önmérési gyakoriságok nem adatközpontúak voltak, hanem általános megértésen alapultak, hogy az eredményeket összehasonlíthassák a területen végzett egyéb vizsgálatokkal.

A gyakori önmérlegelés előnyei azonban nem egyértelműek. Néhány egyén számára a gyakori önmérlegelés negatív kimenetelekkel járhat, például a test elégedetlenségének növekedésével vagy az önértékelés csökkenésével, ha túl lassan haladnak a súlycsökkentési célok felé vagy nem sikerülnek őket elérniük [16]. Mindazonáltal az önmérés gyakorisága és a test elégedettsége nem talált összefüggést egy súlycsökkentő vizsgálatban, míg a megnövekedett önmérési gyakoriság ismét nagyobb súlycsökkenéssel járt [17].

A tanulmány egyik erőssége a tényleges és változó önmérési adatok felhasználása volt. Ezen adatok felhasználásával a kapcsolat retrospektív értékelése helyett elemezni lehetett az önmérés és a súlyváltozás közötti időbeli összefüggést. További előny, hogy az eredmények longitudinális adatokon alapultak. Az egyedekben ismételt súlyfigyelések elemzésével a mérési torzításnak nincs olyan nagy szerepe. A tömeg ismert, hogy változik a napszakban, a hét napján [18], hónapjában és az ünnepi szezonban [19]. Ugyanazon egyedtől kapott ismételt mérések kisimítják ezt a variációt. Az átlagos követési idő 247 nap volt, 71 súly bejegyzéssel.

Egyre több olyan súlymérleg áll rendelkezésre, amelyek automatikusan súlyokat menti a webkiszolgálóra. Így a jövőben az egyének hosszú megfigyelési periódusok, például több év súlyadataival rendelkezhetnek. Ehhez a tanulmányhoz hasonlóan az aktív és kevésbé aktív megfigyelési periódusokban bekövetkező súlyváltozások részletes elemzését meg lehet adni az embereknek az optimális egyéni mérési gyakoriság megtalálása érdekében. Az önmérési frekvencia adaptálása az egyén adataihoz támogatja az önellenőrzési stratégiák individualizálásának gondolatát [21].

Következtetések

Az önmérés és a súlyváltozás gyakorisága időbeli összefüggésben volt a túlsúlyos (BMI> 25), súlycsökkenési céllal rendelkező résztvevőkkel, akiket napi önellenőrzésre javasoltak. Az önmérés hosszú szünetei a súlygyarapodás kockázatával társultak, míg a súlycsökkenésre jellemzően az aktív (azaz napi) önmérési időszakokban került sor. Az eredmények hangsúlyozzák, hogy a testsúly-ellenőrző komponenssel végzett súlykezelési vizsgálatok hiányzó adatai összefüggésben lehetnek a fogyás program be nem tartásával, és a súlygyarapodás korai jele lehet.

Köszönetnyilvánítás

Szeretnénk elismerni Jukka Uitti (MD, PhD), Timo Leino (DMSc) és Leila Hopsu (MSc) finn Foglalkozás-egészségügyi Intézet vezető kutatóit az ITEA2 Nuadu projektben, amelyben az elemzéshez szükséges adatokat gyűjtötték. Köszönjük a névtelen bírálóknak az értékes megjegyzéseket, amelyek segítettek a kézirat javításában.

Szerző közreműködései

A kísérletek megtervezése és megtervezése: EH IK BW. Végezte a kísérleteket: EH AV. Elemezte az adatokat: EH AV. Hozzájáruló reagensek/anyagok/elemző eszközök: EH AV BW IK. Írta az írást: EH AV BW IK.