Главная
АИ #52 (234)
Статьи журнала АИ #52 (234)
Виртуальный комплекс для управления весом ОмниШейп: инновационные подходы к дист...

Виртуальный комплекс для управления весом ОмниШейп: инновационные подходы к дистанционному мониторингу и коррекции образа жизни

Рубрика

Медицина, фармация

Ключевые слова

управление весом
мобильные технологии
математическое моделирование
энергетический баланс
поведенческие изменения
дистанционные интервенции
цифровое здоровье

Аннотация статьи

Настоящая статья посвящена анализу и разработке инновационной платформы для управления весом, основанной на мобильных технологиях. Представленная система «ОмниШейп» интегрирует персонализированные поведенческие цели, автоматическую обратную связь и объективный сбор данных для эффективного снижения и поддержания веса. Программа использует математические модели энергетического баланса и теории поведенческих изменений, что способствует точному прогнозированию и достижению результатов. «ОмниШейп» особенно актуальна для групп населения с ограниченным доступом к традиционным медицинским услугам, предоставляя дистанционное решение, адаптированное к индивидуальным потребностям.

Текст статьи

Ожирение представляет собой хроническое заболевание, связанное с избыточным накоплением жировой ткани в организме, что несет угрозу здоровью и выступает ключевым фактором риска для развития множества других хронических болезней [1]. За последние 40 лет распространенность ожирения существенно увеличилась: с 1975 года число людей с этим заболеванием во всем мире выросло в три раза [2]. На данный момент более 2,6 млрд человек, то есть около 30% мирового населения, имеют лишний вес или страдают ожирением. Прогнозы указывают на то, что к 2035 году это число может достичь 4 млрд человек [3]. Учитывая темпы роста, ожирение можно рассматривать как глобальную эпидемию. В России, согласно данным Росстата, в 2020 году ожирение было диагностировано у 17,7% населения, а в 2022 году этот показатель увеличился до 20,6%. Также возросла доля людей с избыточным весом – с 32,8% в 2020 году до 35,9% в 2022 году [4].

Оптимальные программы управления весом характеризуются высокой интенсивностью и включают не менее 14 личных встреч в течение шести месяцев. Такие программы включают:

  1. Установление конкретных диетических целей или предписаний;
  2. Регулярное самоконтролирование показателей здоровья, таких как изменение массы тела;
  3. Индивидуальное консультирование, направленное на достижение краткосрочных (снижение веса) и долгосрочных (поддержание веса) результатов;
  4. Персонализированную обратную связь на основе изменений массы тела и потребления пищи [5, с. 102-138].

Однако такие интенсивные программы, проводимые очно, имеют ряд недостатков. Среди них – финансовые и географические ограничения, которые делают их недоступными для многих людей. Менее очевидной, но не менее значимой проблемой является недостаток своевременных рекомендаций для участников, что сказывается на контроле массы тела. Например, одним из ключевых элементов эффективного управления весом является самоконтроль, включающий отслеживание диеты, физической активности и массы тела. Теории изменения поведения и обучения показывают, что обратная связь от специалистов, предоставляемая в кратчайшие сроки и с учетом отслеживаемых данных клиента, способствует лучшим результатам в изменении поведения и контроле веса [6, с. 87-115]. Более того, такие программы ограничены в масштабируемости. Расширение интенсивных очных программ на большое количество участников является дорогостоящим и может перегрузить систему здравоохранения. Таким образом, необходимо разрабатывать и тестировать инновационные и экономически эффективные подходы к управлению весом, основанные на теориях изменения поведения.

С развитием электронных и интернет-технологий программы, направленные на улучшение здоровья, стали более доступными. В контексте управления весом мобильные технологии здоровья (mHealth) обладают значительными преимуществами. При условии правильного проектирования, такие программы преодолевают барьеры, характерные для традиционных клинических методов лечения, и охватывают большее количество нуждающихся. Действительно, интернет-программы управления весом, включающие поддержку специалистов и персонализированные рекомендации, приводят к клинически значимым потерям веса [7, с. 775-782; 8, с. 1833-1836], сопоставимым с результатами интенсивных очных программ [9, с. 151]. Однако автоматизированные программы с более широкой масштабируемостью демонстрируют меньшую эффективность.

Программы управления весом, реализуемые с использованием мобильных устройств (таких, как смартфоны и планшеты), представляют собой новый этап развития mHealth технологий. Смартфоны предоставляют платформу для сбора объективных данных с помощью встроенных или периферийных датчиков, а также для предоставления автоматической и индивидуальной обратной связи. Возможность использования встроенных коммуникационных инструментов (например, текстовых сообщений или звонков) позволяет предоставлять синхронную, а не асинхронную связь. Смартфоны и планшеты, будучи повсеместно распространенными, позволяют людям оставаться мобильными и при этом подключенными к интернету [10]. Число устройств удваивается каждые пять лет [11]; в 2015 году на каждого человека приходилось в среднем 3,5 устройства [12, с. 353-354], а к 2020 году прогнозировалось, что их будет около 50 миллиардов [11]. Особенно перспективны программы на базе мобильных устройств для людей с ограниченным доступом к медицинской помощи. Например, среди недостаточно представленных групп населения мобильный интернет используется наиболее активно [10], а семьи с низким доходом чаще полагаются исключительно на мобильные устройства для доступа к интернету, а не на компьютеры [13].

Таким образом, учитывая растущую распространенность избыточного веса и ожирения, а также потребность в охвате большого числа участников, необходимо разрабатывать экономически выгодные альтернативы интенсивным очным программам. Цель нашего исследования – создание виртуальной программы управления весом, доступной через мобильные устройства, которая:

  1. Предоставляет индивидуальные цели лечения;
  2. Позволяет собирать объективные данные от клиентов и вводить их самостоятельно;
  3. Обеспечивает персонализированную обратную связь и рекомендации почти в режиме реального времени;
  4. Систематически предоставляет информацию о здоровье для формирования полезных изменений в поведении;
  5. Дает возможность удаленного мониторинга состояния пациентов специалистами здравоохранения.

Виртуальный комплекс для управления весом ОмниШейп

Комплекс для управления весом ОмниШейп включает в себя два основных компонента: мобильное приложение для телефонов или планшетов (приложение ОмниШейп) и панель управления для специалистов. Приложение ОмниШейп позволяет пользователям быстро получать информацию о соблюдении предписанной диеты и/или целей по физической активности, получать данные о состоянии здоровья, вводить необходимые данные и поддерживать синхронную связь с медицинскими специалистами.

Панель управления ОмниШейп работает на базе Интернета и доступна пользователям трех уровней:

  1. Администраторам,
  2. Медицинским или исследовательским специалистам
  3. Клиентам.

Для доступа к панели управления необходимы индивидуальные логины и пароли. Администраторы могут:

  • Создавать программы управления весом для клиник или групп клиентов.
  • Назначать программы управления весом медицинским или исследовательским специалистам.
  • Распределять клиентов между медицинскими или исследовательскими специалистами.
  • Вносить материалы для предоставления во время программы.
  • Устанавливать графики доставки материалов и частоту автоматической обратной связи.
  • Просматривать данные клиентов.
  • Создавать отчеты, обобщающие данные клиентов на уровне всей клиники/программы, специалистов или индивидуальных клиентов.

Медицинские и исследовательские специалисты имеют права:

  • Просматривать и вводить данные о весе и физической активности для своих клиентов.
  • Генерировать отчеты как для всех клиентов, так и для отдельных.
  • Добавлять материалы по здоровью и персонализированную обратную связь для клиентов.

Клиенты могут просматривать и вводить только свои собственные данные о весе и физической активности, а также просматривать материалы, относящиеся к программе управления весом. Панель управления поддерживает точность лечения за счет доступа к данным вмешательства в реальном времени.

Теоретическая основа ОмниШейп

Несмотря на широкое распространение мобильных устройств для сбора данных о состоянии здоровья, доказательства их эффективности в изменении поведения остаются ограниченными [14, с. 459-460]. Существуют сотни приложений для управления весом, но только 15% из них базируются на научно обоснованных методах [17, с. 523-529]. Кроме того, согласно рекомендациям по управлению избыточным весом и ожирением [3], доказательства эффективности mHealth-программ имеют низкий уровень. Тем не менее эффективность таких программ, как ОмниШейп, подтверждена благодаря применению теорий изменения поведения, самоконтроля, отслеживания данных о весе и обучению навыкам [21, с. 935-942; 22, с. 1789-1797; 23].

ОмниШейп является экологическим моментальным вмешательством (EMI), предоставляющим лечение в привычной среде клиента. EMI используют коммуникационные технологии, которые участники считают эффективными для отслеживания прогресса [24, с. 1-39]. Программа собирает данные о весе и физической активности удаленно, что способствует своевременному изменению поведения. Согласно теории обучения [4], своевременная обратная связь на основе объективных данных приводит к лучшим результатам и стимулирует вовлеченность клиента.

ОмниШейп также опирается на теории запланированного поведения и обоснованных действий [25, с. 179-211], создавая условия для изменения поведения, четко формулируя цели и укрепляя уверенность в своих силах. Программа использует элементы социальной когнитивной теории [26, с. 275-302], такие, как подкрепление изменения поведения, постановка целей и ожидание результатов.

Постановка целей по снижению веса и физической активности происходит в сотрудничестве клиента и специалиста, что усиливает чувство ответственности за процесс. Специалист помогает клиенту сформировать позитивное отношение и намерение к изменению поведения, указывая на конкретные изменения, которые приведут к желаемым результатам. Уверенность в своих силах и контроль над поведением растут по мере достижения целей, что подкрепляется автоматической обратной связью и поддержкой специалиста.

Уровень мотивации и контроля естественно варьируется в процессе лечения, поэтому специалисты используют методы мотивационного интервьюирования [27], адаптированные для дистанционного формата. Персонализированные рекомендации основаны на объективных данных и реализуются с использованием алгоритмического подхода, аналогичного методам, применяемым в успешных клинических испытаниях [28, с. 737-752; 29, с. 2165-2171; 30, с. 874-881].

Подход ОмниШейп к управлению образом жизни основан на способности:

  • Определять энергетическую потребность для поддержания веса конкретного человека.
  • Устанавливать реалистичные цели по снижению веса и соблюдению диеты.
  • Объективно измерять, насколько пользователь придерживается предписанных рекомендаций по снижению веса и питанию.
  • Предоставлять персонализированную обратную связь и рекомендации на основе введённых данных (например, массы тела).

На основе данных взрослых участников Национального обследования здоровья и питания (NHANES), а также данных из клинических исследований по снижению веса [31, с. 1539-1548; 32, с. 113-122] и увеличению массы тела [33, с. 1477-1482; 34, с. 47-55], мы разработали и подтвердили динамические дифференциальные уравнения, основанные на модели энергетического баланса [35, с. 873-887; 36, с. 7-39; 37, с. 579-599]. Эти уравнения позволяют точно прогнозировать изменения массы тела на протяжении интервенции, включающей диеты с ограничением калорий и умеренные физические нагрузки. Прогнозируемые изменения массы тела визуализируются в виде графиков, которые служат ориентиром для пользователя в рамках программы.

Математические модели были также усовершенствованы для оценки потребления энергии во время изменения массы тела на основе динамики изменения веса [38, с. 1326-1331]. Дополнительно, были разработаны модели, предсказывающие изменения веса при интенсивных физических нагрузках, а также при комбинированных программах с диетическими ограничениями и высокой физической активностью [39, с. 835-847]. Эти модели составляют основу виртуального комплекса ОмниШейп, поскольку позволяют оценивать степень соблюдения рекомендаций по изменению питания и/или физических нагрузок на основе наблюдаемых данных о массе тела.

Программа ОмниШейп автоматически импортирует данные о весе с помощью доступных на рынке устройств, например весов Body Trace. Весы синхронизируются с интернетом через встроенную SIM-карту, а данные о массе тела передаются на сервер. Система ОмниШейп получает эти данные в реальном времени и отображает их на графике SmartGraph, который доступен через приложение или панель управления для специалистов. Клиенты также могут вручную вводить данные о весе через приложение или панель управления. Если клиент взвешивается несколько раз в день, программа учитывает только первый зафиксированный вес.

Функционал моделей демонстрируется на веб-сайте «Калькулятор снижения веса» (рис. 1) [40]. Пользователь вводит свои данные (пол, возраст, рост и вес) и выбирает уменьшение или увеличение потребляемых калорий для оценки влияния на массу тела. Например, женщина 50 лет, ростом 165 см и весом 91 кг, желающая сократить калорийность на 500 ккал/день, может увидеть, что за 12 месяцев её вес уменьшится на 8,7% (17,4 фунта), если она будет придерживаться программы. Эти прогнозы визуализируются с помощью «SmartGraph», где отображается прогнозируемая динамика веса с верхними и нижними пределами «зоны соблюдения». Если изменения массы тела клиента укладываются в эту зону, он считается соблюдающим рекомендации.

image.png

Рис. 1. Прогнозируемое изменение массы тела на основе математических моделей энергетического баланса и цели снижения калорийности на 500 ккал/день.

Пример на рисунке 1 создан на сайте http://weight-loss-predictor.appspot.com/weight для гипотетической 50-летней женщины, рост которой составляет 165 см (65 дюймов), вес – 91 кг (200 фунтов). При условии уменьшения потребления калорий на 500 ккал/день прогнозируется снижение веса на 7,9 кг (17,4 фунта) или 8,7% за 12 месяцев при соблюдении нового уровня потребления энергии.

ОмниШейп предоставляет автоматическую обратную связь на основе изменений веса. Например, если вес клиента находится в пределах зоны соблюдения, он получает поздравительное сообщение и советы для поддержания успеха. Если клиент выходит за пределы зоны, система отправляет рекомендации по корректировке диеты и/или физической активности (рис. 2). Также предоставляются цветовые индикаторы:

  • Зелёный флаг: вес в пределах зоны соблюдения.
  • Жёлто-зелёный флаг: вес в пределах зоны, но близок к верхнему пределу.
  • Красный флаг: вес за пределами зоны.
  • Красно-зелёный флаг: вес выше зоны, но снижается в соответствии с рекомендациями.

Если вес клиента остаётся за пределами зоны в течение определённого времени (например, 3 из 5 дней), клиенту предоставляются дополнительные рекомендации для улучшения соблюдения программы. Такой подход, опирающийся на объективные данные и гибкие алгоритмы, поддерживает устойчивое поведение и способствует достижению долгосрочных результатов.

image.png

Рис. 2. Общая концепция виртуального комплекса управления весом ОмниШейп

Объективные данные о массе тела и физической активности собираются и интегрируются в персонализированные поведенческие цели. На основе данных клиента и их соответствия предварительно установленным целям предоставляется как автоматическая, так и индивидуализированная обратная связь, которая передается клиенту.

Программа ОмниШейп автоматически получает информацию о физической активности дважды в день через API FitBit. Участники также могут вручную вводить данные о шагах через приложение ОмниШейп или панель управления, а медицинский или исследовательский специалист может вручную добавить данные о весе в панель управления. После получения данных о физической активности программа ОмниШейп суммирует цель по активности клиента и его текущие шаги за день, отображая эти данные на графике SmartSteps, который доступен для просмотра в мобильном приложении и панели управления специалистов.

Регулярная физическая активность играет важную роль в управлении весом, и этот аспект был учтен при разработке моделей энергетического баланса, прогнозирующих потерю веса. Эти модели включают параметр, связанный с активностью [35, с. 873-887; 36, с. 7-39; 37, с. 579-599].

На данный момент модель, используемая ОмниШейп, обеспечивает точные прогнозы снижения веса для людей, выполняющих легкую или умеренную физическую активность в соответствии с федеральными рекомендациями – не менее 150 минут в неделю [41]. Если интервенция основывается только на высоких уровнях физической активности, для прогнозирования изменений веса используется другая модель, основанная на модифицированной кривой Форбса [39, с. 835-847]. Аналогично, если программа сочетает высокую физическую активность с ограничением потребления энергии, применяется альтернативная модель, учитывающая оба параметра – физическую активность и ограничение калорийности.

Программа ОмниШейп мотивирует пользователей на регулярную физическую активность с целью увеличить их ежедневное количество шагов на 3000–4000 шагов по сравнению с исходным уровнем [42, с. 271-276], что соответствует 7000–8000 шагам в день [41, 43] и федеральным рекомендациям по 150 минутам умеренной активности в неделю. Поскольку большинство мониторов активности не предоставляют точных данных о расходе калорий, цели по физической активности в ОмниШейп сосредоточены на количестве шагов в день.

Как и при предоставлении обратной связи по данным о весе, пользователи получают автоматические сообщения о соответствии ежедневным целям по физической активности. Долгосрочное поддержание веса связано с более высокими уровнями физической активности [41; 44, с. 765-770], которые ОмниШейп позволяет продвигать и отслеживать в течение длительного времени, особенно на этапе поддержания веса после его снижения.

ОмниКоннект

ОмниШейп предоставляет комплекс обучающих материалов под названием ОмниКоннект, которые помогают клиентам освоить стратегии эффективного изменения поведения и управления весом. В традиционных очных программах интенсивных вмешательств информация о здоровье передается в виде печатных материалов, которые специалисты обсуждают с клиентами, адаптируя их к индивидуальной ситуации. ОмниКоннект можно настроить для разных групп клиентов (например, женщины после менопаузы, молодые мужчины, кормящие женщины) или под конкретные диеты (например, DASH, средиземноморская диета).

Периодичность предоставления ОмниКоннект также настраивается: на начальных этапах программы материалы могут предоставляться еженедельно, затем – раз в две недели и ежемесячно по мере прогресса клиента. ОмниКоннект содержат интерактивные элементы, требующие подтверждения понимания материала, и могут ссылаться на графики или последние изменения веса клиента.

ОмниКоннект можно использовать как в полностью автоматизированном формате, так и с дистанционным участием специалиста, который обсуждает материалы с клиентом через мультимедийные функции мобильного телефона. Это делает ОмниШейп аналогом очных программ интенсивного вмешательства, позволяя адаптировать содержание и способы предоставления материалов под индивидуальные потребности клиентов. Более того, ОмниШейп дает возможность исследователям изучать влияние дистанционных вмешательств с поддержкой специалистов по сравнению с полностью автоматизированными программами.

Опции «НейроНутри Программа»

Если масса тела клиента регулярно выходит за пределы зоны соблюдения, это служит объективным сигналом для клиента и специалиста о необходимости более интенсивных стратегий лечения. Различные стратегии повышения интенсивности программы управления весом собраны в НейроНутри Программа. Примеры таких стратегий включают:

  • использование продуктов с контролируемыми порциями,
  • увеличение частоты контактов со специалистом,
  • повышение уровня физической активности,
  • внедрение плана самоконтроля питания и т. д.

Этот подход аналогичен стратегиям, применяемым в исследованиях CALERIE [30, с. 874-881] и LookAhead [28, с. 737-752]. НейроНутри Программа обеспечивает систематический и алгоритмический метод улучшения соблюдения диетических и весовых целей.

При использовании НейроНутри Программы клиент и специалист сначала выбирают менее интенсивные стратегии, переходя к более интенсивным и дорогостоящим, если предыдущие не приводят к желаемому результату (обычно снижению веса) в течение определённого времени (например, 2 недель).

НейроНутри Программа настраивается под потребности конкретной клиники и клиента, а использование инструментов отслеживается через панель управления. Один из ключевых аспектов этого подхода – повышение уверенности в себе клиента, так как выбор стратегий является совместным процессом между клиентом и специалистом, особенно на ранних этапах лечения. По мере прогресса клиент учится:

  • выявлять возможные проблемы,
  • оценивать и выбирать стратегию их решения,
  • отслеживать эффективность выбранного метода,
  • при необходимости заменять стратегию.

Этот активный подход к решению проблем развивает ответственность и уверенность клиента, поскольку он активно участвует в процессе выбора и оценки стратегий, необходимых для достижения своих целей.

Отслеживание использования и отчётность

Панель управления для клиницистов предоставляет пользователям с правами администратора и специалистов здравоохранения или исследователей возможность генерировать отчёты, обобщающие данные об использовании приложения ОмниШейп. Также можно формировать отчёты, отображающие данные о весе и физической активности как на индивидуальном, так и на групповом уровне. В отчётах фиксируются:

  1. Количество дней, когда записывались данные о весе и количестве шагов;
  2. Число дней участия клиентов в программе;
  3. Процент дней с записанными данными о весе и шагах;
  4. Количество просмотров графиков веса и шагов;
  5. Частота и содержание просмотренных советов ОмниКоннект;

Кроме того, можно создавать отчёты, обобщающие данные о весе клиента:

  1. Изменение веса клиента с течением времени;
  2. Целевой вес и допустимые верхние и нижние границы зоны соответствия;
  3. Изменение веса клиента (в фунтах и процентах) за период времени;
  4. Количество дней и процент времени, когда клиенты находились внутри, ниже или выше зоны соответствия.

Также формируются отчёты, анализирующие использование функций НейроНутри Программа, изменение веса и количество шагов в зависимости от выбранных опций. Все отчёты доступны на панели управления клинициста, а исходные данные можно выгрузить для анализа в другие программные приложения.

Результаты и обсуждение

Настоящая статья подробно описывает функционал ОмниШейп – профессионально разработанной платформы, обеспечивающей высокую точность выполнения программы, гибкость её настройки и широкие возможности распространения.

Мобильные устройства и другие гаджеты с доступом в Интернет (например, планшеты) стали неотъемлемой частью повседневной жизни, предоставляя возможности для реализации программ управления весом и укрепления здоровья даже для людей с ограниченным доступом к медицинским услугам. Однако массовое распространение таких устройств не привело к созданию большого количества эффективных мобильных программ для управления весом.

ОмниШейп представляет собой EMI (экологически моментальную интервенцию), которая оперативно предоставляет участникам обратную связь о соблюдении ими целей по энергопотреблению и физической активности с помощью графических отображений. Программа основывается на фактических изменениях веса клиента и проверенных математических моделях энергетического баланса, а также применяет поведенческие теории для стимуляции изменений.

Такие интервенции, как ОмниШейп [22, с. 1789-1797; 23], устраняют недостатки, выявленные в ходе предыдущих исследований: необходимость использования теорий поведенческих изменений, самоотслеживания, объективной фиксации веса и обучения навыкам. Исследования показывают, что интенсивные мобильные программы, такие как ОмниШейп, более эффективны для снижения веса по сравнению с менее активными подходами [45; 46, с. 412-417]. Остаются открытыми вопросы о сохранении эффективности таких программ в долгосрочной перспективе при переходе на автоматизированную обратную связь и обоснованности использования данных, сообщаемых самими участниками. Кроме того, требуется изучение их способности поддерживать достигнутый результат, а также их экономической эффективности.

Заключение

ОмниШейп предоставляет медицинским специалистам и исследователям возможность дистанционного предоставления программ снижения веса и его поддержания с помощью мобильного приложения и веб-панели для клиницистов. Предполагается, что эта и аналогичные интервенции, основанные на теории, позволят обеспечить эффективные программы укрепления здоровья для групп населения, которые обычно недостаточно охвачены или сталкиваются с барьерами при участии в интенсивных программах, предлагаемых в городских клиниках.

Список литературы

  1. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Geneva: WHO, 1997.
  2. Obesity and overweight [Электронный ресурс] // WHO. URL: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight (дата обращения: 22.10.2024).
  3. World Obesity Atlas 2023 [Электронный ресурс] // World Obesity. URL: https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/wof-files/World_Obesity_Atlas_2023_Report.pdf (дата обращения: 24.10.2024).
  4. Добровольный национальный обзор хода осуществления Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года [Электронный ресурс] // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/94692 (дата обращения: 28.10.2024).
  5. Jensen M.D., Ryan D.H., Apovian C.M., Ard J.D., Comuzzie A.G., Donato K.A. American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines, Obesity Society. 2013 AHA/ACC/TOS guideline for the management of overweight and obesity in adults: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and The Obesity Society // Circulation. 2014. Vol. 129, Suppl. 2. P. 102-138. DOI: 10.1161/01.cir.0000437739.71477.ee.
  6. Schultz W. Behavioral theories and the neurophysiology of reward // Annu. Rev. Psychol. 2006. Vol. 57. P. 87-115. DOI: 10.1146/annurev.psych.56.091103.070229.
  7. Krukowski R.A. Internet-based weight control: The relationship between web features and weight loss // Telemedicine and e-Health. 2007. Vol. 14, No. 8. P. 775-782.
  8. Tate D.F., Jackvony E.H., Wing R.R. Effects of Internet behavioral counseling on weight loss in adults at risk for type 2 diabetes: a randomized trial // JAMA. 2003. Vol. 289, No. 14. P. 1833-1836. DOI: 10.1001/jama.289.14.1833.
  9. Wadden T.A., Butryn M.L., Byrne K.J. Efficacy of lifestyle modification for long-term weight control // Obes. Res. 2004. Vol. 12. P. 151.
  10. Horrigan J. Wireless Internet Use [Электронный ресурс]. Pew Internet & American Life Project, 2010. URL: https://www.pewresearch.org (дата обращения: 25.01.2024).
  11. Halpern S. The creepy new wave of the Internet // New York Review. 2014.
  12. Topol E.J., Steinhubl S.R., Torkamani A. Digital medical tools and sensors // JAMA. 2015. Vol. 313, No. 4. P. 353-354. DOI: 10.1001/jama.2014.17125.
  13. Blumberg S.J., Luke J.V. Wireless substitution: Early release of estimates from the National Health Interview Survey, July-December 2009. National Center for Health Statistics, 2010.
  14. Patel M.S., Asch D.A., Volpp K.G. Wearable devices as facilitators, not drivers, of health behavior change // JAMA. 2014. Vol. 313, No. 5. P. 459-460.
  15. Ayers J.W., Althouse B.M., Dredze M. Could behavioral medicine lead the web data revolution? // JAMA. 2014. Vol. 311, No. 14. P. 1399-1400. DOI: 10.1001/jama.2014.1505.
  16. Rodgers G.P., Collins F.S. The next generation of obesity research: no time to waste // JAMA: the journal of the American Medical Association. 2012. Vol. 308, No. 11. P. 1095-1096.
  17. Breton E.R., Fuemmeler B.F., Abroms L.C. Weight loss – there is an app for that! But does it adhere to evidence-informed practices? // Transl. Behav. Med. 2011. Vol. 1, No. 4. P. 523-529. DOI: 10.1007/s13142-011-0076-5.
  18. Tomlinson M., Rotheram-Borus M.J., Swartz L., Tsai A. C. Scaling up mHealth: where is the evidence? // PLoS Med. 2013. Vol. 10, No. 2. Article e1001382. DOI: 10.1371/journal.pmed.1001382.
  19. Thomas J.G., Bond D.S. Review of innovations in digital health technology to promote weight control // Curr. Diab. Rep. 2014. Vol. 14, No. 5. Article 485. DOI: 10.1007/s11892-014-0485-1.
  20. Powell A.C., Landman A.B., Bates D.W. In search of a few good apps // JAMA. 2014. Vol. 311, No. 18. P. 1851-1852.
  21. Martin C.K., Miller A.C., Thomas D.M., Champagne C.M., Han H., Church T. Efficacy of SmartLoss, a smartphone-based weight loss intervention: results from a randomized controlled trial // Obesity (Silver Spring). 2015. Vol. 23, No. 5. P. 935-942. DOI: 10.1002/oby.21063.
  22. Steinberg D.M., Tate D.F., Bennett G.G., Ennett S., Samuel-Hodge C., Ward D. S. The efficacy of a daily self-weighing weight loss intervention using smart scales and e-mail // Obesity (Silver Spring). 2013. Vol. 21, No. 9. P. 1789-1797. DOI: 10.1002/oby.20396.
  23. Thomas J.G., Wing R.R. Health-e-call, a smartphone-assisted behavioral obesity treatment: pilot study // JMIR Mhealth Uhealth. 2013. Vol. 1, No. 1. Article e3. DOI: 10.2196/mhealth.2164.
  24. Heron K.E., Smyth J.M. Ecological momentary interventions: incorporating mobile technology into psychosocial and health behaviour treatments // Br. J. Health Psychol. 2010. Vol. 15, Pt. 1. P. 1-39. DOI: 10.1348/135910709X466063.
  25. Ajzen I. The Theory of Planned Behavior // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1991. Vol. 50. P. 179-211.
  26. Bandura A. Organizational Application of Social Cognitive Theory // Australian Journal of Management. 1988. Vol. 13. P. 275-302.
  27. Patrick H., Williams G.C. Self-determination theory: its application to health behavior and complementarity with motivational interviewing // Int. J. Behav. Nutr. Phys. Act. 2012. Vol. 9. Article 18. DOI: 10.1186/1479-5868-9-18.
  28. LookAHEAD Research Group. The Look AHEAD study: a description of the lifestyle intervention and the evidence supporting it // Obesity. 2006. Vol. 14, No. 5. P. 737-752.
  29. Diabetes Prevention Program (DPP) Research Group. The Diabetes Prevention Program (DPP): description of lifestyle intervention // Diabetes Care. 2002. Vol. 25, No. 12. P. 2165-2171.
  30. Rickman A.D., Williamson D.A., Martin C.K., Gilhooly C.H., Stein R.I., Bales C.W., et al. The CALERIE Study: design and methods of an innovative 25% caloric restriction intervention // Contemp. Clin. Trials. 2011. Vol. 32, No. 6. P. 874-881. DOI: 10.1016/j.cct.2011.07.002.
  31. Heilbronn L.K., de Jonge L., Frisard M.I., DeLany J.P., Larson-Meyer D.E., Rood J., et al. Effect of 6-month calorie restriction on biomarkers of longevity, metabolic adaptation, and oxidative stress in overweight individuals: a randomized controlled trial // JAMA. 2006. Vol. 295, No. 13. P. 1539-1548. DOI: 10.1001/jama.295.13.1539.
  32. Passmore R., Strong J.A., Ritchie F.J. The chemical composition of the tissue lost by obese patients on a reducing regimen // Br. J. Nutr. 1958. Vol. 12, No. 1. P. 113-122.
  33. Bouchard C., Tremblay A., Després J.P., Nadeau A., Lupien P.J., Thériault G., et al. The response to long-term overfeeding in identical twins // N. Engl. J. Med. 1990. Vol. 322, No. 21. P. 1477-1482. DOI: 10.1056/NEJM199005243222101.
  34. Bray G.A., Smith S.R., de Jonge L., Xie H., Rood J., Martin C.K., et al. Effect of dietary protein content on weight gain, energy expenditure, and body composition during overeating: a randomized controlled trial // JAMA. 2012. Vol. 307, No. 1. P. 47-55. DOI: 10.1001/jama.2011.1918.
  35. Thomas D.M., Ciesla A., Levine J.A., Stevens J.G., Martin C.K. A mathematical model of weight change with adaptation // Math. Biosci. Eng. 2009. Vol. 6, No. 4. P. 873-887.
  36. Thomas D., Das S.K., Levine J.A., Martin C.K., Mayer L., McDougall A., et al. New fat free mass-fat mass model for use in physiological energy balance equations // Nutr. Metab. (Lond.). 2010. Vol. 7. Article 39. DOI: 10.1186/1743-7075-7-39.
  37. Thomas D.M., Martin C.K., Heymsfield S., Redman L.M., Schoeller D.A., Levine J.A. A simple model predicting individual weight change in humans // J. Biol. Dyn. 2011. Vol. 5, No. 6. P. 579-599.
  38. Thomas D.M., Schoeller D.A., Redman L.A., Martin C.K., Levine J.A., Heymsfield S.B. A computational model to determine energy intake during weight loss // Am. J. Clin. Nutr. 2010. Vol. 92, No. 6. P. 1326-1331. DOI: 10.3945/ajcn.2010.29687.
  39. Thomas D.M., Bouchard C., Church T., Slentz C., Kraus W.E., Redman L.M., et al. Why do individuals not lose more weight from an exercise intervention at a defined dose? An energy balance analysis // Obes. Rev. 2012. Vol. 13, No. 10. P. 835-847. DOI: 10.1111/j.1467-789X.2012.01012.x.
  40. Weight Loss Calculator [Электронный ресурс]. URL: http://weight-loss-predictor.appspot.com/weight (дата обращения: 10.02.2016).
  41. Physical Activity Advisory Committee. Physical Activity Advisory Committee Report. 2008.
  42. Tudor-Locke C. Steps to Better Cardiovascular Health: How Many Steps Does It Take to Achieve Good Health and How Confident Are We in This Number? // Curr. Cardiovasc. Risk Rep. 2010. Vol. 4, No. 4. P. 271-276. DOI: 10.1007/s12170-010-0109-5.
  43. Centers for Disease Control and Prevention. How much physical activity do adults need? [Электронный ресурс]. 2014. URL: https://www.cdc.gov/physicalactivity/basics/adults/index.htm (дата обращения: 25.01.2024).
  44. Hill J.O., Wyatt H.R. Role of physical activity in preventing and treating obesity // J. Appl. Physiol. 2005. Vol. 99, No. 2. P. 765-770. DOI: 10.1152/japplphysiol.00137.2005.
  45. Turner-McGrievy G., Tate D. Tweets, Apps, and Pods: Results of the 6-month Mobile Pounds Off Digitally (Mobile POD) randomized weight-loss intervention among adults // J. Med. Internet Res. 2011. Vol. 13, No. 4. Article e120. DOI: 10.2196/jmir.1841.
  46. Shapiro J.R., Koro T., Doran N., Thompson S., Sallis J.F., Calfas K., et al. Text4Diet: a randomized controlled study using text messaging for weight loss behaviors // Prev. Med. 2012. Vol. 55, No. 5. P. 412-417. DOI: 10.1016/j.ypmed.2012.08.011.

Поделиться

23

Гафиятуллина Р. Р. Виртуальный комплекс для управления весом ОмниШейп: инновационные подходы к дистанционному мониторингу и коррекции образа жизни // Актуальные исследования. 2024. №52 (234). URL: https://apni.ru/article/10929-virtualnyj-kompleks-dlya-upravleniya-vesom-omnishejp-innovacionnye-podhody-k-distancionnomu-monitoringu-i-korrekcii-obraza-zhizni

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Похожие статьи

Актуальные исследования

#53 (235)

Прием материалов

28 декабря - 3 января

осталось 7 дней

Размещение PDF-версии журнала

8 января

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

17 января