一个旨在支持减肥维持和健康的手机应用程序(mofe):随机对照试验

介绍

体重管理

根据世界卫生组织的数据，2016年有19亿成年人超重或肥胖。1]。为了应对体重管理的挑战，人们开发了许多减肥计划。虽然许多人在改变饮食和/或体育活动习惯方面取得了最初的成功，但很少有人能长期保持他们的体重[2]。例如，在美国国家体重控制登记处，只有20%的人在两年后能够保持最初的体重减轻[3.]。成功地保持体重减轻2至5年大大增加了长期成功的可能性[4]，增加参与减肥计划的时间也是如此[5]。然而，目前看来，体重减轻似乎是以线性方式恢复的，几乎没有缓解因素[6]。

考虑到维持减肥的重大挑战，以前很少有干预措施试图解决这个问题也就不足为奇了。以自我调节技能为目标是一种通常被建议帮助维持体重的策略[2，7]。Wing等[8一项针对这些技能的研究报告，该研究将三组进行了比较:对照组，只收到季度通讯;一组接受面对面的干预;另一组接受基于网络的干预。两个干预组的核心特征之一是一个浴室秤，它给出颜色编码的反馈，表明参与者的体重增加是1.4公斤或更少(绿色)，1.4到2.2公斤(黄色)，还是超过2.2公斤(红色)。那些在绿色区域的人得到了少量的增援(主要是通过积极的信息)。那些在黄色区域的人被指示用解决问题的方法回到正轨，而那些在红色区域的人被指示重新开始减肥的尝试。面对面的小组每月参加会议，而网络小组通过网络界面获得社会支持和建议。在18个月的时间里，网络干预组的体重恢复(平均4.7 kg [SD 8.6])与对照组(平均4.9 kg [SD 6.5])相比没有差异。然而，在基于网络的干预中，与对照组相比，保持在起始体重2.3公斤以内(即在绿色或黄色区域内)的参与者比例明显更高(45.6%对27.6%)。

使用数字技术进行体重管理干预

最近的技术进步导致体重管理干预从基于网络转向基于移动电话，有或没有面对面的支持，取得了一些有希望的结果[9，10]。手机可以用来延长积极参与体重管理项目的时间，即使是通过简单的功能，如发短信[11]。因此，应用程序可能是一种有用的传递机制，可以延长体重管理的尝试，从而延长减肥的维持时间。数字干预措施通常被认为比更密集的面对面项目更具成本效益，覆盖面更广。随着技术变得越来越复杂，提供及时干预的能力意味着便携式设备也可以在关键时刻提供干预。事实上，一项关于及时干预的综述表明，便携式设备可能有助于加强减肥项目的认知行为疗法[12]。手机还提供了定期自我监控的途径，这与成功的行为改变密切相关，特别是在体重管理方面[13，14]。

结合行为策略和数字技术减肥维持

Elfhag和Rossner [15认识到压力和应对的重要性。他们将应对定义为“用于管理外部和内部需求的认知和行为努力……这超出了现有的资源。”他们认为，重新减肥的人的应对策略更差，使用更多的逃避型应对方法，并通过饮食来调节自己的情绪。最近，在澳大利亚的一个样本中也观察到了这一点，这个样本在减肥计划后的4个月里保持了体重下降。与同期体重增加的人相比，这一群体表现出更强的解决问题的能力，并描述了更多的计划活动[16]。资源保护、自我调节理论以及最近的自我损耗理论有助于解释这些观察结果[17，18]。这些理论表明，一个人每天成功应对压力的能力有限。当需求超过供给时，个人很可能会偏离轨道，尤其是在尚未形成习惯的行为方面。一个人拥有的应对和心理资源越多，供需方程式被打破的可能性就越小，从而减轻了一个人的压力。考虑到克服单一问题或麻烦需要多种策略[19因此，一个人拥有的应对策略或资源越多，他们就越有可能找到一种成功地帮助他们维持所期望的行为改变(例如，吃得更好或锻炼得更多)，这并不奇怪。

很少有维持减肥的干预措施存在，也没有一个将简单的减肥维持策略纳入一个支持计划，同时也以健康为目标。积极的幸福感和乐观可以提高适应力和解决问题的能力[20.，21]。它还可以帮助恢复枯竭后的资源[22并且很可能是维持行为的关键因素。因此，本研究的目的是开发和测试一种理论上和基于证据的手机干预减肥维持。以前的作者强调了基于理论的干预的重要性，这些干预使用科学证据和现代手机的功能[23-25]。具体来说，我们的目标是设计和评估一个应用程序，以改善心理健康，参与干预，并最终保持体重的结果。

方法

概述

该研究于2014年4月获得联邦科学与工业研究组织(CSIRO)人类研究伦理委员会(14/02)的批准，并在澳大利亚新西兰临床试验登记处注册(ACTRN12614000474651)。在临床试验经理通过电话筛选后，潜在的参与者参加了由首席研究员提供的研究信息会议，收到了一份信息表，然后提供了参与的书面同意。在第12周和第24周，参与者得到了一张杂货代金券，以感谢他们的时间(每位参与者总共2×Aus 20美元)。在研究结束时，参与者可以要求访问备用应用程序。

参与者

能量的计算是基于我们之前研究中观察到的情绪变化[26]。在将44名女性分为两种情况的样本中，我们能够检测到情绪变化的中等影响(0.45)。最初的目标是招募150名志愿者，以允许30%的辍学率[26，27]和纳入男性，这可能会增加观察结果的可变性。招募的主要方法是通过CSIRO拥有的现有临床研究单位数据库，其中包括同意就未来研究联系的人的联系方式。这种方法的补充是本地印刷广告、促销新闻故事和澳大利亚邮政递送的无地址促销小册子。在最后的招聘工作中，聘请了一家外部招聘公司。

参与者必须满足以下资格标准:成年人(18岁或以上)，在过去两年内至少减掉了体重的5%，可以使用浴室秤，想要继续或保持减肥，拥有一台带有适合该应用程序的操作系统的手机(iPhone或Android)，并且愿意在6个月内去中央商务区的诊所5次。和之前的研究一样，我们要求参与者用朋友和健康专家签名的声明来证实他们之前的减肥情况[8]。排除标准为妊娠(或计划妊娠)、活动性癌症和I型糖尿病。

研究设计

该试验是一项为期12周的平行、随机、单盲、对照试验，随访12周。参与者按1:1的比例随机分为两组(干预组或对照组)中的一组。临床试验经理使用随机数生成器根据参与者的ID分配参与者。在随机化过程中，受试者在性别、年龄、是否拥有iPhone (vs . Android)、是否肥胖(基于筛选问卷中的自我报告信息)等方面进行了平衡。所有参与者都收到了一款名为mome的应用程序，并且对他们的分配情况一无所知。没有调查人员参与参与者的分配。由于收集了客观使用数据(下文将进一步描述)，研究人员无法对参与者分配进行盲法;一些参与者的应用程序功能互动只能在mofe干预应用程序上进行。

在2014年底至2015年中，参与者对南澳大利亚阿德莱德的临床研究单位进行了5次访问。分别在基线(第0周)、第4周、第8周、第12周和第24周(图1)。在所有的访问中，临床试验经理以公斤为单位记录体重，然后参与者完成一份由SurveyMonkey (SVMK, Inc)编程的计算机发送的调查。这些访问通常每次不到15分钟。

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在基线访问时，干预或控制应用程序被手动加载到参与者的手机上。临床工作人员确认正确分配，并将分配记录在参与者临床记录中。然后，他们向参与者展示应用程序图标，并确保参与者可以使用设置时输入的帐户凭证登录应用程序。为了复制从应用商店下载应用程序的现实环境，诊所工作人员没有向参与者提供应用程序的概述。

干预措施

两组人都收到了一个由研究小组设计的手机应用程序，该应用程序无需任何额外的面对面支持即可使用。该应用程序是由外部公司(Enabled)在研究团队的密切监督下开发的，适用于iPhone和Android用户。建立了一条技术咨询或故障记录热线。选择自我指导干预的部分原因是为了优化成本效益和可扩展性，但也因为自我指导干预已被证明可以促进体重减轻[28]。在整个试验过程中，应用程序的内容没有改变。

完整版mome应用程序的开发和功能详情请参阅[29]。简而言之，这两款学习应用具有相同的视觉外观，都被标记为momate，并且是为日常使用而设计的。对照版本(也被称为追踪器)只包括跟踪体重、食物摄入量和运动的功能。它主要涉及数据输入，反馈有限，没有鼓励/说服功能(表1)。提供的唯一反馈功能是权重变化图。完整版(或干预版)的设计包含了更具说服力和互动性的功能，以帮助用户跟踪他们的体重、食物摄入量和身体活动，并通过通知提示用户每天输入数据(图2)。在干预应用程序中，食物追踪器根据推荐的每种食物组的份数，向用户提供关于他们是否符合营养指南的即时反馈。食用量是在信息标签下定义的。在Wing等人采用的设计基础上[8]，干预应用中的体重追踪器也会立即反馈人们是否保持体重(在初始体重的1.4公斤以内)，增加/处于危险区域(比初始体重高1.4公斤)，还是增加了体重(比初始体重多2公斤或更多)。这些类别是通过颜色来表示的，从绿色(维持)到褪绿色(获得)再到红色(获得)。显示在权重值下面的文本也变得更有指导性。一个自动的电子邮件被发送到研究的电子邮件地址，给那些输入了体重分类为增加的参与者。注册营养师会尽快联系这些人，询问他们是否有任何问题或需要任何建议。这些电话很短，旨在提供及时的干预，以尽量减少体重的进一步增加。干预应用程序中还包括每周总结和图表，这些总结和图表将数据条目与成功和有待改进的领域联系起来。

全面干预应用程序的另一个主要功能是情绪监测界面，其中包括一个研讨会功能，允许参与者发展他们的应对技能和情绪调节。只有当检测到情绪从积极到消极的变化，或者非常积极的情绪变得不那么强烈(分数大幅下降)时，才会触发工作界面。一旦激活，用户可以研究自己情绪变化的原因，然后制定应对策略来管理它。一旦这个过程完成，如果检测到情绪的积极变化(从消极到积极)，用户就会输入对他们有效的方法来帮助他们改变情绪。如果用户进入一个高度消极的情绪(基于标准偏差)或长期的消极情绪状态(至少连续7天)，一个自动的消息被发送到研究邮箱，联系这个人关于他们的情绪。这是为了提供及时干预。在这种情况下，电话联系是由一名临时注册的心理学家进行的，他按照预先确定的协议来评估用户是否需要进一步的支持或转介到其他服务。

尽管在现实世界中翻译momate应用程序会增加一些成本和复杂性，但应用程序中包含了与注册营养师和心理学家的及时联系，以最大限度地发挥其潜在效益。这款应用的最终愿景是，它应该作为一种工具，作为更广泛的医疗服务的一部分，随时可以接触到这些专业人士，而不是专门雇佣这些人来支持这款应用。

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整个审判过程中的技术错误

由于应用程序的技术问题，在试用的第一周后发布了更新。这只影响iPhone用户。该更新是在报告故障的2天内发布的。共有4名参与者报告了他们的应用程序的技术问题。其中两个问题(没有看到周报，最后输入的数据没有保存)自行解决，可能与外部数据库的临时中断有关。另外两份报告与应用程序打开缓慢有关，并且是针对Android系统。开发人员无法重复这个问题，尽管有这些不便，参与者仍然坚持使用该应用程序。

主要研究结果

除非另有说明，所有结果在每次就诊时(0,4,8,12和24周)进行评估。

主观幸福感

主观幸福感通过生活满意度、抑郁、焦虑、压力、情绪和整体幸福感四个不同的变量来捕捉。生活满意度被认为是一个人整体幸福的一个很好的指标，并使用5项生活满意度量表进行评估[30.]。简易抑郁焦虑压力量表用于评估抑郁、焦虑和压力[31]。使用经过验证并广泛实施的20项积极和消极情绪表来捕捉情绪[32]。弗迪斯的33简单的两题量表被用来评估幸福感。除了给出0到10之间的幸福总水平外，受访者还被要求指出他们感到快乐，不快乐和中性的时间百分比。

重量

试验经理在诊所使用校准过的电子秤(Mercury, AMZ 14)和收集体重值的标准操作程序测量体重到小数点后2位。

其他结果

应用接触/评估

与应用程序的交互，包括登录和访问每个核心功能，由应用程序捕获并发送到外部数据库。在问卷调查中，参与者还被要求在第4周、第12周和第24周完成对应用程序每个组件的正式评估。评估评估了对应用程序的功能和意见的看法。感知有用性，易用性和对应用程序的整体态度是基于技术接受模型进行评估的[34]，它被广泛用于评估信息系统学科中的新技术。这些数据基本上是描述性的，在本文中没有报道。

自我效能感

总共测量了与体重维持相关的3种形式的自我效能感(营养、运动和体重减轻)。营养和运动自我效能感采用10项营养和运动自我效能感量表[35]。这些测试评估了一个人对自己在可能存在障碍的情况下吃健康食品和进行锻炼的能力的信心。减肥自我效能感指的是一个人在几种不同的情况下，比如在情绪激动、心烦意乱和社交场合，能够抗拒进食的感觉。它是用20项减肥自我效能量表来测量的[36]。

弹性

韧性指的是一个人相信自己有能力在困难面前坚持下去。它与自我效能感有关，但包含了一个更广泛的概念，而不是特定领域。为了评估心理弹性，采用了六项量表，即简短心理弹性量表[37]。

应对

采用28项简明COPE问卷评估应对方式[38]。该工具评估了14种不同的应对方式，得分越高表示每种策略的使用越多。为了尽量减少对每种应对方式的多重分析，对各分量表进行了因子分析(多媒体附录1)。这表明目前分析中使用的两个因素的存在:第一个包括在内活跃的策略(计划、主动、重构、情感支持、接受和工具支持)，第二种包括逃避型的策略(否认、行为脱离、物质使用和自责)。幽默、宗教信仰、自我分心和发泄并没有明确地体现在单一因素上，因此被排除在外。因子得分用于计算两个因素的总分。

生活方式的行为

这项包含38个项目的短期食物调查，根据人们在不同食物种类的数量、质量和种类方面是否符合《澳大利亚膳食指南》，对饮食质量进行了全球评分(满分为100分)。39]。国际体育活动问卷的简短形式被用来记录在过去7天内适度的、剧烈的活动、步行和坐着的时间[40]。它提供了代谢当量分钟的估计值，它代表了执行的总活动的摘要。

人口统计数据(仅限基线)

参与者的特征被捕获使用标准的医疗问卷管理的临床研究单位。参与者还完成了一些描述他们以前减肥历史的项目。

混杂变量(仅在基线测量)

自尊

自尊可以影响幸福的许多方面[41]。使用10项Rosenberg自尊量表进行评估[42]。

饮食限制

为了控制饮食限制的不良影响，采用了16项严格限制量表[43]。

神经质

神经质描述了经历消极情绪状态的性格倾向，对情绪等结果至关重要。采用6题Eysenck人格问卷(修订-缩写)来评估参与者的神经质水平[44]。

性格乐观

性格乐观指的是一个人对未来普遍持乐观或积极态度的倾向。10项生活取向测试被用来捕捉这个[45]。这项指标得分越高，表明乐观程度越高。

分析

所有分析均在SPSS version 20 (IBM)中进行。主要分析涉及意向治疗方法，使用混合模型来评估干预组在研究期间的幸福感、体重、饮食摄入和身体活动水平的差异。

考虑到比期望的最终样本小，初步的双变量相关性被用来评估包括所有混杂变量的相关性。饮食限制仅与少数结果弱相关，因此在任何模型中都没有得到控制。神经质、自尊和性格乐观(生活取向)与大多数心理结果有中度相关。为了保持一致性，这些变量被包括在评估幸福感、应对能力、适应力和自我效能的模型中。所有模型还对参与者的性别和年龄进行了控制。主要的因变量是应用条件，随时间的变化(以周为单位)，以及这两个变量之间的相互作用。在应用条件与周之间存在显著交互效应的情况下，采用Bonferroni调整进行两两比较。

由于应用程序交互数据的倾斜，使用负二项线性模型对功能的使用情况进行比较。这些模型过于分散;因此，参数模型不设为1，而是用SPSS进行估计。在这些模型中比较App条件，控制性别和年龄。

结果

最后的参与者

尽管各种各样的招募尝试达到150名首发者，88人开始了试验(150人目标的58.7%)，61/88人完成了试验(69%的首发者)。不同情况下的退学率差异无统计学意义(χ²₈₇= 0.7,P= 49)。大多数人退出(n=11)是因为忙于其他承诺。其他人失联(n=9;看到图3)。根据我们先前的观察[26]，这个完成者的数量应该提供81.1%的能量来检测组间情绪变化的中等大小差异，97%的能量来检测组间体重的2.5%差异。

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样本年龄在20至67岁之间，以女性居多(66/88;75%;表2)。多数人拥有一部iPhone (62% / 88%);71%)，而不是Android手机。各组起始体重53.4 ~ 170.4 kg，平均85.8 kg (SD 22.08)。体重指数在20.9 ~ 60.8 kg/m之间²。

在其体重维持方面，大部分样本(76/88;86%)的体重目前低于他们曾经的最重体重，但高于他们曾经的最低体重。在试验开始时，参与者报告比他们的最大体重轻5.0%到45.2%，64%(56/88)的人保持至少比最大体重减轻10%。其余11人的体重与试验开始时的最低体重相差不到1%。

主要的结果

主观幸福感

对生活的满意度没有因应用程序的条件而变化;然而，时间对组间的汇总平均值有显著影响(图4)。基线与第8周的差异(P= 0.046)，第12周(P= 0.01)，第24周(P= 0.01)均显著。结果表明，在24周的研究期间，所有参与者的生活满意度都有所提高。

抑郁和压力在不同的星期或应用程序条件下都没有显著变化(多媒体附录2)。应用程序状态和周之间的交互作用对焦虑评分有显著影响。事后比较显示，在任何时间点的应用条件之间没有差异。唯一有意义的两两比较是对照组在基线和第4周之间焦虑程度的大幅下降(P= .02点)。

应用条件与时间的交互作用对消极影响也有显著影响。对照组和干预组在基线时的得分有显著差异(P=.02)和第24周(P= 0.01)，对照组开始时负性情绪水平显著升高，结束时负性情绪水平显著降低。尽管从基线到第24周，对照组的负面情绪显著减少(P<.001)，第12周和第24周(P= 0.01)，干预组在整个试验过程中消极情绪水平无差异(多媒体附录2)。积极的影响，快乐，以及快乐和不快乐的时间比例在整个试验过程中没有随着应用程序的条件或周而变化(多媒体附录2)。

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重量

大部分最终样本(32/61;53%)在24周时保持在初始体重的±2%以内，基线和第24周之间的平均变化小于0.1%。在第24周，41%(25/61)参加最后一次访问的参与者以相同体重结束或净损失(0%至- 8.54%)。其余4名参与者的体重增加了0.17%到10.32%。不同应用版本之间或随着时间的推移，体重变化百分比与基线(多媒体附录2)。

其他结果

应用程序使用

那些使用干预应用程序的人保持应用程序活跃用户的时间明显长于对照组，平均相差近50天(表3)。在试用期间，用户与这款应用的互动时间从0天到168天不等，一些用户在最后一次访问后仍继续使用这款应用(最多223天;图5)。只有0天会员资格的用户属于对照组，他们收到了应用程序，但在第二次访问前退出了。

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数据条目

在第1周，用户在可能的7天中有5.8天创建了食物条目。到第12周，平均每人记录3.3条记录，在自由生活期间(12-24周)，每个用户每周记录2到3条记录(图6)。

干预组的平均进食量为54，对照组为34。干预组和对照组都有5名用户贡献了150多个食物条目。然而，45名干预使用者中只有4名(8.9%)的食物输入少于10次，而43名对照组使用者中有13名(30.2%)。食物记录的天数在两组之间只具有显著性(表4)。

那些接受干预应用程序的人比接受控制应用程序的人做了更多的锻炼。表3)。干预组的中位运动次数为22次，对照组为12次。运动记录比饮食记录的跌幅更大(图5)。迄今为止，步行是最受欢迎的运动(1836项)，其次是举重/健身课程(657项)。

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在干预组中，与情绪监测功能进行了广泛的互动，在24周内，平均每人有20次情绪记录。总共有2346个情绪条目。超过50%的干预样本(23/45)在整个研究期间的情绪条目少于20个。有一小部分非常活跃的用户(7/ 45,16 %)发表了超过100个情绪条目。总体而言，与传统的饮食和运动监测工具相比，情绪记录的使用次数较少，第一周每人记录2.75次，甚至在最初几周就出现了急剧下降。图5)。最常进入的情绪是“快乐”(924/2346,39.38%)，其次是“轻松”(n=500/2346, 21.31%)和“积极”(n= 497/2346, 21.18%)。

说服性特征的使用(仅限干预组)

只有两名用户被临时注册的心理学家联系，他是更广泛的研究小组的一部分，因为他们进入了一种高度消极的情绪模式——一个报告说他们的关系破裂了，另一个报告说他们患有创伤后应激障碍。

此外，一名营养师联系了5名用户关于体重增加的问题。这些调查主要是在圣诞节假期前后进行的，参与者通常不需要具体的帮助或建议，他们通常说，“他们知道自己需要做什么。”

此外，干预组45名参与者中有25人(56%)收到了饮食行动计划(产生了147个行动计划)。在147个图则中，只有43个(29.3%)被用户标记为已完成。最常见的计划是与消费不足有关的计划(87/147)。这可能是因为人们最近没有输入食品数据。紧随其后的是关于过度随意食物(n=25)和水果和蔬菜消费不足(n=18)的信息。

只有3.87%(91/2346)的情绪记录了相关的车间条目。如果用户选择“告诉我们更多”进入应对车间，则可以输入麻烦。在2254个案例中，用户对这个问题的回答是“驳回”。共制作了92个应对讲习班条目。最常见的麻烦是“没什么特别的”(22%，20/92)，其次是“人的问题”(20%，18/92)。

自我效能，弹性，应对，饮食和活动

减肥自我效能感仅在周间有显著差异(多媒体附录3)。从基线到第8周(P=.001)，第12周(P< 0.01)，第24周(P<.001)有显著性差异(图7)。

应用条件与弹性周之间存在显著交互作用(多媒体附录3)。在任何时间点上，应用程序之间的最大差异是在第12周，干预组的恢复能力高于对照组。然而，这并没有达到重要的意义(P=。08)。这种互动效应似乎是由应用条件下不同周的显著差异所驱动的。对照组在恢复力方面有初步改善，基线值与第8周的值有显著差异(P= .04点)。干预组在自由生活期(从第12周到第24周;P= .02点)。这是唯一有意义的两两比较。

在应对方式、饮食质量和体育活动方面，应用程序条件、时间或两种应用程序之间的互动没有差异。多媒体附录3)。

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应用反馈

在第4周，大多数干预应用程序用户会向朋友推荐应用程序(32% / 39,82%)是的;4/39, 10%没有;3/ 39,8 %其他)。相比之下，不到一半的参与者同意他们会推荐控制应用程序(14/31,45)是的;n = 12/31, 39%没有;5/31, 16其他)。差异有统计学意义(χ²₂= 10.7,P< . 01)。混合模型比较了整个研究的平均得分，结果显示，在24周结束时，继续使用这款应用的意愿显著下降(F_4、66.9= 22.74,P<措施;图8)。两两比较显示，从基线到第8周以后的变化都很显著P< . 01)。变化没有因应用程序条件而异(图8)。

干预组之间对应用程序的态度、用户认为应用程序支持他们的程度以及应用程序如何帮助用户了解自己的体重(表4)。在研究结束时，对干预应用程序的总体评分也明显更高。

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讨论

结果摘要

momate应用程序旨在为那些正在进行减肥维护的人提供支持。它的设计是为了节省成本，减少个人接触，并支持人们跟踪他们的体重，食物摄入量，运动和情绪。在我们对momate应用程序进行的为期6个月的高度控制的临床试验中，我们无法证明说服功能和情绪监测在参与者的心理健康和体重维持方面有任何额外的好处。尽管观察到用户使用这款应用的时间更长，锻炼次数更多，对干预应用的评价也更积极。在整个试验过程中，两组患者的减肥自我效能和生活满意度都有所提高。这些都是健康和保持体重的重要组成部分。观察焦虑和负性情绪的交互效应。然而，事后分析显示，这些可能是由基线差异而不是干预造成的本身。干预组在自由生活期间出现了显著的下降，而对照组则没有。在生活方式行为和其他主观幸福感结构方面观察到的差异很小。

体重管理

大多数参与者在24周内保持了他们的体重，不管应用程序的情况如何，超过一半的人保持在他们开始体重的2%以内。从表面上看，这似乎是一个积极的结果，特别是对于减肥维持来说，这是出了名的具有挑战性。这一结果支持了Wing等人之前的一项研究，该研究表明，53%的对照组在6个月时体重保持不变[8]。他们的对照组比本研究中的对照组活跃得多，因为他们的参与者只收到时事通讯，而我们的对照组则收到了一个监控应用程序。

在我们的试验开始时，参与者的体重与他们的最低体重在不同的范围内，他们每个人都有不同的维持体重的时间框架，以及在开始研究之前不同的减肥计划经历。探索这些因素如何改变体重结果会很有趣;然而，由于样本量的限制，我们的能力是有限的。选择招募具有一系列体重管理经验的人是有目的的，目的是评估momate设计在现实世界中是否有效，在现实世界中，人们有各种各样的减肥经历;然而，这也可能增加了结果的可变性。在这项试验中，近40%的人继续减肥，尽管他们没有得到应用程序专门针对减肥的支持。在饮食质量和运动方面，随着时间的推移，应用程序之间没有差异，这表明这些人也没有显著改变他们的生活方式。因此，这些人中的一些人可能仍然在积极减肥，试图克服减肥的平台期，而不是保持现有的体重。不幸的是，我们在研究开始时并没有明确地抓住这个意图。然而，招聘材料和研究信息都侧重于保持减肥效果，而不是减肥。

在减肥和反弹之间的小窗口中捕捉人们比预期的要困难得多。这可以通过先让人们参加减肥计划来避免。虽然我们没有达到我们的招募目标，但最终的样本量仍然提供了足够的能力来检测适度的效果。

情绪特征和心理变化

与情绪相关的应用功能的参与度很低。这可能是两组之间没有差异的原因。考虑到对照组也收到了一个带有监控功能的应用程序，情况就更糟了。因此，这些参与者接受了比标准常规护理模式更积极的干预，在标准常规护理模式中，他们可能只得到一次性的建议或静态信息，如通讯和小册子。对情绪特征的低参与度可能部分是因为研究设计和对参与者的分配视而不见的愿望。在招聘中没有提到情绪监测。定性反馈(未报告)表明，有些人不接受跟踪自己的情绪。此外，一位参与者甚至表示他们只做过一个心情，有。不需要记录。事实上，一项对情绪研究的回顾表明，情绪粒度的个体差异[46]。在不受控制的样本中测试应用程序将使我们能够在未来瞄准更合适的市场。

目前还不清楚为什么干预组的人在自由生活时期的适应力显著下降。尽管如此，值得注意的是，这种变化是在这一组中观察到的，应用程序之间的弹性评分差异并不显著。在整个试验过程中，我们观察到幸福感的改善，这在许多以前的研究中都没有记录。然而，最近的研究强化了这样一种观点，即健康是维持体重的关键因素[47]，并且需要使用与解决问题和减轻压力有关的行为改变技术的应用程序[48]。然而，体重的变化本身也可能对应对和以问题为中心的应对方式的改变至关重要[49]。因此，简单的行为治疗技术可能无法单独增加减肥的价值。这并不是要低估行为疗法在提高生活方式计划依从性方面的潜在重要性[50以及在参加体重管理计划之前提高行为技能的潜在好处[51]。

自从这项研究开始以来，最近出现的证据表明，资源枯竭理论可能不像以前认为的那样有力[52]。最近的研究未能重复与自我耗竭一致的观察结果[53，54并要求对所描述的效果的存在提出质疑。自我损耗是一个相对较新的理论，可能需要进一步的研究来更好地理解自我损耗及其与饮食习惯和体重管理的关系。情绪调节策略可能比其他群体更有利于那些容易情绪化进食的人。

最高应用评级和用户粘性

与对照组相比，参与者对干预应用程序的态度要积极得多，82.1%的人同意他们很乐意向朋友推荐完整版的mome。干预组的用户还认为，该应用程序帮助他们更加了解自己的体重，比使用对照应用程序的人感到更有支持。尽管如此，在试验结束时，两组人使用该应用程序的动机都有所下降。然而，从使用数据来看，那些使用干预应用程序的人比那些使用控制应用程序的人持续使用应用程序的时间更长。与对照组相比，干预应用程序功能的参与度也更高。尽管之前的论文表明应用程序的使用与更好的减肥效果有关[55通过手机进行长时间的接触有助于保持减肥效果[56在这种情况下，更好的应用程序使用并没有转化为更好的减肥维护。这可能再次与参与者在试验前成功保持体重的时间有关。

这两款应用的用户粘性和继续使用的意愿在6个月内都有所下降。除了早期的使用率下降外，在第8周的时候，动机也明显下降了。这是我们在类似试验中得出的结论[26]。为了改进未来基于应用程序的测试，可能需要其他评估方法，包括自适应干预设计[57]。同样重要的是要注意，尽管参与者可能没有将他们的行为记录到应用程序中，但这并不一定意味着他们没有执行这些行为。很可能有一个点，像饮食监测这样的行为成为习惯，不需要依赖工具的帮助。在现实世界中，我们可以追踪《魔兽世界》的使用情况，并在用户互动失败时及时与他们联系，以了解他们停止使用应用的原因，或提示他们继续使用应用。这可能有助于减轻因感知失败而产生的脱离感(例如，因为体重增加而不输入体重)。

结论

尽管momate应用程序的某些方面显示出了希望，但相对于基本跟踪器，使用完整的干预应用程序几乎没有可观察到的效果。未来对应用的评估可能需要使用更先进的研究方法或针对更大或更特定的人群，以更好地理解应对界面的效用。