小児肥満治療におけるモバイルヘルスアプリ。多成分介入のフィージビリティスタディからのプロセスアウトカム

Mobile Health Apps in Pediatric Obesity Treatment: Process Outcomes From a Feasibility Study of a Multicomponent Intervention.

• Sarah Browne
• M-Tahar Kechadi
• Shane O'Donnell
• Mckenzie Dow
• Louise Tully
• Gerardine Doyle
• Grace O'Malley

抄録

背景:

多成分の家族介入は、小児肥満治療における現在のベストプラクティスを強調している。摂食と身体活動行動に対処するモバイルヘルス（mHealth）の付属品は、臨床研究で有望なことが示されている。

BACKGROUND: Multicomponent family interventions underline current best practice in childhood obesity treatment. Mobile health (mHealth) adjuncts that address eating and physical activity behaviors have shown promise in clinical studies.

目的:

本研究は、肥満のある小児の間で摂食率を低下させ、身体活動をモニターするためのmHealth介入を適用するためのプロセス方法を記述することを目的とした。

OBJECTIVE: This study aimed to describe process methods for applying an mHealth intervention to reduce the rate of eating and monitor physical activity among children with obesity.

方法:

研究プロトコールは、肥満に対する通常のケア治療の補助として2つのmHealthアプリを組み込むように設計された。アイルランド共和国の第3次医療センターの体重管理サービスから、肥満（BMI≧98番目のセンタイル）を有する小児および青年（9～16歳）が直接募集された。資格のある参加者とその両親が情報リーフレットを受け取り、インフォームドコンセントと同意書に署名した。参加者は、行動や生活の質に関するアンケート、体格測定、マンドリアンによる食事率、スマートウォッチとmyBigOスマートフォンアプリを使用した身体活動レベルなどのベースライン試験を2週間実施しました。その後、参加者を（1）介入群（通常の臨床ケア＋マンドールによる摂食率低下訓練）または（2）対照群（通常の臨床ケア）に無作為に割り付けた。性別と年齢群（9.0～12.9歳、13.0～16.9歳）で層別化を行った。4週間の治療期間の終了時に、参加者は2週間の試験期間を繰り返した。プロセス評価尺度には、参加者の募集、試験の継続、忠実度パラメータ、受容性、およびユーザー満足度が含まれた。

METHODS: The study protocol was designed to incorporate 2 mHealth apps as an adjunct to usual care treatment for obesity. Children and adolescents (aged 9-16 years) with obesity (BMI ≥98th centile) were recruited in person from a weight management service at a tertiary health care center in the Republic of Ireland. Eligible participants and their parents received information leaflets, and informed consent and assent were signed. Participants completed 2 weeks of baseline testing, including behavioral and quality of life questionnaires, anthropometry, rate of eating by Mandolean, and physical activity level using a smart watch and the myBigO smartphone app. Thereafter, participants were randomized to the (1) intervention (usual clinical care+Mandolean training to reduce the rate of eating) or (2) control (usual clinical care) groups. Gender and age group (9.0-12.9 years and 13.0-16.9 years) stratifications were applied. At the end of a 4-week treatment period, participants repeated the 2-week testing period. Process evaluation measures included recruitment, study retention, fidelity parameters, acceptability, and user satisfaction.

結果:

本研究には合計20名の参加者が登録された。ウェブベースの無作為化システムにより、8人が介入群に、12人が対照群に割り付けられた。介入群の参加者（5/8、63％）は対照群の参加者（3/12、25％）よりも離脱率が高かった。介入参加者は、マンドリアンを用いて中央値1.0のトレーニング食を実施した（25セント0、75セント9.3）が、これは介入予定曝露量の19.2％に相当した。スマートウォッチを使用した参加者のうち、身体活動データを記録したのは50％（9/18）のみであった。心理社会的プロファイルの有意差は、ベースライン時にグループ間で観察された。子ども行動チェックリスト（CBCL）の平均合計スコアは介入群で71.7（SD 3.1）、対照群で57.6（SD 6.6）、t検定P＜0.001であり、また、計画されたプロトコルを完了した人と早期に撤回した人とでも異なっていた（CBCLの平均合計スコア59.0（SD 9.3）、対照群で67.9（SD 5.6）、t検定P＜0.04）。

RESULTS: A total of 20 participants were enrolled in the study. A web-based randomization system assigned 8 participants to the intervention group and 12 participants to the control group. Attrition rates were higher among the participants in the intervention group (5/8, 63%) than those in the control group (3/12, 25%). Intervention participants undertook a median of 1.0 training meal using Mandolean (25th centile 0, 75th centile 9.3), which represented 19.2% of planned intervention exposure. Only 50% (9/18) of participants with smart watches logged physical activity data. Significant differences in psychosocial profile were observed at baseline between the groups. The Child Behavior Checklist (CBCL) mean total score was 71.7 (SD 3.1) in the intervention group vs 57.6 (SD 6.6) in the control group, t-test P<.001, and also different among those who completed the planned protocol compared with those who withdrew early (CBCL mean total score 59.0, SD 9.3, vs 67.9, SD 5.6, respectively; t-test P=.04).

結論:

早期の離脱率の高さが、本試験の完全実施における重要な障壁となっていた。タスクの負担と行動の問題が重なっていると認識されていたことが離脱の一因となっていたかもしれない。実験的介入への曝露が少なかったことは、治療のための在宅ベースのツールとしてのMandoleanの受容性の低さによって説明されています。このコホートでは、myBigOとスマートウォッチを使ったセルフモニタリングは受け入れられた。三次医療の場でのアドヒアランスを向上させるためには、さらなる技術的な研究と使い勝手の研究が必要である。

CONCLUSIONS: A high early attrition rate was a key barrier to full study implementation. Perceived task burden in combination with behavioral issues may have contributed to attrition. Low exposure to the experimental intervention was explained by poor acceptability of Mandolean as a home-based tool for treatment. Self-monitoring using myBigO and the smartwatch was acceptable among this cohort. Further technical and usability studies are needed to improve adherence in our patient group in the tertiary setting.

©Sarah Browne, M-Tahar Kechadi, Shane O'Donnell, Mckenzie Dow, Louise Tully, Gerardine Doyle, Grace O'Malley. Originally published in JMIR mHealth and uHealth (http://mhealth.jmir.org), 08.07.2020.