混合现实技术揭示神经性厌食症青少年食物份量感知异常：PORTION-O-MAT先导研究

《Eating and Weight Disorders - Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity》：Pilot study: PORTION-O-MAT—a mixed reality solution for investigating perceptual and behavioural abnormalities during food portioning in adolescents with anorexia nervosa

本研究针对神经性厌食症(AN)患者存在的食物份量感知异常问题，开发了混合现实(MR)系统PORTION-O-MAT，通过模拟餐食组装任务发现：AN青少年患者选择的食物份量显著小于健康对照组，尤其对高热量食物表现更明显。该研究为AN的评估和治疗提供了创新性工具，展现了MR技术在饮食障碍研究中的临床应用潜力。

　　

在当今社会，饮食障碍已成为威胁青少年身心健康的重要问题，其中神经性厌食症(AN)以其高死亡率和对患者生活的严重影响备受关注。这种疾病的核心特征之一是对食物份量的感知扭曲——患者往往会高估食物的实际份量，这种认知偏差直接导致其限制性进食行为。然而，传统的研究方法如问卷调查和静态食物图片存在明显局限性，缺乏生态效度，难以真实反映患者在现实生活中的食物选择过程。

为解决这一方法学难题，德国埃尔朗根大学医院的研究团队开发了创新的PORTION-O-MAT混合现实系统，并在《Eating and Weight Disorders - Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity》期刊上发表了他们的先导研究结果。这项研究突破了传统实验室环境的限制，通过创建沉浸式的餐饮模拟环境，为探索AN患者的食物感知异常提供了新的视角。

研究团队采用的关键技术方法包括：自主研发的PORTION-O-MAT混合现实系统，该系统由重构的餐桌、投影设备和交互控件组成；针对15名AN青少年患者和15名健康成年人的对照研究设计；基于标准化摄影技术的食物刺激材料库，包含5种餐食的8个份量等级(13%-100%)；以及Eating Disorder Examination Questionnaire(EDE-Q)、Eating Attitudes Test(EAT-26)等标准化心理评估工具。

研究结果

参与者特征：研究纳入了15名符合ICD-10诊断标准的女性AN青少年患者，平均年龄14.8岁，平均BMI为16.93 kg/m²，平均BMI年龄百分位数为10.42。所有参与者均完成了完整的实验流程，展现了该方法在临床人群中的良好可行性。

初步分析：健康成年人在预测试中对20个食物组件中的9个表现出与100%标准份量的显著偏差，而AN患者组在16个组件中都显示出显著较小的份量选择。参与者对食物刺激的真实性评分平均为6.93(SD=1.87)，表明混合现实环境具有足够的生态效度。

AN患者的份量选择：与健康对照组相比，AN患者在所有五种餐食条件下都选择了显著较小的份量。特别是对于高热量食物，这种差异更为明显。例如，在 Meal1(意大利面)条件下，AN组平均选择份量仅为46.95%，显著低于健康组的83.54%(p<0.001)。

参与者特征的影响：相关分析显示，治疗持续时间与Meal0的份量选择呈正相关(r(12)=0.60, p=0.023)，表明随着治疗进行，患者的份量感知可能趋于正常化。然而，BMI、情绪状态、饥饿水平或饮食障碍症状严重程度与份量选择之间未发现显著关联。

决策特征：有趣的是，两组在总餐食配置时间、方向改变次数或组件切换次数方面均无显著差异。这一发现表明，AN患者的份量选择偏差可能源于深层的认知扭曲，而非决策过程中的犹豫或不确定性。

讨论与结论

本研究通过创新的混合现实方法，证实了AN患者存在显著的食物份量感知异常。与健康个体相比，患者 consistently 选择较小的食物份量，这一发现与神经性厌食症的认知行为模型高度一致。该模型强调，对食物和体型的认知扭曲是维持障碍的核心因素。

研究的一个重要发现是决策时间缺乏组间差异，这提示AN患者的份量选择偏差可能是一种自动化的认知模式，而非决策困难的结果。这种"快速而偏差"的决策特点对临床干预具有重要启示：治疗可能需要针对深层的认知模式，而非表面的决策技能。

技术方面，PORTION-O-MAT系统展现了良好的临床应用潜力。参与者对视觉刺激的真实性评分较高，且研究过程中的高参与度和低脱落率表明，即使涉及可能引发焦虑的食物相关任务，AN患者对这种创新评估方法也表现出良好的接受度。

然而，研究也存在若干局限性。样本量较小且来自单一临床环境，限制了结果的普适性。使用健康成年人而非年龄匹配的青少年作为对照组，可能影响了发育层面的可比性。此外，缺乏对应激反应的系统评估和真实食物摄入的验证，也是未来研究需要改进的方向。

从临床意义角度，本研究为AN的评估和干预开辟了新途径。PORTION-O-MAT不仅可作为研究工具揭示AN的认知机制，还可能发展为治疗手段，通过可视化的份量反馈帮助其重新校准扭曲的食物感知。治疗持续时间与份量选择的正相关关系虽然初步，但提示这种技术可能用于监测治疗进展。

未来研究应扩大样本量和多样性，纳入年龄匹配的对照组，并结合生理指标评估应激反应。纵向设计将有助于探索份量感知在治疗过程中的变化轨迹。技术方面，增强现实环境的沉浸感(如添加食物气味、环境声音)和扩展食物刺激数据库，将进一步提升方法的生态效度和临床应用价值。

总之，这项先导研究证实了混合现实技术在AN研究中的可行性和有效性，为理解这种复杂疾病的认知机制提供了新视角，也为开发创新的评估和干预方法奠定了基础。随着技术的不断完善和研究的深入，PORTION-O-MAT有望成为饮食障碍领域的重要工具，促进对AN病理机制的理解和治疗效果的提升。