移动健康(mHealth)技术在日本饮食行为与肥胖相关健康问题中的应用：一项系统性综述

为解决日本肥胖相关健康问题中实时行为监测的不足，东京大学与弗罗茨瓦夫大学的研究团队通过系统性综述，评估了生态瞬时评估(EMA)技术在饮食行为监测中的应用。研究发现75%的研究采用个人数字助理(PDA)收集数据，证实mHealth技术可有效改善饮食行为管理与慢性病监测，为日本个性化健康干预提供了新思路。

　　

研究背景与意义
日本作为全球肥胖率最低的国家之一，其年龄标准化肥胖率仅为3.7%（女性）和4.8%（男性），远低于美国的37%。然而，日本男性肥胖率在过去三十年翻倍增长，尤其是20多岁群体。这种趋势与饮食西方化密切相关，尽管传统日式饮食以鱼类、大豆和绿茶为主，但红肉消费增加导致饮食相关慢性病成为主要死因。日本肥胖学会(JASSO)将肥胖定义为BMI≥25 kg/m²
（低于WHO的30 kg/m²
标准），反映出日本人群内脏脂肪堆积带来的独特健康风险。

研究设计与方法
东京大学医院心身医学科Kazuhiro Yoshiuchi与波兰弗罗茨瓦夫大学Anna Brytek-Matera团队采用PRISMA指南，系统检索2004-2024年间MEDLINE、Web of Science和Scopus数据库。通过CREMAS量表评估文献质量，最终纳入4项研究（3项使用PDA技术），涵盖242名健康成人和9名2型糖尿病患者。关键方法包括：

1. 生态瞬时评估(EMA)实时采集饮食行为数据
2. 个人数字助理(PDA)作为主要移动健康(mHealth)工具
3. 纵向监测（4天至6个月）结合多波次数据收集

研究结果

1. 健康人群的食欲动态
   Kikuchi等(2015)开发EMA食欲量表发现：餐前饥饿感/饱腹感与能量摄入正相关(r=0.32)，而焦虑抑郁症状与食欲呈负相关(p<0.05)。

2. 糖尿病管理的技术验证
   Inada等(2016)的PDA系统试验显示：6个月干预后，患者日均热量摄入与HbA1c未显著变化，但建立了EMA技术可行性。

3. 心理因素对饮食的影响机制
   Inada等(2019)揭示：心理压力每增加1单位，零食摄入增加12%，但正餐减少9%(p<0.01)，证实情绪对饮食选择的即时影响。

4. 饮食质量的环境关联
   Shinozaki(2024)最新研究发现：男性午餐质量较早餐低15%，而家庭共餐使男性饮食质量提升22%(p<0.05)，凸显社会环境的关键作用。

结论与展望
该综述首次系统评估了EMA技术在日本的适用性，证实PDA虽仍占主导（75%研究），但智能手机和智能手表的整合将提升数据生态效度。研究创新性在于：

1. 揭示心理压力通过不同机制影响正餐与零食摄入
2. 确立饮食环境因素存在性别差异
3. 为日本特色的"肥胖疾病"(BMI≥25 kg/m²
   )监测提供技术框架

未来方向包括开发结合人工智能的生态瞬时干预(EMI)系统，以及利用智能戒指监测血糖等生理指标。论文发表于《BioPsychoSocial Medicine》，为亚洲低BMI高代谢风险人群的精准健康管理提供了重要范式。