整合AI辅助的ProudMe Tech行为管理至夏季肥胖预防干预项目：一项试点对照试验

《Frontiers in Physiology》：Integrating technology-assisted behavioral management into a summer obesity prevention intervention program: a pilot controlled trial

　　

背景：由于夏季日常日程结构化程度较低，青少年常在夏季出现体重增加。目的：本试点研究旨在评估：（1）整合于为期8周的健康促进夏季干预项目中的AI辅助ProudMe Tech移动应用程序的可接受性；（2）三种技术辅助行为管理组件（即移动应用程序、加速度计和基于Fitbit的活动监测）的使用情况；（3）该夏季干预对青少年人体测量学、行为学和社会心理结果的初步影响。方法：研究人员将25名参与者（11–14岁）分配至干预组（IG；n=14，其中1名在第1周后退出）或对照组（CG；n=12）。IG参加了为期10天的线下营地（周一至周五，共两周，每天5小时），内容包括体育课、营养信息传递、校园步行和技术辅助行为管理。营员在营地期间两次完成可接受性问卷（每周一次），并在营地时间佩戴Fitbit和ActiGraph加速度计。在2周营地结束后，参与者在家长参与下继续使用ProudMe Tech移动应用程序并佩戴Fitbit共6周。CG参加了为期8周的每周虚拟计算机编程课程。所有参与者在基线和第8周测量人体测量学指标（即体重、身高、腰围）、健康行为（身体活动[PA]、屏幕时间、水果/蔬菜摄入量）、健康知识和活动自我效能，而营员的人体测量学指标还在营地结束时（第10天）进行测量。结果：ProudMe Tech移动应用程序和干预显示出适度的可接受性，总可接受性百分比评分从第1周到第2周略有增加（54.4±21.8%至58.3±20.3%；Cohen's d=0.43）。技术使用数据显示，数字组件可在结构化营地期间实施，但应用程序参与度在营地后延伸期下降。在10天营地期间，营员通过加速度计评估的中高强度身体活动（Moderate-to-Vigorous Physical Activity, MVPA）平均为121.3分钟/天，在8周干预期间记录了851次移动应用程序条目，尽管应用程序参与度在面对面营地期后下降。在具有可用Fitbit数据的参与者中，Fitbit记录的PA在工作日高于周末（166.2 vs. 135.6分钟/天，p=.039）。次要探索性结果显示出混合且大多不显著的模式。IG在描述性上表现出较CG更小的体重增加和更稳定的BMI模式，但人体测量学结果的组×时间交互作用无统计学显著性。营员的腰围从基线到营地结束下降，但在干预后回升。自我报告的健康行为和社会心理结果无显著的组×时间交互效应。结论：本试点研究表明，技术辅助行为管理具有适度的可接受性和使用率，该夏季干预对营员的人体测量学、行为学和社会心理结果的影响不一。未来需要更大规模的随机试验，通过更长的营地暴露和更大的家长参与来评估技术辅助的夏季青少年肥胖预防干预措施的效果。

**整合技术辅助行为管理至夏季肥胖预防干预项目：一项试点对照试验的论文解读**

**研究背景与问题**：夏季是青少年体重加速增加和不良生活方式的高发期。由于学校环境的规律性日程、成人监督和有限的选择机会，结构化环境有助于抑制致肥胖行为；而夏季缺乏这种结构，可能导致身体活动减少、屏幕时间增加、睡眠不规律和饮食不健康，从而增加肥胖风险。传统的夏季健康促进项目可提供结构化的活动机会，但往往成本较高、需要可靠的私人交通，对低收入家庭可及性差，且既往研究结果不一。将技术手段（如移动应用程序和可穿戴设备）整合入夏季项目，有望通过目标设定、自我监测和自我反思等策略强化行为改变，并连接营地内外的支持。基于此，本研究开展试点对照试验，评估AI辅助的ProudMe Tech移动应用整合入8周夏季肥胖预防干预后的可接受性、三种技术辅助行为管理组件的使用情况，以及该干预对青少年人体测量、行为和社会心理结果的初步影响。

**研究内容与结论**：研究人员招募了26名11–14岁青少年，其中25名完成评估。按照参与者的时间可用性，14人被分配到干预组（IG），12人进入对照组（CG）。IG参加为期10天的面对面营地（两周，周一至周五，每天5小时），包括体育课、营养信息、校园步行和技术辅助行为管理；营地结束后继续使用ProudMe Tech移动应用并佩戴Fitbit共6周。CG参加为期8周的每周虚拟计算机编程项目。结果显示，ProudMe Tech移动应用的可接受性中等，总可接受性评分从第1周54.4%升至第2周58.3%。技术使用数据表明，数字组件在营地期间可行，但应用参与度在营地后下降。营员在营地期间平均每天进行121.3分钟的中高强度身体活动（MVPA）。Fitbit数据显示，工作日身体活动显著高于周末。初步结果方面，IG的体重增加描述性小于CG，BMI更稳定，但组×时间交互作用均不显著；腰围在营地结束时下降，但干预后反弹。自我报告行为和社会心理结果无显著交互效应。该研究提示技术辅助行为管理可被接受，但需要更大规模随机试验验证效果。

**主要关键技术方法**：样本来源于美国路易斯安那州立大学周边10英里内、社区剥夺指数（Area Deprivation Index, ADI）中高程度的社区，通过家长传单和社交媒体招募。研究使用AI辅助的ProudMe Tech移动应用（基于React.js前端、Node.js/Express后端、MongoDB数据库和ChatGPT-4o API）进行目标设定、自我监测和个性化反馈；Fitbit Charge 6监测日常活动；ActiGraph GT3X+加速度计评估营地期间及基线和后测的身体活动。可接受性采用24项感知属性问卷；人体测量使用Seca 777秤和Seca 201卷尺；行为问卷测量身体活动、屏幕时间、水果蔬菜摄入；自我效能感采用PhenX工具包8项量表；知识测试采用29项选择题。数据分析使用描述性统计、重复测量混合ANOVA及Cohen’s d效应量。

**研究结果**：

**3.1 参与者特征与忠实度检查**：基线共有26名参与者，其中IG 14人、CG 12人，64%为男性，多数为非裔美国人或亚裔美国人，两组种族构成存在差异。教师日志显示教学改动频繁（平均80%），但未移除核心内容；学生专注度平均3.20/5，享受度平均2.40/3。

**3.2 ProudMe Tech移动应用的可接受性**：通过两次可接受性问卷（n=13），总可接受性百分比评分从第1周54.4%升至第2周58.3%，Cohen’s d=0.43，各维度评分均略有上升。

**3.3 技术组件的使用情况**：

**3.3.1 加速度计佩戴**：营地期间（n=13）营员在每天5小时营地中，平均121.3分钟/天用于MVPA（占40.4%），在2小时体育课中MVPA占56.3%。

**3.3.2 Fitbit佩戴**：仅10名IG参与者有可用Fitbit数据，记录天数4–43天不等，Fitbit记录的PA工作日（166.2分钟/天）显著高于周末（135.6分钟/天），p=0.039。

**3.3.3 ProudMe Tech移动应用参与度**：8周内共记录851条应用条目，前两周分别为271和247条，此后逐步下降。AI反馈中，正向强化占67.1%，教育性提示占15.5%，建设性建议占9.0%，其他占8.3%。

**3.4 初步效果**：

**3.4.1 人体测量学结果**：两组体重从基线到干预后均显著增加（IG p=.045；CG p=.012）；IG腰围从基线到营地结束显著下降（p=.023），但干预后显著回升（p=.005）；CG腰围基线到干预后显著增加（p<.001）；BMI在两组均相对稳定，组×时间交互不显著。

**3.4.2 加速度计测量的身体活动**：重复测量方差分析显示，时间主效应在中度PA、剧烈PA和总MVPA上显著；组主效应在轻度PA、中度PA和总MVPA上显著；但组×时间交互均不显著。

**3.4.3 自我报告健康行为**：IG的≥60分钟MVPA天数有所