数字体重管理干预组件的2?因子优化试验：识别最优组合以改善减重效果

《npj Digital Medicine》：Optimising a digitally delivered behavioural weight loss programme: a factorial cluster randomised controlled trial

　　

摘要

数字干预被广泛用于体重管理，因此优化其效果和留存至关重要。这项2?因子试验测试了添加到商业项目的四个组件：健康教练介绍电话、教练网络聊天课程、目标设定声明，以及食物日记回顾及反馈。目标是确定这四个干预组件的最优组合，以改善减重效果。符合BMI?≥?21?kg/m2资格标准并注册该项目的成人（n?=?1335；90.8%的BMI?≥?25?kg/m2）被随机分配至16种情况之一。主要结局是16周的体重变化；次要和探索性结局包括4周和24周的体重变化、项目退出率和参与度。依从方案分析考虑了参与该组件人员的效果。介绍电话在16周时未显示效果，但在24周时与多减少1?kg的体重相关（p?=?0.002），这在依从方案分析中未持续。食物日记组件与较少的体重减少相关（16周时+0.52?kg，p?=?0.07；24周时+0.74?kg，p?=?0.02）。因子优化试验可以成为一种有用的方法，用于在商业项目实施前对干预组件进行实证测试。研究结果表明，项目可能受益于提供低强度的人工支持组件，同时考虑更复杂功能可能带来的潜在负担。预注册日期为2024年5月1日（ISRCTN，ISRCTN14407868）。