デジタル行動減量プログラム参加者における食事自己モニタリング遵守の動態の探求：モデル開発研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Exploring the Dynamics of Dietary Self-Monitoring Adherence Among Participants in a Digital Behavioral Weight Loss Program: Model Development Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Apr 25; 27: e65431. doi: 10.2196/65431. Epub 2025 Apr 25.
概 要：
この研究は、食事行動の自己モニタリングが行動減量プログラムにおいて重要であることを踏まえ、その遵守の動態を理解するための予測モデルを開発することを目的としています。デジタル行動減量プログラムに参加した成人を対象に、自己管理、個別フィードバック、集中的サポートの3つの介入群に分け、21日間の自己モニタリングの遵守をモデル化しました。ACT-Rという認知アーキテクチャを用いて、目標追求と習慣形成のメカニズムに焦点を当て、遵守パターンを分析しました。
方 法：
この研究は、デジタル行動減量プログラムから得られたデータを基にしたモデル開発研究です。参加者は自己管理群49名、個別フィードバック群23名、集中的サポート群25名の合計97名で構成されました。ACT-Rを用いて、自己モニタリングの遵守を21日間にわたりモデル化し、目標追求と習慣形成のメカニズムを評価しました。モデルの性能は平均二乗誤差（MSE）、平方根平均二乗誤差（RMSE）、適合度を用いて評価しました。
結 果：
ACT-Rモデルは、自己モニタリングの遵守傾向を効果的に捉え、自己管理群のRMSEは0.099、個別フィードバック群は0.084、集中的サポート群は0.091でした。全群において目標追求メカニズムが優位であり、習慣形成メカニズムの影響は後半に減少しました。特に、個別フィードバックと高い社会的サポートが目標追求を促進し、行動の持続に寄与しました。
結 論：
この研究は、デジタル介入における自己モニタリング行動の動的分析に対するACT-Rモデルの可能性を示しています。個別フィードバックと集中的サポートの組み合わせが遵守を改善する可能性があることが示されました。今後の研究では、介入期間の延長、社会的認知要因の統合、動的モデルの適応を通じて、より広範な応用に向けた知見を得ることが期待されます。