OnTrack O aplicație care poate prezice trucuri neplanificate și vă poate salva dieta
Colectarea informațiilor necesare și începerea unei diete nu mai este deosebit de dificil în aceste zile. Oriunde pe Internet puteți găsi informații de fapt despre factorii care trebuie îndepliniți pentru pierderea în greutate și despre cum să le atingeți cât mai simplu și eficient posibil. Cu toate acestea, mulți oameni care doresc să slăbească nu reușesc să respecte orientările relevante pe termen lung și, prin urmare, suferă în mod repetat eșecuri, ceea ce poate duce în cele din urmă la recăpătarea completă a obiceiurilor alimentare anterioare. O nouă aplicație ar trebui să ajute acum la prezicerea momentelor slabe, astfel încât contramăsurile să poată fi inițiate cât mai curând posibil.
Aplicațiile pentru smartphone-uri care ar trebui să vă ajute să pierdeți grăsime sunt acum din abundență. Indiferent dacă puteți să numărați calorii cu ele sau să oferiți cel mai eficient program de exerciții posibil pentru fiecare situație, majoritatea oamenilor par să aibă încă probleme cu luarea măsurilor necesare pe termen lung pentru a-și atinge sau a-și menține corpul de vis. Dr. Evan Forman, profesor de psihologie la Universitatea Drexel din Philadelphia, care a co-dezvoltat aplicația și a regizat acest studiu.
Prima aplicație de acest gen ar trebui să fie In grafic și ajută la prevenirea recăderilor neplanificate ale dietei. Pentru a testa eficiența acestui software, acesta a fost utilizat la 44 de voluntari supraponderali cu vârste cuprinse între 18 și 65 de ani, la o dietă de opt săptămâni pentru pierderea în greutate. La 83%, proporția femeilor participante a fost destul de mare, deoarece femeile sunt deosebit de predispuse la eșecuri în alimentație și pofte datorită fluctuațiilor lor hormonale puternice.
Participanții au trebuit să răspundă la opt întrebări scurte despre bunăstarea și comportamentul lor de șase ori pe zi, preluate dintr-un grup de 20 de întrebări diferite. Acestea includ, de exemplu, gradul de plictiseală, pofte și oboseală, disponibilitatea alimentelor „nesănătoase” sau „sănătoase”, durata somnului, activitatea fizică și consumul de alcool.
OnTrack folosește metode statistice avansate, așa-numitele "Învățare automată", pentru a înțelege comportamentul alimentar individual al utilizatorului de-a lungul timpului. Mai exact, este vorba despre modele de comportament care pot prezice dacă cineva se va ține de planul dat sau se va abate de la el din cauza poftelor. De exemplu, aplicația poate prezice dacă o persoană va recurge la alimente tentante noaptea târziu din cauza plictiselii. Aceste prognoze ar trebui să devină din ce în ce mai bune pe măsură ce aplicația continuă.
Capturi de ecran selectate din interfața de utilizare a aplicației iOS.
Potrivit lui Forman, studiul face parte dintr-o serie de cercetări dedicate complet subiectului de a ajuta oamenii să adere mai bine la cerințele lor alimentare și astfel să celebreze rezultate mai bune pe termen lung.
Rezultatele acestui mini-studiu au arătat succes în trei domenii diferite. Pe de o parte, participanții au raportat o mare satisfacție în utilizarea aplicației. Pe de altă parte, aplicația a reușit să prezică cu succes atacurile de slăbiciune, care au ajutat participanții pe locul al treilea în cele opt săptămâni în medie 3,13 kilograme slăbit și mai puțin probabil să trișeze.
Cu toate acestea, pentru a putea prezenta un rezultat final, prezentul studiu nu are putere statistică. Deoarece numărul participanților a fost relativ mic și niciun grup de comparație corespunzător nu a încercat să slăbească fără aplicație, studiile randomizate trebuie să confirme eficacitatea acestui instrument în pasul următor. Cu toate acestea, ideea sună ca o abordare psihologică promițătoare pentru succesul dietei pe termen lung.
Sursa primara: www.sciencedaily.com/releases/2019/03/190327123845.htm
Sursa literaturii:
Forman, Evan M., și colab. „OnTrack: dezvoltarea și fezabilitatea unei aplicații pentru smartphone concepute pentru a prevedea și preveni caderile dietetice.” Medicina comportamentală translațională 9.2 (2018): 236-245.