Eine App, die ungeplante Cheats vorhersagen und deine Diät retten kann? - Gannikus.com

OnTrackEine App, die ungeplante Cheats vorhersagen und deine Diät retten kann?

Die nötigen Informationen zu sammeln und eine Diät zu beginnen, ist in der heutigen Zeit nicht mehr besonders schwer. Überall im Internet findet man sachliche Informationen darüber, welche Faktoren für den Gewichtsverlust erfüllt werden müssen und wie man diese möglichst simpel und effektiv erreicht. Dennoch schaffen es viele Abnehmwillige nicht, sich langfristig an die entsprechenden Vorgaben zu halten und erleiden deshalb immer wieder Rückschläge, die letztendlich dazu führen können, dass man komplett in die vorherigen Ernährungsgewohnheiten zurückfällt. Eine neue App soll jetzt dabei helfen, die schwachen Momente vorherzusagen, um möglichst frühzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können.

Smartphone-Apps, die dabei helfen sollen Fett zu verlieren, gibt es mittlerweile in Hülle und Fülle. Egal, ob man mit ihnen Kalorien zählen kann oder sie ein möglichst effektives Sportprogramm für jede Situation bereit stellen, die meisten Menschen scheinen dennoch Probleme damit zu haben, langfristig die nötigen Maßnahmen durchzuführen, um ihren Traumkörper zu erreichen oder zu halten. Dieser Meinung ist auch Dr. Evan Forman, Psychologieprofessor an der Drexel University in Philadelphia, der die App mitentwickelte und die vorliegende Studie leitete.

Die erste App seiner Art soll OnTrack sein und dabei helfen, ungeplante Diätrückfälle zu verhindern. Um die Wirksamkeit dieser Software zu testen, wurde sie an 44 übergewichtigen Probanden im Alter zwischen 18 und 65 Jahren während einer achtwöchigen Diät zur Gewichtsreduktion angewendet. Mit 83 Prozent lag der Anteil weiblicher Teilnehmer hierbei recht hoch, da Frauen aufgrund ihrer starken hormonellen Schwankungen besonders zu Diätausfällen und Heißhunger neigen.


Müssen Frauen anders diäten als Männer?


Die Teilnehmer mussten sechsmal am Tag acht kurze Fragen zu ihrem Wohlbefinden und Verhalten beantworten, die aus einem Pool von 20 verschiedenen Fragen stammten. Darunter waren beispielsweise der Grad von Langeweile, Heißhunger und Müdigkeit, die Verfügbarkeit von „ungesunder“ oder „gesunder“ Nahrung, die Dauer des Schlafes, sportliche Aktivität und Alkoholkonsum.

OnTrack verwendet fortschrittliche statistische Methoden, sogenanntes „Machine Learning“, um mit der Zeit das individuelle Essverhalten des Nutzers zu verstehen. Speziell geht es dabei um Verhaltensmuster, die vorhersagen können, ob jemand sich an den vorgegebenen Plan hält oder aufgrund von Heißhunger davon abweichen wird. Beispielsweise kann die App vorhersagen, ob eine Person spät abends aufgrund von Langeweile zu verführerischen Lebensmitteln greifen wird. Mit fortschreitender Dauer der Anwendung sollen diese Prognosen immer besser werden.


Ausgewählte Screenshots aus der Benutzeroberfläche der iOS App.

Die Studie ist laut Forman Teil einer Forschungsreihe, die sich vollkommen dem Thema verschreibt, den Menschen zu helfen, ihre Ernährungsvorgaben besser einzuhalten und dadurch langfristig bessere Erfolge feiern zu können.

Im Ergebniss zeigte diese Mini-Studie Erfolge in drei verschiedenen Bereichen. Zum einen berichteten die Teilnehmer eine große Zufriedenheit im Umgang mit der App. Zum anderen konnte die App Schwächeanfälle erfolgreich vorhersagen, wodurch die Teilnehmer drittens innerhalb der acht Wochen im Schnitt 3,13 Kilogramm an Gewicht verloren und weniger oft einem Cheat verfielen.

Um ein abschließendes Ergebnis präsentieren zu können, fehlt es der vorliegenden Untersuchung jedoch an statistischer Power. Da die Teilnehmerzahl vergleichsweise gering war und keine entsprechende Vergleichsgruppe ohne die App versuchte Gewicht zu verlieren, müssen im nächsten Schritt randomisierte Studien die Effektivität dieses Tools bestätigen. Die Idee klingt jedoch nach einem vielversprechenden psychologischen Ansatz für den langfristigen Diäterfolg.


Primärquelle: www.sciencedaily.com/releases/2019/03/190327123845.htm

Literaturquelle:
Forman, Evan M., et al. „OnTrack: development and feasibility of a smartphone app designed to predict and prevent dietary lapses.“ Translational behavioral medicine 9.2 (2018): 236-245.

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