Une récente Santé publique BMC L’étude analyse les données d’auto-surveillance d’adultes chinois ayant participé à une intervention de groupe de perte de poids en utilisant une approche à méthodes mixtes.
Étude: Pourquoi plus de succès ? Une analyse des données d’auto-surveillance des participants dans une intervention de perte de poids en ligne. Crédit d’image : Photo au sol/Shutterstock.com
Sommaire
Arrière-plan
Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), plus de 1,9 milliard d’adultes souffraient de surpoids en 2016. Ce problème mondial de santé publique a atteint des proportions alarmantes en Chine, ce qui augmente considérablement les risques de plusieurs maladies, notamment le cancer, le diabète et les maladies cardiovasculaires.
L’autosurveillance, qui améliore la conscience de soi, favorise les comportements souhaités et réduit les comportements injustifiés, peut être réalisée en fixant des objectifs spécifiques et en enregistrant les progrès. Les changements dans le poids corporel, l’exercice et l’apport alimentaire sont régulièrement surveillés par les participants aux interventions de perte de poids. En fait, les personnes obèses qui surveillent périodiquement leur régime alimentaire et leur poids corporel ont connu des réponses plus bénéfiques aux interventions.
Les chercheurs ont analysé quantitativement et qualitativement les comportements d’auto-surveillance des personnes au régime ; cependant, rares sont ceux qui ont utilisé une approche mixte à cette fin. Les avantages notables de l’approche à méthodes mixtes incluent sa capacité à élucider l’association entre la perte de poids et différents indicateurs d’auto-surveillance et à réduire les biais pour finalement développer des informations fiables sur l’auto-surveillance.
À propos de l’étude
Les données d’auto-surveillance de 61 adultes chinois ayant participé à un groupe d’intervention de perte de poids en ligne de cinq semaines ont été analysées dans la présente étude. En plus de fournir des informations sur leur motivation à perdre du poids et leurs valeurs d’indice de masse corporelle (IMC), les participants à l’étude ont également effectué une surveillance quantitative quotidienne, qui comprenait des paramètres tels que l’apport calorique et le comportement sédentaire, ainsi qu’une auto-surveillance qualitative, qui impliquait un journal quotidien des progrès de la perte de poids.
Une règle de notation a évalué l’actualité des données. Une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelles a été utilisée pour analyser la dynamique des indicateurs d’auto-surveillance.
Des analyses de régression et de corrélation ont été effectuées pour explorer la relation entre le changement de poids, les indicateurs d’autosurveillance et les données de base. Les participants ont été regroupés en trois catégories en fonction de leurs résultats en matière de perte de poids, et leurs données qualitatives ont été évaluées à l’aide d’une analyse de contenu.
Principales conclusions
Une certaine fluctuation des données d’auto-surveillance a été observée tout au long de l’intervention. De plus, certaines caractéristiques de base des participants et leurs comportements d’auto-surveillance étaient positivement associés à leurs résultats finaux en matière de perte de poids. Dans les catégories de perte de poids, une hétérogénéité des données qualitatives d’auto-surveillance a été observée.
Au cours du processus de perte de poids, une diminution progressive de l’apport calorique a été observée, suggérant ainsi un comportement d’apprentissage chez les participants. Au cours de la semaine dernière, les participants ont montré une certaine variation dans leurs niveaux d’engagement, ce qui a suscité des inquiétudes quant à un rebond de l’apport calorique.
La satisfaction en matière de perte de poids était la plus élevée au cours de la première semaine et diminuait progressivement. Cette baisse de satisfaction était cohérente avec leur perte de poids, soulignant le lien entre effort et résultat.
La motivation pour la perte de poids, l’IMC de base et la rapidité de l’achèvement quotidien des données d’auto-surveillance prédisaient la perte de poids finale. La relation entre la perte de poids, la dépense quotidienne en activité physique et l’apport calorique quotidien était insignifiante. De plus, aucune relation significative n’a été observée entre la perte de poids et l’humeur quotidienne.
L’analyse qualitative des journaux quotidiens des participants a révélé quatre catégories : le comportement alimentaire, la conscience de la perte de poids, l’activité physique et la perception du changement, cette dernière étant la plus fréquemment mentionnée. Viennent ensuite la mention de la sensibilisation à la perte de poids, du comportement alimentaire et de l’activité physique.
Des incohérences ont été notées dans la distribution de probabilité des fréquences de journalisation quotidiennes des participants. Les groupes de perte de poids faible et modérée ont signalé des fréquences observées plus faibles dans les quatre catégories que le groupe excellent. Le groupe excellent a signalé une fréquence plus élevée d’ajustements dans ses habitudes alimentaires, sa conscience de soi, ses inconvénients et une plus grande patience.
Conclusions
Un modèle incohérent dans le comportement d’auto-surveillance parmi les individus subissant une intervention de perte de poids en groupe a été observé. Plus précisément, un niveau plus élevé d’autosurveillance a été identifié au cours des premières semaines de perte de poids, suivi d’un lent déclin.
Une perte de poids plus significative a été atteinte par les individus présentant des niveaux de motivation plus élevés, un IMC de base plus élevé et ceux qui s’auto-surveillaient régulièrement. En outre, un contenu plus détaillé et plus fréquent a été signalé dans les textes soumis par les participants retenus.
Ces résultats impliquent que la motivation à perdre du poids et le respect de l’autosurveillance doivent être soulignés. L’utilisation des technologies numériques pourrait être bénéfique, car elles pourraient faciliter une plus grande sensibilisation à la perte de poids et promouvoir des habitudes alimentaires saines.
À l’avenir, davantage d’études portant sur des échantillons plus grands et des outils de mesure précis seront nécessaires pour évaluer la dépense et l’apport caloriques quotidiens.
