INTRODUCTION
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研究介绍
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研究背景
Background
减肥可以降低人们的健康风险，如改善2型糖尿病患者的预后，但英国75%的人拒绝当前的减肥项目(total diet replacement, TDR)。
近期，来自英国牛津大学和谢菲尔德大学的研究者们在Diabietes Care发表了一篇研究，在以英国 3960 名成年人为对象的离散选择实验中，探讨了 2 型糖尿病患者或高危人群首选减肥计划的特征。
研究目的
Objectives
以往的研究规模小、数量少，且没有一项研究包括四种以上的减肥计划特征选项，对现有的种类繁多的减肥计划代表性差。该研究的目的是测量人们对减肥计划不同特征的偏好，这些特征代表了目前各种各样的减肥计划，研究对象是英国超重或肥胖的成年人，包括2型糖尿病患者的一个特定亚组。
METHODS
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研究方法
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研究亮点
1 | 样本选取上：使用了具有全国代表性的大样本；对2型糖尿病患者进行采样意味着该研究能够评估该人群对体重管理的偏好是否与一般人群不同。 |
2 | 实验设计上：对现有减肥计划进行了范围评估，以及来自具有尝试减肥和使用减肥计划经验的不同人群、临床医师和其他利益相关方的意见。这确保了该研究评估了目前可用的具有代表性的减肥计划的特征，并以公众理解的方式描述了它们。 |
3 | 数据处理上：该研究采取措施确保数据质量，并进行了一系列敏感性分析以验证该研究的发现；该研究使用了先进的建模技术来产生稳健的估计。实验中的实验设计允许该研究测试行为启动的影响。 |
抽样方法
Sampling
该研究通过Qualtrics用电子邮件招募参与者，并给予参与报酬。为了增强样本的代表性，该研究基于英国人口普查的配额(年龄、性别和地区)招募超重（BMI≥25 kg/m2）的成年(≥18岁)英国人。但研究没有在招募2型糖尿病患者时进行配额，因为这样的患者更难找到。
属性和水平 Attributes and Levels
通过以下方法，研究者确定了7个属性用于描述选择任务中减肥计划的特征：（1）对英国现有的减肥计划进行快速回顾；（2）对8名有减肥计划经验的人进行一对一访谈(即该研究的公共咨询小组[PAG])，与研究团队的一名普通公众成员合作以代表他们的观点。该研究的公共咨询小组成员从普通公众中招募，包括传统上服务不足的人群，如少数民族和社会经济地位低的人。由10名具有相关经验的公众组成的焦点小组，通过讨论草稿和细化属性描述，有助于最大限度地了解实验。例如，TDR类型的饮食被表示为“所有代餐产品”，因为这对焦点小组受访者更清楚；（3）与主题专家(研究人员、临床医师、专员和英国国民医疗服务体系[NHS]的减肥计划提供者)进行咨询。
正交试验和选择集 Choice Sets
研究者用Bayesian D-efficient design生成选择任务集。先验数据来自一项51人的初步研究。每个人被随机分配到四个区组，每个人回答了10个选择任务，以平衡学习和应答疲劳的担忧。为符合真实情况，研究者对设计施加了限制，以防止出现不合理的属性组合。例如，小组支持设置中不可能只提供打印信息，那么相应的属性组合将从选择任务中排除。
体重减轻信息的随机化
Randomisation
在该研究形成性的公众参与过程中，很少有人知道糖尿病可以缓解，也没有人意识到达到这一目标所需的减重幅度。作为回应，该研究使用experiment within-experiment的方法，在DCE前将受访者随机分配到两个组之一。在一组中，受访者接受了一个解释，即对于2型糖尿病患者而言，体重减轻≥10 kg(平均)可增加在不使用药物的情况下达到正常血糖控制的机会。另一组未提供任何信息。
数据质量
Data Quality
增强理解 Enhance Understanding
用以下方式增强理解：（1）利用定性工作和公众投入增进对研究人群的了解；（2）在先导性研究中要求受访者报告误解和/或困难，并在需要时调整问题；（3）受访者被给予叙述和视觉信息，描述备选方案、属性和水平；（4）实验前通过练习选择任务提升被试对实验的理解。
筛选合格问卷 Eligible Questionnaires
用以下方式确保问卷合格：（1）每题设置强迫回答，防止受访者跳过问题；（2）在调查过程中嵌入注意力检查；（3）以2分钟为最短时间阈值，排除匆忙答题者；（4）用关于相对属性重要性的问题评估与模型估计的一致性；（4）排除重复的调查答复。
统计分析
Data Analysis
该研究采用混合嵌套logit模型(mixed nested logit models)进行统计分析。多项logit模型用于分析实验选择，而嵌套结构允许在减肥计划之间进行关联，这意味着个体首先在“任何减肥计划”和“没有减肥计划”之间进行选择，然后在选择“任何减肥计划”的条件下选择减肥计划。考虑到偏好的异质性，属性级别被视为正态分布。t比值(即双侧Student t检验)被用于检验统计学显著性。
FINDINGS
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研究发现
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基本信息描述
1 | 样本特点：该研究的样本包括3,960人，其中675(21%)例2型糖尿病患者。平均年龄为46岁(患和未患糖尿病的受访者相似)；患和未患糖尿病的受访者的居住地区平衡；约20%的受访者来自少数民族，男性2型糖尿病患者多于女性，均与英国的人口特征相似；2型糖尿病受访者的平均BMI( 32.1±5.9 kg/m2)高于非2型糖尿病受访者(30.2±5.0 kg/m2)；44%的受访者拥有学位；59%有至少一种长期健康状况；16%吸烟；2%做过减肥手术；63%目前在工作。 |
2 | 随机化：没有证据表明随机分配受访者（是否告知体重减轻对糖尿病缓解的重要性）会影响结局。 |
3 | 不同人群：统计分析未发现糖尿病状态和减肥手术史对受访者的偏好选择有显著影响，因此该研究使用合并样本进行所有分析。 |
偏好分析1
对减肥项目属性的偏好
下图给出了每种属性的减重方案选择的比值比(OR)。这些反映了属性的示例级首选项。TDR项目实现了大幅减重，但在预测中，TDR项目比其他项目(例如在线健康饮食)更不受欢迎，因为对饮食风格的偏好对选择的影响大于减重量。
受访者对饮食类型表现出最强的偏好。在其他条件相同的情况下，TDR饮食是最不受欢迎的选择，相对于TDR，健康饮食是最受欢迎的选择。其次分别为卡路里计数、基于食物组的、间歇性断食和部分代餐。受访者更倾向于相对较短的时间或3 ~ 6个月的计划（弱保留）；对接触频率的唯一偏好是每周接触优于每月接触；强烈偏好显著减轻体重的减肥计划；与那些没有招募“像我这样的人”的项目相比，更喜欢招募“像我这样的人”的项目；与团体治疗相比，更喜欢一对一支持；面对面交谈不如网上交谈受欢迎，接收在线内容比接收纸质内容受欢迎。
偏好分析2
个人特征对偏好的影响
研究者发现了两种个人特征与研究属性之间交互作用的证据。一是女性比男性更倾向于更大幅度的减肥计划。二是与白人受访者相比，少数族裔受访者更喜欢与背景相同的人组成的小组形式。在一项事后分析中，该研究发现BMI≥40 kg/m2的人更倾向于大幅度减重。
下图给出了5种减重方案的模拟选择概率(使用英国TDR临床试验和该研究临床医师的指导进行校准)。其中一个是设计来代表理论上最受欢迎的程序，基于实验中的属性和水平。对3- 6个月的计划包括在线内容、个人支持、“像我一样”的教练、10-15公斤的体重减轻、每周的课程和健康饮食，模拟参与的可能性为0.42 (95% CI 0.39 ~ 0.44)。参与目前4个项目中最不受欢迎的，基于团体的社区体重管理项目的模拟可能性为0.22 (95% CI 0.21-0.24)。目前可用的其他减肥计划在这两个范围之间。
偏好分析3
敏感性分析
混合嵌套logit模型优于简单嵌套logit模型，原因是对模型拟合的改进，并考虑到受访者偏好的异质性，从而降低了参数偏倚的风险。包括过度抽样(由调查公司对一些配额)的受访者时没有改变结果。关于相对属性重要性的调查问题证实了选择模型的结果。
DISCUSSION
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研究讨论
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研究局限性
1 | 由于社会污名和/或社会可取性偏见，肥胖相关行为可能容易被错误报告。在这种情况下，这可能表现在受访者比其他情况下更频繁地选择减肥计划。 |
2 | DCE容易受到假设性偏差的影响，受访者在调查中报告的不一定是他们在现实生活中的所作所为，所以衡量的偏好可能与现实中的偏好不同，但来自分析的一些信号有助于减轻这些担忧。 |
3 | 先前的研究和临床经验表明，尽管许多人认为他们不会享受或成功实施特定的饮食计划，特别是TDR，但基于直接经验，这种看法经常随着时间的推移而改变。 |
干预措施推广
TDR和社区体重管理项目
根据近期试验的结果，TDR正在成为缓解糖尿病的主要饮食干预措施。然而，尽管它有显著减肥的承诺，但总体上是最不受欢迎的饮食。这一发现可能有助于解释在英国的一个试点项目中，在全国推广该疗法时观察到的相对较低的参与率，并暗示可能需要努力推广这一方法。
最不受欢迎的选择是基于团体的社区体重管理项目。然而，这是当地提供的最常见的肥胖治疗方案之一，或被想要减肥的人采用。可以通过提供一个或多个受欢迎的功能(例如，在线资源)来提高利用率，但要考虑成本。事实上，许多提供者现在正在将这些方面纳入他们的计划。
项目吸引
减重承诺和“健康饮食”概念
至少减重5公斤的承诺也很重要，或许反映了一种价值感。许多临床指南中列出的目标可能已经加强了这一目标，这些指南推荐的初始现实目标为减重5%。
“健康饮食”的概念对受访者非常有吸引力。然而，这并没有精确的定义。例如，关于饮食中健康碳水化合物的含量有相当大的争议，尤其是对于糖尿病患者。由于与减肥机会相关的健康饮食愿望很重要，因此强调任何饮食干预的营养价值都可能促进摄入。
参考文献
[1] John Buckell, Caroline A. Mitchell, Kate Fryer, Carolyn Newbert, Alan Brennan, Jack Joyce, Susan A. Jebb, Paul Aveyard, Nicola Guess, Elizabeth Morris; Identifying Preferred Features of Weight Loss Programs for Adults With or at Risk of Type 2 Diabetes: A Discrete Choice Experiment With 3,960 Adults in the U.K.. Diabetes Care 25 March 2024; 47 (4): 739–746. https://doi.org/10.2337/dc23-2019
PROFILE
John Buckell
john.buckell@ndph.ox.ac.uk
纳菲尔德人口健康部高级研究员、格林-坦普尔顿学院的研究员
他使用实验和计量经济学方法研究健康环境中的选择行为，在肥胖、烟草和基因组学等学科领域开展行为研究，并且尤其关注临床试验的参与。
END
文案 | 夏小倩
排版 | 夏小倩
审核 | 石利欣
发布｜姜笑南
世界生命科学大会
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