Resumen
El pensamiento futuro episódico (EFT) reduce el descuento por demora y puede tener el potencial como herramienta clínica para aumentar la probabilidad de conductas que promuevan la salud. Sin embargo, las evaluaciones de EFT en entornos clínicos requieren condiciones de control que coincidan con el esfuerzo y la frecuencia de generación de señales, así como con las expectativas de mejora de los participantes. El control Health Information Thinking (HIT) aborda estos problemas, pero se desconoce cómo este control afecta los descuentos por demora en personas con diabetes y obesidad cuando se utilizan viñetas de información de salud específicas para el control de la diabetes. Además, poca investigación ha explorado si EFT reduce los descuentos por demora en personas con diabetes tipo 2. Con este fin, examinamos el impacto de EFT, HIT y una condición de control secundaria sin señal (NCC; evaluaciones habituales) en el descuento por demora en 434 adultos con diabetes tipo 2 y obesidad autoinformados reclutados utilizando Amazon Mechanical Turk. Después de completar un cuestionario de selección inicial, los participantes elegibles informaron sus datos demográficos y luego fueron asignados al azar a condiciones de EFT, HIT o NCC. Después de la generación de siete señales de EFT o HIT, los participantes asignados a condiciones de EFT o HIT completaron una tarea de descuento por retraso mientras imaginaban señales de EFT o HIT; Los participantes sin indicaciones completaron la tarea sin indicaciones. Los participantes de EFT demostraron niveles de descuento por demora significativamente más bajos que los participantes de HIT o NCC; no se observaron diferencias en los descuentos por demora entre los participantes de HIT y NCC. Estos resultados sugieren que realizar EFT, pero no HIT específico para la diabetes, da como resultado un menor descuento por demora en adultos con diabetes tipo 2 y obesidad. Esto proporciona evidencia adicional de la idoneidad del control HIT para los ensayos clínicos que examinan el efecto de EFT en el descuento por demora en adultos con diabetes tipo 2 autoinformada.
Introducción
Se ha demostrado que el pensamiento futuro episódico (EFT), la imaginación vívida de eventos personales futuros, reduce de manera confiable el descuento por demora y la devaluación de recompensas futuras (1, 2). Las tasas de descuento por demora más altas se asocian con un peor control glucémico y autocuidado relacionado con la diabetes.3). Es importante destacar que un cambio en el descuento por demora durante un año fue predictivo de un aumento de HbA1c (hemoglobina glucosilada, una medida de azúcar en sangre retrospectiva dentro de los últimos 3 meses) en adultos con prediabetes, mientras se controlaban las variables demográficas y el índice de masa corporal (IMC);4)). En los últimos años, los investigadores han examinado la viabilidad de EFT como una intervención para disminuir los descuentos por demora y aumentar la participación en conductas que promueven la salud. En arreglos básicos de laboratorio, se ha demostrado que EFT reduce el consumo de calorías (5, 6), calorías compradas en una tarea de compra de comestibles en línea (7), y el comportamiento de la demanda económica de comida rápida (8). EFT ha sido igualmente eficaz en entornos naturalistas, reduciendo el consumo de calorías (9) y las calorías que las madres compran mientras hacen la compra (10). Finalmente, en entornos clínicos, se ha demostrado que EFT reduce el consumo de alcohol (11) y aumentar la adherencia a la medicación en adultos con diabetes mellitus tipo 2 (DM2; (12)); sin embargo, al menos otro esfuerzo traslacional para incorporar EFT como un componente de una intervención clínica ha tenido menos éxito (13).
Independientemente del entorno o fase de la traducción, los estudios que examinan los efectos de EFT generalmente incluyen una condición de control para comparación. Una condición de control común en entornos básicos de laboratorio es el pensamiento reciente episódico (TRE), el recuerdo vívido de acontecimientos personales recientes (es decir, de los últimos días). Si bien la ERT es un control apropiado en el laboratorio o en entornos naturalistas, la participación repetida (es decir, diaria o varias veces al día) en la ERT durante semanas o meses no es práctica en entornos clínicos.14). Para mantener las señales relacionadas con eventos recientes, las señales ERT deberían generarse con frecuencia; hacer coincidir la generación de señales de EFT con este programa sería prohibitivo. Además, es más probable que las condiciones de control en experimentos clínicos promuevan la adherencia a la intervención y minimicen las características de la demanda si igualan las expectativas de mejora entre los grupos. Por lo tanto, los participantes deben considerar la condición de control como clínicamente relevante o potencialmente útil, del mismo modo que los participantes activos ven la utilidad potencial de la intervención. Sin embargo, los participantes que participan en ERT no informan que creen que la ERT aumentará la probabilidad de participar en conductas que promuevan la salud o disminuirá el descuento por demora (14), lo que puede limitar la adherencia en los ensayos clínicos.
Para abordar estas limitaciones, Rung y Epstein (14) desarrollaron el Pensamiento de Información de Salud (HIT), una nueva condición de control muy adecuada para investigaciones a largo plazo sobre los efectos de EFT en los descuentos por demora y otros comportamientos de salud en entornos clínicos. En un experimento en línea, Rung y Epstein (14) demostraron que los participantes (una muestra general de 254 trabajadores de Amazon Mechanical Turk) que participaron en EFT tuvieron descuentos por demora significativamente menores que los participantes que participaron en ERT o HIT. En el control HIT, los participantes leyeron y respondieron a viñetas de información de salud y generaron señales HIT al describir sus reacciones. Los participantes de HIT también calificaron la información en varias dimensiones, incluido cuánto les gustó aprender la información, la importancia de comprenderla, lo emocionante que fue aprender la información y lo útil que fue aprender la información. Este enfoque da como resultado resúmenes personalizados y reacciones a la información de salud, que reflejan los métodos comunes de generación de señales de EFT guiados por encuestas (15). Además, las viñetas de información de salud pueden adaptarse a una afección clínica determinada, lo que aumenta la probabilidad de que las personas con dicha afección vean las señales de HIT como un componente de intervención relevante. Por lo tanto, es probable que la condición HIT controle las expectativas de mejora de los participantes y permita hacer coincidir los programas de generación y regeneración de señales, lo que convierte a HIT en una condición de control potencialmente poderosa para estudios clínicos a largo plazo que examinan el efecto de EFT sobre el descuento por retrasos y las conductas de salud.
Aunque Rung y Epstein (14) mostraron que la condición HIT no tuvo un impacto significativo en los descuentos por demora, los autores reclutaron participantes de la población general y proporcionaron información de salud sobre una amplia gama de temas (p. ej., efectos del alcohol en el sueño, reconocimiento de síntomas de depresión, comprensión de las etiquetas nutricionales). Por el contrario, los estudios que exploran los efectos clínicos de EFT se han centrado principalmente en comportamientos de salud específicos en poblaciones clínicas individuales (por ejemplo, dieta y actividad física en pacientes con prediabetes). Se desconoce si una forma modificada de la enfermedad HIT en la que la información de salud sea relevante para la prevención o el tratamiento de un objetivo clínico y una población específicos (p. ej., pérdida de peso y control glucémico en pacientes con DM2) arrojaría conclusiones diferentes. Específicamente, las personas con DM2 y obesidad que generan señales HIT basadas en viñetas de información de salud relacionadas con la DM2 (p. ej., autocontrol de alimentos, actividad aeróbica, etiquetas nutricionales) pueden reaccionar a estas señales con una mayor motivación para participar en conductas que promuevan la salud. potencialmente estimulando la prospección y reduciendo los descuentos por demora.
Para desarrollar aún más el HIT como control clínico para esta población, el presente estudio describe un experimento en línea en el que se reclutó a participantes con DM2 y obesidad autoinformados utilizando Amazon Mechanical Turk y se los asignó al azar a EFT, HIT o un control sin señal (NCC). ) condición. Los participantes de EFT y HIT generaron señales mediante una encuesta autoguiada, mientras que los participantes de NCC no generaron señales. Luego, los participantes completaron una tarea de descuento de demora mientras se les pedía que imaginaran o consideraran vívidamente sus señales de EFT o HIT; Los participantes del NCC completaron la tarea de descuento por demora sin estas instrucciones. Nuestra hipótesis es que los participantes a quienes se les indicó que realizaran EFT durante la tarea de descuento por demora tendrían niveles más bajos de descuento por demora (es decir, una selección más frecuente de recompensas posteriores más grandes) en comparación con los participantes de HIT y NCC.
Materiales y métodos
Participantes
Reclutamos a 434 participantes con obesidad y DM2 autoinformadas utilizando Amazon Mechanical Turk, desde el 10 de febrero.thde 2022 al 17 de noviembreth2022. Los criterios de calificación en Amazon Mechanical Turk especificaban que los participantes debían estar ubicados en los EE. UU., haber completado al menos 100 tareas previas de inteligencia humana y tener un índice de aprobación de al menos el 99 %. Para evitar que las personas fuera de los EE. UU. accedan al bloque de evaluación de elegibilidad o intenten realizar la evaluación varias veces, aplicamos tres criterios de evaluación secuenciales a todas las respuestas. Primero, utilizamos la detección de direcciones IP para evitar que los participantes que utilizan una red de proxy virtual (VPN) accedan al bloque de detección (16). En segundo lugar, impedimos que los participantes con direcciones IP asociadas con países fuera de los EE. UU. accedieran al bloque de detección. En tercer lugar, impedimos que los participantes con direcciones IP que ya habían intentado o completado la encuesta accedieran a la encuesta por segunda vez. A los participantes que no fueron marcados por usar una VPN, una dirección IP fuera de los EE. UU. o una dirección IP duplicada se les mostró el bloque de evaluación de elegibilidad. Para ser elegible, los participantes deben tener una altura y un peso autoinformados correspondientes a un IMC ≥ 30 y un diagnóstico de DM2 autoinformado. Para aumentar la confianza en la veracidad de la DM2 autoinformada, pedimos a los participantes que indicaran cualquier afección médica (diagnosticada por un profesional médico) mediante dos preguntas de diagnóstico médico independientes. Cada pregunta de diagnóstico incluía las mismas 13 opciones de respuesta (es decir, diversas enfermedades y afecciones médicas; consulte el archivo de la encuesta alojado en GitHub (https://github.com/jeremiahmbrown/public-remedi-hit-pilot) para ver la lista completa) presentados en orden aleatorio. Después de responder la primera pregunta de diagnóstico, los participantes respondieron otras tres preguntas no relacionadas (es decir, altura, peso y edad) antes de responder la segunda pregunta de diagnóstico en una página separada. Para continuar con el bloque de consentimiento informado, las opciones de respuesta seleccionadas en ambas preguntas de diagnóstico debían coincidir y los participantes no podían haber seleccionado más de 4 diagnósticos en total en cualquiera de las preguntas de diagnóstico. Además, impidimos que los participantes continuaran si seleccionaban cualquiera de las siguientes opciones de respuesta en cualquiera de las preguntas de diagnóstico: diabetes tipo 1, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), cáncer colorrectal, cáncer de mama o ninguna de las enfermedades de esta lista. Los criterios de elegibilidad relacionados con el IMC, la DM2 y otros diagnósticos médicos se evaluaron en la misma etapa de la encuesta; violar uno o más de los criterios hacía que los participantes no fueran elegibles y finalizaba la encuesta. Higo 1 Representa un diagrama de flujo de inscripción, elegibilidad, abandono y finalización de los participantes.
Diagrama de flujo que muestra la selección de MTurkers, la evaluación de elegibilidad, la aleatorización y la finalización del estudio. vol. Con. = Retiro voluntario (es decir, no continuó respondiendo la encuesta).
Determinamos el tamaño de muestra objetivo mediante un análisis de potencia a priori. 396 participantes (132 por grupo) proporcionan un 95% de poder para detectar una diferencia de tamaño del efecto medio (Cohen’s d = 0,5) en el descuento por demora entre comparaciones individuales por pares (p. ej., EFT versus HIT; EFT versus NCC) después de un ANOVA general. Asumimos un tamaño del efecto medio basado en los valores observados por Rung y Epstein (14). Se observaron tasas de deserción más altas en el grupo de EFT que en los grupos de control de HIT y NCC; Interrumpimos el reclutamiento después de obtener 434 respuestas completas, lo que resultó en 172 respuestas completas en el grupo de control NCC, 142 en el grupo HIT y 120 en el grupo EFT.
