Prediktor hmotnosti

Abstract

The incidence of obesity is rising worldwide, and one of the major challenges in its treatment is sufficient motivation to persist in the therapeutic process. The factors determining the success of a reduction attempt are also not entirely clear. Therefore, the aim of the "Weight Predictor" project is to develop software that predicts weight change over time in response to lifestyle interventions, and the aim of the thesis was to define the factors influencing weight reduction by testing two hypotheses: "Younger patients reduce their weight more easily than older patients." and "A cooperative patient reduces their weight more easily than a non-cooperative patient." The daily weight, diet, and steps of 29 patients were collected via mobile and web apps, and body composition was measured at regular nutritional consultations. The collected data were processed through exploratory and correlation analysis. Due to insufficient number of records, two patients were excluded from the analysis of daily records and three patients from the analysis of body composition. First hypothesis was not confirmed, while correlation analysis indicated a higher success rate in older patients, which can be explained by the positive correlation found between age and self-monitoring (r = 0.45, significant at p < 0.05). For...

Incidence obezity celosvětově strmě stoupá a jedním z velkých problémů v její léčbě je dostatečná motivace k setrvání v léčebném procesu. Zcela jasné nejsou ani faktory determinující úspěšnost redukčního pokusu. Cílem projektu "Prediktor hmotnosti" je proto vytvoření softwaru predikujícího vývoj hmotnosti v čase v reakci na provedené intervence životního stylu a cílem diplomové práce pak bylo definování faktorů ovlivňujících redukci hmotnosti prostřednictvím ověření dvou hypotéz: "Mladší pacient redukuje svou hmotnost snáze než starší pacient." a "Spolupracující pacient redukuje svou hmotnost snadněji než nespolupracující pacient." Výzkumu se zúčastnilo 29 pacientů. Jejich denní záznamy o hmotnosti, jídelníčku a krocích byly sbírány prostřednictvím mobilních i webových aplikací, tělesné složení bylo měřeno na pravidelných nutričních konzultacích. Získaná data byla zpracována prostřednictvím explorační a korelační analýzy. Kvůli nedostatečnému počtu záznamů byli dva pacienti vyřazeni z analýzy denních záznamů a tři pacienti z analýzy tělesného složení. První z hypotéz nebyla potvrzena, korelační analýza naopak naznačila vyšší úspěšnost starších pacientů, kterou lze vysvětlovat nalezenou pozitivní korelací mezi věkem a mírou self-monitoringu (r = 0,45, významná na hladině p < 0,05). Pro druhou z...