Eine App zum Ecological Momentary Assessment für die posttherapeutische Begleitung von Adipositas-Patienten

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1 Eine App zum Ecological Momentary Assessment für die posttherapeutische Begleitung von Adipositas-Patienten Markus Köppen 1, Ulrike Lucke 1, Sophia Neugebauer 2, Petra Warschburger 2 Universität Potsdam 1 Institut für Informatik, A.-Bebel-Str. 89, Potsdam 2 Department Psychologie, Karl-Liebknecht-Straße 24-25, Potsdam Abstract: Lernangebote werden häufig nur als institutionalisierte oder individuelle Bildungsprozesse zur Vermittlung bzw. Erprobung von Wissen oder Fähigkeiten betrachtet. Jedoch gibt es z.b. auch in der Psychotherapie Formen des Lernens (über sich selbst) oder des Trainings (von Verhaltensweisen). In diesem Feld ist der vorliegende Beitrag angesiedelt. Es wird eine mobile Anwendung vorgestellt, die dem Nutzer bei der Erfassung von und Reflektion über Ernährung und Bewegung unterstützt. So kann die posttherapeutische Begleitung von Adipositas unterstützt werden. 1. Einführung in das Anwendungsfeld Das Ecological Momentary Assessment (EMA) ist eine in-situ-untersuchungsmethodik, die durch eine Erfassung von Informationen a) unmittelbar im Moment einer Handlung und b) im authentischen Umfeld dieser Handlung bzw. des Untersuchten [SS94] unverzerrte Untersuchungsergebnisse gewährleisten soll. Teilweise wird auch von ambulantem Monitoring im Feld gesprochen [FM96]. Diese aus der Verhaltensforschung stammende Methodik weist unmittelbare Verbindungen zu den Themen Assessment und Selbstreflektion auf, denen sich auch die E-Learning-Forschung widmet. Mit Unterstützung der teilweise nur passiv protokollierenden, teilweise aber auch aktiv bewertenden Funktionen eines digitalen Gerätes werden eigene Fähigkeiten und Kenntnisse erfasst, aufbereitet und eingeschätzt. Ziel ist es, das eigene Verhalten zu reflektieren und (möglichst positive) Konsequenzen für künftiges Handeln zu ziehen. Als typische Beispiele aus dem E-Learning seien Lerntagebücher [Lu09] und E-Portfolios [JK06] genannt. Im Bereich des Gesundheitsmanagements ist bereits eine Reihe von singulären Anwendungen bekannt. Im Bereich der Bewegung sind z.b. Apps für das Lauftraining wie AccuPedo 1 oder Pedometer 2 zu nennen; ein Einsatz für andere Bewegungsarten jenseits der Erfassung von Schritten ist aber nicht möglich. Im Ernährungsbereich sind 1 2

2 Apps zur Unterstützung eines förderlichen Essverhaltens z.b. zur Gewichtsreduktion 3 oder bei Diabetes 4 bekannt. Derartige Anwendungen aus dem Alltag finden unter dem Stichwort E-Health [Ey01] zunehmendes Interesse auch im medizinischen und psychologischen Sektor, z.b. in der Verhaltenstherapie [Ba+11][Fe+12][GJL13]. Eine Analyse der verfügbaren Apps zeigte jedoch keine intuitiven Lösungen, die sowohl den Ernährungs- als auch den Bewegungsbereich abdecken. Zudem gab es Widersprüche zu den Grundsätzen der Beratungspsychologie (z.b. positive Verstärkung). In diesem Umfeld ist auch der vorliegende Beitrag angesiedelt. Er stellt eine mobile Anwendung vor, die jugendliche Adipositas-Patienten nach einer stationären Therapie beim Wiedereinstieg in den Alltag unterstützen soll. Ausgehend von einem bestehenden, konventionellen posttherapeutischen Ansatz wird eine App entwickelt, die einzelne Aspekte der Untersuchungen auf einem mobilen Gerät abbildet. 2. Realisierung der mobilen Applikation Die EMA-Untersuchung zum Ernährungs- und Bewegungsverhalten soll auf mobilen Geräten (Smartphones) mittels einer App erfolgen, mit deren Hilfe alle eingenommenen Mahlzeiten und alle sportlichen Aktivitäten erfasst werden. Die Auswirkungen dieser App-basierten, posttherapeutischen Selbsteinschätzung und -reflektion auf den Behandlungserfolg einer Testgruppe soll im anschließenden Vergleich einer Kontrollgruppe ohne App-Einsatz gegenüber gestellt werden. 2.1 Self Assessment Die konventionelle Erfassung des Ernährungs- und Bewegungsverhaltens im Anschluss an eine stationäre Adipositas-Therapie erfolgt über Papierfragebögen. Deren Auswertung (individuell oder gemeinsam mit einem Therapeuten) soll den Patienten bei der Selbstreflektion und Anpassung des Verhaltens im Alltag unterstützen und Informationen zum Erfolg des therapeutischen Vorgehens liefern. Die vorhandene Papiervariante war als App umzusetzen. Fragestellungen dabei waren: Wie können Präsentations- und Interaktionsformen an die eingeschränkten Möglichkeiten eines Smartphones angepasst werden? Wie können zudem die speziellen Features eines Smartphones genutzt werden? Wie kann den Anforderungen des Datenschutzes begegnet werden? Wie sind die Besonderheiten der jugendlichen Zielgruppe zu berücksichtigen? Wie können die Patienten zur regelmäßigen Nutzung der App angehalten werden, zugleich aber auch zu der vereinbarten Rückgabe der Geräte? Bei der Abbildung der Papierbefragung auf dem mobilen Gerät wurden zunächst die einzelnen Fragen zu übersichtlichen Blöcken gruppiert, die gut auf einen Blick zu 3 4

3 erfassen und zu bearbeiten sind. Die i.d.r. vollständigen Sätze des Fragebogens wurden auf kurze und prägnante Beschriftungen der Tabs und Eingabefelder reduziert. Die komfortable Eingabe von quantitativen Daten wurde durch grafische Elemente wie z.b. Slider unterstützt. Zudem wurde die Valenz, d.h. die emotionale Verfassung der Patienten, in Anlehnung an die Methode der Self Assesment Mannikins (SAM) [FBB02] erfasst. So sollen eine Reflektion über Stimmungen, die zu besonders förderlichem oder schädlichem Verhalten führen, und die Analyse eventueller Veränderungen unterstützt werden. In Abbildung 1 sind ausgewählte Ansichten der App dargestellt. Die optische Gestaltung der App orientiert sich am beliebten Metro-Design für Windows Phone 5 und berücksichtigt zudem die ios Human Interface Guidelines 6 für die App-Entwicklung. Abbildung 1 Der vorhandene Papierfragebogen wurde als App umgesetzt, mit der Daten zu Ernährung (links) und Bewegung (rechts) erfasst werden können. Mit Hilfe der App erfassen die Patienten über einen Zeitraum von i.d.r. einer Woche alle Mahlzeiten, deren einzelne Bestandteile und Rahmenbedingungen alle sportlichen Aktivitäten Diese Datenbasis dient anschließend zur Reflektion über das eigene Verhalten, um den Behandlungserfolg der stationären Therapie möglichst weit in die ambulant begleitete Phase bzw. in das Alltagsleben fortzuführen. Die strukturierte Erfassung und anschauliche Visualisierung fördert dabei die Auswertung der Dokumentation sowohl durch den Patienten selbst als auch durch einen Therapeuten. Die Entscheidung zwischen nativer und Web-App erübrigte sich aufgrund der Anforderung des Fördermittelgebers, dass keinerlei personenbezogene Daten über das Internet zu übertragen sind. Daher wurde eine native App entwickelt, die dank der im Projekt an alle Patienten ausgegebenen Testgeräte LG P700 Optimus L7 auf Android 4.0 beschränkt blieb https://developer.apple.com/library/ios/#documentation/userexperience/conceptual/mobilehig/ Introduction/Introduction.html

4 2.2 Objektivierung der Analyse Die oben beschriebene, manuelle Eingabe der erforderlichen Daten ist noch immer zu einem gewissen Grad aufwändig und subjektiv verzerrt; sie entspricht daher nicht vollständig dem EMA-Prinzip. Daher wurden zusätzlich vorhandene Sensoren des mobilen Gerätes in die App integriert. Zum Einen sind die Nutzer angehalten, mit der integrierten Kamera Fotos von ihren Mahlzeiten zu machen. Diese Aufnahmen werden in der Auflösung reduziert, um Speicherplatz zu sparen, und dann gemeinsam mit den erfassten Ernährungsdaten abgelegt. Neben der vereinfachten Erfassung (z.b. Inhaltsangaben auf dem Etikett von Fertiggerichten) ermöglicht dies auch eine objektivere Einschätzung der Angaben (z.b. ob ein Schnitzel normal oder groß ist) bzw. eine gewisse Plausibilitätsprüfung (z.b. ob die Mahlzeit tatsächlich im genannten Umfeld eingenommen wurde). In Abbildung 2 ist dieses Einbinden von Fotos gezeigt. Zum Anderen wird darüber hinaus das integrierte Accelerometer für die Erfassung des Bewegungsverhaltens eingesetzt. Die x-, y- und z-koordinaten werden im Sekundentakt ausgelesen, unter Auslassung gleichbleibender Werte in ein komprimiertes Datenformat überführt und abgespeichert. Die automatisierte Auswertung dieser Messwerte erlaubt eine Prüfung der Angaben des Patienten zum Bewegungsverhalten, sofern das Gerät tatsächlich mitgeführt wird. Das Messintervall ist per Voreinstellung so bemessen, dass einerseits noch hinreichend genaue Aussagen ableitbar sind, andererseits aber auch der für die App zur Verfügung stehende Speicherplatz für die Dauer der Untersuchung ausreicht; es kann jedoch auch direkt über die App angepasst werden. Die Objektivierung der Dokumentation durch die Integration von Sensormesswerten trägt dazu bei, die Patienten von einer fehlerhaften Selbsteinschätzung abzuhalten. Abbildung 2 Die Angaben zur Ernährung können um Fotos der Mahlzeiten ergänzt werden. Abbildung 3 Über einen PIN-geschützten Zugang können Untersuchungszeitraum und Alarmzeiten eingestellt oder der Datenexport per SD-Karte angestoßen werden

5 2.3 Ergänzende Funktionen Aus Datenschutzgründen war eine Online-Verbindung der App nicht zulässig, sondern die zur Untersuchung eingesetzten Geräte werden von den Patienten zurück gesendet. Die verschlüsselt abgelegten Daten werden dann über die SD-Speicherkarte lokal ausgelesen. Daher sind einige Funktionen zur Verwaltung der App nötig, die (über eine PIN geschützt) nur für die Evaluatoren zugängig sind. Zunächst war es beabsichtigt, das Gerät oder zumindest dessen Internetzugang nach dem Ablauf des Untersuchungszeitraums zu sperren, um das Gerät unattraktiv zu machen und eine Rücksendung zu forcieren. Dies hätte jedoch Eingriffe in das System erfordert, die einen Garantieverlust zur Folge hätten und daher verworfen wurden. Daher wurde als alternative Lösung ein Alarm eingestellt, der nach Ablauf der Untersuchung in zunehmender Häufigkeit und Penetranz den Nutzer optisch und akustisch auf die erforderliche Rücksendung des Gerätes hinweist. Hierfür kann das Ende des Untersuchungszeitraums entweder als fester Zeitpunkt oder als Zeitspanne (in Tagen) angegeben werden. Eine weitere Alarmfunktion wurde eingerichtet, um den Nutzer an das Eingeben der Daten zu erinnern. Typischerweise werden hier die Zeiten von Frühstück, Mittag und Abendbrot sowie ggf. Zwischenmahlzeiten eingestellt. Dadurch soll auch für die manuelle Eingabe eine zeitnahe Erfassung gemäß dem EMA- Ansatz gewährleistet werden. Abbildung 3 zeigt die Einstellung derartiger Alarme. 3. Zusammenfassung und Ausblick Mit der beschriebenen App wurden bekannte Mechanismen des Self Assessment und der Selbstreflektion aus dem E-Learning in die Verhaltenstherapie transferiert, um die Methodik des Ecological Momentary Assessment weitestgehend umzusetzen. Die App ist einsatzbereit und steht für erste Pilotuntersuchungen sowie daraus abzuleitende Weiterentwicklungen zur Verfügung. Derzeit wird eine Testgruppe von jugendlichen Adipositas-Patienten posttherapeutisch mit der realisierten App begleitet; erste Rückmeldungen aus diesen Feldtests sind inzwischen eingetroffen. Bis 2014 sollen 50 Probanden auf diese Weise betreut werden. Im Vergleich mit einer Kontrollgruppe, die ohne eine App ambulant begleitet wird, soll u.a. analysiert werden inwiefern die App zum Behandlungserfolg beiträgt. Aus diesem Pilotversuch soll abgeleitet werden, welche Anpassungen des Konzepts bzw. der konkreten Umsetzung noch erforderlich sind. So werden neben dem eigentlichen Behandlungserfolg (Stabilisierung des Körpergewichts und Verbesserung des Ernährungs- und Bewegungsverhaltens) z.b. Aussagen über die Regelmäßigkeit und Qualität der Dateneingabe, über die Wirksamkeit der Rücksende-Mechanismen und über die Aussagekraft der gemessenen Bewegungsdaten erwartet. Zu den derzeit noch geplanten Erweiterungen zählt z.b. der Einsatz von Bibliotheken, die häufig verwendete Aktivitäten und Nahrungsbestandteile einfach auswählbar machen. Eine individuelle Anpassung (entweder manuell oder automatisch entsprechend

6 den jeweiligen Vorlieben) soll möglich sein. Auch ein BarCode-Scanner für Fertignahrung könnte die Dateneingabe erleichtern und so zu höherwertigen Daten führen. Letztlich könnten in der App auch gezielte Hinweise zur Verbesserung des Ernährungs- und Bewegungsverhaltens gegeben werden, die unmittelbar Bezug zu den aktuellen Eingaben bzw. Messwerten haben (z.b. die Aufforderung doch lieber die Treppe anstelle des Fahrstuhls zu nehmen). Jenseits der mobilen Anwendung steht auf Seiten der posttherapeutischen Begleitung die Entwicklung einer Komponente zur systematischen Auswertung der erfassten Daten noch aus; dieser Schritt wurde aus Zeitgründen nach hinten verschoben. Ansätze aus dem Feld Learning Analytics [Ch+12] sollen auch hier den Transfer von Ergebnissen aus der E-Learning-Forschung auf Psychologie bzw. Medizin fördern. Danksagung Das Vorhaben wurde teilweise vom BMBF unter der Fördernummer 01 GX1023 (Prof. Dr. P. Warschburger) gefördert. Literaturverzeichnis [Ba+11] Baños, R.; Botella, C. et al.: Engaging Media for Mental Health Applications: the EMMA project. Studies in Health Technology and Informatics 163, 2011, S [Ch+12] Chatti, M.A.; Dyckhoff, A.L.; Schroeder, U.; Thüs, H.: Forschungsfeld Learning Analytics. i-com Zeitschrift für interaktive und kooperative Medien 11(1), 2012, S [Ey01] Eysenbach, G.: What is e-health? Journal of Medical Internet Research 3(2), [FBB02] Fischer, L.; Belschak, F.; Brauns, D.: Zur Messung von Emotionen in der angewandten Forschung: Analysen mit den SAMs - Self-Assesment-Mannikin. Lengerich, Pabst Science Publishers, [Fe+12] Fernández-Aranda, F.; Jim enez-murcia, S. et al.: Video games as a complementary therapy tool in mental disorders: PlayMancer, a European multicentre study. Journal of Mental Health 21(4), 2012, S [FM96] Fahrenberg, J., & Myrtek, M.: Ambulatory assessment: Computer-assisted psychological and psychophysiological methods in monitoring and field studies. Hogrefe & Huber, Ashland, OH, [GJL13] Gutschmidt, R.; Jürgensen, H.; Lucke, U.: Ein Framework für die Erstellung von Simulationen zur Verhaltenstherapie. erscheint in: Proc. Die e-learning Fachtagung Informatik (DeLFI), Bonn : Köllen, [JK06] Jafari, A., Kaufman, C. (Eds.): Handbook of Research on eportfolios. Hershey, PA : IGI Global, [Lu09] Ludwig, J.: Online-Lerntagebuch ein Unterstützungsmedium für Lehr- Lernverhältnisse, e-teaching.org/praxis/erfahrungsberichte/onlinelerntagebuch [SS94] Stone, A.A., Shiffman, S.: Ecological Momentary Assessment (EMA) in behavioral medicine. Annals of Behavioral Medicine 16, 1994, S

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