Въпреки че съществуват поведенчески интервенции за затлъстяване, остава несигурност относно това как най-добре да се насочат тези интервенции, за да се максимизира въздействието на населението.

насочване

Базираните на агенти модели са симулационни инструменти, които могат да се използват за оценка на различни стратегии за насочване, за да помогнат на създателите на политики.

Насочването на ресурси за интервенция с помощта на социални мрежи може да доведе до по-голямо въздействие върху поведението на поведенческите интервенции в сравнение с традиционните методи за насочване.

Резюме

Доказано е, че социалните мрежи, както и околната среда влияят на поведението, свързано със затлъстяването, включително прием на енергия и физическа активност. Съответно, използването на социалните мрежи за подобряване на насочването на интервенциите при затлъстяване може да бъде обещаващо, доколкото това води до социални мултиплициращи ефекти и по-широко разпространение на интервенционното въздействие върху популациите. Литературата за оценка на мрежови интервенции обаче е противоречива. Изчислителните методи като базирани на агенти модели (ABM) предоставят на изследователите инструменти за експериментиране в симулирана среда. Разработваме УД за сравняване на конвенционалните методи за насочване (произволен подбор, базиран на индивидуален риск от затлъстяване и уязвими области) с мрежови методи за насочване. Ние адаптираме предварително публикуван и валидиран модел на мрежова дифузия на поведението, свързано със затлъстяването. След това изграждаме социални мрежи сред агенти, използвайки по-реалистичен подход. Първо калибрираме нашия модел спрямо данни на национално ниво. Нашите резултати показват, че мрежовото насочване може да доведе до по-голямо въздействие върху населението. Представяме и нов метод за насочване, който превъзхожда другите методи по отношение на ефективността на интервенцията на ниво популация.

Предишен статия в бр Следващия статия в бр