Hybrid digital intervention cohort in university students: feasibility pilot study using smartphone- and smartwatch-based monitoring and ecological momentary interventions

이 타당성 파일럿 연구는 시간이 지남에 따라 관찰된 참여도 감소에도 불구하고, 수동형 스마트워치/스마트폰 모니터링과 순차적 생태적 순간 중재를 결합한 하이브리드 디지털 중재 설계가 대학생들의 건강한 수면, 신체 활동 및 스크린 시간 행동을 촉진하는 데 타당하고 수용 가능함을 보여줍니다.

핵심

대학 캠퍼스를 바쁘고 혼란스러운 기차역으로 상상해 보세요. 학생들은 종종 지각을 하거나 피곤해하며, 스마트폰에 시선이 고정된 채로 이동하는 여행자들입니다. 그들은 수면, 운동, 스크린 시간을 다시 정상 궤도로 돌릴 도움이 필요하지만, 전통적인 조언 (기다리는 방에 놓인 팜플렛 같은 것) 은 종종 무시당합니다.

본 논문은 MOVE@NUS라는 파일럿 연구를 소개합니다. 이 연구는 팜플렛 대신 연구자들이 학생들의 애플 워치와 아이폰 안에 거주하는 디지털 "코파일럿"을 제공한다는 다른 접근 방식을 시도했습니다.

다음은 그들이 무엇을 했는지, 어떻게 진행되었는지, 그리고 무엇을 배웠는지를 간단히 설명한 이야기입니다.

큰 아이디어: 디지털 건강을 위한 "테스트 드라이브"

이 연구를 대량 생산 전에 새로운 차를 타보는 테스트 드라이브로 생각하세요. 연구자들은 특정 유형의 디지털 차량 (하이브리드 연구 설계) 이 대학생들에게 작동할 수 있는지 확인하고 싶었습니다.

이 "차량"은 동시에 작동하는 두 가지 주요 엔진을 가지고 있었습니다:

1. 수동 엔진 (침묵의 관찰자): 애플 워치와 아이폰은 침묵하고 보이지 않는 카메라처럼 작동했습니다. 학생들이 아무것도 하지 않아도 걸음 수, 계단 오르기, 수면 시간을 자동으로 기록했습니다.
2. 능동 엔진 (넛지 코치): 2 주마다 학생들은 "무작위 대조 시험 (RCT)"이라는 미니 게임을 플레이했습니다. 그들은 비밀리에 세 그룹으로 나뉘었습니다:
   • A 그룹: 더 잘 자는 방법에 대한 구체적인 팁을 받았습니다.
   • B 그룹: 더 많이 움직이는 방법에 대한 구체적인 팁을 받았습니다.
   • C 그룹: 스마트폰을 덜 사용하는 방법에 대한 구체적인 팁을 받았습니다.
   • (참고: 앱을 평소처럼만 사용한 "대조군"도 있어 기준선 역할을 했습니다.)

목표는 어떤 팁이 가장 좋은지 증명하는 것이 아니라, 전체 시스템이 고장 없이 작동할 수 있는지 확인하는 것이었습니다.

여정: 무슨 일이 일어났나요?

이 연구는 1 학년 학생 65 명과 함께 5 개월 동안 진행되었습니다. 여정은 다음과 같이 전개되었습니다:

1. 가입 (모집)
매우 특정하고 고급스러운 모델의 차를 소유한 사람을 찾는 것과 같았습니다. 연구자들은 아이폰과 최신 애플 워치를 모두 가진 학생들만 받아들였습니다.

• 결과: 조건에 맞는 학생 65 명을 찾았습니다. 요구 사항이 엄격해 충분한 인원을 찾는 것이 조금 어려웠지만, 시작할 수 있는 견고한 그룹을 확보했습니다.

2. 침묵의 관찰자 (수동 데이터)
애플 워치는 움직임 추적을 훌륭하게 수행했습니다. 걷는 것을 절대 잊지 않는 충직한 개와 같았습니다.

• 결과: 시계는 학생들의 **95%**에 대한 데이터를 성공적으로 기록했습니다. 하지만 함정이 있었습니다. 많은 학생들이 밤에 시계를 벗었기 때문에 (잠을 잘 때 시계를 벗는 것처럼) "수면" 데이터는 다소 불완전했습니다. 반면 "운동" 데이터 (걸음 수와 계단) 는 매우 완벽했습니다.

3. 넛지 코치 (개입)
앱은 학생들에게 작은 "넛지 (알림)"를 보냈습니다.

• 수면: "6 시간 잤어요. 7 시간을 목표로 해보세요!"
• 운동: "엘리베이터 대신 계단을 이용하세요!"
• 스크린 타임: "휴식을 위해 전화를 내려놓으세요!"
• 결과: 학생들은 일반적으로 수면과 운동 관련 넛지를 좋아했습니다. 도움이 된다고 느꼈습니다. 그러나 스크린 타임 넛지는 다소 까다로웠습니다. 일부 학생들은 자신이 스마트폰을 사용하는지 확인하기 위해 알림을 확인하는 것이 오히려 전화를 더 자주 집어들게 만들어 실수로 스크린 시간을 증가시켰다고 인정했습니다!

4. 피로 요인 (참여도)
마라톤을 달리다가 몇 마일마다 멈춰서 설문지를 작성해야 한다고 상상해 보세요.

• 결과: 시작할 때는 거의 모든 사람이 설문에 응했습니다. 하지만 몇 달이 지나면서 "설문 피로"가 찾아왔습니다. 끝날 무렵에는 매일 체크인을 완료하는 학생이 절반 미만으로 줄었습니다. 연구가 길어질수록 사람들은 시계는 계속 차고 있었지만, 활동적인 부분에서 더 많이 이탈했습니다.

결론: 차가 시동이 걸렸나요?

네, 하지만 튜닝이 필요합니다.

이 연구는 자동 추적과 능동적 코칭을 결합한 이 "하이브리드" 접근 방식이 실현 가능함을 증명했습니다. 작동합니다. 기술은 충돌하지 않았고, 학생들은 완전히 포기하지 않았으며, 데이터가 전달되었습니다.

그러나 연구자들은 도로 위의 세 가지 주요 "구덩이"를 발견했습니다:

1. "애플 전용" 장벽: 아이폰/워치 사용자만 받아들임으로써 많은 학생들을 놓쳤습니다. 향후 버전은 안드로이드 폰에서도 작동해야 할 것입니다.
2. "야간 공백": 학생들은 시계를 끼고 자고 싶어 하지 않아 수면 데이터의 신뢰성이 떨어졌습니다.
3. "넛지 역효과": 스크린 타임의 경우, 알림이 때로는 전화기에 주의를 끌게 만들어 문제를 더 악화시켰습니다.

교훈

연구자들은 이 디지털 "코파일럿"이 학생들이 건강해지도록 돕는 유망한 차량이라고 결론지었습니다. 이는 성공적으로 주차장을 떠난 프로토타입과 같지만, 엔지니어들은 이제 다음 버전에서 다음 사항들이 필요하다는 것을 알게 되었습니다:

• 더 많은 브랜드 (안드로이드) 와 호환되도록 차를 만드세요.
• 사람들이 시계를 벗지 않도록 "수면 모드"를 더 편안하게 만드세요.
• 알림 자체가 산만해지지 않도록 사람들이 전화를 내려놓도록 상기시키는 방법을 더 똑똑하게 고안하세요.

요약하자면: 아이디어는 작동하고, 기술도 작동하지만, 다음 버전에서는 인간의 습관을 조금 더 세밀하게 조정해야 합니다.

기술 요약

"대학생의 하이브리드 디지털 개입 코호트: 스마트폰 및 스마트워치 기반 모니터링과 생태적 순간 개입을 활용한 실행성 파일럿 연구"에 대한 상세한 기술적 요약입니다.

1. 문제 제기

대학생들은 학업적 압박, 불규칙한 일정, 그리고 디지털 기기에 대한 높은 의존도로 인해 건강한 행동 양상 (수면, 신체 활동, 스크린 타임) 을 유지하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 생태적 순간 평가 (EMAs) 와 개입 (EMIs) 을 활용한 디지털 건강 개입은 실시간이고 맥락 인식형 솔루션을 제공하지만, 그 구현은 다음과 같은 치명적인 실행성 장벽에 직면해 있습니다:

• 참여도 감소: 자가 보고형 EMA 응답률은 시간이 지남에 따라 종종 감소합니다.
• 데이터 분열: 웨어러블 기기에서 수집된 수동 센서 데이터는 기기 미착용 또는 기술적 동기화 문제로 인해 불완전할 수 있습니다.
• 통합 프레임워크 부재: 자연스러운 환경에서 여러 행동 개입을 동시에 테스트하기 위해 연속적인 수동 모니터링과 순차적 무작위 대조 시험 (RCT) 을 결합한 엄격한 평가는 부족합니다.

2. 방법론

본 연구인 MOVE@NUS는 싱가포르 국립대학교 (NUS) 에서 2024 년 9 월부터 2025 년 1 월까지 5 개월간 진행된 파일럿 연구입니다.

연구 설계

• 하이브리드 접근법: 본 연구는 연속적인 수동 모니터링과 **3 개의 순차적으로 내장된 3 군 무작위 대조 시험 (RCT)**을 결합했습니다.
  • RCT-1: 수면 (2 주)
  • RCT-2: 신체 활동 (2 주)
  • RCT-3: 스크린 타임 (2 주)
• 무작위 배정: 참가자는 각 RCT 단계에서 대조군, 개입군 1, 개입군 2 로 1:1:1 비율로 무작위 배정되었습니다.
• 참가자: 1 학년 학부생 65 명 (평균 연령 20.4 세; 여성 53.8%).
  • 포함 기준: 18~25 세, iPhone 및 Apple Watch(Series 6/SE 이상) 소유, 연속 착용 동의.
  • 제외 기준: 임신 또는 6 주 이상의 해외 여행.

데이터 수집 아키텍처

1. 수동 모니터링 (주요):
   • 기기: Apple Watch 및 iPhone.
   • 플랫폼: Cogniss 플랫폼 기반의 맞춤형 앱을 통해 Apple HealthKit과 통합.
   • 지표: 수면 시간 (침대에 있는 시간), 보행 수, 계단 오르기, 격렬한 신체 활동 (VPA).
   • 스크린 타임: HealthKit 이 원시 스크린 타임 데이터를 제공하지 않으므로, iOS 설정 스크린샷을 매주 수동으로 업로드하여 수집.
2. 능동적 보고 (보조):
   • EMAs: 2 주마다 8 번 (각 3 일) 에 걸쳐 실시. 참가자는 행동과 맥락에 대해 보고함.
   • 설문조사: REDCap 을 통해 기저선, 중간 (2.5 개월), 종료 (5 개월) 시점의 질문지 작성.

개입 전략 (생태적 순간 개입 - EMIs)

개입은 텍스트 기반이며 개인화되었고, 피로도를 방지하기 위해 하루 7 건 이하의 알림으로 제한되었습니다.

• 수면:
  • 넛지: 수면 시간과 가이드라인 (7~9 시간) 에 대한 주간 피드백.
  • 선택: 참가자가 매주 수면 위생 전략 (예: 오후 3 시 이후 커피 금지 등) 을 선택.
• 신체 활동:
  • 넛지: 실시간 계단 데이터에 기반한 계단 이용을 위한 맥락적 알림.
  • 선택: 수업 사이의 짧은 격렬한 활동 (예: 스쿼트) 을 매일 선택.
• 스크린 타임:
  • 넛지: 현재 사용 상태에 따라 트리거되는 휴식 알림 및 대체 활동 제안.
  • 목표 설정: 진행 상황 피드백이 포함된 개인화된 일일 감소 목표.

분석

• 실행성 지표: 모집률, 유지율, 데이터 완전성 (HealthKit 동기화율), EMA 응답률.
• 예비 효과성: 객관적 지표 (HealthKit) 와 자가 보고에 대해 개입 전 대 개입 중 평균을 비교하고, 95% 신뢰구간 (CIs) 을 사용하여 평균 차이를 계산.
• 프레임워크: 사용자 경험을 평가하기 위해 TAM, COM-B, MARS 모델을 통합한 마이크로 - 마크로 프레임워크 사용.

3. 주요 기여

• 새로운 하이브리드 설계: 단일 연속 디지털 코호트 내에 여러 순차적 RCT 를 내장하여 확장 가능한 프레임워크를 검증함으로써, 별도의 모집 주기를 필요로 하지 않고 다양한 개입 유형을 테스트할 수 있게 함.
• 기술적 통합: HealthKit 을 통한 수동 추적, 스크린 타임을 위한 수동 스크린샷 업로드, 그리고 소비자용 Apple 기기에서의 EMA 전달을 통합한 통합 앱 (Cogniss) 의 실행성을 입증.
• 데이터 부담의 위계: "준수 계층"에 대한 경험적 증거를 제공하여, 수동 신체 활동 데이터가 가장 높은 완전성을 보인 반면, 수면 데이터는 기기 미착용으로 인해 제한을 받았고, 수동 업로드가 필요한 스크린 타임 데이터가 가장 높은 탈락률을 보임을 확인.
• 행동적 통찰: 개입 수용도가 영역 (수면/신체 활동 > 스크린 타임) 에 따라 다르며, 알림 빈도가 사용자 만족도에 상당한 영향을 미친다는 점을 규명.

4. 결과

모집 및 유지

• 등록: 229 명 중 65 명이 등록 (등록률 28.4%).
• 유지율:
  • 설문지 작성률은 높음: 100%(기저선), 89.2%(중간), 86.2%(종료).
  • EMA 참여도: 시간이 지남에 따라 88.7% (첫 번째 번스트) 에서 49.2% (최종 번스트) 로 현저히 감소. 참가자의 30.8% 만 모든 7 개 EMA 번스트를 완료.
  • 수동 데이터: 65 명 중 62 명 (95.4%) 이 HealthKit 데이터를 제공. 그러나 초기 코호트의 48.0% 만 최종 단계까지 데이터 제공을 유지.

데이터 완전성

• 신체 활동: 가장 높은 완전성 (계단 오르기 및 보행 수).
• 수면: 중간 수준의 완전성; 참가자들이 밤새 시계를 착용하지 않아 제한됨.
• 스크린 타임: 수동 스크린샷 업로드의 특성으로 인해 가장 낮은 완전성.

예비 효과성

• 수면: 그룹 간 수면 시간에 유의한 변화 없음 (약 7 시간으로 안정적).
• 신체 활동: 개입군에서 대조군에 비해 보행 수와 계단 오르기에서 작고 통계적으로 유의하지 않은 감소가 관찰됨.
• 스크린 타임: "목표 설정"군은 약간의 감소 (-1.0 시간) 를 보인 반면, "휴식 넛지"군과 대조군은 소폭 증가함.
• 참고: 본 연구는 결정적인 효능 주장을 하기에는 통계적 검정력이 부족했으며, 주된 목표는 실행성 확인이었습니다.

사용자 경험

• 만족도: 수면 (78.9%) 과 신체 활동 (70.6%) 이 가장 높았고, 스크린 타임 (60.0%) 이 가장 낮음.
• 피드백: 참가자들은 수면/신체 활동 넛지를 유용하고 관련성이 있다고 평가함. 스크린 타임 개입은 반복적이고 때로는 역효과를 낸다고 인식됨 (알림 확인이 스크린 시간을 증가시킴).
• 기술적 문제: 앱 충돌과 개입 단계 후 앱 제거가 종종 발생하여 데이터 연속성을 방해함.

5. 중요성 및 향후 방향

• 개념 증명: 내장된 마이크로 시험을 갖춘 하이브리드 디지털 코호트가 대학생에게 실행 가능함을 확인하여, 향후 대규모 행동 연구의 모델을 제시함.
• 설계 시사점:
  • 플랫폼 다양화: 향후 연구는 일반화 및 모집을 개선하기 위해 Android 사용자를 포함해야 함.
  • 기술적 견고성: 데이터 손실을 방지하기 위해 앱은 재설치 후에도 원활한 백그라운드 동기화 및 지속성을 보장해야 함.
  • 개입 기간: 참여도는 2~3 개월 후 현저히 감소하므로, 향후 개입은 더 짧고 강도 높은 번스트나 마일스톤 기반 인센티브를 고려해야 함.
  • 영역 특이성: 스크린 타임에 대한 개입은 수면이나 신체 활동과 다른 전략 (예: 수동 보고 대신 자동 추적) 이 필요함.
• 방법론적 전환: 저자들은 향후 반복에서 개입 구성 요소를 더 효율적으로 최적화하기 위해 전통적인 순차적 RCT 에서 마이크로 무작위 시험 (MRT) 또는 요인 설계로 전환할 것을 제안함.

결론: MOVE@NUS 파일럿 연구는 복잡한 다중 행동 디지털 개입 프레임워크의 기술적 및 행동적 실행성을 성공적으로 입증했습니다. 장기적 참여와 데이터 완전성 (특히 수면 및 스크린 타임) 에 대한 과제는 남아 있지만, 본 연구는 성장기 성인 (emerging adults) 을 위한 확장 가능한 디지털 건강 솔루션을 정제하기 위한 중요한 로드맵을 제공합니다.