Summary
주제는 식사 중 접시의 체중 감소를 기록 하는 컴퓨터에 연결 된 규모에 접시에서 음식을 먹는다. 컴퓨터 화면에 대 한 의견 그녀 먹는 동작을 따라서 몸 무게를 정상화 하는 기준 곡선에 맞게 주제를 수 있습니다.
Abstract
과목 식사 중 접시의 체중 감소를 기록 하 고 음식 섭취 량, 식사 시간 및 이차 방정식으로 모델링 먹는 속도 곡선을 하는 컴퓨터에 연결 된 규모에 접시에서 음식을 먹는다. 메서드의 목적은 먹는 그녀 자신의 속도 식사 하는 동안 화면에 표시 되기 때문에 주제에 적응할 수 있는 컴퓨터 화면에 시각적 피드백을 제공 하 여 먹는 동작을 변경 하는 것입니다. 메서드에 의해 생성 된 데이터는 자동으로 분석 하 고 사용자 정의 만든 알고리즘을 사용 하 여 이차 방정식에 장착. 메서드 동작을 객관적으로 먹는 녹음의 장점이 고 먹는 행동 실험에서 및 임상 연습에 있는 변화의 가능성을 제공 합니다. 한계 실험 과목 메서드에 의해 영향을 받습니다 수 있습니다. 동일한 제한 사항이 임상 연습에서 이점을 먹는 행동은 메서드에 의해 안정 보다 쉽게 있을 수 있습니다. 이 메서드를 사용 하 여 치료 체중 정규화는 거식 증의 nervosa와 다른 섭식 장애 몇 백 환자의 건강을 복원 및는 무게 감소 고 심각 하 게과 체중 환자 들의 건강을 향상.
Introduction
여기에 제시 된 장치 몸 무게와 밑의 건강을 복원 하는-식사 하는 동안 컴퓨터 화면에 제공 하는 시각적 피드백을 통해 식품의 섭취와 먹는 속도 조절 하 여 환자를과 체중 및. 전자 규모와 컴퓨터, 예를 들어, 스마트폰 사용자 정의 그것에 의하여 이루어져 있다. 애플 리 케이 션 주제를 스마트폰 블루투스를 통해 규모를 연결할 수 있습니다. 일단 스마트폰 규모에 연결 되어, 주제 규모 및 접시에 음식 접시를 박 았 하 고 먹기 시작. 정기적으로 평가 척도 화면에 나타나고 주제는 충만의 그녀의 느낌을 평가 하도록 요청. 평가 척도, 실험 또는 임상 개입의 목표에 따라 분리 수 있습니다. 실험 및 임상 목적을 위해 속도 충만의 느낌에 대 한 참조 커브를 먹는 대 한 참조 커브는 스마트폰 화면에 표시 됩니다. 주제는 그녀의 속도 먹는 충만 식사 하는 동안 화면에 표시 하기 때문에 참조 커브에 적응할 수 있습니다.
음식 소비는 접시의 무게의 감소를 기록 하는 장치 및 식사 및 매장 기록의 과정을 통해 충만의 등급. 무게 손실 데이터 누적 음식 섭취 (CFI) 곡선의 이차 모델을 얻을 하는 데 사용 됩니다: y = kx2+ lx, 어디 y = 소비, 음식의 양을 k 변화 = 식사와 l의 과정을 통해 먹는 속도 =1을 먹는의 초기 속도. CFI 곡선 식사 하는 동안 다음 세 가지 작업을 모델링 기반: 입, 음식 또한, 및 유물 (체중 변화 음식 소비에 비관련). 이러한 작업은 문맥 자유 문법 (CFG)2의 비 터미널 기호에 매핑됩니다. 사전 처리 후 녹화는 CFG 터미널 기호에 매핑된 다음 체중 변화 (앞으로 파생와 델타 계수에 따라), 해당 시간 간격으로 분할 됩니다. CFG에는 다음 각 이벤트에 대 한 독립을 가정 하는 식사의 대부분 해석의 추정 수 있습니다.
장치는 임상 연습에서 뿐만 아니라 연구에 사용 됩니다. 거식 증 nervosa와 다른 섭식 장애 환자를 치료 하 고 이후 심각 하 게 중량이 초과 된 환자를 치료 하에 먼저 사용 되었다.
시각적 피드백에 의해 보조 먹는 다음과 같은 과학적 근거가 하고있다. 동물, 인간을 포함 한 다양 한 식품을 먹고 진화 하지만 그들은 무엇을 먹고 "뷔페" 조건3,4를 선택 합니다. 그러나, 그들은, 해부학과 행동, 어떤 식품 조건 타협된3,4 면 사용할 수 있으며 먹는 식사 행동, 특히, 씹는 따라서 되었습니다의 진화의 주요 드라이버는 인간의 머리, 두뇌 및 masticatory 장치3를 포함 하 여. 먹는 패턴 따라서 먹은 음식의 종류 보다는 몸 무게의 컨트롤에 대 한 더 중요 한 수 있습니다. 지원, 다이어트 개입 효과가 없습니다 사소한 경우, 몸 무게5 정상화에 및 여기에 설명 된 장치 수 있습니다 예를 들어, 지원 학교 어린이 음식 학교 점심6 동안 빨리 먹고 도전 때의 정상적인 금액을 먹는 그리고 젊은 남녀7에 음식 섭취에 금식의 짧은 기간의 효과.
신경 과학 hypothesizes 무게 문제의 원인을 뇌8에 박 혀입니다. 그러나, 그것은 지금9너무 많은 무게, 세계에서 사람들의 수백만의 수백 체중 증가 하기 전에 신경 이상으로 인해 문제를 개발 가능성이 크다. 그것은 신경 이상을10, 뿐만 아니라 의료 이상이11, 아마도 일부 희귀 genotypes13에 너무 많은12, 저장, 먹는 효과로 개발 가능성이 높습니다.
신경 과학 몸 무게의 문제는 그것의 기본적인 가정 올바르지 않은 설명에 실패 하는 왜 가능한 이유, 즉, 몸 무게 흥분 성의 억제 신경 컨트롤 동작8 먹는 동안 발휘를 통해 거의 일정 유지 . 두뇌를 발휘 수 있습니다 어떤 억제 분명 하지 방해 수백 있다 심각 하 게 될 사람들의 수백만의 최근9과 체중. 식사는 뇌의 역할의 더 나은 이해 hypothalamic 펩 티 드 음식, 심지어 음식 섭취14,15비용에 대 한 검색을 허용 하도록 대신 먹는 행위를 자극 하 한 번 생각 하는 발견에서 나왔다. 이러한 결과 최근16,17확인, 식품의 물리적 가격이 높은 때 조건 참조만 지원 체중 보기 건강 한 수준에서 유지 됩니다 "인간의 항상성 phenoptype"18로. 두뇌와 먹는 행동과 다른 행동 또한19에 종사 하는 유전자 네트워크의 다양성을 고려 하면 그것은 어려울 것 이다, 모든 가능한 경우를 줄이거나 몸 무게 신경 전달 물질 시스템 또는 2를 조작 하 여. 이러한 고려를 감안할 때, 그것은 약리학 내정간섭은 최소한의 또는 시체에 아무 효과 무게 체21뿐만 아니라 심각 하 게과 체중20, 놀랄 일이 아니 온다.
아이러니는 이러한 최근의 연구 결과의 일부 단지 확인 하는 다이어트, 유전자, 뇌, 그리고 메이어에 의해 1953 년에 만든 몸 무게 있는 신체 활동의 역할에 관한 예측은 이미22. 다른 방법으로 행동을 먹고 몸 무게 관리에서 인과 역할을 할 수 있습니다 그리고 신경 과학 및 유전학 원인에 대 한 메커니즘을 잘못 할 수 있습니다. 지원, 1 년간 매일 먹는 음식 부족23의 어떤 영향을 중화 하는 위쪽으로 몸 무게를 밀어 인간에서 음식 섭취 량을 극대화 하기 위해 노력 한다. 인간의 항상성 표현 형에서 생리 적과 식의 이런이 종류의 영향은 음식18을 얻는 데 필요한 물리적인 노력에 의해 균형 세력. 때문에 그 노력에 가까운 0 오늘 인간 건강 한 낮은 체중을 유지 하기 위해 외부 지원이 필요 합니다. 그 지원은 현재 장치에 의해 제공 됩니다.
먹는 행동을 대상으로, 보다는 오히려 식이 장애에 대 한 표준 치료 대상 patients´ 심리적 증상. 평균 30%의 환자는 이러한 치료 중 퇴, 50% 미만으로 죄 사 함, 증상, 유지 하 고 적어도 30% 방전24의 1 년 이내 재발. 그러나, 그것은 발견 되었다 오래 전에 먹는 행동을 치료 하는 것이 심리적 증상25치료 보다 더 나은 효과. 이이 보고서에 설명 된 장치를 사용 하 여 최근에 복제 되었다. 이 방법으로 섭식 장애 환자의 약된 75% 면제 및 10% 재발 후속26, 케어24의 기준을 통해 개선의 5 년간으로 이동합니다.
먹는 속도에 증가 했다 환자, 먹는 속도 간의 원인-결과 관계를 심각 하 게 비만 체중 명확히 되지 하 고 먹는 속도 설문27에 의해 결정 되었습니다. 여기에 설명 된 장치 먹는 속도 음식 섭취의 객관적인 측정 가능 하 게 하 고 이러한 두 측정값을 줄이기 위해 사용 될 때 그것은 더 체중 감소와 표준 식단 및 운동 보다 건강 개선에 효과가 입증 되었습니다. 심각 하 게 비만 청소년28개입입니다.
현재 장치에 활용 하는 먹는 행동을 기록의 원리는 오래 전에29,,3031, 설명 하 고 그것은 그때 이래 사용 되었다 실험에서 기록1, 먹는 속도 변경 하 6,7,,3233. 그러나, 그것은 사용 되지 않은 아래 치료를-그리고 비만 환자 임상 시험 및 임상 연습에. 임상 프로그램의 부분은 일상 생활에서 장치를 사용 하 여 포함 한다. 사용자 친화적인 두 실험실 연구 및 임상 연습에서 입증 했다.
Protocol
실험 과목 및 환자에 대 한 모든 작업은 중앙 윤리 검토 보드의 스톡홀름, 스웨덴에 의해 승인 되었습니다.
1. 먹는 속도 시각적 피드백으로 음식 섭취 량의 제어
- 장치 응용 프로그램을 다운로드 합니다.
- (그림 1)의 하단에 빨간색 버튼을 누르면 규모를 켭니다.
- 응용 프로그램 열고 식사를 하거나 시각적 피드백 (그림 2)와 함께 먹는 훈련 을 눌러 제어 시각적 피드백 없이 먹을 수를 눌러 선택 합니다.
- 발견 하는 저울과 눌러 연결 (그림 3) 중 하나를 선택 하 여 smartphone에 규모를 연결 합니다.
- 규모에 접시를 놓습니다. (그림 4)를 계속 짓 누릅니다.
- 음식 접시 (0%)에 넣어.
- 접시 (72%)에 더 많은 음식을 넣어.
- (100%)를 먹을 준비가 될 때 시작 키를 누릅니다 (그림 5)입니다.
- 파선된 블루 참조 커브 (그림 6)를 먹는 속도 적응.
- 평가 척도 화면에 표시 될 때 충만의 느낌을 평가. 자주색 점선된 참조 s 자 모양의 곡선을 충만 적응. (그림 7)를 먹고 계속 완료 를 누릅니다.
- 천천히 먹고 너무 빨리 하는 경우 (그림 8).
- 음식을 접시에 남아, 아니 (그림 9) 식사를 마친 때 누릅니다.
- 같이 식사 시간 식사 완료 되 면, 수행 을 종료 (그림 10)를 누릅니다.
Representative Results
5 여성, 17.5 (15-24) (평균, 최소-최대) 세 했다, 죄 사 함 거식 증 nervosa에서 치료. 그림 11 , 그림 12 , 그림 13 장치, CFI 치료의 초기 부분에 두 개의 녹음 및 면제의 당시 기록에 2 차 모델의 외관에 의해 생성 된 데이터를 보여줍니다. 시각적 피드백 없이 첫 번째 테스트에서 식사의 가속 속도 참고, 이미 큰 식사의 섭취 참조와 나중 3 일 곡선 시각적 피드백을 제공 하 고 두 비교 면제 시 식사의 속도의 2 배 환자 중에서 치료의 초기 부분에서 기록.
14A 그림 시간을 면제 했다 5 환자에서 매우 변수입니다. 또한 그림을 함께 한 정상적인 몸 질량 색인 (BMI) 죄 사 함 (그림 14B), 시 환자 그들은 입장료 (그림 14C)에 고는 식사의 기간 감소 하지, 그건 덜 변수 (보다 더 많은 음식을 섭취 그림 14D)입니다. Note 장애자 낮은 BMI (그림 14C)와 입학에서 비교적 큰 식사를 사용할 수 있습니다. 그것은 또한 주목할 만한 세 환자 입장에서 가속 속도로 먹고, 하는 동안 하나를 제외한 모든 죄 사 함 (그림 14E)에 있을 때 decelerated 속도로 먹었다. 종류, 식사의 intitial 속도 죄 사 함 (그림 14F)의 시간에 증가 했다.
그림 1: 규모. 눈금에서 설정 버튼을 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2: 식사 시작. 식사를 하려면 열기 응용 프로그램입니다. 시각적 피드백 없이 먹을 컨트롤 을 누릅니다. 시각적 피드백 먹고 훈련 을 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 3: 규모와 스마트폰 연결. 규모 진행 약 보도 연결 을 사용 하 여 선택 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4: 규모에 접시를 넣어. 규모에 접시를 넣고 진행 완료 를 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 5: 접시에 음식을 넣어. 100% 표시 될 때까지 접시에 음식을 넣어 고 먹을 준비 되 면 시작 을 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 6: 시각적 피드백 먹고. 파선된 블루 참조 커브를 먹는 속도 적응. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 7: 충만. 평가 척도 나타나면 충만의 느낌을 나타냅니다. 파선된 보라색 참조 커브를 등급 적응 누르고 계속 먹는 일 . 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 8: 식사의 적응 속도. 파선된 블루 참조 커브에서 일탈 하는 경우 먹는 속도 수정 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 9: 식사 완료. 접시에 음식을 경우 아니오 를 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 10: 식사 완료. 참조 커브를 표시 하는 식사의 기간 준수. 수행 을 종료 키를 누릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 11: 거식 증의 nervosa에 곡선의 초기 누적 음식 섭취 (CFI). 녹음 (파란 선), 아티팩트 제거 (레드 라인)와 이차 방정식으로 모델링 CFI 곡선. 시각적 피드백 없이 먹는 치료의 두 번째 날에는 거식 증 환자에서 데이터입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 12: nervosa 거식 증에에서 치료에 조기 대응. 환자 치료의 5 일째에 참조 커브에 적응. 동일한 환자에서 데이터입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 13: 거식 증 nervosa에서 죄 사 함. 사 함 치료의 175 일 후의 시간에 먹는 속도 있는 증가. 시각적 피드백 없이 먹는 동일한 환자에서 데이터입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 14: 거식 증의 nervosa에 먹는 행동 치료의 효과. 죄 사 함 (A) (B) 5 환자에에서 몸 대량 색인 (BMI) 정규화로 높은 변수 시간 거식 증 nervosa에서 면제를 취급. 음식 섭취 량 (C)에 있는 가변성을 참고 식사 기간 (D), (E)를 먹는 속도 입학 (Adm)와 죄 사 함 (Rem)에서 이러한 조치의 정규화 (F)를 먹는의 초기 속도의 감속. 환자 참조 커브 없이 먹는입니다. 데이터는 중앙값 (최소-최대). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
Discussion
여기에 설명 된 방법은 몸 무게의 문제를 가진 환자의 우리의 치료에 주요 개입, 치료 설명 되었습니다 전에 입학 및 면제34 에 대 한 기준을 포함 하 여 추가 개입 있다 고 3 개월 간격으로 각각 1428 환자26의 결과입니다. 장치, 이러한 추가 개입, 현재 보고서의 초점 이다.
소자의 제어 모드에서 건강 한 과목과에 먹는 동작을 기록 하는-과 체중 환자와. 훈련 모드 이후에 실험 또는 임상 목적을 위해 먹는 동작을 변경 하는 데 사용 됩니다. 거식 증 환자의 치료에서 시각적 피드백을 사용 하 여, 100% 컴퓨터 화면에 표시 된 대로 제어 모드에서 세 가지 예비 검사에 근거 하 여 개별적으로 결정 환자 먹어야 음식의 양을. 100%는 거식 증 환자에 있는 음식의 작은 금액 이지만 세 가지 예비 검사 들 보다 더 많은 음식을 먹고. 거식 증 환자 pratices 점차적으로 먹고 더 많은 음식, 그리고 들 100% 화면에 표시 될 때까지 식품을 추가 하려면 질문입니다. 처리 과정 동안 동일 하 게 유지, 파선된 블루 참조 곡선의 모양은 감소 하는 속도, 즉, 가감 하는 방식으로1progessively에서 정상 체중의 건강 한 사람 식사 찾는 기반으로 합니다. 충만의 느낌에 대 한 파선된 보라색 참조 커브 누적 물림 곡선이 sigmoid 곡선1에 맞추는 가장 찾는 기반으로 합니다. 축에 아무 숫자 있다. 치료에는 환자 참조 커브 없이 약 10-15 분에 식품의 약 300-350 g를 먹을 수 있게 될 때까지 계속 됩니다. 이러한 데이터는 정상 체중의 건강 한 과목에서 얻은 했다. 둘 다-비만 환자 임상 연습에서 평범한 스웨덴 음식의 3 요리 사이 선택이 있다 그리고 그들은 마실 물 제공 됩니다. 먹는 행동의 실험적인 조작 건강 한 과목1,6,7,,3233에 동일한 방식으로 이루어집니다. 같은 방식으로 수행 됩니다 다시 정상적인 느낌 충만 참조 커브에서 제공 하는 시각적 피드백을 사용 하 여 설정 하기 때문에 그것은 여기 논의 하지는. 그러나 임상으로,, 이것은 중요 한 개입 거식 증 환자 평가 충만 건강 한 과목 보다 훨씬 높은 느낌입니다.
환자 치료에 식사 때 시각적 피드백에 따라, 하는 동안 그들은 그들은 피드백 없이 먹을 때 식사 하는 동안 음식을 접시에 추가 수 있습니다. 음식 추가 다른 압력 exterted는 접시에 포크와 나이프를 사용 하 여 식품의 단면 중35에 설명 된 대로 수동으로 처리 했다 이전 유물 및 오류 장치에 의해 기록을 영향을 줍니다. 데이터베이스, 분석 실험 결과 대 한 사용 하는 임상 환자 feeback 어떻게 치료 진행 및 연구원 수에 제공 하기 위한 결과 검색할 수 있습니다에서 만든 사용자 지정에서 장치를 사용 하 여 식사에서 생성 된 데이터 수집 됩니다.
거식 증 환자는 느린 속도34에 작은 식품을 먹는다. 그러나 흥미롭게도,, 그들은 매우 낮은 BMI18에서도 정상적인 크기의 식사를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 환자 보고 먹고 300 g 치료에 매우 일찍 그리고 오래 전에 그녀의 BMI와 단순한 정규화 무질서 방식으로, 즉, 가속 속도로 작은 식품 소비 식사 후 3 일 수 있었다. 거식 증 환자는 매우 낮은 속도로 먹는 시작으로 환자의 3 초기 식사의 과정을 통해 먹는 속도 증가 시킬 가능성이 보고 여기. 그러나 환자 면제, 접근 하는 때, 감속의 속도와 먹는의 초기 속도 반비례 관계1을나온다. 죄 사 함에 몇 백 식이 장애 환자 취급 그리고 프로토콜 사용자 친화적인 아무 부작용26입증. 심각 하 게 비만 환자 마찬가지로 체중, 정상 체중28,33않기로 이기를 대우 했다. 현재 심각 하 게 비만 환자의 체중을 정상화 하는 방법이입니다.
방법의 한계는 과목 가능성이 시각적 피드백의 부재에도 장치에 의해 영향을. 그 가설 장치 비디오 기록 식사에서 얻은 데이터와 데이터를 비교 하 여 테스트할 수 있습니다. 역설적으로, 동일한 제한 음식 섭취 량을 정상화를 목표로 치료에 장점이 있을 수 있습니다.
현재 메서드 오래 먹는 동작을 기록 하는 데 사용 되었습니다, 하는 동안 실험 및 임상 목적에 대 한 시각적 피드백을 추가 하지 우리의 연구와 병원 밖에 서 사용 되었습니다. 환자 들의 먹는 문제를 복원 목표로 임상 및 과학자는 실험 변수로 먹는 동작을 사용 하 여 관심이 장치는 방법을 제공 합니다. 결과의 분석 이제 시간이 많이 걸리는 수동 처리에 대 한 필요성을 경감 CFI 곡선에 현재 알고리즘을 사용 하 여 자동화할 수 있습니다. 이것은 모니터링 및 과목의 큰 그룹에서 동작을 먹는 분석 가능 합니다.
algortihm의 효과 더 개선 될 것입니다. 현재 그것은에 기초 물린의 진정한 값 으로부터 편차 의견 유물에서 해리 합니다.
장치 문제를 예방 하려면 체중의 성인에서 아이 들 사용 됩니다. 이 보고서에서 설명 하는 소프트웨어와 하드웨어의 대부분 같은 대규모 사용을 위한 준비가 되었습니다. 장치의 화면에 대 한 피드백의 시각적 디자인을 최적화 하 고 식사에서 작업의 추가 종류와 부분적으로 완료 된 식사의 분석 CFG를 확장을 포함 하 여 가능한 개선 의도 대규모 사용의 결과 기다리고 해야 합니다. .
Disclosures
우리의 연구는 어디 Södersten 교수는 카롤 린스 카 연구소에서 실시 됩니다. 연구 임상만 그룹 AB, Södersten 및 Bergh, 47.5%는 각 사람에 의해 시작 하는 회사에 의해 번역 된다. 캘리포니아 대학 어바인의 교수 마이클 레온 5% 있다. 만 그룹 AB 섭식 장애를 가진 환자 치료 모든 5 년 스톡홀름의 의회와 계약. 만 그룹 AB 스톡홀름의 의회 1997 년에 그것의 첫번째 계약을 체결 하 고, 그 이후로, 그것의 처리는 스톡홀름의 시민에 게 제공 하는 보험의 한 표준. 이 배치는 스톡홀름 카운티 의회 섭식 장애를 포함 하 여 질병의 모든 종류와 환자 치료 자체 클리닉과 계약 하는 때와 동일. 스톡홀름의 의회 그것의 자신의 진료소와만 그룹 AB. 통해 스톡홀름의 시민에 게 섭식 장애 서비스를 제공 하는 즉, 개인 병원은 스톡홀름, 섭식 장애 환자에 대 한 치료의 제 3 업체가입니다. 스웨덴에 있는 모든 건강 관리 세금 시스템을 통해 투자, 개인 지불 매우 일반적입니다. 그러나, 환자 수만 그룹 AB에 의해 치료에 대 한 개인적으로 지불 하 고 호주에서 환자 짓 호주에서 보험 급여 거부 때문에. 그것은 추가 되어야 합니다, 첫째,만 그룹 AB는 국제 위원회의 의료 저널 편집자 "저자 책임-의 충돌" http://www.icmje.org/recommendations/browse/에의 권고에 따라 roles-and-responsibilities/author-responsibilities--conflicts-of-interest.html. 둘째, 그것은 또한 추가 되어야 합니다만 그룹 AB 했다 모든 이익 다시 연구 개발에 투자 하고있다 그리고 거기에 아무 배당금 주식 소유자에 게 되었습니다. 이 정책은 변경 되지 것입니다. 위의 모든 선언 모든 원고 제출에서 하 고 지금까지, 저널 판단 그것은 내용의 일부를 게시 해야 합니다. 그러나 그것은 보인다,, 잠재적인 윤리 문제 때 과학자 번역 회사에서 병원에 연구 결과 학문적 환경에서 어떤 과학자는 이론 개발과 경제에 대 한 자금 더 필요 할 때 발생 하는 달리 하지 않습니다. 그녀 일을 하 고 인식 및 작품에 대 한 금융 혜택을 받을 수 있습니다. 인센티브, 부분적으로, 경제이 경우 뿐만 이며 윤리 "문제" 두 경우 모두 비슷합니다. 그러나, 더 중요 한 동기는 섭식 장애를 가진 환자의 처리의 개선 이다. 카롤 린스 카 연구소를 포함 하 여 의료 기관, 연구와 개발에 사용 될 재정 이익을 생성 하는 것을 목표로 하는 회사에서 병원에 연구의 번역을 격려 (참조: http://ki.se.proxy.kib.ki.se/sites/default/ files/summary_strategy2018.pdf)입니다.
Acknowledgments
Maryam Esfandiari 장치가 작동 하는 방법을 보여줍니다와 Vasileios Papapanagiotou 생성 된 데이터는 필터링 방법과 CFI 커브 장착. Södersten 당 연구를는 임상 개입 의존 하 고 세실리아 Bergh에서는 병원에서의 사용을 설명 합니다. 작품만도 그룹 AB, 유럽 공동체의 ICT 프로그램 화려한 (610746) 및 유럽 공동체의 건강, 인구 통계 학적 변화와 웰빙 프로그램 (727688)에 의해 지원 됩니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Scale | TÜM ELEKTRONIK | no catalogue number | csutm made not comercially available |
References
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