Adipositas - Ursachen, Folgeerkrankungen, Therapie 2025; 19(03): 185
DOI: 10.1055/s-0045-1810496
Abstracts
Short Talks | Nahrungsmittel, Ernährungsverhalten und Ernährungstherapie bei Adipositas

Aspekte individualisierter Ernährungsempfehlungen aus Sicht potentieller App-Nutzenden: Ergebnisse einer Online-Befragung

Authors

  • S Antor

    1   Duale Hochschule Baden-Württemberg Heilbronn, Fachbereich Gesundheit – Personalisierte Ernährung, Heilbronn, Deutschland
    2   Technische Universität München, Institut für Ernährungsmedizin, School of Medicine and Health, Klinikum der Technischen Universität München, München, Deutschland

  • A Strüven

    3   Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München, Medizinische Klinik und Poliklinik I, München, Deutschland

  • K Gemesi

    2   Technische Universität München, Institut für Ernährungsmedizin, School of Medicine and Health, Klinikum der Technischen Universität München, München, Deutschland

  • G Weis

    3   Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München, Medizinische Klinik und Poliklinik I, München, Deutschland

  • K Lotz

    1   Duale Hochschule Baden-Württemberg Heilbronn, Fachbereich Gesundheit – Personalisierte Ernährung, Heilbronn, Deutschland

  • H Hauner

    2   Technische Universität München, Institut für Ernährungsmedizin, School of Medicine and Health, Klinikum der Technischen Universität München, München, Deutschland

  • S Brunner

    3   Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München, Medizinische Klinik und Poliklinik I, München, Deutschland

  • C Holzapfel

    2   Technische Universität München, Institut für Ernährungsmedizin, School of Medicine and Health, Klinikum der Technischen Universität München, München, Deutschland
    4   Hochschule für Angewandte Wissenschaften Fulda, Fachbereich Oecotrophologie, Fulda, Deutschland
Further Information
Also available at
 

Einleitung: Digitale Technologien und Künstliche Intelligenz (KI)-basierte Algorithmen ermöglichen individualisierte Ernährungsempfehlungen in Apps. Unklar ist, welche Informationen Nutzende bereit sind zu teilen und welche Erwartungen sie an personalisierte Empfehlungen haben. Diese Befragung untersucht die Wünsche und Präferenzen potenzieller App-Nutzender, um eine App entsprechend ihrer Vorstellungen entwickeln zu können.

Methoden: In einer Online-Befragung wurden mithilfe eines standardisierten Fragebogens demografische, sozioökonomische und anthropometrische Daten sowie Gesundheitsstatus, Wünsche und Erwartungen an personalisierte Ernährungsempfehlungen in Apps erfasst. Zudem wurde die Dimension „Behavioural Intention“ mittels des Technology Acceptance Model 3 (TAM 3) Fragebogens erhoben.

Ergebnisse: Die vorliegende Interimsanalyse beinhaltet einen Datensatz von 720 Erwachsenen (Median Alter 42,2 Jahre; BMI 26,2 kg/m2; 76,3% Frauen). Es konnte gezeigt werden, dass die Teilnehmenden unterschiedlich viele Parameter (im Mittel 6,9 Parameter) mit der App teilen wollen, um persönliche Empfehlungen zu erhalten. Zudem wird eine Vielfalt an Parametern (z.B. Gewicht, Alter, Geschlecht, genetische Veranlagung, Bewegungsverhalten) gewünscht, anhand derer Ernährungsempfehlungen ausgesprochen werden sollen.

Schlussfolgerung: Die Präferenzen hinsichtlich der geteilten Informationen und der gewünschten Gestaltung einer App zu personalisierten Ernährungsempfehlungen unterscheiden sich zwischen Individuen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Gesundheitsapps als flexible, modulare Systeme zu gestalten, die sich an die persönlichen Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzenden anpassen lassen.



Publication History

Article published online:
15 September 2025

© 2025. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag KG
Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany