Nahrungsmittel-Tracking-Apps helfen beim Abnehmen – und zwar umso mehr, je regelmäßiger sie genutzt werden. In einer retrospektiven Kohortenstudie erreichten 7 von 10 Abnehmwilligen nach 6 Monaten einen klinisch relevanten Gewichtsverlust. Jeder zusätzliche Tracking-Tag pro Woche steigerte die Erfolgschancen signifikant. Auch lange, ununterbrochene Dokumentationsserien zahlten sich deutlich aus. Damit sind die KI-gestützten Apps ein niederschwelliger Baustein für das Gewichtsmanagement in der Praxis.
Konsistenz schlägt Perfektion Jeder zusätzliche Tag digitales Ernährungstracking steigert den Abnehmerfolg
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Die Selbstkontrolle der Nahrungsaufnahme gilt seit Jahrzehnten als wichtiger Baustein eines erfolgreichen Gewichtsmanagements. Klassische Ernährungstagebücher werden zunehmend durch Smartphone-Apps abgelöst, die Mahlzeiten, Kalorien und Nährwerte in Sekunden erfassen.
Die Evidenz für appbasierte Ansätze stammt bislang jedoch überwiegend aus kleinen, oft multimodalen Interventionsstudien. Wie gut das Konzept unter realen Alltagsbedingungen funktioniert – und wie häufig Nutzerinnen und Nutzer ihre Nahrung tatsächlich dokumentieren müssen, um klinisch relevante Effekte zu erzielen –, blieb bislang unbeantwortet. Eine aktuelle retrospektive Kohortenstudie liefert nun praxisnahe Antworten.
Große Datenbasis aus dem Alltag
Ausgewertet wurden Daten von mehr als 5.000 erwachsenen Nutzern einer kommerziellen Ernährungs-App, die sich neu registriert und ein Abnehmziel angegeben hatten. Eingeschlossen wurden nur jene, die über mindestens 21 Tage Nahrungsprotokolle geführt und ihr Gewicht monatlich über 6 Monate hinweg eingetragen hatten. Die Teilnehmenden waren im Schnitt Anfang 40, knapp drei Viertel waren Frauen, und der mittlere BMI lag mit 32,4 kg/m² im adipösen Bereich.
Primärer Endpunkt war die prozentuale Gewichtsveränderung nach 6 Monaten, als klinisch relevante Schwellen galten Verluste von mindestens 5 bzw. 10%. Die Tracking-Frequenz – also wie viele Tage pro Woche mindestens ein Nahrungseintrag erfolgte – wurde in 6 Kategorien eingeteilt und in einer multivariablen logistischen Regression gemeinsam mit Alter, Geschlecht und Ausgangs-BMI analysiert.
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