Die MARVIN-Chatbots zur Bereitstellung von Informationen für verschiedene Gesundheitszustände
Ein Master-Forschungsprotokoll zur Anpassung und Bewertung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Gesprächsagenten zur Bereitstellung von Informationen für verschiedene Gesundheitszustände: die MARVIN-Chatbots
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Bertrand Lebouché, MD
- Telefonnummer: 514-843-2090
- E-Mail: bertrand.lebouche@mcgill.ca
Studienorte
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Quebec
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Montréal, Quebec, Kanada, H2X 3E4
- Rekrutierung
- Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
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Kontakt:
- Marie-Pacale Pomey, MD, PhD
- Telefonnummer: 14302 514 890 8000
- E-Mail: marie-pascale.pomey@umontreal.ca
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Montréal, Quebec, Kanada, H4A 3J1
- Rekrutierung
- McGill University Health Centre (MUHC)
-
Kontakt:
- Bertrand Lebouché, MD, PhD
- Telefonnummer: 5148432090
- E-Mail: bertrand.lecbouche@mcgill.ca
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Unterermittler:
- Esli Osmanlliu, MDCM, MSc
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien für alle Ziele:
- 18 Jahre oder älter sein;
- fließend Englisch und/oder Französisch;
- in der Lage sein, die Anforderungen der Studienteilnahme zu verstehen und während der Dauer der Studie eine Einverständniserklärung abzugeben;
- Zugang zu einem Smartphone, Tablet oder Computer zu Hause/am Arbeitsplatz haben;
- Zugang zu einer Internetverbindung zu Hause oder einem Datentarif auf ihrem Gerät haben.
Einschlusskriterien spezifisch für Ziel 2 und 3:
- akzeptieren, einen auf Facebook Messenger basierenden Chatbot zu verwenden;
- akzeptieren, ein persönliches Facebook-Konto zu verwenden oder zu erstellen;
- akzeptiere die Datenschutz- und Datensicherheitsrichtlinien von Facebook.
Ausschlusskriterien:
- die Einschlusskriterien nicht erfüllen
- jeglicher Grund, nach Meinung des Prüfers, der den Kandidaten für die Teilnahme an einer Untersuchungsstudie mit einem Chatbot ungeeignet machen würde (z. B. kognitives Defizit)
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Sonstiges: MARVIN: ein Chatbot für HIV-Patienten
Co-Konstruktion des Chatbots, Usability-Studie, Implementierung, Bewertung der Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserungen
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Chatbot auf Meta (Facebook) Messenger für HIV-Patienten
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Sonstiges: MARVIN: ein Chatbot für Gemeinschaftsapotheker
Co-Konstruktion der Chatbots, Usability-Studie, Implementierung, Auswertung der Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserungen
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Chatbot auf Meta (Facebook) Messenger für öffentliche Apotheker
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Sonstiges: MARVINA: ein Chatbot für Brustkrebspatientinnen
Co-Konstruktion der Chatbots, Usability-Studie, Implementierung, Auswertung der Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserungen
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Chatbot auf Meta (Facebook) Messenger für Brustkrebspatientinnen
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Sonstiges: MARVIN CHAMP: ein Chatbot für pädiatrische Infektionskrankheiten
Mitkonstruktion der Chatbots, Usability-Studie, Implementierung, Bewertung der Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserungen
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CHatbot zur Unterstützung der Behandlung pädiatrischer Patienten mit Infektionskrankheiten (CHAMP)
Andere Namen:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Usability-Metrik für User eXperience (UMUX-Lite)
Zeitfenster: Sofort, nach 1-monatiger Testphase – Ziel 2
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Der UMUX-Lite ist ein 2-Punkte-Fragebogen, beantwortet auf einer 7-Punkte-Likert-Skala (1 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll und ganz zu), der für die Bewertung von Medizintechnik als geeignet erachtet wurde.
Die Items fragen, ob der Chatbot die Bedürfnisse des Nutzers erfüllt und wie der Nutzer die Benutzerfreundlichkeit wahrnimmt.
Die Werte reichen von 0 bis 100, wobei mehr als 68 laut Literatur als hohe Benutzerfreundlichkeit gelten.
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Sofort, nach 1-monatiger Testphase – Ziel 2
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Akzeptanz E-Skala (AES)
Zeitfenster: Unmittelbar nach 1 Monat Testzeit – Ziel 2
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Das AES enthält 6 Items, die mit unterschiedlichen 5-Punkte-Likert-Skalen bewertet werden (z. B. 1=sehr schwierig bis 5=sehr einfach).
Es ist ein validiertes Maß für die Akzeptanz und Verwendbarkeit computergestützter Interventionen für Gesundheitspopulationen.
Die Werte reichen von 0 bis 30, und laut Literatur gelten Werte über 24 als hohe Akzeptanz.
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Unmittelbar nach 1 Monat Testzeit – Ziel 2
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Änderung der Akzeptanz-E-Skala (AES) über 12 Monate
Zeitfenster: Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Das AES enthält 6 Items, die mit unterschiedlichen 5-Punkte-Likert-Skalen bewertet werden (z. B. 1=sehr schwierig bis 5=sehr einfach).
Es ist ein validiertes Maß für die Akzeptanz und Verwendbarkeit computergestützter Interventionen für Gesundheitspopulationen.
Die Werte reichen von 0 bis 30, und laut Literatur gelten Werte über 24 als hohe Akzeptanz.
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Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Änderung des Interventionsangemessenheitsmaßes (IAM) über 12 Monate
Zeitfenster: Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Angemessenheit bezieht sich auf die Relevanz oder Kompatibilität der Innovation, um ein bestimmtes Thema oder Problem anzugehen.
Die Kompatibilität einer informationstechnologischen Innovation ist das Ausmaß, in dem sie als konsistent mit den Werten, Bedürfnissen und früheren Erfahrungen der Benutzer angesehen wird.
Die Kompatibilitäts-Subskala ist ein validiertes Tool, das drei Items enthält und auf 7-Punkte-Likert-Skalen (1 = stimme überhaupt nicht zu bis 7 = stimme sehr zu) bewertet, wie eine IT-Innovation zum Arbeitsstil des Benutzers „passt“.
Eine modifizierte Version könnte von medizinischem Fachpersonal wie Apothekern verwendet werden.
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Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Änderung der Kompatibilitäts-Subskala über 12 Monate
Zeitfenster: Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Angemessenheit bezieht sich auf die Relevanz oder Kompatibilität der Innovation, um ein bestimmtes Thema oder Problem anzugehen.
Die Kompatibilität einer informationstechnologischen Innovation ist das Ausmaß, in dem sie als konsistent mit den Werten, Bedürfnissen und früheren Erfahrungen der Benutzer angesehen wird.
Ein validiertes Instrument, das von Patienten verwendet werden könnte, ist das Intervention Appropriateness Measure (IAM).
Es enthält auch 4 Punkte, die auf einer Fünf-Punkte-Likert-Skala (1 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll und ganz zu) der Zustimmung bewertet, wie die Innovation für Benutzer geeignet ist.
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Einmal alle 3 Monate innerhalb von 12 Monaten
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Bertrand Lebouché, MD, McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
- Adhärenz
- Brustkrebs
- HIV
- Telemedizin
- mGesundheit
- Selbstverwaltung
- Künstliche Intelligenz
- Pflege
- Digitale Gesundheit
- Antiretrovirale Therapie
- Implementierungswissenschaft
- Chatbot
- Pädiatrische Notfallmedizin
- Intelligenter Gesprächsagent
- Co-Konstruktion
- Adaptives Plattform-Testdesign
- Patienten- und Stakeholder-Engagement
- Pädiatrische Infektion
- Große Sprachmodelle
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Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- MP-37-2023-9333
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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