- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT03490253
Diabetes und Depression SMS-Intervention (DIAMANTE)
Verbesserung des Selbstmanagements von Diabetes und Depressionen durch adaptives mobiles Messaging
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Wir haben Methoden des benutzerzentrierten Designs (UCD) verwendet, um das DIAMANTE-Inhalts- und Textnachrichtensystem durch drei iterative UCD-Phasen mit jeweils zehn Patienten (insgesamt n = 30) iterativ zu entwickeln. Die erste Phase bestand aus 1,5-stündigen halbstrukturierten Einzelinterviews. Die Erkenntnisse aus Phase 1 wurden verwendet, um Entscheidungen über Inhalt und Informationsbereitstellung der endgültigen Intervention zu treffen, einschließlich der Auswahl der thematischen Nachrichtenkategorien und des Designs. In der zweiten Phase testeten die Patienten einen frühen Prototyp der mobilen Anwendung durch Usability-Tests. Die Patienten testeten die abschließende DIAMANTE-Intervention einschließlich der thematischen Botschaftsinhalte und der Anwendung in der dritten, letzten UCD-Phase, um vor Beginn der randomisierten Kontrollstudie alle anwenderbezogenen Probleme anzugehen.
In der randomisierten kontrollierten Studie DIAMANTE wollen wir die Wirkung einer Smartphone-App untersuchen, die Reinforcement Learning verwendet, um die effektivsten Botschaften zur Steigerung der körperlichen Aktivität vorherzusagen. Wir werden 276 einkommensschwache Patienten mit Depressionen und Diabetes im San Francisco Health Network rekrutieren. Wir werden diese Intervention mit statischen Nachrichten mit Gesundheitsmanagement-Inhalten und einer Kontrollgruppe vergleichen, die nur eine wöchentliche Stimmungsnachricht erhält.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
California
-
San Francisco, California, Vereinigte Staaten, 94110
- Zuckerberg San Francisco General Hospital/University of California, San Francisco
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- HbA1c (Hämoglobin A1c) > 7
- PHQ-8 (Patientengesundheitsfragebogen-8) > 5
Ausschlusskriterien:
- hohes Maß an körperlicher Aktivität (> 30 Minuten mäßiger bis intensiver Aktivität pro Tag)
- Schwangerschaft
- Bewegungsunfähigkeit aufgrund körperlicher Behinderung
- schwere psychische Erkrankung
- weder Englisch noch Spanisch lesen und schreiben können
- plant, das Land während des Prozesses für längere Zeit zu verlassen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Aktiver Komparator: Statische Nachrichtenübermittlung
Wir werden Patienten insgesamt sieben Nachrichten pro Woche (eine pro Tag) um 10.00 Uhr senden.
Für die Botschaften zum körperlichen Gesundheitsmanagement verwenden wir Botschaften aus etablierten Themen im Inhalt des Diabetes-Präventionsprogramms(23) mit dem Schwerpunkt auf körperlicher Aktivität und Stressbewältigung.
In der letzten Nachricht am siebten Tag werden die Patienten gebeten, ihre Stimmung auf einer Skala von 1 bis 9 zu bewerten. Die körperliche Aktivität (Schrittzahl/Tag) wird passiv über die App auf ihrem Smartphone überwacht.
|
Die statische Interventionsgruppe erhält Textnachrichten mit Gesundheitsinformationen, die typisch für bestehende SMS-Interventionen für Diabetes und Depression sind.
Andere Namen:
|
|
Experimental: Adaptive Nachrichtenübermittlung
Patienten im adaptiven Messaging-Arm erhalten die täglichen Nachrichten des statischen Arms und zusätzlich tägliche Nachrichten in verschiedenen Kategorien von Feedback- und Motivationsnachrichten, die mithilfe eines Reinforcement-Learning-Algorithmus (RL) ausgewählt werden.
Die körperliche Aktivität (Schrittzahl/Tag) wird aktiv über die App auf ihrem Smartphone überwacht.
|
In einer dreiarmigen randomisierten kontrollierten Studie werden wir die Wirkung einer SMS-Smartphone-Anwendung zur Förderung körperlicher Aktivität bei Patienten aus ethnischen Minderheiten mit niedrigem Einkommen und komorbider Diabetes und Depression untersuchen.
Die adaptive Interventionsgruppe empfängt Nachrichten, die von einem Reinforcement-Learning-Algorithmus ausgewählt werden.
Andere Namen:
|
|
Kein Eingriff: Kontrollbedingung
Kontrollpatienten installieren die App nur auf ihrem Telefon und erhalten keine Feedback-Nachrichten.
Sie erhalten wöchentlich an einem festen Tag eine Nachricht, in der sie gebeten werden, ihre Stimmung in der Vorwoche auf einer Skala von 1 bis 9 einzuschätzen. Die Nachricht wird täglich um 10:00 Uhr versendet.
Non-Responder werden in Zwei-Stunden-Intervallen daran erinnert, ihre Stimmungs-Selbsteinschätzung einzureichen.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Physische Aktivität
Zeitfenster: 6 Monate
|
Unser primäres Ergebnis, die Änderung der täglichen Schrittzahl, wird passiv von einer Mobiltelefonanwendung erfasst, während die Patienten in der Intervention bleiben.
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6 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Hämoglobin a1c
Zeitfenster: 6 Monate
|
Wir werden HbA1c, den durchschnittlichen Plasmaglukosewert der letzten acht bis zwölf Wochen, der als Mittel zur Diagnose von Diabetes (20) empfohlen wird, aus den elektronischen Patientenakten (EHR) der Patienten ableiten.
Wir verwenden die aktuellste verfügbare Messung von maximal 12 Monaten vor der Teilnahme an der Studie.
Nach 6 Monaten werden wir erneut den aktuellsten HbA1c-Wert (aus der EHR der Patienten) ermitteln und sicherstellen, dass zwischen dem Ausgangswert und den HbA1c-Nachsorgewerten mindestens 3 Monate vergangen sind.
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6 Monate
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|
Patienten-Gesundheitsfragebogen-8 (PHQ-8)
Zeitfenster: 6 Monate
|
Wir werden den selbstberichteten PHQ-8 aus den Krankenakten zu Studienbeginn, bei Abschluss der Intervention und bei der Nachuntersuchung nach 6 Monaten vergleichen.
|
6 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Courtney Lyles, PhD, University of California, San Francisco
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Aguilera A, Schueller SM, Leykin Y. Daily mood ratings via text message as a proxy for clinic based depression assessment. J Affect Disord. 2015 Apr 1;175:471-4. doi: 10.1016/j.jad.2015.01.033. Epub 2015 Jan 29.
- Lyles CR, Ratanawongsa N, Bolen SD, Samal L. mHealth and Health Information Technology Tools for Diverse Patients with Diabetes. J Diabetes Res. 2017;2017:1704917. doi: 10.1155/2017/1704917. Epub 2017 Feb 23. No abstract available.
- Nouri SS, Avila-Garcia P, Cemballi AG, Sarkar U, Aguilera A, Lyles CR. Assessing Mobile Phone Digital Literacy and Engagement in User-Centered Design in a Diverse, Safety-Net Population: Mixed Methods Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Aug 29;7(8):e14250. doi: 10.2196/14250.
- Avila-Garcia P, Hernandez-Ramos R, Nouri SS, Cemballi A, Sarkar U, Lyles CR, Aguilera A. Engaging users in the design of an mHealth, text message-based intervention to increase physical activity at a safety-net health care system. JAMIA Open. 2019 Oct 11;2(4):489-497. doi: 10.1093/jamiaopen/ooz049. eCollection 2019 Dec.
- Hernandez-Ramos R, Aguilera A, Garcia F, Miramontes-Gomez J, Pathak LE, Figueroa CA, Lyles CR. Conducting Internet-Based Visits for Onboarding Populations With Limited Digital Literacy to an mHealth Intervention: Development of a Patient-Centered Approach. JMIR Form Res. 2021 Apr 29;5(4):e25299. doi: 10.2196/25299.
- Figueroa CA, Aguilera A, Chakraborty B, Modiri A, Aggarwal J, Deliu N, Sarkar U, Jay Williams J, Lyles CR. Adaptive learning algorithms to optimize mobile applications for behavioral health: guidelines for design decisions. J Am Med Inform Assoc. 2021 Jun 12;28(6):1225-1234. doi: 10.1093/jamia/ocab001.
- Aguilera A, Figueroa CA, Hernandez-Ramos R, Sarkar U, Cemballi A, Gomez-Pathak L, Miramontes J, Yom-Tov E, Chakraborty B, Yan X, Xu J, Modiri A, Aggarwal J, Jay Williams J, Lyles CR. mHealth app using machine learning to increase physical activity in diabetes and depression: clinical trial protocol for the DIAMANTE Study. BMJ Open. 2020 Aug 20;10(8):e034723. doi: 10.1136/bmjopen-2019-034723.
- Figueroa CA, Deliu N, Chakraborty B, Modiri A, Xu J, Aggarwal J, Jay Williams J, Lyles C, Aguilera A. Daily Motivational Text Messages to Promote Physical Activity in University Students: Results From a Microrandomized Trial. Ann Behav Med. 2022 Feb 11;56(2):212-218. doi: 10.1093/abm/kaab028.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- R01HS025429-02 (US-AHRQ-Zuschuss/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- STUDIENPROTOKOLL
- SAFT
- CSR
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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