Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Wirksamkeit von intensivem Tutoring vs. flexiblem Selbstlernen auf digitale Gesundheitskompetenz und Selbstwirksamkeit bei der Nutzung der "My Health Bank"-App bei Erwachsenen über 50: Eine randomisierte kontrollierte Studie mit KI-miterstellten Materialien

7. April 2026 aktualisiert von: Kun-Yi Lin, Tri-Service General Hospital

Wirksamkeit intensiver Nachhilfe gegenüber flexiblem Selbststudium auf digitale Gesundheitskompetenz und Selbstwirksamkeit bei der Nutzung der "Meine Gesundheitsbank"-App bei Erwachsenen über 50: Eine randomisierte kontrollierte Studie mit KI-mitentwickelten Materialien

Der Zweck dieser Studie ist es, die Wirksamkeit zweier verschiedener Bildungsmodelle bei der Verbesserung der Nutzung der "My Health Bank"-App (ein persönliches Gesundheitsdaten-System in Taiwan) bei Erwachsenen ab 50 Jahren zu bewerten. Da die Bevölkerung Taiwans altert, ist die digitale Gesundheitsverwaltung unerlässlich geworden, doch ältere Erwachsene stehen oft vor einer "digitalen Kluft". Die Teilnehmer werden zufällig entweder einer "Intensiven angeleiteten Lern-Gruppe" (die persönliche Einzelunterweisung erhält) oder einer "Flexiblen Selbstlern-Gruppe" (die selbst erstellte Lernmaterialien verwendet, die mit generativer KI entwickelt wurden) zugewiesen. Die Studie zielt darauf ab, die Ergebnisse dieser beiden Gruppen hinsichtlich der Verbesserung der digitalen Gesundheitskompetenz, der Selbstwirksamkeit und des tatsächlichen App-Nutzungsverhaltens zu vergleichen, um effektivere und skalierbare digitale Gesundheitsbildungsstrategien zu identifizieren.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie wird über einen Zeitraum von 18 Monaten (vom 1. März 2026 bis zum 31. August 2027) durchgeführt und ist in drei strategische Phasen unterteilt:

Phase 1 (Monate 1-6): Konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-kollaborativen Lehrmaterialien, die Expertenvaliditätsprüfung und einen Fragebogen-Pretest (n=15). Eine Pilot-Randomisierte Kontrollierte Studie (Pilot-RCT, n=60) wird durchgeführt, um die Durchführbarkeit und Lesbarkeit der Interventionsmaterialien zu überprüfen.

Phase 2 (Monate 7-15): Die formale Rekrutierungs- und Interventionsphase. Eine umfassende Randomisierte Kontrollierte Studie (Vollumfängliche RCT, n=160) wird mit einem einfachblinden, zweiarmigen Design durchgeführt. Die Teilnehmer werden zufällig entweder der "Intensiven Begleiteten Lerngruppe" oder der "Flexiblen Selbststudiumsgruppe" zugeordnet, mit longitudinaler Datenerhebung und Verfolgung zu drei Zeitpunkten.

Phase 3 (Monate 16-18): Datenverarbeitung, fortgeschrittene statistische Analysen (einschließlich SEM zur Überprüfung der Empowerment-Mechanismen) und abschließende Manuskripterstellung.

Die Studie zielt darauf ab, empirische Belege für skalierbare digitale Gesundheitsbildungsstrategien zur Verringerung der "digitalen Kluft" bei Erwachsenen über 50 zu liefern.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

235

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Taiwan
    • Anle District
      • Keelung, Anle District, Taiwan, 204
        • Rekrutierung
        • Anle District Health Center and Affiliated Community Centers
        • Kontakt:
    • Neihu District
      • Taipei, Neihu District, Taiwan, 114
        • Rekrutierung
        • Tri-Service General Hospital, Department of Orthopaedics
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Teilnehmer im Alter von 50 Jahren und älter.
  • Besitz eines Smartphones mit grundlegenden Bedienkenntnissen (z.B. Entsperren des Telefons, Telefonieren und Nutzung von LINE).
  • Selbstberichtete Unkenntnis mit der "My Health Bank"-App (weniger als 3 Mal oder nie im vergangenen Jahr genutzt).
  • Beherrschung des Hörens, Sprechens, Lesens und Verstehens von Hochchinesisch (Mandarin).

Ausschlusskriterien:

  • Regelmäßige Nutzer der "My Health Bank"-App (3 Mal oder öfter im vergangenen Jahr genutzt).
  • Schwere kognitive Beeinträchtigung, festgestellt durch ein kurzes kognitives Screening, der Teilnehmer ist nicht in der Lage, Anweisungen zu befolgen oder Fragebögen auszufüllen.
  • Das Smartphone-Betriebssystem ist zu veraltet, um die Installation der "NHI App" (National Health Insurance App) zu unterstützen.
  • Unfähigkeit, den App-Download und Installationsprozess selbstständig oder mit Hilfe der Familie abzuschließen (z.B. verlorenes App Store/Google Play Passwort, unzureichender Speicherplatz).

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Versorgungsforschung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Intensive geführte Lerngruppe
Teilnehmer erhalten KI-kollaborative Lernmaterialien mit intensiver Betreuung durch Instruktoren.
Verhalten: KI-kollaborative eHealth-Bildung
Diese Verhaltensintervention besteht aus einem strukturierten eHealth-Literacy-Lehrplan mit KI-kollaborativen Bildungsmaterialien. Das Programm konzentriert sich darauf, den Teilnehmern beizubringen, wie sie die Plattform "My Health Bank" für das persönliche Gesundheitsmanagement nutzen können. Die Intervention wird in zwei Formaten durchgeführt, abhängig von der Gruppenzuweisung: Die experimentelle Gruppe erhält intensive, anleitergestützte Anleitung und praktische Übungen. Die Kontrollgruppe absolviert flexibles Selbststudium mit denselben KI-generierten Materialien. Der Lehrplan zielt darauf ab, die digitale Gesundheitskompetenz, Selbstwirksamkeit und aktive Beteiligung (gemessen an der Nutzungshäufigkeit) an digitalen Gesundheitswerkzeugen bei älteren Erwachsenen zu verbessern.
Aktiver Komparator: Flexible Selbststudium-Gruppe
Die Teilnehmer erhalten dieselben KI-kollaborativen Schulungsmaterialien wie die Versuchsgruppe, absolvieren jedoch ein selbstgesteuertes Lernen ohne intensive anleitergestützte Betreuung. Diese Gruppe dient der Bewertung der grundlegenden Wirksamkeit der digitalen Materialien bei eigenständiger Nutzung.
Verhalten: KI-kollaborative eHealth-Bildung
Diese Verhaltensintervention besteht aus einem strukturierten eHealth-Literacy-Lehrplan mit KI-kollaborativen Bildungsmaterialien. Das Programm konzentriert sich darauf, den Teilnehmern beizubringen, wie sie die Plattform "My Health Bank" für das persönliche Gesundheitsmanagement nutzen können. Die Intervention wird in zwei Formaten durchgeführt, abhängig von der Gruppenzuweisung: Die experimentelle Gruppe erhält intensive, anleitergestützte Anleitung und praktische Übungen. Die Kontrollgruppe absolviert flexibles Selbststudium mit denselben KI-generierten Materialien. Der Lehrplan zielt darauf ab, die digitale Gesundheitskompetenz, Selbstwirksamkeit und aktive Beteiligung (gemessen an der Nutzungshäufigkeit) an digitalen Gesundheitswerkzeugen bei älteren Erwachsenen zu verbessern.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Veränderung des eHealth Literacy Scale (eHEALS) Scores
Zeitfenster: Baseline (T0), 1 Woche nach der Intervention (T1) und 4 Wochen nach der Intervention (T2)
Die eHealth Literacy Scale (eHEALS) wird verwendet, um das kombinierte Wissen, den Komfort und die wahrgenommenen Fähigkeiten der Teilnehmer beim Finden, Bewerten und Anwenden elektronischer Gesundheitsinformationen auf Gesundheitsprobleme zu messen. Die Skala enthält 8 Items, die jeweils auf einer 5-Punkte-Likert-Skala von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 5 (stimme voll und ganz zu) bewertet werden. Die Gesamtpunktzahl liegt zwischen 8 und 40, wobei höhere Werte eine höhere wahrgenommene eHealth-Kompetenz anzeigen.
Baseline (T0), 1 Woche nach der Intervention (T1) und 4 Wochen nach der Intervention (T2)

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Veränderung des General Self-Efficacy Scale (GSES)-Scores
Zeitfenster: Baseline (T0), 1 Woche nach Intervention (T1) und 4 Wochen nach Intervention (T2)
Diese Skala wird verwendet, um die Selbstwirksamkeit der Teilnehmer bei der Bewältigung ihrer Gesundheit und der Nutzung digitaler Werkzeuge zu bewerten. Sie besteht aus 5 Items, wobei jedes Item auf einer 10-Punkte-Skala von 1 (überhaupt nicht sicher) bis 10 (vollkommen sicher) bewertet wird. Der Gesamtscore liegt zwischen 5 und 50. Ein höherer Score deutet auf ein stärkeres Gefühl der Selbstwirksamkeit im Gesundheitsmanagement und der Kompetenz im Umgang mit digitalen Werkzeugen hin.
Baseline (T0), 1 Woche nach Intervention (T1) und 4 Wochen nach Intervention (T2)
Post-Intervention Digitales Gesundheitsmanagement-Verhalten
Zeitfenster: 4 Wochen nach der Intervention (T2)
Dies misst die Häufigkeit und Kompetenz der tatsächlichen Nutzung digitaler Gesundheitstools durch die Teilnehmer, insbesondere der Plattform "My Health Bank". Abhängig vom verwendeten Fragebogen (z. B. einer selbstberichteten Skala zur Häufigkeit von Gesundheitsverhalten) wird jedes Item typischerweise auf einer Likert-Skala bewertet. Die Gesamtpunktzahl spiegelt das aktive Engagement bei der digitalen Selbstverwaltung der Gesundheit wider. Höhere Punktzahlen deuten auf häufigere und positivere gesundheitsfördernde Verhaltensweisen hin.
4 Wochen nach der Intervention (T2)

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Tri-Service General Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Kun-Yi Lin, MD, PhD, Department of Orthopaedics, Tri-Service General Hospital

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

2. April 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

9. März 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

9. März 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

31. März 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

31. März 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

7. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

13. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. April 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • C202605032

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Um die Privatsphäre der Teilnehmer zu schützen und die Vertraulichkeit der Daten gemäß dem genehmigten IRB-Protokoll zu wahren.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Gesundes Altern

Klinische Studien zur KI-kollaborative eHealth-Bildung

Suchen Sie nach ähnlichen Studien

Sponsoren und Mitarbeiter

Krankheiten

Drogeninterventionen

CROs by country

CROs in Paraguay

Bedingungen

Seltene Krankheiten

Drogeninterventionen

Nahrungsergänzungsmittel

Sponsor / Mitarbeiter

Standorte

Abonnieren