ECA de CBT-I Chatbot
10 de febrero de 2025 actualizado por: Tim M. H. Li, Chinese University of Hong Kong
Eficacia de un chatbot para brindar terapia cognitivo-conductual para el insomnio en jóvenes: un ensayo controlado aleatorio
El insomnio es frecuente en la juventud y se asocia con la depresión y otros trastornos psiquiátricos, lo que lleva a una mayor carga de salud mental.
La Terapia Cognitiva Conductual para el Insomnio (TCC-I) se recomienda como tratamiento de primera línea para el insomnio.
Se han empleado herramientas digitales para automatizar las intervenciones de salud mental, con el fin de abordar factores disuasorios como la escasez de médicos, la disponibilidad limitada de citas, el alto costo y el estigma de buscar ayuda.
Se ha demostrado que la TCC-I digital es eficaz para tratar el insomnio.
La futura intervención digital incorporará un diseño centrado en el paciente, aportes de partes interesadas clave y nuevos conocimientos sobre el cambio de comportamiento.
Los chatbots impulsados por inteligencia artificial (IA) se utilizan en diferentes industrias para mejorar la experiencia del cliente.
El chatbot de IA también se utiliza en la industria de la salud mental para ampliar el límite de las intervenciones digitales desde la acomodación de contenido didáctico e informativo hasta la provisión de agentes conversacionales interactivos, inteligentes y, lo que es más importante, centrados en el paciente.
Algunos chatbots de salud mental de IA famosos en las sociedades occidentales se desarrollaron para brindar comentarios personalizados, responder a las emociones que expresa un usuario y alentar a los usuarios a completar una intervención.
Este estudio investigará el efecto de un chatbot CBT-I sobre el insomnio para proporcionar más evidencia sobre el chatbot de salud mental.
Descripción general del estudio
Estado
Retirado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Intervencionista
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años a 35 años (Adulto)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- puntuación de 8 o más en el índice de gravedad del insomnio (ISI)
- entre 18 y 35 años
- leer y escribir chino
- tener un teléfono inteligente
- tener acceso constante a Internet en su teléfono inteligente
Criterio de exclusión:
- tener un diagnóstico autoinformado de cualquier trastorno psiquiátrico
- han estado tomando medicamentos regulares en el último mes
- no tienen aplicación(es) de mensajería instantánea serán excluidos.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Tratamiento
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Grupo de intervención
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Las intervenciones digitales pueden aliviar la carga mundial de los trastornos mentales.
Los bajos costos de instalación y las barreras de las plataformas en línea hacen que las intervenciones digitales sean muy rentables.
Mediante el uso de Internet como medio de entrega, muchas personas pueden disfrutar de un acceso sin restricciones a la información de autoayuda.
A diferencia de la intervención presencial tradicional, los efectos de las intervenciones de autoayuda digital son escalables.
El estudio actual intenta extender el límite de las intervenciones digitales desde la acomodación de contenido didáctico e informativo hasta la provisión de agentes conversacionales interactivos, inteligentes y, lo que es más importante, centrados en el paciente.
Los chatbots de IA pueden proporcionar recomendaciones adecuadas y materiales de capacitación a los usuarios de acuerdo con su preparación conductual, mental y motivacional.
Dado que los chatbots de IA existentes se desarrollan para las sociedades occidentales, un chatbot chino específico de la cultura llenará los vacíos de investigación y servicio.
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Sin intervención: Grupo de control
Control de lista de espera
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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El índice de gravedad del insomnio (ISI)
Periodo de tiempo: 10-20 minutos
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El índice de gravedad del insomnio (ISI) se utilizará para medir los síntomas de insomnio en el mes anterior.
ISI incluye 7 elementos con un formato Likert de cinco puntos (0 = nada a 4 = mucho).
El puntaje total varía de 0 a 28.
Una puntuación ≥ 8 indica un insomnio clínicamente significativo en adolescentes chinos (sensibilidad = 87%, especificidad = 75%).
El alfa de Cronbach y la confiabilidad de prueba de ISI fueron 0.83 y 0.79, respectivamente.
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10-20 minutos
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Cuestionario reducido de Horne y Östberg Morningness and Eveningness (rMEQ)
Periodo de tiempo: 10-20 minutos
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Se utilizó el Cuestionario reducido de Horne y Östberg Morningness and Eveningness (rMEQ) para medir la preferencia de cronotipo.
rMEQ consta de 5 ítems donde los primeros 4 ítems se calificaron de 1 a 5 mientras que el último ítem se calificó de 0 a 6.
La puntuación total osciló entre 4 y 25.
Tres tipos clasificados de cronotipo fueron vespertino (puntuación < 12), tipo intermedio (puntuación 12-17) y matutino (puntuación > 17).
El alfa de Cronbach y la fiabilidad test-retest del rMEQ fueron 0,70 y 0,77, respectivamente.
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10-20 minutos
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El Cuestionario de Salud del Paciente-9 (PHQ-9)
Periodo de tiempo: 10-20 minutos
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El Cuestionario de Salud del Paciente-9 (PHQ-9) se utilizará para medir los síntomas de depresión en las últimas dos semanas.
PHQ-9 incluye 9 ítems con formato Likert de cuatro puntos (0 = nada a 3 = casi todos los días).
La puntuación total oscila entre 0 y 27.
Una puntuación ≥ 10 indica depresión clínicamente significativa en la población china (sensibilidad = 88 %, especificidad = 88 %).
El alfa de Cronbach y la fiabilidad test-retest de PHQ-9 fueron 0,86 y 0,84, respectivamente.
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10-20 minutos
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Escala de creencias y actitudes disfuncionales sobre el sueño (DBAS-16)
Periodo de tiempo: 10-20 minutos
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La escala de creencias y actitudes disfuncionales sobre el sueño (DBAS-16) es una versión abreviada del DBAS original, evaluará las cogniciones que alteran el sueño.
DBAS-16 incluye 16 ítems con formato Likert de diez puntos (0 = totalmente en desacuerdo a 10 = totalmente de acuerdo).
La puntuación total se basa en la puntuación media de todos los elementos.
Una puntuación más alta refleja mayores creencias disfuncionales sobre el sueño.
Un coeficiente de correlación de Pearson calculado entre las puntuaciones totales mostró una correlación significativa, r(72) = 0,83, P <0,0001, lo que sugiere una estabilidad temporal adecuada.
Una prueba t pareada reveló que la puntuación total del DBAS-16 disminuyó significativamente desde la primera (media = 4,95, SD = 1,35) a la segunda (media = 4,57, SD = 1,48) administración.
Los valores alfa de Cronbach de 0,77 (clínico) y 0,79 (investigación) indican una consistencia interna adecuada.
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10-20 minutos
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Índice de Higiene del Sueño (SHI)
Periodo de tiempo: 10-20 minutos
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El índice de higiene del sueño (SHI) se utiliza para evaluar la higiene del sueño.
Cada ítem se califica en una escala de cinco puntos que va de 0 (nunca) a 4 (siempre).
Las puntuaciones totales oscilan entre 0 y 52, y una puntuación más alta representa una peor higiene del sueño.
Alfa de Cronbach = 0,66 y fiabilidad test-retest (r = 0,71).
La versión china de SHI muestra consistencia interna (α = 0,62, ω = 0,63) y estabilidad (fiabilidad test-retest = 0,90).
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10-20 minutos
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
6 de marzo de 2023
Finalización primaria (Estimado)
31 de diciembre de 2024
Finalización del estudio (Estimado)
31 de enero de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
3 de marzo de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
3 de marzo de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
15 de marzo de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
25 de marzo de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
10 de febrero de 2025
Última verificación
1 de febrero de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- KPF22GWP14
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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