- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06774430
Estrategias digitales para avanzar en los objetivos 1 y 2 de búsqueda de ayuda
Estrategias digitales para promover la búsqueda de ayuda en jóvenes con alto riesgo clínico de desarrollar psicosis
Descripción general del estudio
Estado
Descripción detallada
Objetivo 1: Caracterizar los patrones de búsqueda de ayuda en 25.000 jóvenes que obtuvieron puntuaciones superiores al umbral del Cuestionario Prodrómico (PQ-B). H1a: Los jóvenes se agruparán en (1) preintendentes (tomar el PQ-B e interactuar con el contenido educativo), (2) intendentes (iniciar un intercambio de texto con un navegador de pares de Strong365, (3) actores (avanzar de los mensajes de texto a la evaluación clínica con un médico de Strong365 por teléfono/video) y (4) súper actores (avanzar de la evaluación a la ingesta de AMP-SCZ). Los datos incluirán metadatos en línea (tiempo pasado en línea, número de recursos vistos, tiempo dedicado a completar el PQ-B, número de textos iniciados/intercambiados), autoinforme (datos demográficos, tipo y gravedad de los síntomas, puntuación del PQ-B, objetivos/ necesidades, autoeficacia) y lenguaje natural. H1b (solo Strong365): el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de los datos extraídos de las interacciones participante/proveedor a través de texto y video identificará marcadores lingüísticos de las etapas HAPA: pretendiente, actor, superactor. Los modelos basados en las etapas de HAPA, junto con características de comportamiento (es decir, momento de los mensajes, frecuencia, retraso en la respuesta) predecirán el avance de la búsqueda de ayuda frente a la desvinculación. Se utilizarán las principales funciones predictivas para informar la elaboración de estrategias de avance en la búsqueda de ayuda que se probarán en los MRT (objetivo 3).
Objetivo 2: Para garantizar que quienes completen el PQ-B sean dirigidos adecuadamente, este estudio establecerá el umbral más preciso para identificar CHR en línea. H2: utilizando datos del cribado PQ-B basado en la población, los investigadores predicen que una puntuación total de angustia de 20+ generará el índice de probabilidades de diagnóstico más alto con una sensibilidad de al menos el 80% en línea, según lo determinado por evaluación clínica remota. Durante el resto del estudio, se utilizará la puntuación umbral que maximice la especificidad y la sensibilidad.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Michael Birnbaum, MD
- Número de teléfono: 212-523-2154
- Correo electrónico: mlb2216@cumc.columbia.edu
Ubicaciones de estudio
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New York
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New York, New York, Estados Unidos, 10032
- Reclutamiento
- Columbia University Irving Medical Center
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Contacto:
- Michael Birnbaum, MD
- Número de teléfono: 212-523-2154
- Correo electrónico: mlb2216@cumc.columbia.edu
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Edades 13-26 años
- Vivir dentro de un radio de 50 millas de un sitio AMP-SCZ con sede en EE. UU.
- Capaz de completar el PQ-B en inglés en la plataforma de evaluación de MHA.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Objetivo 1: Proporción de participantes en cada categoría de búsqueda de ayuda
Periodo de tiempo: 1 año
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Datos de los participantes, incluidos metadatos en línea (tiempo pasado en línea, número de recursos vistos, tiempo dedicado a completar el PQ-B, número de textos iniciados/intercambiados), autoinforme (datos demográficos, tipo y gravedad de los síntomas, puntuación del PQ-B, objetivos/necesidades, autoeficacia) y lenguaje natural se utilizarán para agrupar a los participantes en 4 categorías: (1) Pre-intendentes (tomar el PQ-B); (2) Intendentes (iniciar un intercambio de texto con un compañero navegador; (3) Actores (avanzar a la evaluación clínica); y (4) Superactores (avanzar a la admisión).
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1 año
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Objetivo 2: Puntuación umbral para identificar jóvenes clínicos de alto riesgo en línea
Periodo de tiempo: 1 año
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Esta puntuación se determinará utilizando datos del cribado PQ-B basado en la población.
Se predice que una puntuación de angustia total de 20+ generará el índice de probabilidades de diagnóstico más alto con una sensibilidad de al menos el 80% en línea, según lo determinado por una evaluación clínica remota.
Durante el resto del estudio, se utilizará una puntuación umbral que maximice la especificidad y la sensibilidad.
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Michael Birnbaum, MD, Columbia University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AAAV1315 Aim 1 and 2
- 1R01MH133569-01A1 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .