- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT03006653
Comprendre les fluctuations quotidiennes de l'autorégulation
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Une mauvaise autorégulation et l'impulsivité sont des symptômes sous-jacents de nombreux problèmes de santé mentale tels que l'obésité, la toxicomanie, le trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité (TDAH), le jeu, l'hyperphagie boulimique, le trouble bipolaire, le trouble de la personnalité limite et les comportements suicidaires. Cela en fait l'une des cibles d'intervention les plus importantes en matière de santé personnelle et publique. Le test classique de la guimauve réalisé par Mischel et ses collègues a déterminé que l'incapacité de retarder la gratification dans l'enfance était prédictive de scores inférieurs au test d'aptitude scolaire (SAT) et d'un IMC plus élevé à l'âge adulte. Cependant, les évaluations de l'impulsivité et de la mauvaise autorégulation sont rarement incluses dans les soins médicaux de routine en raison des contraintes de temps et financières.
Le téléphone mobile a changé notre capacité à évaluer et à intervenir auprès des individus à distance, offrant une voie pour les tests de diagnostic ambulatoires et les interventions adaptatives juste à temps accessibles à des milliards de personnes. Les nouvelles méthodes d'évaluation utilisant le téléphone mobile, y compris le ResearchKit d'Apple, offrent la possibilité d'évaluations puissantes de l'impulsivité au-delà de la simple auto-évaluation. À ce jour, aucune mesure de l'impulsivité n'a été intégrée à ResearchKit ou à aucune application mobile, à part la version bêta que les chercheurs ont récemment construite, et la communauté des chercheurs n'a pas non plus exploré les possibilités d'évaluation de l'impulsivité passive à l'aide d'analyses mobiles intégrées à tous les téléphones. Il existe des preuves préliminaires que l'analyse mobile, telle que la latence pour répondre à un texte, peut prédire les traits de personnalité associés à l'impulsivité tels que l'extraversion et le névrosisme, et les études d'auto-évaluation révèlent qu'il existe une relation directe entre l'incapacité de retarder la gratification et différents modèles d'utilisation du téléphone mobile. Ces études mettent en évidence la puissance potentielle du phénotypage mobile en tant que mesure omniprésente des déterminants de la santé chez des milliards de personnes en utilisant des données passives qui ne nécessitent pas la participation de l'utilisateur. Cependant, des recherches fondamentales sont nécessaires pour valider les évaluations, créer des outils adaptatifs et inclure la capacité d'autorégulation des différences individuelles ainsi que des interventions visant à améliorer la régulation dans la discussion.
Les chercheurs proposent de tester une nouvelle application d'outil d'évaluation mobile d'autorégulation diagnostique. L'application intégrée au ResearchKit(™) d'Apple et au ResearchStack(™) d'Android comprend une évaluation d'auto-évaluation, trois tâches de performance continues et une collecte de données passive développée pour une utilisation en personne.
L'objectif est qu'en différenciant les personnes fortement et faiblement impulsives à l'aide d'outils d'évaluation mobiles, les enquêteurs identifient les personnes les plus à risque de problèmes d'autorégulation. Les individus plus impulsifs ont moins de maîtrise de soi face à des tentations à court terme, quelle que soit leur connaissance des conséquences de ces choix. Ce serait la première étape dans le développement d'un outil de mesure entièrement à distance à cet effet.
L'objectif principal de ce projet exploratoire est de développer et de valider une application mobile pour tester l'impulsivité à distance, et de tester la corrélation entre les indicateurs d'impulsivité auto-rapportés via l'évaluation mobile et les tests objectifs d'impulsivité sur le téléphone mobile.
Comme il s'agit d'une étude exploratoire, les chercheurs examinent la fréquence à laquelle les participants utilisent l'application mobile dans le monde réel et comment les tâches s'exécutent au fil du temps une fois qu'ils quittent le laboratoire. De plus, les enquêteurs testeront la validité des mesures dans le temps.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
New York
-
Great Neck, New York, États-Unis, 11021
- Center for Addiction Services and Personalized Interventions Research (CASPIR)
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- être à l'aise et capable de lire en anglais au niveau de la huitième année (questionnaire sur le formulaire d'auto-évaluation et de consentement),
- avoir entre 18 et 75 ans (auto-déclaration, âge en démographie),
- être prêt à donner son consentement éclairé, et
- possèdent un smartphone mobile (iOS ou Android) et sont disposés à recevoir et à répondre à des SMS.
Critère d'exclusion:
- êtes enceinte ou allaitez,
- présentez une consommation importante de substances, définie comme une consommation hebdomadaire supérieure à une fois au cours du mois précédent (pour toute substance autre que l'alcool, la nicotine ou la caféine) ou supérieure à 21 consommations d'alcool standard par semaine pour les femmes et 24 pour les hommes,
- présenter une maladie psychiatrique grave ou un risque suicidaire mesuré par un traitement antérieur en hospitalisation, des médicaments contre la psychose ou une tendance suicidaire récente ; un diagnostic actuel autodéclaré ou déterminé par un clinicien de dépression majeure ou de trouble bipolaire passé ou présent, de trouble délirant ou de schizophrénie, et/ou
- sont incapables de comprendre les procédures d'étude de recherche, comme en témoigne un score inférieur à 4 sur 5 au quiz du formulaire de consentement.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Impulsivité
Délai: 21 jours
|
Évaluation quotidienne de l'impulsivité.
|
21 jours
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Frederick Muench, PhD, Northwell Health
Publications et liens utiles
Publications générales
- Billieux J, van der Linden M, Rochat L. The role of impulsivity in actual and problematic use of the mobile phone. Applied Cognitive Psychology 22: 1195-1210, 2008.
- Lazer D, Pentland A, Adamic L, Aral S, Barabasi AL, Brewer D, Christakis N, Contractor N, Fowler J, Gutmann M, Jebara T, King G, Macy M, Roy D, Van Alstyne M. Social science. Computational social science. Science. 2009 Feb 6;323(5915):721-3. doi: 10.1126/science.1167742. No abstract available.
- Wen H, Sobolev M, Vitale R, Kizer J, Pollak JP, Muench F, Estrin D. mPulse Mobile Sensing Model for Passive Detection of Impulsive Behavior: Exploratory Prediction Study. JMIR Ment Health. 2021 Jan 27;8(1):e25019. doi: 10.2196/25019.
- Sobolev M, Vitale R, Wen H, Kizer J, Leeman R, Pollak JP, Baumel A, Vadhan NP, Estrin D, Muench F. The Digital Marshmallow Test (DMT) Diagnostic and Monitoring Mobile Health App for Impulsive Behavior: Development and Validation Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Jan 22;9(1):e25018. doi: 10.2196/25018. Erratum In: JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Jan 26;9(1):e27439.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimation)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 16-693
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Description du régime IPD
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