Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Un chatbot pour améliorer les connaissances sur le COVID-19

17 janvier 2024 mis à jour par: Yingfeng Zheng, Sun Yat-sen University
L'objectif de cette étude est d'explorer si un chatbot basé sur des techniques de PNL a un meilleur effet éducatif que des livrets imprimés sur la connaissance du COVID-19 et de sa vaccination.

Aperçu de l'étude

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Réel)

430

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chine, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

60 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Oui

La description

Critère d'intégration:

Les personnes âgées de plus de 18 ans qui résident dans le district d'étude sélectionné depuis plus de six mois ; Disposé à participer à l'étude et à fournir un consentement éclairé.

Critère d'exclusion:

Avoir des troubles oculaires, auditifs ou mentaux empêchant la lecture ou l'entretien téléphonique.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Recherche sur les services de santé
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Tripler

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: Système d'IA conversationnelle
Le système d'IA conversationnelle basé sur LLM traite les requêtes des utilisateurs avec un cadre sophistiqué de génération, de décision, d'action et de sécurité pour fournir un retour d'information optimal. Le système possède plusieurs fonctionnalités clés. Premièrement, il utilise l'apprentissage en contexte augmenté par la récupération pour améliorer les réponses générées par le LLM, en obtenant des informations sur des sites Web fiables. Deuxièmement, il comprend le module Guardrail qui traite le contenu potentiellement nuisible dans les réponses générées par LLM en clarifiant et en validant le contenu avant la livraison. De plus, le système d'IA est équipé d'un module de mémoire d'auto-vérification qui conserve les caractéristiques cliniques essentielles à travers les dialogues multi-tours, garantissant ainsi la continuité et la cohérence de ses interactions avec les utilisateurs. Le contenu éducatif sur la vaccination provient du site officiel de l'Organisation mondiale de la santé (https://www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/vaccines-and-immunization-what-is-vaccination). .
Comparateur actif: Brochure pédagogique
Une brochure imprimée dont le contenu sur la vaccination provient du site officiel de l'Organisation mondiale de la santé (https://www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/vaccines-and-immunization-what-is- vaccination).

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Acceptation des vaccins
Délai: Jour 14
L'acceptation du vaccin a été évaluée sur la base des réponses à la question « En fonction de votre situation réelle, veuillez choisir dans quelle mesure vous êtes disposé à vous faire vacciner. » Les options de réponse étaient les suivantes : Refuser catégoriquement, Refuser mais incertain quant à l'avenir, Je n'y ai pas encore réfléchi, Accepter mais j'y réfléchis toujours et Tout à fait disposé. L'acceptation du vaccin était envisagée si le participant sélectionnait « Tout à fait disposé ».
Jour 14

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Hésitation à la vaccination
Délai: Jour 14
L'échelle d'hésitation à la vaccination a été développée sur la base du modèle « 3C » (confiance, complaisance et commodité) par le groupe de travail SAGE sur l'hésitation à la vaccination, englobant trois aspects : confiance, complaisance et commodité. Il utilise une échelle de Likert en 5 points (Fortement en désaccord, En désaccord, Neutre, D'accord, Tout à fait d'accord) pour la notation. Pour l'aspect de la complaisance, la notation est inversée, de « Fortement d'accord » à « Fortement en désaccord » notés respectivement de 5 à 1 points. En revanche, d'autres éléments suivent la notation standard, où « Fortement d'accord » à « Fortement en désaccord » sont notés de 1 à 5 points. La confiance est mesurée par la sécurité et l’efficacité perçues des vaccins. La complaisance est évaluée en fonction de la nécessité perçue du vaccin et de la gravité des maladies évitables. La commodité est évaluée par la facilité perçue du transport et de la prise de rendez-vous.
Jour 14

Autres mesures de résultats

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Sentiments de contrainte
Délai: Jour 14
Pour évaluer les sentiments de coercition liés à la vaccination, les participants ont dû répondre à une seule question : « Lorsque vous décidez de vous faire vacciner, vous sentez-vous obligé de prendre ou non le vaccin ? Cette question utilise une échelle de Likert en 5 points (très faible, faible, neutre, élevé, très élevé) avec des scores plus faibles indiquant un sentiment moindre de coercition perçue.
Jour 14

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 mai 2023

Achèvement primaire (Réel)

31 août 2023

Achèvement de l'étude (Réel)

31 août 2023

Dates d'inscription aux études

Première soumission

16 janvier 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

16 janvier 2023

Première publication (Réel)

18 janvier 2023

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Estimé)

19 janvier 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

17 janvier 2024

Dernière vérification

1 janvier 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

S'abonner