Étude prospective du monde réel sur la formation aux algorithmes de prédiction thérapeutique
11 février 2024 mis à jour par: Mobio Interactive PTE LTD
Étude prospective dans le monde réel sur la formation d'algorithmes de prédiction de thérapie à l'aide des données de la plateforme de santé mentale Mobio AmDTx
Cette étude examine l'impact de l'utilisation d'un algorithme pour sélectionner le contenu thérapeutique pour les patients engagés dans la plateforme mobile de santé mentale AmDTx (Mobio Interactive).
L'algorithme doit être entraîné avec trois sources de données distinctes.
Deux sources de données proviennent des auto-évaluations des patients eux-mêmes, fournies avant et après avoir participé au contenu thérapeutique.
La troisième source de données provient d'une mesure objective du stress psychologique, rendue possible grâce à l'analyse artificielle des données de vision par ordinateur capturées par la caméra de l'appareil mobile lorsque le patient réalise une vidéo selfie de 30 secondes avant et après avoir participé au contenu thérapeutique.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
À partir de 2 786 individus uniques participant entre mars 2015 et décembre 2022 à des séances de psychothérapie en anglais et fournissant des auto-évaluations avant et après la séance et des données biométriques faciales via la plateforme de santé mentale AmDTx (Mobio Interactive Pte Ltd, Singapour), une analyse a été menée sur 67 « super utilisateurs » ayant effectué au moins 28 sessions avec toutes les mesures pré- et post-session.
AmDTx est une plateforme de santé mentale cliniquement validée qui fournit aux patients des enregistrements audio favorisant le bien-être mental (psychothérapie asynchrone et à la demande).
AmDTx contient également des outils faciles à utiliser qui évaluent rapidement le bien-être mental, notamment une mesure objective du stress psychologique dérivée de l'analyse par IA des biomarqueurs faciaux (niveau de stress objectif ; ∆OSL) et des évaluations écologiques momentanées (EMA).
Deux EMA couramment utilisés dans AmDTx sont le stress autodéclaré (∆SRS) et l'humeur autodéclarée (∆SRM).
Ces trois sources de données ont été utilisées pour former indépendamment un algorithme conçu pour prédire quelles futures séances de thérapie s'avéreraient les plus efficaces pour chaque individu.
Les prédictions de l'algorithme ont été comparées à l'efficacité des sessions auto-sélectionnées par l'individu.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
67
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
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Singapore, Singapour, 389637
- Mobio Interactive Pte Ltd
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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
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Oui
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Utilisateurs d'AmDTx âgés d'au moins 18 ans, de tout sexe, de toute zone géographique et de tout statut socio-économique.
La description
Critère d'intégration:
- Réalisation d'au moins 28 séances de psychothérapie en anglais contenant les charges utiles de séance requises pour l'inclusion de l'algorithme, et uniquement lorsque les mesures objectives et les deux mesures subjectives ont toutes été réalisées avant et après chaque séance.
Critère d'exclusion:
- Moins de 18 ans
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
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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AmDTx engagé
Les données ont été collectées entre mars 2015 et décembre 2022 sur 36 160 utilisateurs uniques d'une manière conforme à la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), à la Personal Health Information Protection Act (PHIPA) et au Règlement général sur la protection des données (RGPD).
Parmi eux, 2 786 individus uniques ont participé à la collecte de données biométriques et d’auto-évaluation.
Afin de protéger l'applicabilité des résultats dans le monde réel, les utilisateurs n'ont reçu aucune instruction ou information particulière sur la nature ou la possibilité des analyses actuelles.
En conséquence, les données des utilisateurs variaient considérablement en termes d’engagement et de caractéristiques d’utilisation des applications.
Pour créer un ensemble de données unique, unifié et cohérent pouvant être exploité dans toutes les analyses prévues, les données ont été filtrées pour inclure uniquement les séances de psychothérapie en anglais contenant les charges utiles de session requises pour l'inclusion de l'algorithme (voir ci-dessous), et uniquement lorsque tous les objectifs étaient atteints. et deux mesures subjectives ont été effectuées avant et après chaque séance.
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AmDTx (Mobio Interactive Pte Ltd, Singapour) est une plateforme de santé mobile avancée équipée de vision par ordinateur et d'IA pour quantifier objectivement le stress psychologique et d'évaluations écologiques momentanées comparatives pour mesurer subjectivement le stress, la valence et l'éveil.
La psychothérapie asynchrone et à la demande disponible sous forme de fichiers audio dans AmDTx a été validée cliniquement sur tout le spectre de gravité de la maladie mentale.
La psychothérapie au sein d'AmDTx exploite principalement les techniques de méditation/pleine conscience pour améliorer la relaxation, renforcer la résilience au stress, améliorer la concentration et la prise de décision, influencer le comportement et affecter les préjugés.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Niveau de stress objectif (OSL)
Délai: Continu
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Niveau de stress objectif (∆OSL).
Le stress objectif au sein d'AmDTx a été obtenu via une vidéo « selfie » de 30 secondes capturée avec la caméra frontale d'un appareil mobile (smartphone ou table).
Les données de vision par ordinateur extraites des vidéos en temps réel jusqu'à la fin de l'étude, soit une moyenne de 27,1 mesures par personne et par an, ont ensuite été transmises à travers un réseau neuronal profond (DNN) pour calculer le niveau de stress objectif (∆OSL) à ce moment-là. temps.
∆OSL est représenté par une valeur comprise entre 0 et 1, les valeurs plus élevées représentant plus de contraintes.
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Continu
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Stress autodéclaré (SRS)
Délai: Continu
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Stress subjectif autodéclaré (∆SRS).
Le stress subjectif au sein d'AmDTx a été quantifié via un « curseur » numérique animé.
Les utilisateurs ont signalé leur niveau de stress actuel soit en faisant glisser un marqueur sur le curseur vers une position de leur choix entre « aucun » (0) et « extrême » (10), soit en appuyant sur l'un des quatre visages positionnés au-dessus du curseur, avec chaque face représente visuellement les niveaux de stress au milieu de quatre quadrants (c'est-à-dire des valeurs de 1,25, 3,75, 6,25, 8,75).
Il a été demandé aux utilisateurs de saisir le stress qui représente ce qu'ils ressentent « ici, maintenant ».
Données collectées en temps réel jusqu'à la fin de l'étude, soit une moyenne de 27,1 mesures par personne et par an.
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Continu
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Humeur autodéclarée (SRM)
Délai: Continu
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Humeur subjective et autodéclarée (∆SRM).
L'humeur subjective au sein d'AmDTx a été quantifiée via un « tableau d'humeur », qui demande aux utilisateurs de choisir parmi 32 mots différents représentant diverses émotions (par exemple, « ravi », « contenu », « sombre », « tendu »).
Le mood board se compose de deux axes, l’un allant de « désagréable » à « agréable » et l’autre de « doux » à « intense ».
Chaque quadrant contient 8 mots d'humeur.
Les utilisateurs ont été invités à appuyer sur les mots qui représentent ce qu'ils ressentent « ici, maintenant ».
Données collectées en temps réel jusqu'à la fin de l'étude, soit une moyenne de 27,1 mesures par personne et par an.
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Continu
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Bechara J Saab, PhD, Mobio Interactive Pte Ltd
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 mars 2015
Achèvement primaire (Réel)
31 décembre 2022
Achèvement de l'étude (Réel)
31 décembre 2022
Dates d'inscription aux études
Première soumission
10 janvier 2024
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
11 février 2024
Première publication (Réel)
20 février 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
20 février 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
11 février 2024
Dernière vérification
1 février 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- PRW001
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 .