Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

MyBehavior: Persuasion by Adapting to User Behavior and User Preference

2015. február 10. frissítette: Cornell University
MyBehavior is a mobile application with a suggestion engine that learns a user's physical activity and dietary behavior, and provides finely-tuned personalized suggestions. To our knowledge, MyBehavior is the first smartphone app to provide personalized health suggestions automatically, going beyond commonly used one-size-fits-all prescriptive approaches, or tailored interventions from health-care professionals. MyBehavior uses an online multi-armed bandit model to automatically generate context-sensitive and personalized activity/food suggestions by learning the user's actual behavior. The app continually adapts its suggestions by exploiting the most frequent healthy behaviors, while sometimes exploring non-frequent behaviors, in order to maximize the user's chance of reaching a health goal (e.g. weight loss).

A tanulmány áttekintése

Állapot

Befejezve

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

A dramatic rise in self-tracking applications for smartphones has occurred recently. Rich user interfaces make manual logging of users' behavior easier and more pleasant; sensors make tracking effortless. To date, however, feedback technologies have been limited to providing counts or attractive visualization of tracked data. Human experts (health coaches) have needed to interpret the data and tailor make customized recommendations. No automated recommendation systems like Pandora, Netflix or personalized search for the web have been available to translate self-tracked data into actionable suggestions that promote healthier lifestyle without needing to involve a human interventionist.

MyBehavior aims to fill this gap. It takes a deeper look into physical activity and dietary intake data and reveal patterns of both healthy and unhealthy behavior that could be leveraged for personalized feedback. Based on common patterns from a user's life, suggestions are created that ask users to continue, change or avoid existing behaviors to achieve certain fitness goals. Such an approach is different from existing literature in two important aspects: (1) suggestions are contextualized to a user's life and are built on existing user behaviors. As a result, users can act on these suggestions easily, with minimal effort and interruption to daily routines; (2) unique suggestions are created for each individual. This personalized approach differs from traditional one-size-fits-all or targeted intervention models where identical suggestions are applied for groups of similar people or the entire population.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Tényleges)

17

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • Egyesült Államok
    • New York
      • Ithaca, New York, Egyesült Államok, 14850
        • Cornell University

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év (Felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Tanulmányozható nemek

Összes

Leírás

Inclusion Criteria:

  • In relatively healthy condition. Also, users must be interested in health and fitness.

Exclusion Criteria:

  • Individuals with physical disability and dietary problems are excluded.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Megelőzés
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Egyetlen

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Aktív összehasonlító: Generic suggestions
Control group participants received suggestions generated by the a nutritionist and exercise trainer. These suggestions didn't relate to user's life or their past behavior.
Viselkedési: Generic suggestions
A nutritionist and an exercise trainer jointly created 45 food and exercise suggestions based on guidelines posted by the NIH. These suggestions ask users to walk for 30 minutes or eat healthier foods. These suggestions however doesn't personalize to users daily behavior into account.
Eszköz: Smartphone
An Android Smartphone with operating system version higher than 2.2
Kísérleti: MyBehavior
Experiment group participants received personalized suggestions from MyBehavior that relates their life and past behavior.
Eszköz: Smartphone
An Android Smartphone with operating system version higher than 2.2
Viselkedési: MyBehavior
The intervention automatically provides personalized suggestions based on users behavior and user context. Suggestions relates to users life and how often they have done them in the past. Since the suggestions relate to users' lives, they are easy to follow.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
User intentions to follow automated suggestions and behavior change
Időkeret: 3 weeks

The primary outcome is to measure efficacy of MyBehavior suggestions. Efficacy will be measured in two dimensions (1) whether users intend to follow the automated suggestions from MyBehavior (2) effectiveness of automated suggestions in actual behavior change.

User intentions towards following MyBehavior suggestions are measured using a 5 point likert scale. The investigators will ask users to rate whether they can follow the suggestions on an average day within a scale of 1-5 (1- I can't follow the suggestion, 5 - I can easily follow the suggestion).

On the other hand, behavior change is measured from food (calories in per meal consumed) and activity (walking, running or exercise durations per day etc.) log collected using their smartphone. Regarding physical activity, how much physical activity users are performing will be compared across experiment conditions. Similarly, calorie consumption change in food will be used to compare dietary behavior change.
3 weeks

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Usability improvements of automated suggestions
Időkeret: 3 weeks
MyBehavior is the first system to provide health suggestions for food and activity automatically. Thus there are scopes of usability improvement on how to effectively present the automatically generated information to the user. Qualitative interviews at the end of study will be conducted to gather user experience of using MyBehavior. This interviews will help to build a better and more usable version of MyBehavior for future larger scale deployments.
3 weeks

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Cornell University

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Mashfiqui Rabbi, BS, Cornell University

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Általános kiadványok

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete

2013. május 1.

Elsődleges befejezés (Tényleges)

2013. június 1.

A tanulmány befejezése (Tényleges)

2013. június 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2015. február 2.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2015. február 5.

Első közzététel (Becslés)

2015. február 10.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Becslés)

2015. február 11.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2015. február 10.

Utolsó ellenőrzés

2015. február 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 1302003617

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a Generic suggestions

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Uruguay

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel