- ICH GCP
- USA klinikai vizsgálatok nyilvántartása
- Klinikai vizsgálat NCT05090995
PPG érzékelő alapú visszacsatolási beavatkozás erősen ivó fiatal felnőttek számára
Fotopletizmográfiai szenzor alapú, személyre szabott visszacsatolási beavatkozás erősen ivó fiatal felnőttek számára, amelyek a pulzusszám-változékonyságot, a nyugalmi pulzusszámot és az alvást célozzák
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Fázis
- Nem alkalmazható
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
Connecticut
-
New Haven, Connecticut, Egyesült Államok, 06510
- Yale University
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
Egészséges önkénteseket fogad
Leírás
Bevételi kritériumok:
- 18-25 éves korig
- ≥ 4 erős alkoholfogyasztás bejelentése az elmúlt 28 napban
- Az alkoholfogyasztási zavarok azonosítási tesztje – Fogyasztási (AUDIT-C) pontszámok jelentése az alkoholfogyasztás kockázatára utaló
- Angol nyelvű
- Legyen személyes okostelefonod
Kizárási kritériumok:
- Az alvászavar története
- Éjszakai/ Forgó műszak
- Utazz két vagy több időzónát a vizsgálatot megelőző hónapban, vagy a tanulmányban való részvétel során legalább kétszer utazzon
- Klinikailag súlyos AUD az elmúlt 12 hónapban
- Jelenleg alkohol- vagy alváskezelésre jelentkezett
- Jelenlegi, súlyos pszichiátriai betegség
- Jelenlegi DSM-V szerhasználati zavar
- Pozitív vizelet gyógyszerszűrés a marihuánán kívüli egyéb anyagokra
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Elsődleges cél: Kezelés
- Kiosztás: Véletlenszerűsített
- Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
- Maszkolás: Egyetlen
Fegyverek és beavatkozások
Résztvevő csoport / kar |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Aktív összehasonlító: Önellenőrzés és visszajelzés
A beavatkozás során az alanyok 6 hétig PPG eszközt viselnek.
Az alanyok figyelemmel kísérik saját egészségi állapotukat, és ez idő alatt naponta beszámolnak alvási viselkedésükről.
A második, negyedik és hat héten az alanyok személyre szabott egészségügyi visszajelzést kapnak a PPG-eszköz adatai és az alvásnaplók alapján.
|
Önmenedzser rövid egészségügyi beavatkozás, amely magában foglalja a PPG érzékelővel történő passzív napi egészségfigyelést, az egészség és a viselkedés aktív önellenőrzését napi naplók segítségével, valamint személyre szabott egészségügyi visszajelzéseket és tanácsokat.
|
|
Placebo Comparator: Önellenőrzés
A beavatkozás során az alanyok 6 hétig PPG eszközt viselnek.
Az alanyok figyelemmel kísérik saját egészségi állapotukat, és ez idő alatt naponta beszámolnak alvási viselkedésükről.
|
Önmenedzser rövid egészségügyi beavatkozás, amely magában foglalja a PPG érzékelő segítségével történő passzív napi egészségfigyelést, valamint az egészség és a viselkedés aktív önellenőrzését napi naplók segítségével.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Összes elfogyasztott ital
Időkeret: egészen a 10. hétig
|
Az összes elfogyasztott ital mennyiségét a kiindulási időpontban, a 6. és a 10. héten a Time Line Followback Interview segítségével mérik.
Ez a standardizált interjú arra kéri az alanyokat, hogy maguk számoljanak be arról, hány italt fogyasztottak naponta az elmúlt 4 hét során a kiinduláskor, majd az utolsó értékelési pont óta a 6. és 10. héten.
A magasabb pontszámok nagyobb számú italt jeleznek.
Az összes ital mennyiségét az elmúlt 4 hét bevitelkor, a 6. és a 10. héten összesítik.
Az összegeket négyzetgyök transzformációval transzformáltuk, mivel ezek az értékek nem voltak normálisan eloszlva.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapotnak az összes italra gyakorolt hatását az idő múlásával, az állapotot, az időt és ezek kölcsönhatását a modellben, valamint a nemet és a kiindulási összes italt, mint kovariánsokat.
|
egészen a 10. hétig
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Italok fogyasztási naponként
Időkeret: legfeljebb 10 hétig
|
Az ivási naponkénti összes ital mennyiségét az idővonal-követési interjú alapján mérik az alapvonalon, a 6. és a 10. héten. Az összes ital/ivási nap összege az elmúlt 4 hét bevitelkor, a 6. és a 10. héten történik. Az összegeket négyzetgyök transzformációval transzformáltuk, mivel ezek az értékek nem voltak normálisan eloszlva. Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapotnak az összes ital/ivási napra gyakorolt hatását az idő múlásával, a feltételekkel, az idővel és ezek interakciójával a modellben, valamint a nemi és az ivási naponkénti alapvonal kovariánsokkal. Ez az eszköz arra kéri az alanyokat, hogy számoljanak be arról, hány italt fogyasztanak egy hónap alatt. Ennek az intézkedésnek a pontszámát az önbevallás szerint minden nap elfogyasztott alkoholfogyasztás határozza meg. Egy nagy alkoholfogyasztás egy nap egy férfi számára ülésenként ≥5 ital, a nők esetében pedig ≥4 ital lenne ülésenként. |
legfeljebb 10 hétig
|
|
Százalékos ivásnapok
Időkeret: legfeljebb 10 hétig
|
A saját bevallásban szereplő, erős alkoholfogyasztással töltött napok százalékos arányát az idővonal-követési interjú alapján mérik az alapvonalon, a 6. és a 10. héten.
Ez a standardizált interjú arra kéri az alanyokat, hogy számoljanak be az elmúlt 4 hét során tapasztalt erős alkoholfogyasztásról a kiinduláskor, majd az utolsó értékelési pont óta a 6. és 10. héten, ami ≥5 ital/ülés, nők esetében pedig ≥4 ital lenne. ülés.
A magasabb pontszámok azt jelzik, hogy nagyobb százalékban éltek túl sok alkohollal.
A túlzott alkoholfogyasztással töltött napok százalékos arányát az elmúlt 4 hét bevételénél, a 6. és a 10. héten összegzik.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapot hatását a sok alkohollal elfogyasztott napok százalékos arányára az idő függvényében, az állapot, az idő és ezek kölcsönhatása a modellben, valamint a nem és az alapvonal százalékos erős alkoholfogyasztási napok kovariánsai.
|
legfeljebb 10 hétig
|
|
Százalékos Absztinens Napok
Időkeret: legfeljebb 10 hétig
|
Az önbeszámolt százalékos absztinens napok számát az idővonal-követési interjú alapján mérjük az alapvonalon, a 6. és a 10. héten.
Ez a standardizált interjú arra kéri az alanyokat, hogy maguk számoljanak be arról, hogy hány napon keresztül nem fogyasztottak alkoholt naponta az elmúlt 4 hétben a kiinduláskor, majd az utolsó értékelési pont óta a 6. és 10. héten.
A magasabb pontszámok az absztinens napok nagyobb százalékát jelzik.
Az absztinens napok százalékos arányát az elmúlt 4 hét bevitelkor, a 6. és a 10. héten összegzik.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapot hatását az absztinens napok százalékos arányára az idő múlásával, az állapot, az idő és ezek kölcsönhatása a modellben, valamint a nem és az alapvonal százalékos absztinens napok, mint kovariánsok.
|
legfeljebb 10 hétig
|
|
Alkohollal kapcsolatos következmények
Időkeret: alapállapot, 6. hét és 10. hét
|
Az alkohollal kapcsolatos átlagos következményeket a Brief Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire segítségével mérték a kiinduláskor, a 6. és a 10. héten.
Minden következmény 1 pontot kap, és az összpontszám a következmények teljes számát tükrözi.
A magasabb pontszámok több következményt jeleztek. Összpontszám 0-24.
A három időpontot összegzik, majd átlagolják.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék a feltételnek a következményekre gyakorolt hatását az idő múlásával, a feltételekkel, az idővel és ezek interakciójával a modellben, valamint a nemi és alapvonali következményekkel, mint kovariánsokkal.
|
alapállapot, 6. hét és 10. hét
|
|
Alvásminőség
Időkeret: alapállapot és a 10. hét
|
Az átlagos alvásminőséget a PROMIS - Sleep Disturbance Form 8 értékelés segítségével mérik.
Az alvászavar értékelése 8 kérdésből áll, amelyek összpontszámot adnak (összesített pontszámok).
Ezt a nyers pontszámot ezután standardizált T-értékre konvertáljuk 0-100 között, 50-es átlagpontszámmal.
Az átlag feletti pontszám azt jelzi, hogy az alany rosszabb alvásminőséget tapasztal.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapotnak az alvás minőségére gyakorolt hatását az idő múlásával, a feltételekkel, az idővel és ezek interakciójával a modellben, valamint a nemi és alapvonali alvásminőség kovariánsaival.
|
alapállapot és a 10. hét
|
|
Alváshoz kapcsolódó károsodás
Időkeret: alapállapot és a 10. hét
|
Az átlagos alvásminőséget a PROMIS – Sleep-Related Impairment Form 8 értékelés segítségével mérik.
Az alvászavar értékelése 8 kérdésből áll, amelyek összpontszámot (összesített pontszámot) adnak.
Ezt a nyers pontszámot ezután standardizált T-értékre konvertáljuk 0-100 között, 50-es átlagpontszámmal.
Az átlag feletti pontszám azt jelzi, hogy az alany több alvással kapcsolatos károsodást tapasztal.
Ezután vegyes hatású modelleket végeztek, hogy értékeljék az állapotnak az alvással összefüggő károsodásra gyakorolt hatását az idő múlásával, az állapot, az idő és ezek kölcsönhatása a modellben, valamint a nem és az alváshoz kapcsolódó kiindulási károsodás mint kovariáns.
|
alapállapot és a 10. hét
|
|
Az alvás időtartama
Időkeret: legfeljebb 6 hétig
|
A PPG készülék 6 héten keresztül naponta méri az átlagos alvásidőt.
Az alvás időtartamát ezután 2 hetes intervallumokban átlagolják a 2., 4. és 6. héten, és idővel kiértékelik a vegyes hatású modellek felhasználásával állapotot, időt, valamint ezek interakcióját a modellben és a nemben, valamint a hétköznapok és a hétvégék közötti indikátorváltozót. kovariánsok.
Az alvás időtartamát négyzetgyök transzformációval alakítottuk át.
|
legfeljebb 6 hétig
|
|
Heart Rate Variability (HRV)
Időkeret: legfeljebb 6 hétig
|
A szívritmus-variabilitást (HRV) 6 héten keresztül naponta méri a PPG készülék.
Ezután a HRV-t 2 hetes időközönként átlagolják a 2., 4. és 6. héten, és idővel kiértékelik a vegyes hatású modellek felhasználásával állapotot, időt és ezek interakcióját a modellben és a nemben, valamint a hétköznapok és a hétvégék közötti indikátorváltozót kovariánsként. .
Az alvás időtartamát naplótranszformációval alakítottuk át.
|
legfeljebb 6 hétig
|
|
Legalacsonyabb nyugalmi pulzusszám (RHR)
Időkeret: legfeljebb 6 hétig
|
A legalacsonyabb nyugalmi pulzusszámot (RHR) 6 héten keresztül naponta méri a PPG készülék.
A legalacsonyabb értéket ezután 2 hetes időközönként átlagolják a 2., 4. és 6. héten, és idővel kiértékelik a vegyes hatású modellek felhasználásával, feltételekkel, idővel és ezek interakciójával a modellben és a nemben, valamint a hétköznapok és a hétvégék közötti indikátorváltozókkal. mint kovariánsok.
Az alvás időtartamát naplótranszformációval alakítottuk át.
Az RHR percenként 40-100 ütem között változhat.
Az alacsonyabb RHR jobb szív- és érrendszeri egészséget jelez.
|
legfeljebb 6 hétig
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Nyomozók
- Kutatásvezető: Lisa Fucito, PhD, Associate Professor of Psychiatry; Director, Tobacco Treatment Service, Psychiatry
Publikációk és hasznos linkek
Általános kiadványok
- Craig CL, Marshall AL, Sjostrom M, Bauman AE, Booth ML, Ainsworth BE, Pratt M, Ekelund U, Yngve A, Sallis JF, Oja P. International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc. 2003 Aug;35(8):1381-95. doi: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453.FB.
- Beauchaine TP, Thayer JF. Heart rate variability as a transdiagnostic biomarker of psychopathology. Int J Psychophysiol. 2015 Nov;98(2 Pt 2):338-350. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2015.08.004. Epub 2015 Aug 11.
- Hernando D, Roca S, Sancho J, Alesanco A, Bailon R. Validation of the Apple Watch for Heart Rate Variability Measurements during Relax and Mental Stress in Healthy Subjects. Sensors (Basel). 2018 Aug 10;18(8):2619. doi: 10.3390/s18082619.
- Yu L, Buysse DJ, Germain A, Moul DE, Stover A, Dodds NE, Johnston KL, Pilkonis PA. Development of short forms from the PROMIS sleep disturbance and Sleep-Related Impairment item banks. Behav Sleep Med. 2011 Dec 28;10(1):6-24. doi: 10.1080/15402002.2012.636266.
- Pilkonis PA, Choi SW, Reise SP, Stover AM, Riley WT, Cella D; PROMIS Cooperative Group. Item banks for measuring emotional distress from the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS(R)): depression, anxiety, and anger. Assessment. 2011 Sep;18(3):263-83. doi: 10.1177/1073191111411667. Epub 2011 Jun 21.
- Liu Y, Wheaton AG, Chapman DP, Cunningham TJ, Lu H, Croft JB. Prevalence of Healthy Sleep Duration among Adults--United States, 2014. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2016 Feb 19;65(6):137-41. doi: 10.15585/mmwr.mm6506a1.
- Thayer JF, Ahs F, Fredrikson M, Sollers JJ 3rd, Wager TD. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neurosci Biobehav Rev. 2012 Feb;36(2):747-56. doi: 10.1016/j.neubiorev.2011.11.009. Epub 2011 Dec 8.
- Stein PK, Pu Y. Heart rate variability, sleep and sleep disorders. Sleep Med Rev. 2012 Feb;16(1):47-66. doi: 10.1016/j.smrv.2011.02.005. Epub 2011 Jun 11.
- Kinnunen H, Rantanen A, Kentta T, Koskimaki H. Feasible assessment of recovery and cardiovascular health: accuracy of nocturnal HR and HRV assessed via ring PPG in comparison to medical grade ECG. Physiol Meas. 2020 May 7;41(4):04NT01. doi: 10.1088/1361-6579/ab840a.
- Leyro TM, Buckman JF, Bates ME. Theoretical implications and clinical support for heart rate variability biofeedback for substance use disorders. Curr Opin Psychol. 2019 Dec;30:92-97. doi: 10.1016/j.copsyc.2019.03.008. Epub 2019 Apr 2.
- Stepanski EJ, Wyatt JK. Use of sleep hygiene in the treatment of insomnia. Sleep Med Rev. 2003 Jun;7(3):215-25. doi: 10.1053/smrv.2001.0246.
- Kaner EF, Beyer FR, Muirhead C, Campbell F, Pienaar ED, Bertholet N, Daeppen JB, Saunders JB, Burnand B. Effectiveness of brief alcohol interventions in primary care populations. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Feb 24;2(2):CD004148. doi: 10.1002/14651858.CD004148.pub4.
- Prinsloo GE, Rauch HG, Derman WE. A brief review and clinical application of heart rate variability biofeedback in sports, exercise, and rehabilitation medicine. Phys Sportsmed. 2014 May;42(2):88-99. doi: 10.3810/psm.2014.05.2061.
- Monk TH, Reynolds CF, Kupfer DJ, Buysse DJ, Coble PA, Hayes AJ, MacHen MA, Petrie SR, Ritenour AM. The Pittsburgh Sleep Diary. J Sleep Res. 1994 Jun;3(2):111-120.
- Buscemi J, Murphy JG, Martens MP, McDevitt-Murphy ME, Dennhardt AA, Skidmore JR. Help-seeking for alcohol-related problems in college students: correlates and preferred resources. Psychol Addict Behav. 2010 Dec;24(4):571-80. doi: 10.1037/a0021122.
- Falk D, Yi HY, Hiller-Sturmhofel S. An epidemiologic analysis of co-occurring alcohol and drug use and disorders: findings from the National Epidemiologic Survey of Alcohol and Related Conditions (NESARC). Alcohol Res Health. 2008;31(2):100-10.
- Administration, S.A.a.M.H.S. Key substance use and mental health indicators in the United States: Results from the National Survey on Drug Use and Health, Center for Behavioral Health Statistics and Quality. 2019; Available from: https://www.samhsa.gov/data/.
- Hingson RW, Zha W, Weitzman ER. Magnitude of and trends in alcohol-related mortality and morbidity among U.S. college students ages 18-24, 1998-2005. J Stud Alcohol Drugs Suppl. 2009 Jul;(16):12-20. doi: 10.15288/jsads.2009.s16.12.
- NIAAA, Alcohol involvement over the life course, E. U. S. Department of Health and Human Services, Editor. 2000 Bethesda, MD. p. p. 28-53.
- NIAAA, Alcohol and Other Drugs. Alcohol Alert, 2008. 76.
- Cronce JM, Larimer ME. Individual-focused approaches to the prevention of college student drinking. Alcohol Res Health. 2011;34(2):210-21.
- Carey KB, Scott-Sheldon LA, Carey MP, DeMartini KS. Individual-level interventions to reduce college student drinking: a meta-analytic review. Addict Behav. 2007 Nov;32(11):2469-94. doi: 10.1016/j.addbeh.2007.05.004. Epub 2007 May 17.
- Carey KB, Scott-Sheldon LA, Elliott JC, Bolles JR, Carey MP. Computer-delivered interventions to reduce college student drinking: a meta-analysis. Addiction. 2009 Nov;104(11):1807-19. doi: 10.1111/j.1360-0443.2009.02691.x. Epub 2009 Sep 10.
- Black DR, Coster DC. Interest in a stepped approach model (SAM): identification of recruitment strategies for university alcohol programs. Health Educ Q. 1996 Feb;23(1):98-114. doi: 10.1177/109019819602300107.
- Wu LT, Pilowsky DJ, Schlenger WE, Hasin D. Alcohol use disorders and the use of treatment services among college-age young adults. Psychiatr Serv. 2007 Feb;58(2):192-200. doi: 10.1176/ps.2007.58.2.192.
- Caldeira KM, Kasperski SJ, Sharma E, Vincent KB, O'Grady KE, Wish ED, Arria AM. College students rarely seek help despite serious substance use problems. J Subst Abuse Treat. 2009 Dec;37(4):368-78. doi: 10.1016/j.jsat.2009.04.005. Epub 2009 Jun 23.
- Fortuna RJ, Robbins BW, Halterman JS. Ambulatory care among young adults in the United States. Ann Intern Med. 2009 Sep 15;151(6):379-85. doi: 10.7326/0003-4819-151-6-200909150-00002.
- O'hara, B. and K. Caswell, Health status, health insurance, and medical services utilization: 2010. Curr Pop Rep, 2012. 2012: p. 70-133.
- Cadigan JM, Lee CM, Larimer ME. Young Adult Mental Health: a Prospective Examination of Service Utilization, Perceived Unmet Service Needs, Attitudes, and Barriers to Service Use. Prev Sci. 2019 Apr;20(3):366-376. doi: 10.1007/s11121-018-0875-8.
- Orzech KM, Salafsky DB, Hamilton LA. The state of sleep among college students at a large public university. J Am Coll Health. 2011;59(7):612-9. doi: 10.1080/07448481.2010.520051.
- Weinstock J, Petry NM, Pescatello LS, Henderson CE. Sedentary college student drinkers can start exercising and reduce drinking after intervention. Psychol Addict Behav. 2016 Dec;30(8):791-801. doi: 10.1037/adb0000207. Epub 2016 Sep 26.
- Fucito LM, DeMartini KS, Hanrahan TH, Yaggi HK, Heffern C, Redeker NS. Using Sleep Interventions to Engage and Treat Heavy-Drinking College Students: A Randomized Pilot Study. Alcohol Clin Exp Res. 2017 Apr;41(4):798-809. doi: 10.1111/acer.13342. Epub 2017 Feb 16.
- Rideout V. Generation Rx.com. What are young people really doing online? Mark Health Serv. 2002 Spring;22(1):26-30.
- Rideout, V. and S. Fox, Digital health practices, social media use, and mental wellbeing among teens and young adults in the US. 2018.
- Wartella, E., et al., Teens, health and technology: A national survey. Media and communication, 2016. 4(3): p. 13-23.
- DeMartini KS, Fucito LM. Variations in sleep characteristics and sleep-related impairment in at-risk college drinkers: a latent profile analysis. Health Psychol. 2014 Oct;33(10):1164-73. doi: 10.1037/hea0000115. Epub 2014 Aug 18.
- Singleton RA Jr, Wolfson AR. Alcohol consumption, sleep, and academic performance among college students. J Stud Alcohol Drugs. 2009 May;70(3):355-63. doi: 10.15288/jsad.2009.70.355.
- Hasler BP, Martin CS, Wood DS, Rosario B, Clark DB. A longitudinal study of insomnia and other sleep complaints in adolescents with and without alcohol use disorders. Alcohol Clin Exp Res. 2014 Aug;38(8):2225-33. doi: 10.1111/acer.12474. Epub 2014 Jun 27.
- Hasler BP, Kirisci L, Clark DB. Restless Sleep and Variable Sleep Timing During Late Childhood Accelerate the Onset of Alcohol and Other Drug Involvement. J Stud Alcohol Drugs. 2016 Jul;77(4):649-55. doi: 10.15288/jsad.2016.77.649.
- Miller MB, DiBello AM, Lust SA, Carey MP, Carey KB. Adequate sleep moderates the prospective association between alcohol use and consequences. Addict Behav. 2016 Dec;63:23-8. doi: 10.1016/j.addbeh.2016.05.005. Epub 2016 May 7.
- Wong MM, Brower KJ, Fitzgerald HE, Zucker RA. Sleep problems in early childhood and early onset of alcohol and other drug use in adolescence. Alcohol Clin Exp Res. 2004 Apr;28(4):578-87. doi: 10.1097/01.alc.0000121651.75952.39.
- Wong MM, Brower KJ, Nigg JT, Zucker RA. Childhood sleep problems, response inhibition, and alcohol and drug outcomes in adolescence and young adulthood. Alcohol Clin Exp Res. 2010 Jun;34(6):1033-44. doi: 10.1111/j.1530-0277.2010.01178.x. Epub 2010 Apr 5.
- Wong MM, Brower KJ, Zucker RA. Childhood sleep problems, early onset of substance use and behavioral problems in adolescence. Sleep Med. 2009 Aug;10(7):787-96. doi: 10.1016/j.sleep.2008.06.015. Epub 2009 Jan 12. Erratum In: Sleep Med. 2010 Jan;11(1):110-1.
- Wong MM, Robertson GC, Dyson RB. Prospective relationship between poor sleep and substance-related problems in a national sample of adolescents. Alcohol Clin Exp Res. 2015 Feb;39(2):355-62. doi: 10.1111/acer.12618. Epub 2015 Jan 16.
- Fucito LM, DeMartini KS, Hanrahan TH, Whittemore R, Yaggi HK, Redeker NS. Perceptions of Heavy-Drinking College Students About a Sleep and Alcohol Health Intervention. Behav Sleep Med. 2015;13(5):395-411. doi: 10.1080/15402002.2014.919919. Epub 2014 Jun 12.
- Irwin MR. Why sleep is important for health: a psychoneuroimmunology perspective. Annu Rev Psychol. 2015 Jan 3;66:143-72. doi: 10.1146/annurev-psych-010213-115205. Epub 2014 Jul 21.
- Worley SL. The Extraordinary Importance of Sleep: The Detrimental Effects of Inadequate Sleep on Health and Public Safety Drive an Explosion of Sleep Research. P T. 2018 Dec;43(12):758-763.
- Choi YK, Demiris G, Lin SY, Iribarren SJ, Landis CA, Thompson HJ, McCurry SM, Heitkemper MM, Ward TM. Smartphone Applications to Support Sleep Self-Management: Review and Evaluation. J Clin Sleep Med. 2018 Oct 15;14(10):1783-1790. doi: 10.5664/jcsm.7396.
- Goldman, D., Investing in the growing sleep-health economy. Prevalence, 2016.
- Campos, M. Heart rate variability: A new way to track well-being. 2019 Available from: https://www.health.harvard.edu/blog/heart-rate-variability-new-way-track-well2017112212789.
- Buccelletti E, Gilardi E, Scaini E, Galiuto L, Persiani R, Biondi A, Basile F, Silveri NG. Heart rate variability and myocardial infarction: systematic literature review and metanalysis. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2009 Jul-Aug;13(4):299-307.
- Young HA, Benton D. Heart-rate variability: a biomarker to study the influence of nutrition on physiological and psychological health? Behav Pharmacol. 2018 Apr;29(2 and 3-Spec Issue):140-151. doi: 10.1097/FBP.0000000000000383.
- Kemp AH, Quintana DS. The relationship between mental and physical health: insights from the study of heart rate variability. Int J Psychophysiol. 2013 Sep;89(3):288-96. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2013.06.018. Epub 2013 Jun 22.
- Ralevski E, Petrakis I, Altemus M. Heart rate variability in alcohol use: A review. Pharmacol Biochem Behav. 2019 Jan;176:83-92. doi: 10.1016/j.pbb.2018.12.003. Epub 2018 Dec 6.
- Vaschillo EG, Vaschillo B, Buckman JF, Heiss S, Singh G, Bates ME. Early signs of cardiovascular dysregulation in young adult binge drinkers. Psychophysiology. 2018 May;55(5):e13036. doi: 10.1111/psyp.13036. Epub 2017 Nov 29.
- Ahmed, W., Podcast No. 43: Alcohol's effect on sleep, recovery and performance, in Whoop Podcast. 2019.
- de Zambotti M, Rosas L, Colrain IM, Baker FC. The Sleep of the Ring: Comparison of the OURA Sleep Tracker Against Polysomnography. Behav Sleep Med. 2019 Mar-Apr;17(2):124-136. doi: 10.1080/15402002.2017.1300587. Epub 2017 Mar 21.
- Roberts DM, Schade MM, Mathew GM, Gartenberg D, Buxton OM. Detecting sleep using heart rate and motion data from multisensor consumer-grade wearables, relative to wrist actigraphy and polysomnography. Sleep. 2020 Jul 13;43(7):zsaa045. doi: 10.1093/sleep/zsaa045.
- Portnoy DB, Scott-Sheldon LA, Johnson BT, Carey MP. Computer-delivered interventions for health promotion and behavioral risk reduction: a meta-analysis of 75 randomized controlled trials, 1988-2007. Prev Med. 2008 Jul;47(1):3-16. doi: 10.1016/j.ypmed.2008.02.014. Epub 2008 Feb 20.
- Friedrich A, Schlarb AA. Let's talk about sleep: a systematic review of psychological interventions to improve sleep in college students. J Sleep Res. 2018 Feb;27(1):4-22. doi: 10.1111/jsr.12568. Epub 2017 Jun 15.
- Chung KF, Lee CT, Yeung WF, Chan MS, Chung EW, Lin WL. Sleep hygiene education as a treatment of insomnia: a systematic review and meta-analysis. Fam Pract. 2018 Jul 23;35(4):365-375. doi: 10.1093/fampra/cmx122.
- Sobell LC, Agrawal S, Sobell MB, Leo GI, Young LJ, Cunningham JA, Simco ER. Comparison of a quick drinking screen with the timeline followback for individuals with alcohol problems. J Stud Alcohol. 2003 Nov;64(6):858-61. doi: 10.15288/jsa.2003.64.858.
- Trockel M, Manber R, Chang V, Thurston A, Taylor CB. An e-mail delivered CBT for sleep-health program for college students: effects on sleep quality and depression symptoms. J Clin Sleep Med. 2011 Jun 15;7(3):276-81. doi: 10.5664/JCSM.1072. Erratum In: J Clin Sleep Med. 2011 Aug 15;7(4):420. Tailor, Craig Barr [corrected to Taylor, Craig Barr].
- Kloss JD, Nash CO, Horsey SE, Taylor DJ. The delivery of behavioral sleep medicine to college students. J Adolesc Health. 2011 Jun;48(6):553-61. doi: 10.1016/j.jadohealth.2010.09.023. Epub 2010 Dec 18.
- Castaneda D, Esparza A, Ghamari M, Soltanpur C, Nazeran H. A review on wearable photoplethysmography sensors and their potential future applications in health care. Int J Biosens Bioelectron. 2018;4(4):195-202. doi: 10.15406/ijbsbe.2018.04.00125. Epub 2018 Aug 6.
- Pernice R, Javorka M, Krohova J, Czippelova B, Turianikova Z, Busacca A, Faes L; Member, IEEE. Comparison of short-term heart rate variability indexes evaluated through electrocardiographic and continuous blood pressure monitoring. Med Biol Eng Comput. 2019 Jun;57(6):1247-1263. doi: 10.1007/s11517-019-01957-4. Epub 2019 Feb 7.
- Pernice R, Javorka M, Krohova J, Czippelova B, Turianikova Z, Busacca A, Faes L. Reliability of Short-Term Heart Rate Variability Indexes Assessed through Photoplethysmography. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 Jul;2018:5610-5513. doi: 10.1109/EMBC.2018.8513634.
- Walch O, Huang Y, Forger D, Goldstein C. Sleep stage prediction with raw acceleration and photoplethysmography heart rate data derived from a consumer wearable device. Sleep. 2019 Dec 24;42(12):zsz180. doi: 10.1093/sleep/zsz180.
- Fonseca P, Weysen T, Goelema MS, Most EIS, Radha M, Lunsingh Scheurleer C, van den Heuvel L, Aarts RM. Validation of Photoplethysmography-Based Sleep Staging Compared With Polysomnography in Healthy Middle-Aged Adults. Sleep. 2017 Jul 1;40(7). doi: 10.1093/sleep/zsx097.
- de Zambotti M, Cellini N, Goldstone A, Colrain IM, Baker FC. Wearable Sleep Technology in Clinical and Research Settings. Med Sci Sports Exerc. 2019 Jul;51(7):1538-1557. doi: 10.1249/MSS.0000000000001947.
- Structured Clinical Interview For DSM-V-RV Axis I Disorders Research Version. 2014.
- Demartini KS, Carey KB. Correlates of AUDIT risk status for male and female college students. J Am Coll Health. 2009 Nov-Dec;58(3):233-9. doi: 10.1080/07448480903295342.
- Pilkonis PA, Choi SW, Salsman JM, Butt Z, Moore TL, Lawrence SM, Zill N, Cyranowski JM, Kelly MA, Knox SS, Cella D. Assessment of self-reported negative affect in the NIH Toolbox. Psychiatry Res. 2013 Mar 30;206(1):88-97. doi: 10.1016/j.psychres.2012.09.034. Epub 2012 Oct 22.
- Ortega FB, Sanchez-Lopez M, Solera-Martinez M, Fernandez-Sanchez A, Sjostrom M, Martinez-Vizcaino V. Self-reported and measured cardiorespiratory fitness similarly predict cardiovascular disease risk in young adults. Scand J Med Sci Sports. 2013 Dec;23(6):749-57. doi: 10.1111/j.1600-0838.2012.01454.x. Epub 2012 Mar 15.
- Anderson, M., Technology Device Ownership: 2015. Pew Research Center 2015.
- Peters EN, Leeman RF, Fucito LM, Toll BA, Corbin WR, O'Malley SS. Co-occurring marijuana use is associated with medication nonadherence and nonplanning impulsivity in young adult heavy drinkers. Addict Behav. 2012 Apr;37(4):420-6. doi: 10.1016/j.addbeh.2011.11.036. Epub 2011 Dec 3.
- Rounsaville, B.J., K.M. Carroll, and L.S. Onken, A stage model of behavioral therapies research: Getting started and moving on from stage I. Clinical Psychology: Science and Practice, 2001. 8(2): p. 133-142.
- Sobell MB, Sobell LC, Leo GI. Does enhanced social support improve outcomes for problem drinkers in guided self-change treatment? J Behav Ther Exp Psychiatry. 2000 Mar;31(1):41-54. doi: 10.1016/s0005-7916(00)00007-0.
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Becsült)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 2000030417
- 1R21AA028886-01A1 (Az Egyesült Államok NIH támogatása/szerződése)
- 21-002981 (Egyéb támogatási/finanszírozási szám: PI Assigned ID)
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
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. .