RCT del chatbot CBT-I
10 febbraio 2025 aggiornato da: Tim M. H. Li, Chinese University of Hong Kong
Efficacia di un chatbot per fornire una terapia cognitivo-comportamentale per l'insonnia nei giovani: uno studio controllato randomizzato
L'insonnia è prevalente nei giovani e si associa alla depressione e ad altri disturbi psichiatrici, portando a un aumento del carico di salute mentale.
La terapia cognitivo comportamentale per l'insonnia (CBT-I) è raccomandata come trattamento di prima linea per l'insonnia.
Sono stati impiegati strumenti digitali per automatizzare gli interventi di salute mentale, al fine di affrontare i deterrenti come la carenza di medici, la disponibilità limitata di appuntamenti, i costi elevati e lo stigma della ricerca di aiuto.
La CBT-I digitale si è dimostrata efficace nel trattamento dell'insonnia.
Il futuro intervento digitale incorporerà un design incentrato sul paziente, il contributo delle principali parti interessate e nuove comprensioni del cambiamento comportamentale.
I chatbot basati sull'Intelligenza Artificiale (AI) sono utilizzati in diversi settori per una migliore esperienza del cliente.
Il chatbot AI è utilizzato anche nel settore della salute mentale per estendere il confine degli interventi digitali dall'accogliere contenuti didattici e informativi alla fornitura di agenti conversazionali interattivi, intelligenti e, soprattutto, incentrati sul paziente.
Alcuni famosi chatbot di salute mentale basati sull'intelligenza artificiale nelle società occidentali sono stati sviluppati per fornire feedback su misura, rispondere alle emozioni espresse da un utente e incoraggiare gli utenti a completare un intervento.
Questo studio esaminerà l'effetto di un chatbot CBT-I sull'insonnia per fornire ulteriori prove sul chatbot per la salute mentale.
Panoramica dello studio
Stato
Ritirato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Interventistico
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 18 anni a 35 anni (Adulto)
Accetta volontari sani
Sì
Descrizione
Criterio di inclusione:
- punteggio 8 o superiore nell'indice di gravità dell'insonnia (ISI)
- tra i 18 e i 35 anni
- leggere e digitare cinese
- possedere uno smartphone
- avere un accesso costante a Internet sul proprio smartphone
Criteri di esclusione:
- avere una diagnosi auto-riferita di qualsiasi disturbo psichiatrico
- ha assunto farmaci regolari nell'ultimo mese
- non disponi di app di messaggistica istantanea saranno escluse.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Sperimentale: Gruppo di intervento
|
Gli interventi digitali possono alleviare il peso mondiale dei disturbi mentali.
I bassi costi di installazione e le barriere delle piattaforme online rendono gli interventi digitali molto convenienti.
Utilizzando Internet come mezzo di consegna, molte persone possono godere di un accesso illimitato alle informazioni di auto-aiuto.
A differenza del tradizionale intervento faccia a faccia, gli effetti degli interventi digitali di auto-aiuto sono scalabili.
L'attuale studio tenta di estendere il confine degli interventi digitali dall'accoglienza di contenuti didattici e informativi alla fornitura di agenti conversazionali interattivi, intelligenti e, soprattutto, incentrati sul paziente.
I chatbot AI possono fornire consigli e materiali di formazione adeguati agli utenti in base alla loro prontezza comportamentale, mentale e motivazionale.
Poiché i chatbot AI esistenti sono sviluppati per le società occidentali, un chatbot cinese specifico per la cultura colmerà le lacune di ricerca e servizio.
|
|
Nessun intervento: Gruppo di controllo
Controllo della lista d'attesa
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
L'indice di gravità dell'insonnia (ISI)
Lasso di tempo: 10-20 minuti
|
L'indice di gravità dell'insonnia (ISI) verrà utilizzato per misurare i sintomi dell'insonnia nel mese precedente.
ISI include 7 articoli con un formato Likert a cinque punti (0 = per niente a 4 = molto).
Il punteggio totale varia da 0 a 28.
Un punteggio ≥ 8 indica insonnia clinicamente significativa negli adolescenti cinesi (sensibilità = 87%, specificità = 75%).
L'alfa di Cronbach e l'affidabilità test-retest di ISI erano rispettivamente 0,83 e 0,79.
|
10-20 minuti
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Il questionario ridotto Horne e Östberg Morningness and Eveningness (rMEQ)
Lasso di tempo: 10-20 minuti
|
Per misurare la preferenza del cronotipo è stato utilizzato il questionario ridotto di Horne e Östberg Morningness and Eveningness (rMEQ).
rMEQ è composto da 5 item in cui i primi 4 item sono stati valutati da 1 a 5 mentre l'ultimo item è stato valutato da 0 a 6.
Il punteggio totale variava da 4 a 25.
Tre tipi classificati di cronotipo erano serale (punteggio < 12), tipo intermedio (punteggio 12-17) e mattutino (punteggio > 17).
L'alfa di Cronbach e l'affidabilità test-retest di rMEQ erano rispettivamente 0,70 e 0,77.
|
10-20 minuti
|
|
Il questionario sulla salute del paziente-9 (PHQ-9)
Lasso di tempo: 10-20 minuti
|
Il Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) verrà utilizzato per misurare i sintomi della depressione nelle ultime due settimane.
PHQ-9 include 9 articoli con un formato Likert a quattro punti (da 0 = per niente a 3 = quasi tutti i giorni).
Il punteggio totale va da 0 a 27.
Un punteggio ≥ 10 indica una depressione clinicamente significativa nella popolazione cinese (sensibilità = 88%, specificità = 88%).
L'alfa di Cronbach e l'affidabilità test-retest di PHQ-9 erano rispettivamente 0,86 e 0,84.
|
10-20 minuti
|
|
Credenze e atteggiamenti disfunzionali sulla scala del sonno (DBAS-16)
Lasso di tempo: 10-20 minuti
|
La scala delle credenze e degli atteggiamenti disfunzionali sulla scala del sonno (DBAS-16) è una versione abbreviata del DBAS originale, valuterà le cognizioni che disturbano il sonno.
DBAS-16 include 16 item con un formato Likert a dieci punti (da 0 = fortemente in disaccordo a 10 = fortemente d'accordo).
Il punteggio totale si basa sul punteggio medio di tutti gli elementi.
Un punteggio più alto riflette maggiori convinzioni disfunzionali sul sonno.
Un coefficiente di correlazione di Pearson calcolato tra i punteggi totali ha mostrato una correlazione significativa, r(72) = 0,83, P <0,0001, suggerendo un'adeguata stabilità temporale.
Un t-test accoppiato ha rivelato che il punteggio totale del DBAS-16 è diminuito significativamente dalla prima somministrazione (media = 4,95, SD = 1,35) alla seconda (media = 4,57, SD = 1,48).
I valori alfa di Cronbach di 0,77 (clinici) e 0,79 (ricerca) indicano un'adeguata coerenza interna.
|
10-20 minuti
|
|
Indice di igiene del sonno (SHI)
Lasso di tempo: 10-20 minuti
|
L'indice di igiene del sonno (SHI) viene utilizzato per valutare l'igiene del sonno.
Ogni item è valutato su una scala a cinque punti che va da 0 (mai) a 4 (sempre).
I punteggi totali vanno da 0 a 52, con un punteggio più alto che rappresenta una scarsa igiene del sonno.
Alpha di Cronbach = 0,66 e affidabilità test-retest (r = 0,71).
La versione cinese di SHI mostra coerenza interna (α = 0,62, ω = 0,63) e stabilità (affidabilità test-retest = 0,90).
|
10-20 minuti
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
6 marzo 2023
Completamento primario (Stimato)
31 dicembre 2024
Completamento dello studio (Stimato)
31 gennaio 2025
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
3 marzo 2023
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
3 marzo 2023
Primo Inserito (Effettivo)
15 marzo 2023
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
10 febbraio 2025
Ultimo verificato
1 febbraio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- KPF22GWP14
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
Prove cliniche su Terapia cognitivo comportamentale per l'insonnia in chatbot
-
Ontario Shores Centre for Mental Health SciencesMindbeaconRitiratoDisturbo depressivo maggiore