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Sondaggio DHL sull'intelligenza artificiale generativa per la messaggistica MyChart

12 dicembre 2023 aggiornato da: Duke University

Duke Health ascolta il sondaggio sull'intelligenza artificiale generativa (AI) per la messaggistica MyChart

Lo scopo di questo studio è capire come si sentono i pazienti riguardo all'uso di programmi informatici per creare risposte quando inviano messaggi elettronici ai loro medici.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

  • I ricercatori creeranno brevi sondaggi online per chiedere ai pazienti come si sentono riguardo all'utilizzo di programmi informatici che creano messaggi nelle loro cartelle cliniche.
  • I sondaggi mostreranno situazioni fittizie in cui i pazienti pongono domande e ottengono risposte da persone reali o programmi informatici, con o senza la divulgazione di come è stata scritta la risposta.
  • Gli investigatori chiederanno alle persone che partecipano al sondaggio di condividere cosa pensano di queste situazioni utilizzando strumenti come scale di valutazione, scale di confronto o risposte scritte.
  • Se i pazienti lo desiderano, possono fornire le proprie informazioni di contatto per far parte di futuri gruppi di discussione. I partecipanti non devono fornire alcuna informazione personale per completare il sondaggio.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Effettivo)

1454

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.

Luoghi di studio

  • Stati Uniti
    • North Carolina
      • Durham, North Carolina, Stati Uniti, 27710
        • Duke University Health System

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Membro della comunità di difesa dei pazienti di Duke Health Listens

Criteri di esclusione:

  • Età < 18 anni

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: Altro
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Separare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Altro: Braccio A

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio A riceve AHN nell'invio 1, BAIC nell'invio 2 e CHH nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.
Altro: Braccio B

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio B riceve BHC nell'invio 1, CAIH nell'invio 2 e AAIN nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.
Altro: Braccio C

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio C riceve CHC nell'invio 1, AHH nell'invio 2 e BAIN nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.
Altro: Braccio D

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio D riceve AAIH nell'invio 1, BHN nell'invio 2 e CAIC nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.
Altro: Braccio E

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio E riceve BAIH nell'invio 1, CHN nell'invio 2 e AHC nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.
Altro: Braccio F

Ciascun braccio riceverà 3 scenari clinici distribuiti nel tempo su 3 invii. I 6 gruppi (Bracci A-F) saranno organizzati con convenzioni di denominazione come tali:

  • Prima lettera = A, B o C dove A = scenario 1, B = scenario 2 e C = scenario 3.
  • Seconda lettera(e) = H o AI, dove H = risposta umana e AI = risposta scritta dall'AI alla domanda posta dal paziente.
  • Terza/e lettera/e = N, C o H, dove N = nessuna divulgazione, C = divulgazione del computer e H = divulgazione umana. Si riferisce alla divulgazione in fondo al messaggio di risposta in base alla quale l'autore viene o meno divulgato.

Il braccio F riceve CAIN nell'invio 1, AAIC nell'invio 2 e BHH nell'invio 3
Comportamentale: IA generativa per la comunicazione e la divulgazione elettronica
Utilizzeremo un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT 3.5 per generare automaticamente risposte a messaggi fittizi indirizzati a un medico. Divulgheremo se il messaggio è stato generato utilizzando questa tecnologia o meno. Esistono 3 scenari clinici e 6 coppie di risposta umana/AI e divulgazione umana/divulgazione AI/non divulgata che metteranno alla prova l'atteggiamento dei pazienti nei confronti di questa tecnologia.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Soddisfazione del paziente, misurata dal sondaggio
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane
Risposte su scala Likert alla domanda di soddisfazione: "Sono soddisfatto di questa interazione", su una scala da 1 a 5 con opzioni di risposta Fortemente in disaccordo (1), In disaccordo (2), Né d'accordo né in disaccordo (3), D'accordo (4 ) e Pienamente d'accordo (5).
Fino a 2 settimane
Atteggiamento dei pazienti nei confronti dell'utilità, misurato mediante sondaggio
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane
Risposte su scala Likert alla domanda di utilità: "L'informazione è utile", su una scala da 1 a 5 con opzioni di risposta Fortemente in disaccordo (1), In disaccordo (2), Né d'accordo né in disaccordo (3), D'accordo (4), e Fortemente d'accordo (5).
Fino a 2 settimane
Empatia del paziente, misurata dal sondaggio
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane
Risposte su scala Likert alla domanda sull'empatia: "Mi sento curato durante questa interazione", su una scala da 1 a 5 con opzioni di risposta Fortemente in disaccordo (1), In disaccordo (2), Né d'accordo né in disaccordo (3), D'accordo ( 4) e Fortemente d'accordo (5).
Fino a 2 settimane

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Duke University

Investigatori

  • Investigatore principale: Anand Chowdhury, MD, MMCi, Duke University

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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 (Effettivo)

31 ottobre 2023

Completamento primario (Effettivo)

11 dicembre 2023

Completamento dello studio (Effettivo)

11 dicembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

23 ottobre 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

26 ottobre 2023

Primo Inserito (Effettivo)

30 ottobre 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)

13 dicembre 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

12 dicembre 2023

Ultimo verificato

1 ottobre 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Pro00113587

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

Gli investigatori non raccoglieranno gli identificatori dei singoli pazienti e verranno riportati i dati aggregati

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

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