- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06952725
Chatbot per gruppi di supporto online per curare la dipendenza da tabacco
Chatbot intelligente per gruppi di supporto online per curare la dipendenza da tabacco
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Cornelia A Pechmann, PhD
- Numero di telefono: 3108920619
- Email: cpechman@uci.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Ian G. Harris, PhD
- Numero di telefono: 9498248842
- Email: harris@ics.uci.edu
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione: fumatori di sigarette (possono anche utilizzare le sigarette elettroniche), di età compresa tra 18 e 75 anni, lingua inglese, smartphone con dati illimitati, 100 sigarette a vita, preparati a smettere, testo e e-mail attivo, uso dei social media o messaggistica di gruppo, contabilità di gruppo, contabilità di gruppo, contabilità di gruppo, contabilità di gruppo.
Criteri di esclusione: nessuna controindicazione per la salute NRT e 5+ sigarette al giorno per garantire l'idoneità NRT, non un utente di droga illecito, non un utente quotidiano di marijuana/cannabis (usi non quotidianamente OK).
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Test: gruppo di supporto con chatbot intelligente
Quando i partecipanti pubblicano ai loro gruppi di supporto, il chatbot intelligente rileverà i tipi di post pertinenti e genererà risposte che verranno pubblicate a loro e al loro gruppo, se nessun essere umano risponde al post entro circa 10 secondi.
Il chatbot intelligente pubblicherà anche un argomento di discussione quotidiano.
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Nel braccio di intervento (n = 60), ogni gruppo di supporto peer-fumatori sarà collegato a un chatbot intelligente in esecuzione su un server locale sicuro come LLM addestrato (modello di lingua grande).
Questo chatbot monitorerà tutti i post del gruppo e cercherà di comprendere questi post utilizzando la formazione che è stata fornita.
Se un membro del gruppo effettua un post e nessuno risponde con circa 10 secondi, il chatbot risponderà utilizzando una delle sue 25 librerie di risposta create da basi di conoscenza, che contengono oltre 1k risposte in totale.
In effetti, il chatbot intelligente funzionerà come membro aggiuntivo del gruppo di supporto GroupMe, ma un membro che risponde solo se nessun essere umano lo fa.
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Comparatore attivo: Controllo: gruppo di supporto con bot poco intelligente
Il chatbot poco intelligente non risponderà ai post dei partecipanti; Pubblicherà semplicemente un argomento di discussione quotidiano.
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Nel braccio di controllo (n = 60), i gruppi di supporto saranno collegati al nostro bot di post-messaggi automatizzato originale in esecuzione sul nostro server locale sicuro.
Questo bot automatizzato di posting mancherà le capacità di risposta del chatbot intelligente; Non risponderà ai post se nessun membro del gruppo umano lo fa ma, invece, rimane in silenzio.
Tuttavia, pubblicherà lo stesso argomento di discussione quotidiano e allo stesso tempo del giorno, del chatbot intelligente.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Post complessivi per partecipante
Lasso di tempo: Fine dell'intervento di 90 giorni
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Ogni notte, il nostro sito Web di studio scaricherà i post degli ultimi 24 ore di ciascun gruppo in entrambe le condizioni di test e controllo etichettate per data e poster.
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Fine dell'intervento di 90 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Abstinenza del fumo confermata dalla bio
Lasso di tempo: Fine dell'intervento di 90 giorni
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Misurare l'astinenza al fumo alla fine dell'intervento di 90 giorni, confermata con un test della saliva, per condurre un'analisi di potenza per un RCT più grande.
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Fine dell'intervento di 90 giorni
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NRT Utilizzo a 1 mese
Lasso di tempo: 30 giorni dopo l'inizio dell'intervento
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In un sondaggio (utilizzando e-mail, testo o telefono), 30 giorni dopo l'inizio dell'intervento, misureremo l'uso di 7 giorni di terapia sostitutiva di nicotina o NRT, a fini descrittivi, ad es. Per garantire effetti negativi sull'uso di NRT.
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30 giorni dopo l'inizio dell'intervento
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Uso NRT alla fine dell'intervento
Lasso di tempo: Fine dell'intervento di 90 giorni
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In un sondaggio (utilizzando e-mail, testo o telefono) alla fine dell'intervento di 90 giorni, misureremo l'uso di 7 giorni di terapia sostitutiva di nicotina o NRT, a fini descrittivi, ad es. Per garantire effetti negativi sull'uso di NRT.
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Fine dell'intervento di 90 giorni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Cornelia A. Pechmann, PhD, University of California, Irvine
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Pechmann C, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Randomised controlled trial evaluation of Tweet2Quit: a social network quit-smoking intervention. Tob Control. 2017 Mar;26(2):188-194. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052768. Epub 2016 Feb 29.
- Giyahchi T, Singh S, Harris I, Pechmann C. Customized training of pretrained language models to detect post intents in online health support groups. In: Shaban-Nejad A, Michalowski M, Bianco S, eds. Multimodal AI in Healthcare Studies in Computational Intelligence. Springer Nature; 2023:59-76:chap 14.
- Prochaska JJ, Vogel EA, Chieng A, Kendra M, Baiocchi M, Pajarito S, Robinson A. A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study. J Med Internet Res. 2021 Mar 23;23(3):e24850. doi: 10.2196/24850.
- Phillips C, Pechmann C, Calder D, Prochaska JJ. Understanding Hesitation to Use Nicotine Replacement Therapy: A Content Analysis of Posts in Online Tobacco-Cessation Support Groups. Am J Health Promot. 2023 Jan;37(1):30-38. doi: 10.1177/08901171221113835. Epub 2022 Jul 11.
- Pechmann CC, Yoon KE, Trapido D, Prochaska JJ. Perceived Costs versus Actual Benefits of Demographic Self-Disclosure in Online Support Groups. J Consum Psychol. 2021 Jul;31(3):450-477. doi: 10.1002/jcpy.1200. Epub 2020 Oct 19.
- Pechmann C, Pan L, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Development of a Twitter-based intervention for smoking cessation that encourages high-quality social media interactions via automessages. J Med Internet Res. 2015 Feb 23;17(2):e50. doi: 10.2196/jmir.3772.
- Lakon CM, Pechmann C, Wang C, Pan L, Delucchi K, Prochaska JJ. Mapping Engagement in Twitter-Based Support Networks for Adult Smoking Cessation. Am J Public Health. 2016 Aug;106(8):1374-80. doi: 10.2105/AJPH.2016.303256. Epub 2016 Jun 16.
- Esmaeeli A, Pechmann CC, Prochaska JJ. Buddies as In-Group Influencers in Online Support Groups: A Social Network Analysis of Processes and Outcomes. J Interact Market. 2022 May;57(2):198-211. doi: 10.1177/10949968221076144. Epub 2022 Apr 26.
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Completamento dello studio (Stimato)
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 919
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