アフリカ系アメリカ人に対する精密な健康介入を開発するための社会言語対応 Web アプリケーション
調査の概要
状態
状態
条件
条件
詳細な説明
アフリカ系アメリカ人は、白人アメリカ人と比較して結腸直腸癌(CRC)による罹患率や死亡率が高いことを含む、かなりの健康の不平等を経験しています。 これらの格差の原因は複雑ですが、定期的なスクリーニングはそれらを減らすのに役立ちます。 ただし、特にアフリカ系アメリカ人の間では、CRCスクリーニングガイドラインの順守は低いままです。
CRCのスクリーニング格差を減らすための戦略の1つは、戦略的コミュニケーション介入を使用して糞便免疫化学検査(FIT)を促進することです。 FITは、CRCスクリーニングに対する一般的な患者の障壁を軽減する低コストの非侵襲的スクリーニング方法であり、CRCの発生率と死亡率を減らすのに大腸内視鏡検査と同じくらい効果的です。
テーラードメッセージング介入は、CRCスクリーニング率を改善することが示されています。 ただし、ヘルスケアシステム内で調整されたスクリーニング介入を実装する前に、2つの重要な質問に対処する必要があります。(1)メッセージコンテンツをどの程度効果的に調整する必要がありますか? (2)参加者はどのようにして効果的に関与できますか?
この研究は、モバイル仮想ヒューマンテクノロジー(VHT)を利用してテーラードCRCスクリーニングメッセージを提供する既存のプロジェクトに基づいています。 仮想人間エージェント(VHA)は、言語適応を含むコミュニケーション戦略をカスタマイズするユニークな機会を提供し、患者の好みに合わせます。 このような介入は、文化的不一致や自己効力感の低さなどのCRCスクリーニング障壁を軽減するのに役立ちます。
この研究では、CRCのスクリーニングの意欲を形作る際の方言的言語的特徴の役割を明示的に調査します。 パイロット研究は本質的に探索的であり、次の目的を検討しようとしています。VHAスピーチの方言の種類を調整することが、CRCのスクリーニングの意欲にどのように影響するかを評価します。
私たちは、750人の参加者を募集することを目指しています。各参加者は、4つの条件で音声スタイルが異なるVHAと対話することを目指しています。(1)非直腸言語特徴、(2)方言方言言語特徴の低レベルの統合、(3)方言方言言語的特徴の高レベルの統合、または(4)声のないテキスト、テキストの制御。 相互作用に続いて、参加者は調査ベースの測定を使用してVHAの信頼性を評価します。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
研究連絡先
- 名前:Janice Krieger, PhD
- 電話番号:352-273-0240
- メール:JANICEKRIEGER@UFL.EDU
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Kevin Tang
- 電話番号:352-392-0639
- メール:tang.kevin@ufl.edu
研究場所
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Florida
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Gainesville、Florida、アメリカ、32611
- Qualtrics
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 大腸がん検診ガイドライン対象外
- 過去12ヶ月以内に便免疫化学検査を受けていない
- 過去10年以内に大腸内視鏡検査を受けていない)
除外基準:
- 包含基準を満たす必要がある
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:ふるい分け
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:ダブル
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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アクティブコンパレータ:テキストのみ
コンピューターで生成された医師の写真で構成される仮想ヘルスアシスタントは、インタラクションを通じて参加者を導くテキストを備えたテキストで構成されます。
写真やテキストには声がありません。
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コンピューターで生成された医師の写真で構成される仮想ヘルスアシスタントは、インタラクションを通じて参加者を導くテキストを備えたテキストで構成されます。
写真やテキストには声がありません。
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実験的:高方言
インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタント。
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インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタント。
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実験的:低方言
インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタント。
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インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタント。
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実験的:非直腸
インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタントは、相互作用を通じて参加者を導く方言のバリエーションを使用しない音声を持つ声で構成されます。
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インタラクティブなコンピューターで生成された医師で構成される仮想ヘルスアシスタントは、相互作用を通じて参加者を導く方言のバリエーションを使用しない音声を持つ声で構成されます。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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結腸直腸癌スクリーニングについて医師に話すつもりです
時間枠:介入直後、最大1時間
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測定:結腸直腸癌スクリーニングについて医師に相談する意図。 構成:行動の意図項目:仮想予約により、私は医師と結腸がんのスクリーニングオプションについて話し合いたいと思いました。 参加者は、合計される3つの5ポイントリッカートスケールを使用して応答します。 合計スコアは3〜15の範囲で、スコアが高いほど、大腸がんのスクリーニングについて医療専門家と議論する意図が大きいことを示しています。 3に近い平均スコアは、より低い意図を反映し、15に近い平均スコアはより高い意図を反映しています。 |
介入直後、最大1時間
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協力者と研究者
協力者
協力者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Kevin Tang, PhD、University of Florida
- 主任研究者:Janice Krieger, PhD、Mayo Clinic of Jacksonville
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- IRB202001790-N
- UL1TR001427 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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