糖尿病とうつ病 テキスト メッセージによる介入 (DIAMANTE)
アダプティブ モバイル メッセージングによる糖尿病とうつ病の自己管理の改善
調査の概要
詳細な説明
ユーザー中心設計 (UCD) メソッドを利用して、それぞれ 10 人の患者 (合計 n = 30) を対象とした UCD の 3 つの反復フェーズを通じて、DIAMANTE コンテンツおよびテキスト メッセージング システムを反復的に開発しました。 第 1 段階は、1.5 時間の個別の半構造化インタビューで構成されていました。 フェーズ 1 からの調査結果は、テーマ別メッセージ カテゴリとデザインの選択を含む、最終的な介入のコンテンツと情報配信の決定を通知するために使用されました。 第 2 段階では、患者はユーザビリティ テストを通じてモバイル アプリケーションの初期のプロトタイプをテストしました。 患者は、無作為化対照試験を開始する前に、ユーザー関連の問題に対処するために、主題メッセージのコンテンツとアプリケーションを含む最終的な DIAMANTE 介入を 3 番目の最終 UCD フェーズでテストしました。
DIAMANTE Randomized Controlled Trial では、強化学習を使用して身体活動を増やすための最も効果的なメッセージを予測するスマートフォン アプリの効果を調べることを目的としています。 San Francisco Health Network 内で、うつ病と糖尿病を患う 276 人の低所得のマイノリティー患者を募集します。 この介入を、健康管理コンテンツを含む静的メッセージと、毎週の気分メッセージのみを受信するコントロール グループと比較します。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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California
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San Francisco、California、アメリカ、94110
- Zuckerberg San Francisco General Hospital/University of California, San Francisco
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- HbA1c (ヘモグロビン A1c) > 7
- PHQ-8 (患者健康アンケート-8) > 5
除外基準:
- 高レベルの身体活動 (1 日あたり 30 分以上の中程度から激しい活動)
- 妊娠
- 身体障害による運動不能
- 深刻な精神疾患
- 英語またはスペイン語の読み書きができない
- 裁判中に長期間国外に出る予定がある
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:他の
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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アクティブコンパレータ:静的メッセージング
午前 10 時に、週に合計 7 件 (1 日 1 件) のメッセージを患者に送信します。
身体の健康管理のメッセージには、糖尿病予防プログラム (23) コンテンツで確立されたトピックから、身体活動とストレス管理に重点を置いたメッセージを使用します。
7 日目の最後のメッセージでは、患者に気分を 1 から 9 のスケールで評価してもらいます。身体活動 (1 日あたりの歩数) は、スマートフォンのアプリを介して受動的に監視されます。
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静的介入グループは、糖尿病およびうつ病に対する既存のテキスト メッセージ介入に典型的な、健康情報テキスト メッセージを受け取ります。
他の名前:
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実験的:アダプティブ メッセージング
アダプティブ メッセージング アームの患者は、静的アームの毎日のメッセージを受信し、さらに、強化学習 (RL) アルゴリズムを使用して選択されたフィードバックと動機付けメッセージのさまざまなカテゴリ内の毎日のメッセージを受信します。
身体活動 (歩数/日) は、スマートフォンのアプリを介して積極的に監視されます。
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3群の無作為対照試験では、糖尿病とうつ病を併発している低所得の少数民族患者の身体活動を促進するためのテキストメッセージスマートフォンアプリケーションの効果を調べます.
適応介入グループは、強化学習アルゴリズムによって選択されたメッセージを受け取ります。
他の名前:
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介入なし:制御条件
コントロールの患者は、自分の電話にアプリをインストールするだけで、フィードバック メッセージを受け取りません。
週に 1 通のメッセージが決まった日に届き、前の週の気分を 1 から 9 のスケールで評価するよう求められます。メッセージは毎日午前 10 時に送信されます。
応答しなかった人は、2 時間間隔で気分の自己評価を提出するようリマインダーを受け取ります。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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身体活動
時間枠:6ヵ月
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私たちの主な結果である毎日の歩数の変化は、患者が介入している間、携帯電話のアプリケーションによって受動的に収集されます。
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6ヵ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ヘモグロビン A1c
時間枠:6ヵ月
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患者の電子カルテ (EHR) から、糖尿病を診断する手段として推奨される過去 8 ~ 12 週間の平均血漿グルコースである HbA1c を導き出します (20)。
調査に参加する最大 12 か月前から入手可能な最新の測定値を使用します。
6 か月後、最新の HbA1c (患者の EHR から抽出) を再度評価し、ベースラインとフォローアップ HbA1c レベルの間に少なくとも 3 か月が経過したことを確認します。
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6ヵ月
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患者健康アンケート-8 (PHQ-8)
時間枠:6ヵ月
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ベースライン時、介入完了時、および6か月のフォローアップ時の医療記録から自己報告されたPHQ-8を比較します。
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6ヵ月
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Courtney Lyles, PhD、University of California, San Francisco
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Aguilera A, Schueller SM, Leykin Y. Daily mood ratings via text message as a proxy for clinic based depression assessment. J Affect Disord. 2015 Apr 1;175:471-4. doi: 10.1016/j.jad.2015.01.033. Epub 2015 Jan 29.
- Lyles CR, Ratanawongsa N, Bolen SD, Samal L. mHealth and Health Information Technology Tools for Diverse Patients with Diabetes. J Diabetes Res. 2017;2017:1704917. doi: 10.1155/2017/1704917. Epub 2017 Feb 23. No abstract available.
- Nouri SS, Avila-Garcia P, Cemballi AG, Sarkar U, Aguilera A, Lyles CR. Assessing Mobile Phone Digital Literacy and Engagement in User-Centered Design in a Diverse, Safety-Net Population: Mixed Methods Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Aug 29;7(8):e14250. doi: 10.2196/14250.
- Avila-Garcia P, Hernandez-Ramos R, Nouri SS, Cemballi A, Sarkar U, Lyles CR, Aguilera A. Engaging users in the design of an mHealth, text message-based intervention to increase physical activity at a safety-net health care system. JAMIA Open. 2019 Oct 11;2(4):489-497. doi: 10.1093/jamiaopen/ooz049. eCollection 2019 Dec.
- Hernandez-Ramos R, Aguilera A, Garcia F, Miramontes-Gomez J, Pathak LE, Figueroa CA, Lyles CR. Conducting Internet-Based Visits for Onboarding Populations With Limited Digital Literacy to an mHealth Intervention: Development of a Patient-Centered Approach. JMIR Form Res. 2021 Apr 29;5(4):e25299. doi: 10.2196/25299.
- Figueroa CA, Aguilera A, Chakraborty B, Modiri A, Aggarwal J, Deliu N, Sarkar U, Jay Williams J, Lyles CR. Adaptive learning algorithms to optimize mobile applications for behavioral health: guidelines for design decisions. J Am Med Inform Assoc. 2021 Jun 12;28(6):1225-1234. doi: 10.1093/jamia/ocab001.
- Aguilera A, Figueroa CA, Hernandez-Ramos R, Sarkar U, Cemballi A, Gomez-Pathak L, Miramontes J, Yom-Tov E, Chakraborty B, Yan X, Xu J, Modiri A, Aggarwal J, Jay Williams J, Lyles CR. mHealth app using machine learning to increase physical activity in diabetes and depression: clinical trial protocol for the DIAMANTE Study. BMJ Open. 2020 Aug 20;10(8):e034723. doi: 10.1136/bmjopen-2019-034723.
- Figueroa CA, Deliu N, Chakraborty B, Modiri A, Xu J, Aggarwal J, Jay Williams J, Lyles C, Aguilera A. Daily Motivational Text Messages to Promote Physical Activity in University Students: Results From a Microrandomized Trial. Ann Behav Med. 2022 Feb 11;56(2):212-218. doi: 10.1093/abm/kaab028.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
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
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- R01HS025429-02 (米国 AHRQ 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?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- CSR
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
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
DIAMANTE スタティックの臨床試験
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University of FloridaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK)完了
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University of California, DavisNational Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID); University of California, San...募集