学生の身体活動を増やすモバイルアプリ
適応学習を使用して大学生の身体活動を増やす mHealth アプリ
背景: 不十分な身体活動は、世界中で死亡の主要な危険因子の 1 つです。 スマートフォン アプリを介して提供される行動療法は、より身体的に活発になるなど、人々が健康的な行動に従事するのを助ける大きな可能性を秘めています。 ただし、「対面」治療と同様に、通常、効果は長期間持続しないようです。
方法: 調査員は、さまざまな種類の動機付けとフィードバックのテキスト メッセージを使用して個人に身体活動を増やすように動機付けるスマートフォン アプリケーションを開発しました。 ここでは、参加者は一様ランダム分布 (n=50) によってメッセージを受信するか、毎日の参加者データから学習してメッセージの動機の頻度と種類をパーソナライズする強化学習アルゴリズム (n=50) によって選択されるようにランダム化されます。
目的: 現在の研究では、研究者はカリフォルニア大学バークレー校の学部生と大学院生を対象にこのアプリケーションを調べています。 研究者は、一様無作為グループまたは適応グループの参加者のどちらが、研究中の歩数の増加が大きいかを比較します。 調査員は、さまざまな種類のメッセージが歩数に与える影響も調べます。 さらに研究者は、適応アームの効果とメッセージの有効性に対する、社会人口統計学的、心理的アンケートのスコア、ベースラインの身体活動などの患者の特徴の影響を評価します。 最後に、調査員は、アンケート、テキスト メッセージ、および電話インタビューを通じて提供されたフィードバックを通じて、テキスト メッセージング プログラムに関する参加者の定性的なフィードバックを評価します。
調査の概要
詳細な説明
調査官は、機械学習を使用してアダプティブ テキスト メッセージを生成し、毎日の参加者データから学習して、メッセージの動機の頻度と種類をパーソナライズするスマートフォン アプリケーション、DIAMANTE アプリを開発しました。 現在の研究では、研究者は、バークレー大学の学部生と大学院生におけるこのアプリケーションを、ランダムに選択されたテキスト メッセージと比較します。 この研究では、大学生の身体活動を増やすためのこのスマートフォン アプリケーションの有効性についての洞察を提供します。 さらに、介入の有効性を調整する作用メカニズムと変数に関する予備知識を提供します。
この研究は、動機付けメッセージ (M)、フィードバック メッセージ (F)、およびメッセージが送信されたときの時間枠 (T) をそれぞれ 4、5、および 4 レベルで表す合計 3 つの要因による要因計画によって特徴付けられます。 M と F の 1 つのレベルは、制御処理、つまりメッセージが送信されないことに対応します。 各参加者は、毎日、M、F、および T の 1 つの異なる組み合わせを受け取りました。
適応ランダム グループと一様ランダム グループの両方が同じ種類のメッセージを受け取ります: フィードバック (4 つのアクティブなカテゴリとメッセージなし) と動機 (3 つのアクティブなカテゴリとメッセージなし)。 ただし、メッセージのカテゴリ、タイミング、および頻度は、適応グループの強化学習アルゴリズムによって最適化され、一様ランダム グループに等しい確率で配信されます (一様ランダム分布に従います)。
強化学習者グループの場合、アルゴリズム トレーニング データは、すべての参加者の履歴データ (コンテキスト変数) で構成されます。これには、以前に送信されたメッセージと期間が含まれ、選択された臨床/人口統計データ (年齢、日付など) が含まれます。週間およびうつ病スコア) を使用して、予測能力を向上させます。 その後、メッセージは、サンプリング方法と組み合わせて、メッセージの予測された有効性に基づいて選択されます。 そのため、最もやりがいのあるメッセージから頻繁に選択し、ときどき報酬が不確実なメッセージを調査します。
この研究の目的は次のとおりです。
- 強化学習ポリシーの参加者が、一様ランダム分布でメッセージを受信した参加者よりも、6週間のフォローアップ後に毎日の歩数の増加を示すかどうかを評価する
- 社会人口学的、ベースラインの身体活動行動/態度、および心理的要因が適応介入の効果に影響を与えるかどうかを評価します。
- どのメッセージが身体活動の増加に最も有益であるかを評価します。
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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Berkeley、California、アメリカ、94709
- Caroline Figueroa
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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
対象基準: 現在在籍している 18 歳から 65 歳までの学部生および大学院生を対象とします。
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除外基準: スマートフォンを持っていない学生、障害のために運動できない学生、または 6 週間の学習期間中に国を離れる予定がある学生は除外されます。
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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：防止
- 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：一様乱数
このアームでは、メッセージのタイプがランダムに送信されました。つまり、均一なランダム分布で送信されました。
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一様ランダム介入グループは、同じ確率でメッセージング バンクから選択されたフィードバックと動機付けメッセージを受け取ります。
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実験的：強化学習
このアームでは、強化学習アルゴリズムによってメッセージの種類が選択されました。
どのメッセージを送信するかは、歩数計アプリのデータや、さまざまなカテゴリのメッセージが送信されてからの連続日数など、いくつかのコンテキスト変数に基づいて決定されました。
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適応介入グループは、強化学習アルゴリズムによってメッセージング バンクから選択されたメッセージを受け取ります。
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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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歩数（電話歩数計で測定）
時間枠：24時間（6週間測定）
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毎日の歩数の変化（今日の歩数から昨日の歩数を引いたもの）
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24時間（6週間測定）
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歩数（電話歩数計で測定）
時間枠：ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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研究期間中の毎日の歩数の平均変化
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ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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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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うつ病スコア
時間枠：ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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患者健康アンケート 9 項目 (PHQ-9)。
PHQ-9 には 0 ～ 27 のスコアがあります。
スコアが高いほど、結果が悪いことを意味します。
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ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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不安スコア
時間枠：ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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全般性不安障害7項目（GAD-7）。
GAD-7 には 0 から 21 までのスコアがあります。
スコアが高いほど、結果が悪いことを意味します。
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ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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行動活性化
時間枠：ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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うつ病スケールの行動活性化 - ショートフォーム（BADS-SF）。
BADS-SF には 0 ～ 54 のスコアがあります。
スコアが高いほど、より良い結果が得られます。
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ベースラインから 6 週間のフォローアップへの変更
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Adrian Aguilera, PhD、University of California, Berkeley
出版物と役立つリンク
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
- 2019-04-12118
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
- ANALYTIC_CODE
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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