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離れて: チャットボット配信のアルコール介入とスマートフォン アプリの比較

2022年11月1日 更新者：University of Alaska Anchorage

チャットボットが提供するアルコール介入は、スマートフォン アプリでユーザーを引き付け、結果を向上させることができるか? StepAway 'Bot' の開発と実現可能性テスト

アルコール治療が必要な人と実際にアルコール治療を受けている人の数には大きなギャップがあります。 この研究は、スマートフォンベースの介入がアルコール介入サービスを受ける人の数を増やし、治療の障壁を減らすのに役立つことを示した以前の研究に基づいています。 以前開発したアプリ「Step Away」の改良を行います。 さらに、エンゲージメントと有効性を向上させることを目的として、オンラインのインタラクティブなチャットボットを介してステップ アウェイ介入を提供する新しい方法が開発されます。 参加者を募集し、2 つの介入間の結果を調べて、問題のある飲酒者のグループの間で、Step Away アプリと比較して、Step Away チャットボットがユーザー エンゲージメント、介入の忠実度、および結果の有効性を強化したかどうかを判断します。 参加者はまた、ユーザー エンゲージメントに対する障壁を理解することを目的として、両方の介入に対する彼らの認識を判断するためにインタビューを受けます。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

アルコール治療を必要とする個人の数と、実際にアルコール治療を受けている個人の数の間には、大きなギャップが存在します。 技術的に提供される介入は、治療の障壁を回避する能力により、必要なアルコール介入サービスを受ける個人の数を劇的に増加させる可能性があります. スマートフォンは、いつでもどこでも必要なときに経験的にサポートされた介入支援を提供する理想的なデバイスです。 私たちの研究チームは、経験的にサポートされている対面治療に基づいた、アルコール使用障害に対するスタンドアロンの自己管理型スマートフォンベースの介入システムを以前に開発およびテストしました (アルコール使用障害に対する位置情報に基づく監視と介入 (LBMI) -システム）。 修正および改良された iPhone ベースのバージョンである Step Away が開発されました。 Step Away の使用データは、ユーザーに "プッシュ" されていないモジュールに対するユーザー エンゲージメントが比較的低いことを示しています。これは、多くの健康アプリが経験する問題です。 人工知能 (AI) チャットボットを介して Step Away を提供する新しい方法が開発されます。これは、テキスト インターフェイスを介して連絡を取り、新しい介入手順を紹介し、Step Away でユーザーに応答できるため、ユーザー エンゲージメントと有効性を向上させる可能性を秘めています。欲求を持っている、苦痛を経験している、または社会的支援を必要としている瞬間の助け。 この調査の第 1 段階では、Step Away チャットボットの開発に焦点を当て、既存の Step Away アプリのユーザー インターフェイスを強化します。 第 2 段階では、問題のある飲酒者のグループの間で、Step Away アプリと比較して、Step Away チャットボットがユーザー エンゲージメント、介入の忠実度、および結果の有効性を強化したかどうかを判断するためのパイロット調査が必要です。 参加者は、ユーザー エンゲージメントに対する障壁を理解することを目的として、両方の介入に対する認識を決定するためにインタビューを受けます。 最後に、このプロジェクトは、ステップ アウェイのさらなる大規模な評価の準備を整えます。その内容は、パイロット スタディの結果によって決定されます。

研究の種類

介入

入学 (実際)

191

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • アメリカ
    • Alaska
      • Anchorage、Alaska、アメリカ、99508
        • University of Alaska Anchorage

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 18歳以上であること
  • 問題のある飲酒者である、つまり、米国アルコール使用障害識別テスト (USAUDIT) で男性が 8 以上、女性が 6 以上のスコアを持っている
  • 過去 90 日間に 5 回以上 (18 ～ 65 歳の男性の場合)、または 4 回以上 (女性および 65 歳以上の男性の場合)、標準的な飲み物を少なくとも 1 回飲む
  • iPhone または Android スマートフォンを所有しており、携帯電話およびデータ プランが付属している
  • 米国居住
  • 英語の読み書きができる

除外基準:

  • -ベースラインで30日以上禁酒している
  • 現在、アルコールまたは薬物乱用の治療を受けている
  • 妊娠中または授乳中
  • 中程度から重度のアルコール使用障害がある、つまり、USAUDIT66で20以上のスコアを持っている
  • フォローアップ評価を完了したくない、または完了できない
  • 非米国居住者
  • 英語で読むことができない、またはテキストを書くことができない

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

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：なし（オープンラベル）

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
アクティブコンパレータ：ステップアウェイアプリ
このアームにランダムに割り当てられた参加者は、登録後すぐに Step Away スマートフォン ベースのモバイル アプリケーションにアクセスします。
行動：ステップアウェイアプリ

Step Away アプリは、スマートフォンベースのモバイル介入システムです。

それは、依存症における人中心の行動ベースの介入と治療のための最も重要な「有効成分」と見なされる3つの理論的構成要素によって通知されます。 (2) 再発防止。 （3）コミュニティの強化。 Step Away は再発防止 (RP) モデルを使用します。これは認知行動理論に基づいており、動機、気分、および自己効力感によって媒介される、文脈上のトリガーと対処の間の動的で非線形の関係を反映するように進化しています。 Step Away は、ユーザーが支援的な他の人を特定し、治療に含めることを積極的に奨励します。飲酒をしないレクリエーション活動を特定し、計画する。他の非飲酒ライフスタイルのスキルと戦略を開発する。
実験的：ステップアウェイチャットボット
このアームにランダムに割り当てられた参加者は、登録後すぐにテキストベースの対話型 AI チャットボットである Step Away にアクセスします。
行動：ステップアウェイチャットボット

Step Away チャットボットは、AI テクノロジを利用して、モバイル、Web ベース、人中心、行動ベースの介入と、アルコール使用を減らそうとする個人にタイムリーなサポートを提供します。 参加者は、インタラクティブなテキストを通じてチャットボットと対話します。

Step Away チャットボットは、次の理論的構造によって通知されます。(1) 動機付けの強化。 (2) 再発防止。 （3）コミュニティの強化。 再発防止 (RP) モデルを使用します。これは、認知行動理論に基づいており、動機、気分、および自己効力感によって媒介される、文脈上のトリガーと対処の間の動的で非線形の関係を反映するように進化しています。 それは、ユーザーが支援的な他の人を特定し、治療に含めることを積極的に奨励します。飲酒をしないレクリエーション活動を特定し、計画する。他の非飲酒ライフスタイルのスキルと戦略を開発する。
介入なし：ステップ アウェイ アプリの遅延
このアームに無作為に割り当てられた参加者は、登録から 3 か月後に Step Away スマートフォン ベースのモバイル アプリケーションへのアクセスが提供されます。

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
アルコール摂取量の推移（1日あたりの飲酒量）
時間枠：ベースラインと16週間
タイムライン フォローバック (TLFB) は、アルコールと薬物使用に関する情報を収集するために使用されます。 TLFB 法は、検査再検査の信頼性が高く、アルコール使用量を定量化するための将来の毎日の記録方法との高い相関関係を実証しています。 現在の研究では、30 日間のオンライン バージョンがベースラインと介入後の 4 か月後の追跡評価で投与されます。 オンライン バージョンの TLFB は、電話および対面面接官が管理するバージョンの TLFB と高い相関関係があることが示されています。TLFB は、次の飲酒変数を計算するために使用されます: 1 週間あたりの平均 (平均) 飲酒量、禁欲日数、大量飲酒日々。 多飲日とは、女性は標準ドリンク4杯以上、男性は標準ドリンク5杯以上の日と定義されます。
ベースラインと16週間
アルコール関連問題の変化
時間枠：ベースラインと16週間
問題の短い目録 - 改訂版 (SIP-R) は、薬物およびアルコールの使用に関連する悪影響の自己報告目録です。 これは、1 (まったくない) から 4 (毎日またはほぼ毎日) までの 4 段階リッカート スケールで採点される 17 の質問で構成されています。 項目の回答が合計されて、合計スコアと 5 つの下位尺度スコア (身体的、個人内、社会的責任、対人、および衝動制御) が生成されます。 スコアが高いほど、アルコール使用に関連した生活上の問題が多いことを示します。 問題のある飲酒者の集団において、SIP-R は優れた同時有効性と内部一貫性を実証しました。 SIP-R はベースラインとフォローアップで投与され、時間の経過に伴うグループの変化を検査します。 スケールの範囲は 17 ～ 68 です。
ベースラインと16週間
アルコール摂取量の推移（多量飲酒日）
時間枠：ベースラインと16週間
タイムライン フォローバック (TLFB) は、アルコールと薬物使用に関する情報を収集するために使用されます。 TLFB 法は、検査再検査の信頼性が高く、アルコール使用量を定量化するための将来の毎日の記録方法との高い相関関係を実証しています。 現在の研究では、30 日間のオンライン バージョンがベースラインと介入後の 4 か月後の追跡評価で投与されます。 オンライン バージョンの TLFB は、電話および対面面接官が管理するバージョンの TLFB と高い相関関係があることが示されています。TLFB は、次の飲酒変数を計算するために使用されます: 1 週間あたりの平均 (平均) 飲酒量、禁欲日数、大量飲酒日々。 多飲日とは、女性は標準ドリンク4杯以上、男性は標準ドリンク5杯以上の日と定義されます。
ベースラインと16週間
アルコール消費量の変化（禁酒日数の割合）
時間枠：ベースラインと16週間
タイムライン フォローバック (TLFB) は、アルコールと薬物使用に関する情報を収集するために使用されます。 TLFB 法は、検査再検査の信頼性が高く、アルコール使用量を定量化するための将来の毎日の記録方法との高い相関関係を実証しています。 現在の研究では、30 日間のオンライン バージョンがベースラインと介入後の 4 か月後の追跡評価で投与されます。 オンライン バージョンの TLFB は、電話および対面面接官が管理するバージョンの TLFB と高い相関関係があることが示されています。TLFB は、次の飲酒変数を計算するために使用されます: 1 週間あたりの平均 (平均) 飲酒量、禁欲日数、大量飲酒日々。 多飲日とは、女性は標準ドリンク4杯以上、男性は標準ドリンク5杯以上の日と定義されます。
ベースラインと16週間

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
変化への対応力の変化
時間枠：ベースラインと16週間
Step Away の主な基礎となる理論的枠組みがモチベーション向上 (ME) であることを考えると、媒介変数として変化への準備状況を調べたいと考えています。 この研究では、この構成を評価するために、治療変更対応バージョン (RCQTV) を利用します。 RCQTV は確かな信頼性と有効性を持っていることが証明されており、アルコール問題の治療を検討している、または治療に従事している個人向けに改良されています。 スケールの範囲は -8 ～ 8 です。スコアが高いほど、変化に対するモチベーションが高いことを表します。
ベースラインと16週間
介入利用データ
時間枠：16週間
介入利用データは、参加者が調査期間中にアプリまたはチャットボットを使用した頻度を計算するために使用されます。 この尺度の計算には平均値と標準偏差が使用されます。 測定単位は、調査期間中にユーザーがアプリまたは Chabot をクリックした回数です。
16週間
Step Away アプリとチャットボットの定性的認識
時間枠：16週間
10 人のチャットボット ユーザーと 10 人のアプリ ユーザーに対して遡及定性インタビューを実施し、テクノロジーの使用方法とエクスペリエンスを向上させるための推奨事項を理解しました。 フォローアップ評価を完了した参加者に対して、半構造化インタビューが実施されました。 参加者は、アプリ (n=10) またはチャットボット (n=10) の使用状況のバリエーションを最大化するように意図的に選択されました。 インタビューでは、アプリ ユーザーとチャットボット ユーザーの両方に 11 の主要な質問が尋ねられ、さらにチャットボット ユーザーのチャットボットの会話品質の経験と印象に関する追加の質問が 1 つありました。 乱数発生器を使用して、各介入の 5 人の高ユーザーと 5 人の低ユーザーを選択しました。 定性分析ソフトウェアを使用して、認識された有用性、障壁、動機、改善に関連するテーマを特定しました。これらのトピックに関連する主要なテーマがここで報告されます。 インタビュー中に定量的なデータは収集されませんでした。
16週間

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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University of Alaska Anchorage

捜査官

  • 主任研究者：Patrick Dulin, PhD、University of Alaska Anchorage

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2020年6月2日

一次修了 (実際)

2021年1月6日

研究の完了 (実際)

2021年1月6日

試験登録日

最初に提出

2020年6月22日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年6月22日

最初の投稿 (実際)

2020年6月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年9月1日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2022年11月1日

最終確認日

2022年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 1521800-2

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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