会話型AIサービス（チャットボット）活用によるワクチン信頼度への効果
2024年12月3日 更新者：Joseph Tsz Kei Wu、The University of Hong Kong
この研究の主な目的は、ソーシャル メディア プラットフォームで会話型 AI サービス (チャットボット) を開発および評価して、正確で最新のワクチン情報を取得し、チャットボットの使用がユーザーのワクチンの信頼とホンでの受け入れに与える影響を評価することです。香港、シンガポール、タイ。
調査の概要
詳細な説明
調査官は、COVID-19ワクチン接種を拒否または遅延した香港、シンガポール、タイの脆弱な高齢者および/または子供に焦点を当てます。 参加者は、オンライン パネルによって募集され、年齢と性別によって目標クォータを満たします。 その後、参加者は介入群と対照群にランダムに割り当てられます。 介入群と対照群の両方について、年齢、性別、教育レベル、雇用状況、世帯収入レベルなどの人口統計に関する質問をする評価アンケートが研究参加者に配布されます。 次に、参加者は、ワクチンの有効性と安全性、必要なワクチンを決定した政策立案者の動機など、COVID-19 ワクチンの信頼性に関する質問に答えます。 参加者は、COVID-19 ワクチンを受け取る意向、COVID-19 ワクチンを受け取る計画を立てること、COVID-19 ワクチンを少なくとも 1 回接種することなど、COVID-19 ワクチンの受け入れについて尋ねられます。 その後、介入グループは、研究チームが開発したチャットボットを最大 2 週間使用するよう求められます。 チャットボットは、介入の形成、影響、およびプロセス評価のための RE-AIM フレームワークの下で開発されています。 コントロール グループは、チャットボットに公開されません。
チャットボットは、1) COVID-19 ワクチンの躊躇と誤報に関するデジタル空間でのローカルのリアルタイムの言説を監視するためのソーシャル リスニング分析、および 2) 開発の証拠を生成する形成的、ベースライン、およびエンドポイント評価からのデータでサポートされます。そして改善/改良。
研究の種類
介入
入学 (実際)
1000
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。
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:
- (a) 予防接種を受けていない 60 歳の高齢の両親/祖父母 (1 月 4 日の COVID パスポートの発表後に最初の接種を受けた人を含む)、または (b) 予防接種を受けていない 18 歳未満の子供を持つ香港の成人居住者 (英語または中国語のユーザー)。
- タイの成人居住者 (タイのユーザー) (a) 60 歳以上で予防接種を受けていない高齢の親/祖父母、または (b) 予防接種を受けていない 18 歳未満の子供。
- 5 歳から 11 歳までの未接種の子供を持つシンガポールの成人居住者 (英語または中国語のユーザー)。
除外基準:
- 収録基準を満たしていない人。
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：ヘルスサービス研究
- 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
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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介入なし：コントロール
予防接種を受けていない高齢の両親/祖父母または子供を持つ適格な成人。
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実験的：介入
予防接種を受けていない高齢の両親/祖父母または子供を持つ適格な成人。
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COVID-19ワクチン用のWhatsAppまたはMessenger Chatbot
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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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Covid-19 ワクチン信頼指数
時間枠：1週間
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回答は 5 段階のリッカート尺度です: (a) 強く同意する (b) 同意する傾向がある (c) わからない (d) 同意しない傾向がある (e) 強く同意しない |
1週間
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Covid-19ワクチンの受け入れ
時間枠：1週間
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1週間
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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。
捜査官
- 主任研究者：Joseph T Wu, PhD、The University of Hong Kong
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
- Glasgow RE, Vogt TM, Boles SM. Evaluating the public health impact of health promotion interventions: the RE-AIM framework. Am J Public Health. 1999 Sep;89(9):1322-7. doi: 10.2105/ajph.89.9.1322.
- Gaglio B, Shoup JA, Glasgow RE. The RE-AIM framework: a systematic review of use over time. Am J Public Health. 2013 Jun;103(6):e38-46. doi: 10.2105/AJPH.2013.301299. Epub 2013 Apr 18.
- de Figueiredo A, Simas C, Karafillakis E, Paterson P, Larson HJ. Mapping global trends in vaccine confidence and investigating barriers to vaccine uptake: a large-scale retrospective temporal modelling study. Lancet. 2020 Sep 26;396(10255):898-908. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31558-0. Epub 2020 Sep 10.
- Kobayashi T, Nishina Y, Tomoi H, et al. Corowa-kun: Impact of a COVID-19 vaccine information chatbot on vaccine hesitancy, Japan 2021. medRxiv 2021: 2021.05.26.21257854.
- Larson HJ, Smith DM, Paterson P, Cumming M, Eckersberger E, Freifeld CC, Ghinai I, Jarrett C, Paushter L, Brownstein JS, Madoff LC. Measuring vaccine confidence: analysis of data obtained by a media surveillance system used to analyse public concerns about vaccines. Lancet Infect Dis. 2013 Jul;13(7):606-13. doi: 10.1016/S1473-3099(13)70108-7. Epub 2013 May 13.
- Wang Q, Yang L, Jin H, Lin L. Vaccination against COVID-19: A systematic review and meta-analysis of acceptability and its predictors. Prev Med. 2021 Sep;150:106694. doi: 10.1016/j.ypmed.2021.106694. Epub 2021 Jun 22.
- Zhang J, Featherstone JD, Calabrese C, Wojcieszak M. Effects of fact-checking social media vaccine misinformation on attitudes toward vaccines. Prev Med. 2021 Apr;145:106408. doi: 10.1016/j.ypmed.2020.106408. Epub 2021 Jan 1.
- Altay S, Hacquin AS, Chevallier C, Mercier H. Information delivered by a chatbot has a positive impact on COVID-19 vaccines attitudes and intentions. J Exp Psychol Appl. 2023 Mar;29(1):52-62. doi: 10.1037/xap0000400. Epub 2021 Oct 28.
- Thomala LL. Penetration rate of leading social networks in Hong Kong as of 3rd quarter 2020 (Link: https://www.statista.com/statistics/412500/hk-social-network-penetration/, last accessed on August 1, 2021). Statista; 2020.
- Kemp S. Digital 2021: Hong Kong (Link: https://datareportal.com/reports/digital-2021-hong-kong, last accessed on August 1, 2021). Data Reportal; 2021.
- Müller J. Social network penetration in Singapore Q3 2020 (Link: https://www.statista.com/statistics/284466/singapore-social-network-penetration/, last accessed on August 1, 2021). Statista; 2020.
- Huang C. Hong Kong faces uphill task to vaccinate its seniors against Covid-19 (Link: https://www.straitstimes.com/asia/east-asia/hong-kongs-uphill-push-to-vaccinate-its-seniors-against-covid-19, last accessed on August 1, 2021). The Straits Times. 2021.
- Steve. Lexicon. The LINE Phenomenon in Thailand - By the Numbers (Link: https://lexiconthai.com/blog/the-line-phenomenon-in-thailand-by-the-numbers/, last accessed on August 1, 2021), 2020.
- Agency T. Line in Thailand Internet Population (Link: https://www.twfdigital.com/blog/2020/04/line-user- stat-in-thailand-2020/, last accessed on August 1, 2021), 2020.
- Get bad news (Link: https://www.getbadnews.com/#intro, last accessed on August 1, 2021). 2021.
- Elkin J. WHO launches a chatbot on Facebook Messenger to combat COVID-19 misinformation. (Link: https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/who-launches-a-chatbot-powered-facebook- messenger-to-combat-covid-19-misinformation, last accessed: August 1, 2021). 2020.
- Larson HJ, Schulz WS, Tucker JD, Smith DM. Measuring vaccine confidence: introducing a global vaccine confidence index. PLoS Curr. 2015 Feb 25;7:ecurrents.outbreaks.ce0f6177bc97332602a8e3fe7d7f7cc4. doi: 10.1371/currents.outbreaks.ce0f6177bc97332602a8e3fe7d7f7cc4.
- SAGE. Report of the SAGE Working Group on Vaccine Hesitancy (Link: https://www.who.int/immunization/sage/meetings/2014/october/1_Report_WORKING_GROUP_vaccine_hesita ncy_final.pdf, last accessed on August 1, 2021), 2014.
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)
2022年2月11日
一次修了 (実際)
2023年2月17日
研究の完了 (実際)
2023年2月17日
試験登録日
最初に提出
2021年12月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年6月17日
最初の投稿 (実際)
2022年6月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年12月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年12月3日
最終確認日
2024年12月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- UW 21-659
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?
はい
IPD プランの説明
記事で報告された結果の根底にある個々の参加者データは、匿名化された後 (テキスト、表、図、および付録) 共有されます。
メタ分析のための書面によるデータ共有要求は、方法論的に適切な提案とともに電子メールで送信する必要があります。
提案は kathysleung@connect.hku.hk に送信する必要があります。アクセスするには、データ要求者はデータ アクセス契約に署名する必要があります。
IPD 共有時間枠
記事の公開から9か月後から36か月後まで
IPD 共有アクセス基準
メタ分析のための方法論的に健全な提案を提供する研究者。
提案は Kathyleung@connect.hku.hk に送信する必要があります。アクセスするには、データ要求者はデータ アクセス契約に署名する必要があります。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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