人工知能（AI）テクノロジーは、患者が大腸内視鏡検査に行く前に腸の準備をよりよく理解するのに役立つ場合があります。この研究は、腸の清潔さを改善し、不安を軽減し、手続き上の満足度を高めるために、患者にカウンセリングするAIチャットボットを活用しようとします。
2025年3月24日 更新者：Nabil Mohammad Azmi、National University of Malaysia
大規模な言語モデル人工知能チャットボットを使用して大腸内視鏡検査の準備のためのボストン腸の準備スコア（BBPS）を改善することの有効性に関する前向きシングルブラインド無作為化対照試験
従来のコロノ鏡検査前のカウンセリングには、手順を説明し、効率と患者の離職を制限するために、医療従事者からのかなりの時間が必要です。
不十分な腸の準備はこの問題を悪化させ、繰り返しの手順とコストの増加につながります。
ただし、大腸内視鏡検査の準備のためのボストン腸の準備スケール（BBPS）の改善におけるAIの有効性をまだ評価している研究はまだありません。
このギャップに対処することにより、AIチャットボットは、パーソナライズされたガイダンスを提供し、医療従事者の負担を軽減し、準備品質を向上させ、患者の経験を向上させることができます。この研究では、人工知能（AI）チャットボットを使用して、病院のトゥアンクムーリス（HCTM）における結腸鏡検査患者間の腸の準備、不安レベル、患者の満足度を改善することの有効性を評価しようとします。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
96
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。
研究連絡先
- 名前：Nabil Mohammad Azmi, Doctor in General Surgery
- 電話番号：+60122177050
- メール：nabil@ukm.edu.my
研究場所
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Kuala Lumpur
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Cheras、Kuala Lumpur、マレーシア、56000
- Faculty of Medicine, The National University of Malaysia
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コンタクト：
- Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery
- 電話番号：+60122177050
- メール：nabil@ukm.edu.my
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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
- 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：
- 兆候を伴うすべてのスケジュールされた大腸内視鏡検査
- 適切なデジタルリテラシー
- マレー語と英語の適切な言語リテラシー
除外基準：
- 以前の脳卒中、認知症、またはアルツハイマー病による記憶障害のある患者
- 臨床不安と診断されました
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：診断
- 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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実験的：人工知能（AI）チャットボット
腸の準備カウンセリングのためにAIチャットボットと対話する患者の患者
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介入群は、標準的なポリエチレングリコール溶液（FORTRAN）を使用して腸の準備を受ける必要があります
介入群は、標準的なポリエチレングリコール溶液（FORTRAN）を使用して腸の準備を受ける必要があります
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他の：医療従事者による従来のカウンセリング
大腸内視鏡の前に腸の準備のために従来のカウンセリング方法を受けている患者
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介入群は、標準的なポリエチレングリコール溶液（FORTRAN）を使用して腸の準備を受ける必要があります
介入群は、標準的なポリエチレングリコール溶液（FORTRAN）を使用して腸の準備を受ける必要があります
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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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従来の指示と比較して、病院の大腸内視鏡検査患者（HCTM）の大腸内視鏡検査患者の腸の調製を改善する際の人工知能（AI）チャットボットの有効性を判断するために
時間枠：1年
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介入群の患者は、AIチャットボットとの対話を介してカウンセリングを受けます。
腸の準備の品質は、ボストン腸の準備スコア（BBPS）を使用して、マスクされた内視鏡師によって格付けされます。
3つのコロンセグメント（右、横方向、左）のそれぞれにスコアが割り当てられます（0-3）。
0-未準備のコロンは、可能な限り最高の準備を示します。合計スコアは0から9の範囲であり、スコアが高いほど腸の調製が改善されます。
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1年
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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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従来の指示と比較して、HCTMの大腸内視鏡検査患者の不安を緩和する際のAIチャットボットの有効性を判断するため。
時間枠：1年
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両腕の不安レベルは、検証済みのうつ病とストレススケール21（不安スケール）を使用して、大腸内視鏡検査の前後に測定されます。
不安を測定する自己報告スケールです。ダス解釈;通常の0-7、軽度の8-9、中程度の10-14、重度15-19、および非常に重度の20+
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1年
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従来の指示と比較して、HCTMの大腸内視鏡検査患者の満足度を改善する上でAIチャットボットの有効性を判断する。
時間枠：1年
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検証済みの患者満足度アンケート（PSQ）を使用した大腸内視鏡検査後に両腕の患者はインタビューされます。PSQは、研究者が患者の経験を理解し、改善の領域を特定するのに役立つ一連のアンケートです。患者は複数の領域で評価されます。
各ドメインには、1〜5。1の範囲のリッカートスケールに応じてスコアが与えられます。5は非常に満足していることを意味します。
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1年
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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：Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery、Faculty of Medicine, The National University of Malaysia
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 (推定)
2025年4月1日
一次修了 (推定)
2026年2月2日
研究の完了 (推定)
2026年2月2日
試験登録日
最初に提出
2025年3月15日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年3月24日
最初の投稿 (実際)
2025年4月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年4月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年3月24日
最終確認日
2025年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- JEP-2025-035
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
研究プロトコル、インフォームドコンセントフォーム、かなりの要求に応じて臨床研究報告書
IPD 共有時間枠
2025年4月 - 2026年2月
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- ICF
- 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
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。