タバコ中毒を治療するためのオンラインサポートグループ向けのチャットボット
2026年5月20日 更新者:Cornelia Pechmann、University of California, Irvine
タバコ中毒を治療するためのオンラインサポートグループ向けのインテリジェントなチャットボット
パイロットRCTを実施して、インテリジェントなチャットボットの有効性をテストして、小規模でプライベートな禁煙ピアサポートグループを支援します。
参加者は、介入アーム(チャットボット強化サポートグループ)またはコントロールアーム(サポートグループのみ)にランダム化されます。
介入アーム(n = 60)では、各サポートグループは、訓練されたLLM(大手言語モデル)として安全なローカルサーバーで実行されているインテリジェントなチャットボットに接続されます。
インテリジェントなチャットボットは、GroupMeサポートグループの追加メンバーとして機能しますが、人間がそうしない場合にのみ応答するメンバーです。
コントロールアーム(n = 60)では、サポートグループは、安全なローカルサーバーで実行されている自動化されたメッセージ投稿ボットに接続されます。
この自動化されたメッセージ投稿ボットには、インテリジェントチャットボットの応答機能がありません。
しかし、インテリジェントなチャットボットと自動化されたメッセージ投稿ボットの両方で、事前に書かれた毎日のディスカッショントピックを投稿して、参加者がタバコの停止やグループの結合を促進することが知られている問題について議論することを奨励します。
調査の概要
状態
まだ募集していません
詳細な説明
パイロットRCTを実施して、インテリジェントなチャットボットの有効性をテストして、小規模でプライベートな禁煙ピアサポートグループを支援します。
このパイロットRCTでは、アクティブな治療の同時コントロールを備えた2腕の並列グループトライアル設計を使用します。
参加者は、介入アーム(チャットボット強化サポートグループ)またはコントロールアーム(サポートグループのみ)にランダム化されます。
すべてのグループは、無料のグループチャットプラットフォームであるGroupMeで実行されます。
4つの波で30人の喫煙者のコホートを募集します(n = 120)。
募集が完了した後、統計学者は15人の参加者を介入群にランダムに割り当て、15人の参加者をコントロールアームに割り当てます。
予想される参加者の消耗があっても、臨界質量を確保するために、各サポートグループアームに15人を配置します。
ランダム化後、各参加者は勉強期間中、割り当てられた腕にとどまります。
学習開始前に、各参加者は、タバコの禁煙に関する臨床診療ガイドラインと一致して、ニコチンパッチとガムまたはロゼンゲ(選択)を含む8週間の組み合わせNRTを受け取ります。
介入アーム(n = 60)では、各サポートグループは、訓練されたLLM(大手言語モデル)として安全なローカルサーバーで実行されているインテリジェントなチャットボットに接続されます。
このチャットボットは、グループ内のすべての投稿を監視し、提供されたトレーニングを使用してこれらの投稿を理解しようとします。
グループメンバーが投稿を作成し、誰も約10秒で応答しない場合、チャットボットは、合計で1K以上の応答を含む知識ベースから作成された25の応答ライブラリのいずれかを使用して応答します。
実際、インテリジェントなチャットボットは、GroupMeサポートグループの追加メンバーとして機能しますが、人間がそうしない場合にのみ応答するメンバーです。
さらに、毎日午後5時の午後8時の東部で、チャットボットは事前に書かれた毎日のディスカッショントピックを投稿し、参加者がタバコの停止またはグループの結合を促進することが知られている問題について話し合うことを奨励します。
コントロールアーム(n = 60)では、サポートグループは、安全なローカルサーバーで実行されている元の自動化されたメッセージ投稿ボットに接続されます。
この自動化されたメッセージ投稿ボットには、インテリジェントチャットボットの応答機能がありません。人間のグループメンバーがいない場合、それは投稿に応答しませんが、代わりに沈黙を保ちます。
ただし、インテリジェントなチャットボットと同時に、同じ毎日のディスカッショントピックを投稿します。
毎晩、各グループの過去24時間の投稿をダウンロードします。
これらのダウンロードでは、DateTime Stampおよびポスターユーザー名(チャットボットによる投稿や自動化されたメッセージ投稿ボットを含む)とともに、各投稿Werbatimが表示されます。
これらのダウンロードされた投稿を使用して、チャットボットまたはボットを除く、各人間の参加者が作成した投稿の総数を測定します。
さらに、参加者のバイオ構成喫煙禁止とNRTの使用は、1か月および3か月の介入終了時に測定します。
勉強を盲目にしている訓練を受けた研究スタッフは、電子メール、テキスト、電話で参加者に連絡します。
彼らは参加者に次の4つの質問を尋ねます。
過去7日間で、ニコチンで電子タバコを何回vapedしたり、使用したりしましたか?
過去7日間、タバコ、パイプ、スナッフ、チュー、スヌス、または水ギセル以外のタバコ製品を何回使用しましたか?
過去7日間、ニコチン補充療法またはNRT、たとえばパッチ、ガム、ロゼンゲンを使用したことがありますか?」
3か月の介入の終わりに、私たちは自己報告された喫煙禁止を生物化するよう努めます。
参加者が過去7日間にタバコを使用せず、NRTの使用がない場合、または回答を拒否した場合、コチニン唾液検査を郵送し、都合の良い時間にビデオ(ズームやファセティタイムなど)の予約を設定します。
各参加者の唾液検査は、訓練を受けた研究スタッフが盲目に科せて腕を勉強することによって観察されます。
参加者が最近NRTを使用した場合、唾液検査はそのNRTをピックアップするため、テストは喫煙状況の有効な指標ではありません。
したがって、唾液検定現在のNRTユーザーを提供することはなく、代わりにそれらをNRTユーザーとして記録します。
参加者に、ギフトカードで唾液検査を受けるように奨励します。
研究の種類
介入
入学 (推定)
120
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:Cornelia A Pechmann, PhD
- 電話番号:3108920619
- メール:cpechman@uci.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Ian G. Harris, PhD
- 電話番号:9498248842
- メール:harris@ics.uci.edu
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
インクルージョン基準:タバコ喫煙者(電子タバコを使用することもできます)、18〜75歳、英語を話す、無制限のデータを備えたスマートフォン、100個のタバコの寿命、終了、アクティブなテキストと電子メール、ソーシャルメディアまたはグループメッセージの使用、ソーシャルメディアまたはグループの使用、NRTの郵送のためのホームアドレス、担保の連絡先情報、10日間の研究を開始するための停止の準備をしてください。
除外基準:NRTの健康禁忌と1日あたり5+タバコは、違法な薬物使用者ではなく、毎日のマリファナ/大麻ユーザーではなく、NRTの適格性を確保するためにありません(NondailyはOKを使用します)。
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:処理
- 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 |
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実験的:テスト:インテリジェントチャットボットを備えたサポートグループ
参加者がサポートグループに投稿すると、インテリジェントチャットボットは、約10秒以内に人間が投稿に応答しない場合、関連する投稿タイプを検出し、彼らとそのグループに投稿される応答を生成します。
インテリジェントなチャットボットは、毎日のディスカッショントピックも投稿します。
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介入群(n = 60)では、各辞任ピアサポートグループは、訓練されたLLM(大手言語モデル)として安全なローカルサーバーで実行されているインテリジェントなチャットボットに接続されます。
このチャットボットは、グループ内のすべての投稿を監視し、提供されたトレーニングを使用してこれらの投稿を理解しようとします。
グループメンバーが投稿を作成し、誰も約10秒で応答しない場合、チャットボットは、合計で1K以上の応答を含む知識ベースから作成された25の応答ライブラリのいずれかを使用して応答します。
実際、インテリジェントなチャットボットは、GroupMeサポートグループの追加メンバーとして機能しますが、人間がそうしない場合にのみ応答するメンバーです。
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アクティブコンパレータ:コントロール:intelligentボットを備えたサポートグループ
不整合のチャットボットは、参加者の投稿に応答しません。それは単に毎日の議論のトピックを投稿するだけです。
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コントロールアーム(n = 60)では、サポートグループは、安全なローカルサーバーで実行されている元の自動化されたメッセージ投稿ボットに接続されます。
この自動化されたメッセージ投稿ボットには、インテリジェントチャットボットの応答機能がありません。人間のグループメンバーがいない場合、それは投稿に応答しませんが、代わりに沈黙を保ちます。
ただし、インテリジェントなチャットボットと同時に、同じ毎日のディスカッショントピックを投稿します。
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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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参加者ごとの全体的な投稿
時間枠:90日間の介入の終わり
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毎晩、私たちの調査Webサイトは、日付とポスターでラベル付けされたテスト条件と制御条件の両方で、各グループの過去24時間の投稿をダウンロードします。
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90日間の介入の終わり
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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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バイオコンファイニング喫煙禁止
時間枠:90日間の介入の終わり
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唾液検査で生体化された90日間の介入終了時に喫煙禁止を測定し、より大きなRCTの電力分析を実施します。
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90日間の介入の終わり
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NRTは1か月で使用します
時間枠:介入開始から30日後
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介入開始から30日後の調査(電子メール、テキスト、または電話を使用)では、説明的な目的のために、ニコチン補充療法またはNRTの過去7日間の使用を測定します。 NRTの使用に悪影響を与えないようにします。
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介入開始から30日後
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介入終了時のNRT使用
時間枠:90日間の介入の終わり
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90日間の介入の終了時の調査(電子メール、テキスト、または電話を使用)では、記述目的のために、ニコチン補充療法またはNRTの過去7日間の使用を測定します。 NRTの使用に悪影響を与えないようにします。
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90日間の介入の終わり
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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:Cornelia A. Pechmann, PhD、University of California, Irvine
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
- Pechmann C, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Randomised controlled trial evaluation of Tweet2Quit: a social network quit-smoking intervention. Tob Control. 2017 Mar;26(2):188-194. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052768. Epub 2016 Feb 29.
- Giyahchi T, Singh S, Harris I, Pechmann C. Customized training of pretrained language models to detect post intents in online health support groups. In: Shaban-Nejad A, Michalowski M, Bianco S, eds. Multimodal AI in Healthcare Studies in Computational Intelligence. Springer Nature; 2023:59-76:chap 14.
- Prochaska JJ, Vogel EA, Chieng A, Kendra M, Baiocchi M, Pajarito S, Robinson A. A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study. J Med Internet Res. 2021 Mar 23;23(3):e24850. doi: 10.2196/24850.
- Phillips C, Pechmann C, Calder D, Prochaska JJ. Understanding Hesitation to Use Nicotine Replacement Therapy: A Content Analysis of Posts in Online Tobacco-Cessation Support Groups. Am J Health Promot. 2023 Jan;37(1):30-38. doi: 10.1177/08901171221113835. Epub 2022 Jul 11.
- Pechmann CC, Yoon KE, Trapido D, Prochaska JJ. Perceived Costs versus Actual Benefits of Demographic Self-Disclosure in Online Support Groups. J Consum Psychol. 2021 Jul;31(3):450-477. doi: 10.1002/jcpy.1200. Epub 2020 Oct 19.
- Pechmann C, Pan L, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Development of a Twitter-based intervention for smoking cessation that encourages high-quality social media interactions via automessages. J Med Internet Res. 2015 Feb 23;17(2):e50. doi: 10.2196/jmir.3772.
- Lakon CM, Pechmann C, Wang C, Pan L, Delucchi K, Prochaska JJ. Mapping Engagement in Twitter-Based Support Networks for Adult Smoking Cessation. Am J Public Health. 2016 Aug;106(8):1374-80. doi: 10.2105/AJPH.2016.303256. Epub 2016 Jun 16.
- Esmaeeli A, Pechmann CC, Prochaska JJ. Buddies as In-Group Influencers in Online Support Groups: A Social Network Analysis of Processes and Outcomes. J Interact Market. 2022 May;57(2):198-211. doi: 10.1177/10949968221076144. Epub 2022 Apr 26.
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)
2026年12月1日
一次修了 (推定)
2028年6月1日
研究の完了 (推定)
2028年6月1日
試験登録日
最初に提出
2025年4月23日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年4月23日
最初の投稿 (実際)
2025年5月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月22日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月20日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
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?
いいえ
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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