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Optimizing Smart Technology for Addiction Recovery (STAR)

2026年6月22日 更新者：University of Wisconsin, Madison

Optimizing Algorithmic Feedback About Lapse Risk for Trust, Engagement, and Clinical Outcomes for Alcohol Use Disorder

The goal of this study is to develop a machine-learning guided recovery messaging system. The main question it aims to answer is can messages be used to:

  • help people to improve their health
  • make changes in people's lives to address alcohol and substance use

Participants will:

  • complete surveys
  • use a recovery-support digital therapeutic system

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

This study seeks to optimize messaging components which can be implemented in a recovery support messaging system such as may accompany a digital therapeutic app, in order to determine optimal messaging to increase interaction with recovery support resources, and whether messaging has any effect on clinical outcomes.

研究の種類

介入

入学 (推定)

416

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

研究連絡先のバックアップ

  • 名前：Thea Blum
  • 電話番号：608-262-1362
  • メール：tblm4@wisc.edu

研究場所

  • アメリカ
    • Wisconsin
      • Madison、Wisconsin、アメリカ、53706
        • 募集
        • University of Wisconsin

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

いいえ

説明

Inclusion Criteria:

  • meet criteria for alcohol use disorder with at least moderate severity (>= 4 DSM-5 criteria)
  • in initial remission with most recent use of alcohol between 1 week and 3 months in the past
  • able to read English
  • have a smartphone and cellular plan that supports STAR use (Apple iOS or Android)

Exclusion Criteria:

  • medical or psychiatric co-morbidities that preclude use of a smartphone

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：なし
  • 介入モデル：単一グループの割り当て
  • 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
実験的：STAR
Participants will use the STAR automated recover support system for 4 months
デバイス：STAR
Automated recovery support messaging system for participants with alcohol use disorder (AUD), paired with a machine learning guided relapse risk prediction model.
他の名前：
  • Smart Technology for Addiction Recovery

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
Participant engagement with the STAR system
時間枠：data collected at 2 and 4 months
Measured as days of engagement with the recovery system.
data collected at 2 and 4 months

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Number of heavy drinking days in the previous 28 days
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
Data collected via Timeline Followback (TLFB) conducted by interview at 0, 2, and 4 months. Ecological Momentary Assessment (EMA) lapse reports will be used to supplement the TLFB. These are daily surveys where the participant answers the question "have you had a drink you have not yet reported?" (Yes/No). If yes they are asked to indicate the date of their drinking and how many drinks they consumed that day (less than 1, 1-2, 3, 4, 5-6, 7-8, over 8). Four or more drinks are considered heavy drinking days for women and greater than 4 drinks are considered heavy drinking days for men.
data collected at baseline, 2, 4 months
Number of drinking days in the previous 28 days
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
Data collected via Timeline Followback (TLFB) conducted by interview at 0, 2, and 4 months. EMA lapse reports will be used to supplement the TLFB. These are daily surveys where the participant answers the question "have you had a drink you have not yet reported?" (Yes/No). If yes, they are asked to indicate the date of their drinking.
data collected at baseline, 2, 4 months
Flourishing Scale Score
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
10 items rated on 0-10 Likert scale where lower scores represent worse functioning and higher scores represent better functioning. Total possible range of scores is from 0-100.
data collected at baseline, 2, 4 months
Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) Score
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
7 items rated on 0-3 Likert scale where lower scores represent better functioning and higher scores represent worse functioning. Total possible range of scores is from 0-21.
data collected at baseline, 2, 4 months
Multidimensional Inventory of Recovery Capital (MIRC) Score: Total Score
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
1-4 Likert scale. Some items are reverse coded but higher total scores represent better functioning and lower total scores represent worse functioning. Scored as total score 4-56.
data collected at baseline, 2, 4 months
Multidimensional Inventory of Recovery Capital (MIRC) Score: Each Domain
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
1-4 Likert scale. Some items are reverse coded but higher total scores represent better functioning and lower total scores represent worse functioning. Scored in 4 domains (social, physical, human, and cultural), each from 1-14.
data collected at baseline, 2, 4 months
Patient Health Questionnaire (PQH-9) Score
時間枠：data collected at baseline, 2, 4 months
9 items rated on 1-4 Likert scale. Total possible range of scores from 0-27 where lower scores represent better functioning and higher scores represent worse functioning.
data collected at baseline, 2, 4 months
Digital Working Alliance Inventory (D-WAI)
時間枠：data collected at 2 and 4 months
Six items rated on 1-7 Likert scale. Scored in 3 domains (Goals, Tasks, Bonds, each with 2 items) with possible scores from 2 to 14 where higher scores represent greater alliance with the STAR system in that domain.
data collected at 2 and 4 months
Message Usefulness
時間枠：data collected at 2 and 4 months
Seven items rated on 1-7 Likert scale. Total possible scores from 7 to 49 where higher scores represent greater valuation of STAR message usefulness.
data collected at 2 and 4 months
Trust of the System
時間枠：data collected at 2 and 4 months
Ten items rated on 1-7 Likert scale. Total possible scores from 10 to 70 where higher scores represent greater trust in the STAR system.
data collected at 2 and 4 months

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。

スポンサー

University of Wisconsin, Madison

協力者

National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA)

捜査官

  • 主任研究者：John Curtin, PhD、University of Wisconsin, Madison

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)

2025年9月24日

一次修了 (推定)

2029年1月31日

研究の完了 (推定)

2029年7月31日

試験登録日

最初に提出

2026年4月30日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年4月30日

最初の投稿 (実際)

2026年5月7日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年6月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年6月22日

最終確認日

2026年6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

  • 2024-0869
  • A487400 (その他の識別子：UW Madison)
  • 1R01AA031762-01 (米国 NIH グラント/契約)
  • Protocol Version 4/22/2026 (その他の識別子：UW Madison)

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 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF

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

はい

米国で製造され、米国から輸出された製品。

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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