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Step Away: 챗봇이 제공하는 알코올 중재와 스마트폰 앱 비교

2022년 11월 1일 업데이트: University of Alaska Anchorage

챗봇이 제공하는 알코올 개입이 사용자를 참여시키고 스마트폰 앱을 통해 결과를 향상시킬 수 있습니까? StepAway 'Bot'의 개발 및 타당성 테스트

알코올 치료가 필요한 사람의 수와 실제로 치료를 받는 사람 사이에는 큰 격차가 있습니다. 이 연구는 스마트폰 기반 개입이 알코올 개입 서비스를 받는 사람들의 수를 늘리고 치료 장벽을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 지적한 이전 연구를 기반으로 합니다. 기존에 개발한 앱인 Step Away가 개선됩니다. 또한 온라인 대화형 챗봇을 통해 Step Away 개입을 제공하는 새로운 방법을 개발하여 참여와 효율성을 개선할 것입니다. 참가자를 모집하고 두 중재 사이의 결과를 검토하여 Step Away 챗봇이 문제 음주자 그룹 사이에서 Step Away 앱과 비교하여 사용자 참여, 개입 충실도 및 결과 효율성을 향상시켰는지 확인합니다. 참가자들은 또한 사용자 참여에 대한 장벽을 이해하기 위한 관점에서 두 개입에 대한 인식을 결정하기 위해 인터뷰를 할 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

알코올 치료가 필요한 개인의 수와 실제로 치료를 받는 사람 사이에는 큰 격차가 있습니다. 기술적으로 제공되는 개입은 치료 장벽을 우회할 수 있는 능력으로 인해 필요한 알코올 개입 서비스를 받는 개인의 수를 극적으로 증가시킬 수 있습니다. 스마트폰은 필요할 때 언제 어디서나 경험적으로 지원되는 개입 지원을 제공하는 이상적인 장치입니다. 우리 연구팀은 이전에 실증적으로 지원되는 대면 치료(알코올 사용 장애에 대한 위치 기반 모니터링 및 중재(LBMI) -A) 시스템). 수정 및 개선 된 iPhone 기반 버전 인 Step Away가 개발되었습니다. Step Away 사용 데이터는 사용자에게 "푸시"되지 않는 모듈에 대한 사용자 참여가 상대적으로 낮음을 나타내며 이는 많은 건강 앱이 경험하는 문제입니다. 인공 지능(AI) 챗봇을 통해 Step Away를 제공하는 새로운 방법이 개발될 예정입니다. 이 방법은 텍스트 인터페이스를 통해 접근하여 새로운 개입 단계를 도입하고 Step Away로 사용자에게 응답할 수 있으므로 향상된 사용자 참여 및 효율성을 제공할 가능성이 있습니다. 갈망이 있거나 고통을 경험하거나 사회적 지원이 필요한 경우 즉각적인 도움을 받을 수 있습니다. 이 연구의 첫 번째 단계는 Step Away 챗봇을 개발하고 기존 Step Away 앱의 사용자 인터페이스를 개선하는 데 중점을 둘 것입니다. 두 번째 단계에서는 Step Away 챗봇이 문제 음주자 그룹 사이에서 Step Away 앱과 비교하여 사용자 참여, 개입 충실도 및 결과 효율성을 향상했는지 확인하기 위한 파일럿 연구를 수반할 것입니다. 참가자는 인터뷰를 통해 사용자 참여에 대한 장벽을 이해하기 위해 두 개입에 대한 인식을 결정합니다. 마지막으로 이 프로젝트는 파일럿 연구의 결과에 따라 내용이 결정되는 Step Away에 대한 추가 대규모 평가를 위한 단계를 설정합니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

191

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 미국
    • Alaska
      • Anchorage, Alaska, 미국, 99508
        • University of Alaska Anchorage

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  • 18세 이상
  • 미국 알코올 사용 장애 식별 테스트(USAUDIT)에서 남성의 경우 8점 이상, 여성의 경우 6점 이상인 문제 음주자
  • 5잔 이상(18-65세 남성), 4잔 이상(여성 및 65세 이상 남성), 지난 90일 동안 최소 1회 표준 음주
  • 셀룰러 및 데이터 요금제가 포함된 iPhone 또는 Android 스마트폰 소유
  • 미국 거주
  • 영어로 읽고 글을 쓸 수 있다

제외 기준:

  • 기준선에서 30일 이상 금주
  • 현재 알코올 또는 약물 남용 치료를 받고 있음
  • 임신 또는 수유 중
  • 중등도에서 중증 수준의 알코올 사용 장애가 있음, 즉 USAUDIT66에서 20점 이상
  • 후속 평가를 완료할 의지가 없거나 할 수 없음
  • 미국 외 거주
  • 영어로 읽거나 텍스트를 읽을 수 없음

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 방지
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
활성 비교기: 스텝 어웨이 앱
이 팔에 무작위로 할당된 참가자는 등록 즉시 Step Away 스마트폰 기반 모바일 애플리케이션에 액세스합니다.
행동: 스텝 어웨이 앱

Step Away 앱은 스마트폰 기반의 모바일 개입 시스템입니다.

중독에 대한 사람 중심의 행동 기반 개입 및 치료를 위한 가장 중요한 "활성 성분"으로 간주되는 세 가지 이론적 구성에 의해 정보를 얻습니다. (1) 동기 부여 향상; (2) 재발 방지; (3) 커뮤니티 강화. Step Away는 인지 행동 이론에 근거한 재발 방지(RP) 모델을 사용하며 동기, 기분 및 자기 효능감에 의해 조정되는 상황적 트리거와 대처 사이의 역동적이고 비선형적인 관계를 반영하도록 진화했습니다. Step Away는 사용자가 치료에 도움이 되는 다른 사람을 식별하고 포함하도록 적극적으로 권장합니다. 비음주, 레크리에이션 활동을 확인하고 계획합니다. 기타 비음주 생활 방식 기술과 전략을 개발합니다.
실험적: 스텝 어웨이 챗봇
이 팔에 무작위로 할당된 참가자는 등록 즉시 Step Away 모바일, 텍스트 기반, 대화형 AI 챗봇에 액세스합니다.
행동: 스텝 어웨이 챗봇

Step Away 챗봇은 AI 기술을 활용하여 모바일, 웹 기반, 사람 중심, 행동 기반 개입 및 알코올 사용을 줄이려는 개인에게 시기적절한 지원을 제공합니다. 참가자는 대화형 텍스트를 통해 챗봇과 상호 작용합니다.

Step Away 챗봇은 다음과 같은 이론적 구성으로 정보를 얻습니다. (1) 동기 부여 향상; (2) 재발 방지; (3) 커뮤니티 강화. 그것은 인지 행동 이론에 의해 알려지고 동기 부여, 기분 및 자기 효능감에 의해 매개되는 상황적 트리거와 대처 사이의 역동적이고 비선형적인 관계를 반영하도록 진화한 재발 방지(RP) 모델을 사용합니다. 사용자가 치료에 도움이 되는 다른 사람을 식별하고 포함하도록 적극적으로 권장합니다. 비음주, 레크리에이션 활동을 확인하고 계획합니다. 기타 비음주 생활 방식 기술과 전략을 개발합니다.
간섭 없음: 앱 지연 제거
이 암에 무작위로 배정된 참가자에게는 등록 후 3개월이 지나면 Step Away 스마트폰 기반 모바일 애플리케이션에 대한 액세스 권한이 제공됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
알코올 소비 변화(일당 음료수)
기간: 기준선 및 16주
TLFB(Timeline Followback)는 알코올 및 약물 사용에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다. TLFB 방법은 좋은 테스트-재테스트 신뢰성과 알코올 사용을 정량화하기 위한 예상 일일 기록 방법과 높은 상관관계를 보여주었습니다. 현재 연구에서는 30일 온라인 버전이 기준선과 개입 후 4개월 후속 평가에서 관리됩니다. TLFB의 온라인 버전은 TLFB의 전화 및 대면 면접관 관리 버전과 높은 상관 관계가 있는 것으로 나타났습니다. TLFB는 다음 음주 변수를 계산하는 데 사용됩니다: 주당 평균(평균) 음주, 금욕 일수, 과음 날. 과음일은 여성은 표준잔 4잔 이상, 남성은 표준잔 5잔 이상을 마신 날로 정의된다.
기준선 및 16주
알코올 관련 문제의 변화
기간: 기준선 및 16주
SIP-R(Short Inventory of Problems - Revised)은 약물 및 알코올 사용과 관련된 부작용에 대한 자가 보고 목록입니다. 이는 1점(전혀 그렇지 않음)부터 4점(매일 또는 거의 매일)까지 4점 Likert 척도로 채점된 17개의 질문으로 구성됩니다. 항목 응답을 합산하여 총점과 5개의 하위 척도 점수(신체적, 개인 내적, 사회적 책임, 대인 관계 및 충동 조절)를 생성합니다. 점수가 높을수록 알코올 사용과 관련된 생활 문제가 더 많다는 것을 의미합니다. 문제 음주자 집단에서 SIP-R은 우수한 동시 타당성과 내부 일관성을 보여주었습니다. SIP-R은 시간 경과에 따른 그룹 변경 사항을 조사하기 위해 기준선 및 후속 조치에서 관리됩니다. 스케일 범위는 17에서 68까지입니다.
기준선 및 16주
음주량 변화(과음일)
기간: 기준선 및 16주
TLFB(Timeline Followback)는 알코올 및 약물 사용에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다. TLFB 방법은 좋은 테스트-재테스트 신뢰성과 알코올 사용을 정량화하기 위한 예상 일일 기록 방법과 높은 상관관계를 보여주었습니다. 현재 연구에서는 30일 온라인 버전이 기준선과 개입 후 4개월 후속 평가에서 관리됩니다. TLFB의 온라인 버전은 TLFB의 전화 및 대면 면접관 관리 버전과 높은 상관 관계가 있는 것으로 나타났습니다. TLFB는 다음 음주 변수를 계산하는 데 사용됩니다: 주당 평균(평균) 음주, 금욕 일수, 과음 날. 과음일은 여성은 표준잔 4잔 이상, 남성은 표준잔 5잔 이상을 마신 날로 정의된다.
기준선 및 16주
알코올 소비 변화(금주 일수 비율)
기간: 기준선 및 16주
TLFB(Timeline Followback)는 알코올 및 약물 사용에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다. TLFB 방법은 좋은 테스트-재테스트 신뢰성과 알코올 사용을 정량화하기 위한 예상 일일 기록 방법과 높은 상관관계를 보여주었습니다. 현재 연구에서는 30일 온라인 버전이 기준선과 개입 후 4개월 후속 평가에서 관리됩니다. TLFB의 온라인 버전은 TLFB의 전화 및 대면 면접관 관리 버전과 높은 상관 관계가 있는 것으로 나타났습니다. TLFB는 다음 음주 변수를 계산하는 데 사용됩니다: 주당 평균(평균) 음주, 금욕 일수, 과음 날. 과음일은 여성은 표준잔 4잔 이상, 남성은 표준잔 5잔 이상을 마신 날로 정의된다.
기준선 및 16주

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
변화에 대한 준비의 변화
기간: 기준선 및 16주
Step Away의 기본 이론적 틀이 동기 강화(ME)라는 점을 고려하여 우리는 변화에 대한 준비도를 매개 변수로 조사하고자 합니다. 이 연구에서는 RCQTV(Readiness to Change Treatment Version)를 활용하여 이 구성을 평가할 것입니다. RCQTV는 확고한 신뢰성과 타당성을 갖고 있는 것으로 나타났으며 알코올 문제 치료를 고려하거나 참여하는 개인을 위해 수정되었습니다. 스케일 범위는 -8에서 8까지입니다. 점수가 높을수록 변화에 대한 동기가 더 높다는 것을 의미합니다.
기준선 및 16주
개입 활용 데이터
기간: 16주
중재 활용 데이터는 참가자가 연구 기간 동안 앱이나 챗봇을 얼마나 자주 사용했는지 계산하는 데 사용됩니다. 이 측정값을 계산하는 데 평균과 표준 편차가 사용됩니다. 측정 단위는 연구 기간 동안 사용자가 앱이나 챗봇을 클릭한 횟수입니다.
16주
Step Away 앱과 챗봇에 대한 질적 인식
기간: 16주
기술을 어떻게 사용했는지와 경험 개선을 위한 권장 사항을 이해하기 위해 10명의 챗봇과 10명의 앱 사용자를 대상으로 실시한 회고적 질적 인터뷰. 후속 평가를 완료한 참가자를 대상으로 반구조화된 인터뷰를 실시했습니다. 참가자는 앱(n=10) 또는 챗봇(n=10) 사용의 변화를 극대화하기 위해 의도적으로 선택되었습니다. 앱과 챗봇 사용자 모두에게 11개의 핵심 인터뷰 질문과 챗봇의 대화 품질에 대한 경험과 인상에 대한 추가 챗봇 사용자 질문이 주어졌습니다. 각 개입의 상위 사용자 5명과 하위 사용자 5명을 선택하기 위해 난수 생성기를 사용했습니다. 인지된 유용성, 장벽, 동기 부여 및 개선과 관련된 주제를 식별하기 위해 정성적 분석 소프트웨어가 사용되었습니다. 이러한 주제와 관련된 주요 주제가 여기에 보고됩니다. 인터뷰 중에는 정량적 데이터가 수집되지 않았습니다.
16주

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

University of Alaska Anchorage

수사관

  • 수석 연구원: Patrick Dulin, PhD, University of Alaska Anchorage

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 6월 2일

기본 완료 (실제)

2021년 1월 6일

연구 완료 (실제)

2021년 1월 6일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 6월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 6월 22일

처음 게시됨 (실제)

2020년 6월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 9월 1일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 11월 1일

마지막으로 확인됨

2022년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 1521800-2

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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