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COVID-19 예방 접종의 의사 결정 지원을 강화하기 위한 대화형 컨설팅 시스템 사용의 효과

2023년 1월 16일 업데이트: Yingfeng Zheng, Sun Yat-sen University
대화형 챗봇의 성능을 평가하고 백내장 환자의 정보에 입각한 의사 결정을 향상시키는 효과를 평가합니다.

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (예상)

1200

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국
        • 모병
        • Yingfeng Zheng, MD, PhD
        • 연락하다:

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

아니

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 선택한 학습 지구에 6개월 이상 거주한 18세 이상의 개인;
  • 기꺼이 연구에 참여하고 정보에 입각한 동의를 제공합니다.

제외 기준:

  • 읽기 또는 전화 인터뷰를 할 수 없는 눈, 청각 또는 정신 장애가 있는 경우.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 대화형 Q&A 챗봇
환자와 양방향으로 상호 작용하고 표준 일반 정보, COVID-19 백신 접종의 가능한 결과에 대한 정량적 위험 정보를 제공할 수 있는 모바일 애플리케이션에 내장된 환자 의사 결정 지원 챗봇입니다.
환자 의사 결정 지원을 위한 대화형 챗봇 모바일 애플리케이션에 내장된 환자 의사 결정 지원 챗봇은 환자와 양방향으로 상호 작용하고 COVID-19 백신 접종의 가능한 결과에 대한 표준 일반 정보, 정량적 위험 정보를 제공할 수 있습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
COVID-19 백신 접종에 대한 정보에 입각한 선택(좋은 지식 점수 및 태도 점수와 일치하는 의도로 정의되는 정보에 입각한 선택을 한 참가자의 비율)
기간: 개입 후 2주
정보에 입각한 선택은 지식(지식을 평가하는 10개 항목 설문지), 태도(각각 5개 응답이 있는 6개 항목) 및 의도(5개 응답이 있는 단일 항목)를 포함한 여러 측정의 집계된 측정입니다.
개입 후 2주

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

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)

2021년 10월 11일

기본 완료 (예상)

2023년 8월 31일

연구 완료 (예상)

2023년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 10월 20일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 10월 20일

처음 게시됨 (실제)

2021년 10월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 1월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 1월 16일

마지막으로 확인됨

2023년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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