- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT06651606
행동경제학을 통한 문제 행동 재발 방지: 중개 분석
지적 및 발달 장애 인구의 문제 행동 재발을 완화하기 위해 행동 경제학을 사용
이 임상 시험의 목표는 중개 치료 모델을 사용하여 현재 표준 치료 접근 방식과 비교하여 복직 완화를 위한 새로운 전략을 비교하는 것입니다. 답변하려는 주요 질문은 다음과 같습니다.
- 점진적 비율 훈련은 표준 치료 접근법에 비해 반응 의존적 복직을 얼마나 잘 완화합니까?
- 점진적 비율 훈련은 표준 치료 접근 방식과 비교하여 반응 독립적 복직을 얼마나 잘 완화합니까?
연구 개요
상세 설명
행동치료는 문제행동을 치료하는 효과적인 수단이 될 수 있습니다. 가장 일반적인 행동 치료 중 하나는 대체 행동의 차등 강화이며, 기능적 의사소통 훈련으로 자주 구현됩니다. 기능적 의사소통 훈련을 포함한 대부분의 행동 치료 시연은 훈련된 치료사에 의해 고도로 통제된 환경에서 수행됩니다. 간병인이 지역사회 환경(예: 개인의 집)에서 이러한 치료를 시행할 경우 어려움을 겪게 되며, 이는 문제 행동의 재발 및 지속적인 재발로 이어질 수 있습니다. 재발과 재발은 치료 실패로 이어지는 사슬의 첫 번째 단계일 수 있습니다. 다행스럽게도 일부 전술은 치료 효과를 유지하고 세 가지 주요 치료 과제 중 두 가지로 인해 발생하는 두 가지 형태의 재발(즉, 재발 및 갱신)을 완화하도록 설계되었습니다. 이러한 전술은 예방접종의 역할을 합니다(즉, 문제 행동이 재발할 가능성을 줄입니다). 그러나 세 번째 형태의 재발인 복직을 특별히 완화하기 위해 고안된 전술은 없습니다.
이 프로젝트에는 복원을 완화하고 세 번째 일반적인 치료 문제인 멸종 오류로부터 보호하기 위한 새로운 예방 접종 전략이 포함됩니다. 문제의 전술은 행동경제학과 우리의 파일럿 작업에서 얻은 실질적인 개념적, 경험적 증거를 기반으로 합니다. 이 프로젝트는 제안된 전술(우리의 새로운 전술 또는 기본 표준 치료 접근 방식) 중 어느 것이 실제 유사체를 통해 멸종 오류에 대해 더 잘 예방하는지 더 잘 이해하기 위해 혁신적인 중개 치료 모델을 사용합니다. 병진 치료 모델의 사용은 부수적인 효과가 알려지지 않은 경우 행동 치료의 기본 프로세스의 역할을 조사하는 다른 연구와 일치하며 제안된 전술에 대한 철저한 조사를 발생시킵니다.
목표 1에서는 대리 응답을 설정하고 해당 대리 응답에 처리를 적용하며 소멸 오류 예방 및 응답 종속 복원 완화에 대한 점진적 비율 훈련의 효과를 조사합니다.
목표 2에서는 대리 응답을 설정하고 해당 대리 응답에 처리를 적용하며 소멸 오류 예방 및 응답 독립적 복원 완화에 대한 점진적 비율 훈련의 효과를 조사합니다. 이 연구의 결과는 행동 치료에 대한 현재의 치료 표준을 개선하여 지역 사회 적용에 더욱 효과적으로 만들고, 새로운 예방 접종 전략을 개발 및 검증하며, IDD가 있는 개인의 삶을 크게 향상시킬 수 있습니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Michael P Kranak, PhD
- 전화번호: 248-370-4251
- 이메일: kranak@oakland.edu
연구 장소
-
-
Alabama
-
Auburn, Alabama, 미국, 36849
- 모병
- Auburn University
-
연락하다:
- John M Falligant, PhD
- 전화번호: 334-844-6483
- 이메일: jmf0031@auburn.edu
-
수석 연구원:
- John M Falligant, PhD
-
-
Michigan
-
Rochester, Michigan, 미국, 48309
- 모병
- Oakland University
-
연락하다:
- Michael P Kranak, PhD
- 전화번호: 248-370-4251
- 이메일: kranak@oakland.edu
-
수석 연구원:
- Michael P Kranak, PhD
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 6세부터 21세까지의 소년 소녀
- 문제 행동에 참여
- 특정 유형의 지적 및 발달 장애 진단
제외 기준:
- 포함 기준을 충족하지 않음
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 프로그레시브 비율 훈련
점진적 비율 훈련 Arm의 참가자는 새로운 복원 완화 전략인 점진적 비율 훈련(PRT)을 경험하게 됩니다. 소멸 오류가 발생할 때 프록시 응답의 재발을 방지하기 위해 PRT(진행적 비율 훈련)가 사용됩니다. PRT에는 기하학적 진보 비율(PR) 척도에서 프록시 응답에 대한 강화제를 제공하는 작업이 포함됩니다. 강화물이 전달될 때마다 목표반응에 대한 일정 요구사항이 증가합니다. 예를 들어 PR-2 일정에 따라 강화물이 전달되면 요구 사항은 PR-4로 증가한 다음 PR-8, -16으로 증가합니다. -32 등 |
소멸 오류가 발생할 때 프록시 응답의 재발을 방지하기 위해 PRT(진행적 비율 훈련)가 사용됩니다. PRT에는 기하학적 진보 비율(PR) 척도에서 프록시 응답에 대한 강화제를 제공하는 작업이 포함됩니다. 강화물이 전달될 때마다 목표반응에 대한 일정 요구사항이 증가합니다. 예를 들어 PR-2 일정에 따라 강화물이 전달되면 요구 사항은 PR-4로 증가한 다음 PR-8, -16으로 증가합니다. -32 등 |
|
실험적: 치료 표준
Arm의 표준 치료 참가자는 문제 행동에 대한 표준 치료 접근 방식과 유사하게 소멸 시 대체 행동(DRA)의 차등 강화를 받게 됩니다. 소멸이 있는 DRA에서는 문제 행동에 대한 프록시가 강화 생성을 중단하는 반면 의사소통 행동에 대한 프록시는 고정 비율 1 강화 일정에 따라 강화를 생성합니다. |
소멸이 있는 DRA에서는 문제 행동의 대용물이 소멸 상태에 놓이고 더 이상 강화를 생성하지 않습니다.
의사소통 행동의 프록시는 고정 비율 1의 강화 일정에 따라 강화를 생성합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
치료 효과
기간: 2년
|
치료가 유효한 상태(진행 비율 훈련 또는 현재 표준 치료)를 유지하는 개인의 수. 조사자는 기준 및 후속 조건(치료 및 복직 테스트 1 및 2)에서 평균 반응률을 비교하여 결정합니다.
조사관이 특정 상태(문제 행동에 대한 표준 임상 목표)에서 목표 행동이 최소 80% 감소한 것을 발견하면 치료가 효과적이라는(또는 효과가 유지된다는) 결론을 내릴 것입니다.
|
2년
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
비례 및 비교 효과
기간: 2년
|
조사관이 2단계 치료의 평균 행동 비율과 3단계 복원 테스트(진행 비율 교육 및 치료 표준 접근 방식 사용) 동안의 치료에서 결정하고 치료의 비례 및 비교 효과를 결정합니다. 치료와 복직 테스트 사이의 감소율 차이.
이 두 번째 측정은 예비적입니다. 관찰할 수 있는 내용을 알려주는 파일럿 데이터는 없습니다.
그러나 이러한 데이터는 향후 연구에 중요할 가능성이 높습니다.
|
2년
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 기간
IPD 공유 액세스 기준
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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. .