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Optimizing Smart Technology for Addiction Recovery (STAR)

2026년 6월 22일 업데이트: 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

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

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.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

416

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

  • 이름: Thea Blum
  • 전화번호: 608-262-1362
  • 이메일: tblm4@wisc.edu

연구 장소

  • 미국
    • Wisconsin
      • Madison, Wisconsin, 미국, 53706
        • 모병
        • University of Wisconsin

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

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

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

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

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: STAR
Participants will use the STAR automated recover support system for 4 months
장치: STAR
Automated recovery support messaging system for participants with alcohol use disorder (AUD), paired with a machine learning guided relapse risk prediction model.
다른 이름들:
  • Smart Technology for Addiction Recovery

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Participant engagement with the STAR system
기간: data collected at 2 and 4 months
Measured as days of engagement with the recovery system.
data collected at 2 and 4 months

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Number of heavy drinking days in the previous 28 days
기간: 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
기간: 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
기간: 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
기간: 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
기간: 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
기간: 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
기간: 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)
기간: 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
기간: 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
기간: 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

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

University of Wisconsin, Madison

협력자

National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA)

수사관

  • 수석 연구원: John Curtin, PhD, University of Wisconsin, Madison

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)

2025년 9월 24일

기본 완료 (추정된)

2029년 1월 31일

연구 완료 (추정된)

2029년 7월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 4월 30일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 4월 30일

처음 게시됨 (실제)

2026년 5월 7일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 6월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 6월 22일

마지막으로 확인됨

2026년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2024-0869
  • A487400 (기타 식별자: UW Madison)
  • 1R01AA031762-01 (미국 NIH 보조금/계약)
  • Protocol Version 4/22/2026 (기타 식별자: UW Madison)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜
  • 수액
  • ICF

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

예

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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