Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Kunstig intelligens og fysisk aktivitet blant mennesker fra etniske minoritetsgrupper (AI-ACTIV-E)

12. mai 2023 oppdatert av: Tom Wilkinson, University of Leicester

Forstå og identifisere potensialet til kunstig intelligens drevet digital fysisk aktivitet og livsstilsintervensjoner blant mennesker fra etniske minoritetsgrupper: en studie med blandede metoder

Til tross for den høye interessen for fysisk aktivitet, mangler mange individer nødvendig erfaring med å være aktive og har derfor lavt nivå av kunnskap og selvtillit til å bli og holde seg aktive. For at effektive livsstilsendringer skal skje, må informasjon tilpasses individets helse, mål, motivasjoner og generelle evner. Livsstilsintervensjoner, for eksempel de som er utformet for å øke fysisk aktivitet, er bare effektive når de er tilpasset de fysiske, sosiale og psykologiske behovene til pasienten og har utviklet seg i en takt som er passende for utviklingen av spesialist i helsepersonell. I sammenheng med etnisk minoritetshelse, må informasjon også være kulturelt tilpasset, sensitiv for religiøse behov og tilgjengelig for de der engelsk ikke behersker. Atferdsmessige digitale helseintervensjoner har vært moderat vellykkede for å øke fysisk aktivitet, selv om muligheter for ytterligere forbedringer gjenstår å diskutere. Nye teknologier som involverer bruk av kunstig intelligens (AI) vokser, og tillater spredning av individualiserte og skreddersydde råd og informasjon. Selv om det finnes noen få AI-drevne fysisk aktivitetsbaserte applikasjoner, er de ikke mye brukt, spesielt blant personer fra etniske minoritetsgrupper der både fysisk aktivitet og digital helsekunnskap er dårlig. Forskning har identifisert at selv om mange mennesker vil være mottakelige for å bruke helsechatboter, vil nøling med hensyn til denne teknologien sannsynligvis kompromittere engasjementet. Spesielt må brukerperspektiver, motivasjon og evner tas i betraktning når man utvikler og vurderer effektiviteten til helsechatboter. Veiledning antyder at utvikling av helsechatboter bør fokusere på spørsmål om digital kompetanse, språklige og kulturelle spørsmål, personvernhensyn og personalisering. Som sådan må enhver utvikling involvere brukerdrevne samskapingsteknikker og involvering av fellesskapspartnere for å øke sannsynligheten for at den til slutt vil være effektiv.

Mål

Mål 1 Få en ny forståelse av barrierer og tilretteleggere for digitale fysiske aktivitetsintervensjoner og AI-levert helsehjelp hos personer fra etniske minoritetsgrupper gjennom en nettbasert undersøkelse

Mål 2 Å gjennomføre en serie fokusgrupper for å utforske deltakere som forstår og identifiserer barrierer og tilretteleggere for digitale fysiske aktivitetsintervensjoner. Spesielt til:

i) Bedre forstå generelle barrierer og tilretteleggere (fokus på tilgang og tilbud av utdanning, og fysiske, miljømessige, kulturelle og psykososiale barrierer) for fysisk aktivitet; ii) Utforske nåværende og fremtidig bruk av digitalbaserte ressurser for å legge til rette for fysisk aktivitetsatferd; iii) Undersøk syn på bruk av AI i digitalbaserte helseapplikasjoner (f.eks. tillit til slike applikasjoner)

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Intervensjon / Behandling

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Forventet)

300

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

    • Leicestershire
      • Leicester, Leicestershire, Storbritannia, LE1 7RH

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

N/A

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Vi tar sikte på å rekruttere en rekke mennesker fra forskjellige etniske minoritetsgrupper - vi er interessert i et mangfoldig utvalg av deltakere med et bredt syn på bruken av digitale helsebaserte intervensjoner og AI.

Beskrivelse

Deltakerne må være over 18 år og kunne bruke en datamaskin/mobilenhet for å få tilgang til undersøkelsen eller videokonferanseprogramvaren (Zoom, som brukes av Center of Ethnic Health Research). Deltakere kan komme fra en rekke kulturelle miljøer og religiøse grupper. Deltakerne trenger ikke ha noen forkunnskaper for å delta i de virtuelle fokusgruppene eller undersøkelsen.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
Gruppe 1
Vi vil rekruttere et mangfold av deltakere til å delta og har derfor begrensede inkluderings-/ekskluderingskriterier. Deltakerne må være over 18 år og kunne bruke en datamaskin/mobilenhet for å få tilgang til undersøkelsen eller videokonferanseprogramvaren (Zoom, som brukes av Center of Ethnic Health Research). Deltakere kan komme fra en rekke kulturelle miljøer og religiøse grupper. Deltakerne trenger ikke ha noen forkunnskaper for å delta i de virtuelle fokusgruppene eller undersøkelsen.
Dette er en ikke-intervensjonsstudie.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Følelser for chatbots og kunstig intelligens
Tidsramme: 12 måneder
Skreddersydde spørsmål via nettundersøkelse. Spørsmål besvart på en Likert-skala mellom 1 og 7; hvor 1 er "helt uenig" og 7 er "helt enig"
12 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Hjelpsomme linker

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. april 2023

Primær fullføring (Forventet)

31. mars 2024

Studiet fullført (Forventet)

31. mars 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

9. mars 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

9. mars 2023

Først lagt ut (Faktiske)

22. mars 2023

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

16. mai 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

12. mai 2023

Sist bekreftet

1. mai 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Andre studie-ID-numre

  • 39522

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

IPD-planbeskrivelse

Individuelle deltakerdata (IPD) vil ikke bli delt.

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere