- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT06621134
Sammenligning av effektiviteten til AI Chatbot med den til telefonhotline (AI chatbot)
Sammenligning av effektiviteten til en AI-chatbot med effektiviteten til en telefontelefon for å svare på covid-19-relaterte problemer
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
COVID-19-pandemien har hatt en enestående innvirkning på velferden til mennesker i Hong Kong siden utbruddet i desember 2019. Regjeringen har vedtatt sosial distanseringspolitikk for å minimere risikoen for infeksjon. Disse inkluderer, men er ikke begrenset til; skolestenging, fjernarbeid og forbud mot gruppesamlinger. Disse infeksjonstiltakene har ført til endret mønster i bruk av helsetjenester og hjelpesøkende aktiviteter. Studier har også vist at mangel på sosialisering fører til høyere stressnivåer for både foreldre og barn.
Ettersom skolestenging og fjernarbeidstiltak fortsetter, er både barn og foreldre under stort press. UNESCO (2020) rapporterte at over 1,58 milliarder barn og unge i 200 land ble berørt av skolenedleggelse, i midten av april 2020. Selv om den langsiktige effekten av COVID-19 på barns og foreldres mentale helse er ukjent, har tilfeller av barnemishandling, omsorgssvikt og utnyttelse økt i møte med slike enestående tider. Lavinntektsfamilier eller familier med barn med behov for spesialundervisning (SEN) er utsatt for at barn blir mishandlet og/eller har en psykisk helsekrise. Foreldre som jobber hjemmefra står overfor utfordringer med å fylle en trippelrolle: arbeid, barnepass og hjemmepass. Enda verre, barns mangel på læringsinteresser og motivasjon legger ekstra byrder på foreldrene når de tar opp rollen som lærere. Foreldre er tilbøyelige til å oppleve foreldrenes utbrenthet, som er preget av mental og fysisk utmattelse, med en følelse av håpløshet. Derfor er det tydelig at det er sterke samfunnsmessige behov for forskning på covid-19 fysisk og psykisk helse. Det er avgjørende å forebygge potensielle og dempe eksisterende problemer med forhold mellom foreldre og barn, foreldrestress og familiefunksjon forårsaket av COVID-19.
Utforsking av lettere tilgjengelige og effektive måter å håndtere potensielle og eksisterende helseproblemer (både fysisk og mentalt) bør derfor prioriteres. Kunstig intelligens (AI) i helsetjenester har potensialet til å redusere arbeidsmengden til helsepersonell ved å svare på vanlige spørsmål gjennom AI-systemet, alt fra hjemmet til forsøkspersonen. Med tanke på den potensielt skadelige effekten av COVID-19 på både barn og foreldre, er det viktig å fylle forskningshullet om hvordan AI kan tjene som en plattform for å søke hjelp, spesielt i tider med sosial distansering.
AI har blitt bredt tatt i bruk i helsetjenester det siste tiåret. Spesielt bruken av chatbots har økt offentlig engasjement i helsetjenesten, alt fra hjemmet til forsøkspersonen. AI chatbots brukte naturlig språkbehandling (NLP) for å lette interaksjon med brukere i samtaler, og gjorde passende medisinske råd tilgjengelig for publikum. Intelligente algoritmer i AI muliggjør tidlig diagnose av sykdom og tilbyr behandlingsteknikker til de som ellers kan ha blitt diagnostisert for sent. For eksempel har U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC) lansert en chatbot ved navn Clara for å hjelpe brukere med å få tilgang til informasjon om potensielle symptomer på koronavirus og hjelpe dem i stand til å ta avgjørelser om behovet for å søke medisinsk behandling). Dette er spesielt nyttig ettersom det identifiserer høyrisikogrupper som trenger medisinsk hjelp ved å triagere pasienter i henhold til deres symptomer, og dermed redusere sykehusbesøk for mindre tilfeller. Den gir også støtte til familiemedlemmer i høyrisikogrupper med hensyn til hvilke tiltak som kan iverksettes for å forhindre infeksjon og måter å avlaste på med å ta vare på pasienter i familien.
AI-chatbots fortjener oppmerksomhet i sin raske respons på brukernes spørsmål, ettersom de tilbyr en tjeneste døgnet rundt. I tillegg anses svar fra AI som mer nøyaktige enn søkemotorer, med forbehold om ferdighetene til datautvinningsmetoder. Disse funksjonene er av betydning ettersom brukere er i stand til å søke psykomedisinske råd mens de praktiserer sosial distansering, uten ansikt til ansikt avtaler med klinikere.
AI chatbots kan tjene som et selvhjelpsverktøy for å få innsikt i å håndtere både mentale og fysiske forhold, men det er langt fra perfeksjon. Håpet er at denne studien kan bidra til å gjøre AI chatbots til en integrert del av helsetjenesten.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
-
Hong Kong, Hong Kong, 0000
- Department of Paediatrics and Adolescent Medicine, The University of Hong Kong
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Forsøkspersoner som gir samtykke til å delta i studien.
Ekskluderingskriterier:
- Forsøkspersoner som ikke gir samtykke til å delta i studien.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Kontrollgruppe
Deltakere vil bli bedt om å samtykke til randomisering ved første gangs tilgang til systemet vårt.
Brukere stiller spørsmål som dekkes av spørsmålsbanken og spesifikke spørsmål som ikke dekkes av spørsmålet gjennom en telefontelefon.
|
Deltakere vil bli bedt om å samtykke til randomisering ved første gangs tilgang til systemet vårt.
Brukere stiller spørsmål som dekkes av spørsmålsbanken og spesifikke spørsmål som ikke dekkes av spørsmålet gjennom en telefontelefon.
|
|
Intervensjonsgruppe
Deltakere vil bli pålagt å gi samtykke til randomisering når de først får tilgang til systemet vårt.
Brukere kan stille spørsmål som dekkes av spørsmålsbanken, samt spesifikke spørsmål som ikke dekkes av banken, gjennom en AI-chatboks.
|
Deltakere vil bli pålagt å gi samtykke til randomisering når de først får tilgang til systemet vårt.
Brukere kan stille spørsmål som dekkes av spørsmålsbanken, samt spesifikke spørsmål som ikke dekkes av banken, gjennom en AI-chatboks.
Målet er å forstå den betydelige forskjellen mellom å bruke AI chatbots og telefonhotlines for å hjelpe foreldre, samt effektiviteten til AI chatbots sammenlignet med telefonhotlines.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Generell angstlidelse (GAD - 7)
Tidsramme: 1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
Spørreskjemaet Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) er et selvrapportert screeningsverktøy som brukes til å vurdere alvorlighetsgraden av symptomer på generalisert angstlidelse hos voksne.
Den består av syv spørsmål som spør om ulike symptomer som vanligvis er assosiert med generalisert angstlidelse, som å føle seg nervøs, engstelig eller på kanten. Generell angstlidelse (GAD - 7)
|
1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
|
Pasienthelsespørreskjema-9
Tidsramme: 1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) er et selvadministrert spørreskjema som brukes til å screene for og vurdere alvorlighetsgraden av depresjon hos pasienter.
Den består av ni spørsmål basert på kriteriene for diagnostisering av alvorlig depressiv lidelse i Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5).
Pasienter blir bedt om å rangere hvor ofte de har opplevd visse symptomer på depresjon i løpet av de siste to ukene, med svaralternativer fra «ikke i det hele tatt» til «nesten hver dag».
Den totale poengsummen på PHQ-9 kan hjelpe helsepersonell med å bestemme tilstedeværelsen og alvorlighetsgraden av depresjon hos en pasient, samt overvåke deres respons på behandling over tid.
|
1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Tjenestetilfredshetsundersøkelse
Tidsramme: 1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
En tjenestetilfredshetsundersøkelse er en metode som brukes av organisasjoner for å samle tilbakemeldinger fra kunder eller klienter angående deres tilfredshet med tjenestene som tilbys.
Disse undersøkelsene inkluderer vanligvis spørsmål som vurderer ulike aspekter ved tjenesteopplevelsen, som kvalitet, respons, profesjonalitet og generell tilfredshet.
Tilbakemeldingene fra disse undersøkelsene kan hjelpe organisasjoner med å identifisere forbedringsområder og ta informerte beslutninger for å forbedre tjenestene sine.
|
1 uke innen Pre-test, 1 uke innen Post-test
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Naseem M, Akhund R, Arshad H, Ibrahim MT. Exploring the Potential of Artificial Intelligence and Machine Learning to Combat COVID-19 and Existing Opportunities for LMIC: A Scoping Review. J Prim Care Community Health. 2020 Jan-Dec;11:2150132720963634. doi: 10.1177/2150132720963634.
- Kretzschmar K, Tyroll H, Pavarini G, Manzini A, Singh I; NeurOx Young People's Advisory Group. Can Your Phone Be Your Therapist? Young People's Ethical Perspectives on the Use of Fully Automated Conversational Agents (Chatbots) in Mental Health Support. Biomed Inform Insights. 2019 Mar 5;11:1178222619829083. doi: 10.1177/1178222619829083. eCollection 2019.
- Tso WWY, Wong RS, Tung KTS, Rao N, Fu KW, Yam JCS, Chua GT, Chen EYH, Lee TMC, Chan SKW, Wong WHS, Xiong X, Chui CS, Li X, Wong K, Leung C, Tsang SKM, Chan GCF, Tam PKH, Chan KL, Kwan MYW, Ho MHK, Chow CB, Wong ICK, Lp P. Vulnerability and resilience in children during the COVID-19 pandemic. Eur Child Adolesc Psychiatry. 2022 Jan;31(1):161-176. doi: 10.1007/s00787-020-01680-8. Epub 2020 Nov 17.
- Russell BS, Hutchison M, Tambling R, Tomkunas AJ, Horton AL. Initial Challenges of Caregiving During COVID-19: Caregiver Burden, Mental Health, and the Parent-Child Relationship. Child Psychiatry Hum Dev. 2020 Oct;51(5):671-682. doi: 10.1007/s10578-020-01037-x.
- Lee J. Mental health effects of school closures during COVID-19. Lancet Child Adolesc Health. 2020 Jun;4(6):421. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30109-7. Epub 2020 Apr 14. No abstract available. Erratum In: Lancet Child Adolesc Health. 2020 Jun;4(6):e16. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30128-0.
- Garrido S, Millington C, Cheers D, Boydell K, Schubert E, Meade T, Nguyen QV. What Works and What Doesn't Work? A Systematic Review of Digital Mental Health Interventions for Depression and Anxiety in Young People. Front Psychiatry. 2019 Nov 13;10:759. doi: 10.3389/fpsyt.2019.00759. eCollection 2019.
- Cluver L, Lachman JM, Sherr L, Wessels I, Krug E, Rakotomalala S, Blight S, Hillis S, Bachman G, Green O, Butchart A, Tomlinson M, Ward CL, Doubt J, McDonald K. Parenting in a time of COVID-19. Lancet. 2020 Apr 11;395(10231):e64. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30736-4. Epub 2020 Mar 25. No abstract available. Erratum In: Lancet. 2020 Apr 11;395(10231):1194. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30790-X.
- Chew AMK, Ong R, Lei HH, Rajendram M, K V G, Verma SK, Fung DSS, Leong JJ, Gunasekeran DV. Digital Health Solutions for Mental Health Disorders During COVID-19. Front Psychiatry. 2020 Sep 9;11:582007. doi: 10.3389/fpsyt.2020.582007. eCollection 2020. No abstract available.
Hjelpsomme linker
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- UW21-344
- Collaborative Research Fund (Annet stipend/finansieringsnummer: University Grants Committee)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
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. .