- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT06952725
Chatbot for online støttegrupper å behandle tobakksavhengighet
Intelligent chatbot for online støttegrupper å behandle tobakksavhengighet
Studieoversikt
Status
Detaljert beskrivelse
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Cornelia A Pechmann, PhD
- Telefonnummer: 3108920619
- E-post: cpechman@uci.edu
Studer Kontakt Backup
- Navn: Ian G. Harris, PhD
- Telefonnummer: 9498248842
- E-post: harris@ics.uci.edu
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inkluderingskriterier: sigarettrøykere (kan også bruke e-sigaretter), i alderen 18-75 år, engelsktalende, smarttelefon med ubegrenset data, 100 sigaretter levetid, forberedt på å slutte, aktiv tekst og e-post, bruk av sosiale medier eller gruppemeldinger, hjemmeadresse for å sende NRT, kontakt informasjon for en sikkerhetsrekkefølge.
Eksklusjonskriterier: Ingen NRT -helsekontraindikasjoner og 5+ sigaretter per dag for å sikre NRT -kvalifisering, ikke en ulovlig medikamentbruker, ikke en daglig marihuana/cannabis -bruker (Nondaily bruker OK).
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Behandling
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: Test: Støttegruppe med intelligent chatbot
Når deltakerne legger ut til støttegruppene sine, vil den intelligente chatbot oppdage relevante posttyper og generere svar som vil bli lagt ut tilbake til dem og deres gruppe, hvis ingen mennesker svarer på stillingen i løpet av omtrent 10 sekunder.
Den intelligente chatbot vil også legge ut et daglig diskusjonsemne.
|
I intervensjonsarmen (n = 60), vil hver avsluttet røyking av jevnaldrende støttegruppe være koblet til en intelligent chatbot som kjører på en sikker lokal server som en trent LLM (stor språkmodell).
Denne chatbot vil overvåke alle innlegg i gruppen og søke å forstå disse innleggene ved hjelp av opplæringen den er gitt.
Hvis et gruppemedlem lager et innlegg og ingen svarer med omtrent 10 sekunder, vil chatbot svare ved å bruke et av de 25 responsbibliotekene opprettet fra kunnskapsbaser, som inneholder over 1K -svar totalt.
I virkeligheten vil den intelligente chatbot fungere som et ekstra medlem av GroupMe Support Group, men et medlem som bare svarer hvis ingen mennesker gjør det.
|
|
Aktiv komparator: Kontroll: Støttegruppe med uintelligent bot
Den uintelligente chatbot vil ikke svare på deltakernes innlegg; Det vil bare legge ut et daglig diskusjonsemne.
|
I kontrollarmen (n = 60) vil støttegruppene være koblet til vår originale automatiserte meldingsinnleggende bot som kjører på vår sikre lokale server.
Denne automatiserte meldingen som posterende vil mangle responsfunksjonene til den intelligente chatbot; Det vil ikke svare på innlegg hvis ikke noe menneskelig gruppemedlem gjør det, men i stedet forblir taus.
Imidlertid vil det legge ut det samme daglige diskusjonsemnet, og samtidig som den intelligente chatbot.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Samlet innlegg per deltaker
Tidsramme: Slutten på 90-dagers inngrep
|
Hver natt vil studiens nettsted laste ned hver gruppes siste 24-timers innlegg i både test- og kontrollforholdene merket etter dato og plakat.
|
Slutten på 90-dagers inngrep
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Bio-bekreftet røykende avholdenhet
Tidsramme: Slutten på 90-dagers inngrep
|
Vi vil måle røyking avholdenhet ved 90-dagers intervensjonsend, biokonfirert med en spytttest, for å utføre en kraftanalyse for en større RCT.
|
Slutten på 90-dagers inngrep
|
|
Nrt bruk etter 1 måned
Tidsramme: 30 dager etter intervensjonsstart
|
I en undersøkelse (ved hjelp av e-post, tekst eller telefon), 30 dager etter intervensjonsstart, vil vi måle tidligere 7-dagers bruk av nikotinerstatningsterapi eller NRT, for beskrivende formål, f.eks. For å sikre ingen bivirkninger på NRT -bruk.
|
30 dager etter intervensjonsstart
|
|
NRT -bruk ved intervensjonens slutt
Tidsramme: Slutten på 90-dagers inngrep
|
I en undersøkelse (ved hjelp av e-post, tekst eller telefon) på slutten av 90-dagers intervensjonen, vil vi måle tidligere 7-dagers bruk av nikotinerstatningsterapi eller NRT, for beskrivende formål, f.eks. For å sikre ingen bivirkninger på NRT -bruk.
|
Slutten på 90-dagers inngrep
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Cornelia A. Pechmann, PhD, University of California, Irvine
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Pechmann C, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Randomised controlled trial evaluation of Tweet2Quit: a social network quit-smoking intervention. Tob Control. 2017 Mar;26(2):188-194. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052768. Epub 2016 Feb 29.
- Giyahchi T, Singh S, Harris I, Pechmann C. Customized training of pretrained language models to detect post intents in online health support groups. In: Shaban-Nejad A, Michalowski M, Bianco S, eds. Multimodal AI in Healthcare Studies in Computational Intelligence. Springer Nature; 2023:59-76:chap 14.
- Prochaska JJ, Vogel EA, Chieng A, Kendra M, Baiocchi M, Pajarito S, Robinson A. A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study. J Med Internet Res. 2021 Mar 23;23(3):e24850. doi: 10.2196/24850.
- Phillips C, Pechmann C, Calder D, Prochaska JJ. Understanding Hesitation to Use Nicotine Replacement Therapy: A Content Analysis of Posts in Online Tobacco-Cessation Support Groups. Am J Health Promot. 2023 Jan;37(1):30-38. doi: 10.1177/08901171221113835. Epub 2022 Jul 11.
- Pechmann CC, Yoon KE, Trapido D, Prochaska JJ. Perceived Costs versus Actual Benefits of Demographic Self-Disclosure in Online Support Groups. J Consum Psychol. 2021 Jul;31(3):450-477. doi: 10.1002/jcpy.1200. Epub 2020 Oct 19.
- Pechmann C, Pan L, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Development of a Twitter-based intervention for smoking cessation that encourages high-quality social media interactions via automessages. J Med Internet Res. 2015 Feb 23;17(2):e50. doi: 10.2196/jmir.3772.
- Lakon CM, Pechmann C, Wang C, Pan L, Delucchi K, Prochaska JJ. Mapping Engagement in Twitter-Based Support Networks for Adult Smoking Cessation. Am J Public Health. 2016 Aug;106(8):1374-80. doi: 10.2105/AJPH.2016.303256. Epub 2016 Jun 16.
- Esmaeeli A, Pechmann CC, Prochaska JJ. Buddies as In-Group Influencers in Online Support Groups: A Social Network Analysis of Processes and Outcomes. J Interact Market. 2022 May;57(2):198-211. doi: 10.1177/10949968221076144. Epub 2022 Apr 26.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
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
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 919
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. .