- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05090995
Interwencja sprzężenia zwrotnego oparta na czujnikach PPG dla intensywnie pijących młodych dorosłych
Spersonalizowana interwencja sprzężenia zwrotnego oparta na czujnikach fotopletyzmograficznych dla intensywnie pijących młodych dorosłych ukierunkowana na zmienność rytmu serca, tętno spoczynkowe i sen
Przegląd badań
Status
Warunki
Szczegółowy opis
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Connecticut
-
New Haven, Connecticut, Stany Zjednoczone, 06510
- Yale University
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria przyjęcia:
- 18-25 lat
- Zgłoś ≥ 4 przypadki intensywnego picia w ciągu ostatnich 28 dni
- Zgłoś zaburzenia związane z używaniem alkoholu Test identyfikacji - spożycie (AUDIT-C) wyniki wskazujące na ryzyko szkód związanych z piciem
- Mówiący po angielsku
- Mieć osobisty smartfon
Kryteria wyłączenia:
- Historia zaburzeń snu
- Zmiana nocna/rotacyjna
- Podróżować w co najmniej dwóch strefach czasowych w miesiącu poprzedzającym badanie lub planowaną podróż co najmniej dwa razy podczas udziału w badaniu
- Klinicznie ciężkie AUD w ciągu ostatnich 12 miesięcy
- Obecnie zapisany na leczenie alkoholowe lub nasenne
- Obecna, ciężka choroba psychiczna
- Obecne zaburzenie związane z używaniem substancji DSM-V
- Pozytywny wynik badania moczu na obecność substancji innej niż marihuana
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Pojedynczy
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Aktywny komparator: Samokontrola i informacje zwrotne
Interwencja obejmuje osoby noszące urządzenie PPG przez 6 tygodni.
W tym czasie badani będą codziennie monitorować swoje zdrowie i zgłaszać swoje zachowania związane ze snem.
W drugim, czwartym i szóstym tygodniu badani otrzymają spersonalizowane informacje zwrotne na temat stanu zdrowia na podstawie danych z urządzenia PPG i dzienników snu.
|
Krótka interwencja zdrowotna polegająca na samodzielnym zarządzaniu, obejmująca bierne codzienne monitorowanie stanu zdrowia za pomocą czujnika PPG, aktywne samokontrolę zdrowia i zachowania za pomocą dzienników oraz udzielanie spersonalizowanych informacji zwrotnych i porad dotyczących zdrowia.
|
|
Komparator placebo: Samokontrola
Interwencja obejmuje osoby noszące urządzenie PPG przez 6 tygodni.
W tym czasie badani będą codziennie monitorować swoje zdrowie i zgłaszać swoje zachowania związane ze snem.
|
Krótka interwencja zdrowotna polegająca na samodzielnym zarządzaniu, obejmująca bierne codzienne monitorowanie stanu zdrowia za pomocą czujnika PPG oraz aktywną samokontrolę zdrowia i zachowania za pomocą dzienników.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Całkowita liczba spożytych napojów
Ramy czasowe: do 10 tygodnia
|
Całkowita ilość spożytych napojów będzie mierzona za pomocą wywiadu uzupełniającego na osi czasu na początku badania, w 6. i 10. tygodniu.
W tym ustandaryzowanym wywiadzie uczestnicy sami opisują, ile napojów spożywają każdego dnia w ciągu ostatnich 4 tygodni na początku badania, a następnie od ostatniego punktu oceny w tygodniach 6 i 10.
Wyższe wyniki wskazują na większą liczbę spożytych napojów.
Całkowita liczba napojów zostanie zsumowana w ciągu ostatnich 4 tygodni w momencie spożycia, w tygodniu 6 i tygodniu 10.
Sumy zostały przekształcone przy użyciu transformacji pierwiastkowej, ponieważ wartości te nie miały rozkładu normalnego.
Następnie przeprowadzono modele z efektami mieszanymi, aby ocenić wpływ stanu na całkowitą liczbę drinków w czasie, uwzględniając stan, czas i ich interakcję w modelu oraz płeć i wyjściową całkowitą liczbę drinków jako współzmiennych.
|
do 10 tygodnia
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Napoje na dzień picia
Ramy czasowe: do 10 tygodni
|
Całkowita liczba drinków na dzień picia będzie mierzona za pomocą wywiadu uzupełniającego na osi czasu na początku badania, w 6. i 10. tygodniu. Całkowita liczba drinków/dzień picia zostanie zsumowana w ciągu ostatnich 4 tygodni w momencie spożycia, w tygodniu 6 i tygodniu 10. Sumy zostały przekształcone przy użyciu transformacji pierwiastkowej, ponieważ wartości te nie miały rozkładu normalnego. Następnie przeprowadzono modele z efektem mieszanym, aby ocenić wpływ stanu na całkowitą liczbę drinków/dzień picia w czasie, z uwzględnieniem stanu, czasu i ich interakcji w modelu oraz płci i wyjściowych drinków na dzień picia jako współzmiennych. Narzędzie to wymaga od osób badanych samodzielnego zgłoszenia liczby napojów, które wypijają w ciągu jednego miesiąca. Wynik tego pomiaru będzie ustalany na podstawie ilości zgłaszanego przez siebie spożycia alkoholu każdego dnia. Dzień intensywnego picia dla mężczyzny będzie wynosił ≥5 drinków na jedno posiedzenie, a dla kobiety będzie to ≥4 drinki na posiedzenie. |
do 10 tygodni
|
|
Procent dni intensywnego picia
Ramy czasowe: do 10 tygodni
|
Zgłaszany przez siebie odsetek dni intensywnego picia będzie mierzony za pomocą wywiadu uzupełniającego na osi czasu na początku badania, w 6. i 10. tygodniu.
W tym ustandaryzowanym wywiadzie uczestnicy samodzielnie zgłaszają przypadki intensywnego picia w ciągu ostatnich 4 tygodni na początku badania, a następnie od ostatniego punktu oceny w 6. i 10. tygodniu, zdefiniowanego jako ≥5 drinków na jedno posiedzenie, a w przypadku kobiet będzie to ≥4 drinki na posiedzenie. posiedzenie.
Wyższe wyniki wskazują na większy odsetek dni intensywnego picia.
Odsetek dni intensywnego picia zostanie zsumowany z ostatnich 4 tygodni w momencie spożycia, tygodnia 6 i tygodnia 10.
Następnie przeprowadzono modele z efektami mieszanymi, aby ocenić wpływ stanu na procent dni intensywnego picia w czasie, przy czym współzmiennymi były stan, czas i ich interakcja w modelu oraz płeć i wyjściowy procent dni intensywnego picia.
|
do 10 tygodni
|
|
Procent dni abstynencji
Ramy czasowe: do 10 tygodni
|
Zgłaszany przez siebie odsetek dni abstynencji będzie mierzony za pomocą wywiadu uzupełniającego na osi czasu na początku badania, w 6. i 10. tygodniu.
W tym ustandaryzowanym wywiadzie uczestnicy badania sami opisują, ile dni dziennie nie spożywali alkoholu w ciągu ostatnich 4 tygodni na początku badania, a następnie od ostatniego punktu oceny w tygodniach 6 i 10.
Wyższe wyniki wskazują na większy odsetek dni abstynencji.
Procent dni abstynencji zostanie zsumowany z ostatnich 4 tygodni w momencie spożycia, tygodnia 6 i tygodnia 10.
Następnie przeprowadzono modele z efektami mieszanymi, aby ocenić wpływ warunku na procent dni abstynencji w czasie, przy czym stan, czas i ich interakcja w modelu oraz płeć i wyjściowy procent dni abstynencji jako współzmiennych.
|
do 10 tygodni
|
|
Konsekwencje związane z alkoholem
Ramy czasowe: wartość wyjściowa, tydzień 6 i tydzień 10
|
Średnie skutki związane z alkoholem mierzono za pomocą Krótkiego Kwestionariusza Konsekwencji Alkoholowych u Młodych Dorosłych na początku badania, w 6. i 10. tygodniu.
Za każdą konsekwencję przyznawany jest 1 punkt, a łączny wynik odzwierciedla całkowitą liczbę konsekwencji.
Wyższe wyniki wskazywały na więcej konsekwencji. Całkowity zakres wyników 0-24.
Trzy punkty czasowe sumuje się, a następnie uśrednia.
Następnie przeprowadzono modele z efektami mieszanymi, aby ocenić wpływ warunku na konsekwencje w czasie, przy czym warunek, czas i ich interakcja w modelu oraz płeć i konsekwencje wyjściowe były współzmiennymi.
|
wartość wyjściowa, tydzień 6 i tydzień 10
|
|
Jakość snu
Ramy czasowe: wartość wyjściowa i tydzień 10
|
Średnia jakość snu będzie mierzona za pomocą formularza 8 PROMIS – Sleep Disturbance Form.
Ocena zaburzeń snu składa się z 8 pytań, które dają łączny wynik (wyniki zsumowane).
Ten surowy wynik jest następnie konwertowany na standaryzowany wynik T od 0 do 100, ze średnim wynikiem 50.
Wynik powyżej średniej wskazywałby, że pacjent doświadcza gorszej jakości snu.
Następnie przeprowadzono modele z efektami mieszanymi, aby ocenić wpływ stanu na jakość snu w czasie, uwzględniając stan, czas i ich interakcję w modelu oraz płeć i wyjściową jakość snu jako współzmienne.
|
wartość wyjściowa i tydzień 10
|
|
Zaburzenia związane ze snem
Ramy czasowe: wartość wyjściowa i tydzień 10
|
Średnia jakość snu będzie mierzona za pomocą formularza 8 PROMIS – Sleep-Related Impairment Form.
Ocena zaburzeń snu składa się z 8 pytań, które dają łączny wynik (wynik sumaryczny).
Ten surowy wynik jest następnie konwertowany na standaryzowany wynik T od 0 do 100, ze średnim wynikiem 50.
Wynik powyżej średniej wskazywałby, że pacjent doświadcza większych zaburzeń związanych ze snem.
Następnie przeprowadzono modele z efektem mieszanym, aby ocenić wpływ stanu na zaburzenia snu w czasie, uwzględniając stan, czas i ich interakcję w modelu oraz płeć i wyjściowe zaburzenia snu jako współzmienne.
|
wartość wyjściowa i tydzień 10
|
|
Czas snu
Ramy czasowe: do 6 tygodni
|
Średni czas snu będzie mierzony codziennie przez 6 tygodni za pomocą urządzenia PPG.
Czas trwania snu będzie następnie uśredniany w dwutygodniowych odstępach w tygodniach 2, 4 i 6 i oceniany w czasie przy użyciu modeli efektów mieszanych obejmujących stan, czas i ich interakcję w modelu i płeć oraz zmienną wskaźnikową dotyczącą dnia powszedniego i weekendu, jak współzmienne.
Czas snu został przekształcony za pomocą transformacji pierwiastkowej.
|
do 6 tygodni
|
|
Zmienność tętna (HRV)
Ramy czasowe: do 6 tygodni
|
Zmienność rytmu serca (HRV) będzie mierzona codziennie przez 6 tygodni za pomocą urządzenia PPG.
HRV będzie następnie uśredniane w 2-tygodniowych odstępach w tygodniach 2, 4 i 6 i oceniane w czasie przy użyciu modeli efektów mieszanych ze stanem, czasem i ich interakcją w modelu i płcią oraz zmienną wskaźnikową dotyczącą dnia powszedniego i weekendu jako współzmiennych .
Czas snu został przekształcony za pomocą transformacji logarytmicznej.
|
do 6 tygodni
|
|
Najniższe tętno spoczynkowe (RHR)
Ramy czasowe: do 6 tygodni
|
Najniższe tętno spoczynkowe (RHR) będzie mierzone codziennie przez 6 tygodni za pomocą urządzenia PPG.
Najniższa wartość zostanie następnie uśredniona w dwutygodniowych odstępach w tygodniach 2, 4 i 6 i oceniona w czasie przy użyciu modeli efektów mieszanych obejmujących stan, czas i ich interakcję w modelu i płeć oraz zmienną wskaźnikową określającą dzień powszedni i weekend. jako współzmienne.
Czas snu został przekształcony za pomocą transformacji logarytmicznej.
RHR może wahać się w przedziale od 40 do 100 uderzeń na minutę.
Niższa wartość RHR wskazywałaby na lepsze zdrowie układu sercowo-naczyniowego.
|
do 6 tygodni
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Lisa Fucito, PhD, Associate Professor of Psychiatry; Director, Tobacco Treatment Service, Psychiatry
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Craig CL, Marshall AL, Sjostrom M, Bauman AE, Booth ML, Ainsworth BE, Pratt M, Ekelund U, Yngve A, Sallis JF, Oja P. International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc. 2003 Aug;35(8):1381-95. doi: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453.FB.
- Beauchaine TP, Thayer JF. Heart rate variability as a transdiagnostic biomarker of psychopathology. Int J Psychophysiol. 2015 Nov;98(2 Pt 2):338-350. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2015.08.004. Epub 2015 Aug 11.
- Hernando D, Roca S, Sancho J, Alesanco A, Bailon R. Validation of the Apple Watch for Heart Rate Variability Measurements during Relax and Mental Stress in Healthy Subjects. Sensors (Basel). 2018 Aug 10;18(8):2619. doi: 10.3390/s18082619.
- Yu L, Buysse DJ, Germain A, Moul DE, Stover A, Dodds NE, Johnston KL, Pilkonis PA. Development of short forms from the PROMIS sleep disturbance and Sleep-Related Impairment item banks. Behav Sleep Med. 2011 Dec 28;10(1):6-24. doi: 10.1080/15402002.2012.636266.
- Pilkonis PA, Choi SW, Reise SP, Stover AM, Riley WT, Cella D; PROMIS Cooperative Group. Item banks for measuring emotional distress from the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS(R)): depression, anxiety, and anger. Assessment. 2011 Sep;18(3):263-83. doi: 10.1177/1073191111411667. Epub 2011 Jun 21.
- Liu Y, Wheaton AG, Chapman DP, Cunningham TJ, Lu H, Croft JB. Prevalence of Healthy Sleep Duration among Adults--United States, 2014. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2016 Feb 19;65(6):137-41. doi: 10.15585/mmwr.mm6506a1.
- Thayer JF, Ahs F, Fredrikson M, Sollers JJ 3rd, Wager TD. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neurosci Biobehav Rev. 2012 Feb;36(2):747-56. doi: 10.1016/j.neubiorev.2011.11.009. Epub 2011 Dec 8.
- Stein PK, Pu Y. Heart rate variability, sleep and sleep disorders. Sleep Med Rev. 2012 Feb;16(1):47-66. doi: 10.1016/j.smrv.2011.02.005. Epub 2011 Jun 11.
- Kinnunen H, Rantanen A, Kentta T, Koskimaki H. Feasible assessment of recovery and cardiovascular health: accuracy of nocturnal HR and HRV assessed via ring PPG in comparison to medical grade ECG. Physiol Meas. 2020 May 7;41(4):04NT01. doi: 10.1088/1361-6579/ab840a.
- Leyro TM, Buckman JF, Bates ME. Theoretical implications and clinical support for heart rate variability biofeedback for substance use disorders. Curr Opin Psychol. 2019 Dec;30:92-97. doi: 10.1016/j.copsyc.2019.03.008. Epub 2019 Apr 2.
- Stepanski EJ, Wyatt JK. Use of sleep hygiene in the treatment of insomnia. Sleep Med Rev. 2003 Jun;7(3):215-25. doi: 10.1053/smrv.2001.0246.
- Kaner EF, Beyer FR, Muirhead C, Campbell F, Pienaar ED, Bertholet N, Daeppen JB, Saunders JB, Burnand B. Effectiveness of brief alcohol interventions in primary care populations. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Feb 24;2(2):CD004148. doi: 10.1002/14651858.CD004148.pub4.
- Prinsloo GE, Rauch HG, Derman WE. A brief review and clinical application of heart rate variability biofeedback in sports, exercise, and rehabilitation medicine. Phys Sportsmed. 2014 May;42(2):88-99. doi: 10.3810/psm.2014.05.2061.
- Monk TH, Reynolds CF, Kupfer DJ, Buysse DJ, Coble PA, Hayes AJ, MacHen MA, Petrie SR, Ritenour AM. The Pittsburgh Sleep Diary. J Sleep Res. 1994 Jun;3(2):111-120.
- Buscemi J, Murphy JG, Martens MP, McDevitt-Murphy ME, Dennhardt AA, Skidmore JR. Help-seeking for alcohol-related problems in college students: correlates and preferred resources. Psychol Addict Behav. 2010 Dec;24(4):571-80. doi: 10.1037/a0021122.
- Falk D, Yi HY, Hiller-Sturmhofel S. An epidemiologic analysis of co-occurring alcohol and drug use and disorders: findings from the National Epidemiologic Survey of Alcohol and Related Conditions (NESARC). Alcohol Res Health. 2008;31(2):100-10.
- Administration, S.A.a.M.H.S. Key substance use and mental health indicators in the United States: Results from the National Survey on Drug Use and Health, Center for Behavioral Health Statistics and Quality. 2019; Available from: https://www.samhsa.gov/data/.
- Hingson RW, Zha W, Weitzman ER. Magnitude of and trends in alcohol-related mortality and morbidity among U.S. college students ages 18-24, 1998-2005. J Stud Alcohol Drugs Suppl. 2009 Jul;(16):12-20. doi: 10.15288/jsads.2009.s16.12.
- NIAAA, Alcohol involvement over the life course, E. U. S. Department of Health and Human Services, Editor. 2000 Bethesda, MD. p. p. 28-53.
- NIAAA, Alcohol and Other Drugs. Alcohol Alert, 2008. 76.
- Cronce JM, Larimer ME. Individual-focused approaches to the prevention of college student drinking. Alcohol Res Health. 2011;34(2):210-21.
- Carey KB, Scott-Sheldon LA, Carey MP, DeMartini KS. Individual-level interventions to reduce college student drinking: a meta-analytic review. Addict Behav. 2007 Nov;32(11):2469-94. doi: 10.1016/j.addbeh.2007.05.004. Epub 2007 May 17.
- Carey KB, Scott-Sheldon LA, Elliott JC, Bolles JR, Carey MP. Computer-delivered interventions to reduce college student drinking: a meta-analysis. Addiction. 2009 Nov;104(11):1807-19. doi: 10.1111/j.1360-0443.2009.02691.x. Epub 2009 Sep 10.
- Black DR, Coster DC. Interest in a stepped approach model (SAM): identification of recruitment strategies for university alcohol programs. Health Educ Q. 1996 Feb;23(1):98-114. doi: 10.1177/109019819602300107.
- Wu LT, Pilowsky DJ, Schlenger WE, Hasin D. Alcohol use disorders and the use of treatment services among college-age young adults. Psychiatr Serv. 2007 Feb;58(2):192-200. doi: 10.1176/ps.2007.58.2.192.
- Caldeira KM, Kasperski SJ, Sharma E, Vincent KB, O'Grady KE, Wish ED, Arria AM. College students rarely seek help despite serious substance use problems. J Subst Abuse Treat. 2009 Dec;37(4):368-78. doi: 10.1016/j.jsat.2009.04.005. Epub 2009 Jun 23.
- Fortuna RJ, Robbins BW, Halterman JS. Ambulatory care among young adults in the United States. Ann Intern Med. 2009 Sep 15;151(6):379-85. doi: 10.7326/0003-4819-151-6-200909150-00002.
- O'hara, B. and K. Caswell, Health status, health insurance, and medical services utilization: 2010. Curr Pop Rep, 2012. 2012: p. 70-133.
- Cadigan JM, Lee CM, Larimer ME. Young Adult Mental Health: a Prospective Examination of Service Utilization, Perceived Unmet Service Needs, Attitudes, and Barriers to Service Use. Prev Sci. 2019 Apr;20(3):366-376. doi: 10.1007/s11121-018-0875-8.
- Orzech KM, Salafsky DB, Hamilton LA. The state of sleep among college students at a large public university. J Am Coll Health. 2011;59(7):612-9. doi: 10.1080/07448481.2010.520051.
- Weinstock J, Petry NM, Pescatello LS, Henderson CE. Sedentary college student drinkers can start exercising and reduce drinking after intervention. Psychol Addict Behav. 2016 Dec;30(8):791-801. doi: 10.1037/adb0000207. Epub 2016 Sep 26.
- Fucito LM, DeMartini KS, Hanrahan TH, Yaggi HK, Heffern C, Redeker NS. Using Sleep Interventions to Engage and Treat Heavy-Drinking College Students: A Randomized Pilot Study. Alcohol Clin Exp Res. 2017 Apr;41(4):798-809. doi: 10.1111/acer.13342. Epub 2017 Feb 16.
- Rideout V. Generation Rx.com. What are young people really doing online? Mark Health Serv. 2002 Spring;22(1):26-30.
- Rideout, V. and S. Fox, Digital health practices, social media use, and mental wellbeing among teens and young adults in the US. 2018.
- Wartella, E., et al., Teens, health and technology: A national survey. Media and communication, 2016. 4(3): p. 13-23.
- DeMartini KS, Fucito LM. Variations in sleep characteristics and sleep-related impairment in at-risk college drinkers: a latent profile analysis. Health Psychol. 2014 Oct;33(10):1164-73. doi: 10.1037/hea0000115. Epub 2014 Aug 18.
- Singleton RA Jr, Wolfson AR. Alcohol consumption, sleep, and academic performance among college students. J Stud Alcohol Drugs. 2009 May;70(3):355-63. doi: 10.15288/jsad.2009.70.355.
- Hasler BP, Martin CS, Wood DS, Rosario B, Clark DB. A longitudinal study of insomnia and other sleep complaints in adolescents with and without alcohol use disorders. Alcohol Clin Exp Res. 2014 Aug;38(8):2225-33. doi: 10.1111/acer.12474. Epub 2014 Jun 27.
- Hasler BP, Kirisci L, Clark DB. Restless Sleep and Variable Sleep Timing During Late Childhood Accelerate the Onset of Alcohol and Other Drug Involvement. J Stud Alcohol Drugs. 2016 Jul;77(4):649-55. doi: 10.15288/jsad.2016.77.649.
- Miller MB, DiBello AM, Lust SA, Carey MP, Carey KB. Adequate sleep moderates the prospective association between alcohol use and consequences. Addict Behav. 2016 Dec;63:23-8. doi: 10.1016/j.addbeh.2016.05.005. Epub 2016 May 7.
- Wong MM, Brower KJ, Fitzgerald HE, Zucker RA. Sleep problems in early childhood and early onset of alcohol and other drug use in adolescence. Alcohol Clin Exp Res. 2004 Apr;28(4):578-87. doi: 10.1097/01.alc.0000121651.75952.39.
- Wong MM, Brower KJ, Nigg JT, Zucker RA. Childhood sleep problems, response inhibition, and alcohol and drug outcomes in adolescence and young adulthood. Alcohol Clin Exp Res. 2010 Jun;34(6):1033-44. doi: 10.1111/j.1530-0277.2010.01178.x. Epub 2010 Apr 5.
- Wong MM, Brower KJ, Zucker RA. Childhood sleep problems, early onset of substance use and behavioral problems in adolescence. Sleep Med. 2009 Aug;10(7):787-96. doi: 10.1016/j.sleep.2008.06.015. Epub 2009 Jan 12. Erratum In: Sleep Med. 2010 Jan;11(1):110-1.
- Wong MM, Robertson GC, Dyson RB. Prospective relationship between poor sleep and substance-related problems in a national sample of adolescents. Alcohol Clin Exp Res. 2015 Feb;39(2):355-62. doi: 10.1111/acer.12618. Epub 2015 Jan 16.
- Fucito LM, DeMartini KS, Hanrahan TH, Whittemore R, Yaggi HK, Redeker NS. Perceptions of Heavy-Drinking College Students About a Sleep and Alcohol Health Intervention. Behav Sleep Med. 2015;13(5):395-411. doi: 10.1080/15402002.2014.919919. Epub 2014 Jun 12.
- Irwin MR. Why sleep is important for health: a psychoneuroimmunology perspective. Annu Rev Psychol. 2015 Jan 3;66:143-72. doi: 10.1146/annurev-psych-010213-115205. Epub 2014 Jul 21.
- Worley SL. The Extraordinary Importance of Sleep: The Detrimental Effects of Inadequate Sleep on Health and Public Safety Drive an Explosion of Sleep Research. P T. 2018 Dec;43(12):758-763.
- Choi YK, Demiris G, Lin SY, Iribarren SJ, Landis CA, Thompson HJ, McCurry SM, Heitkemper MM, Ward TM. Smartphone Applications to Support Sleep Self-Management: Review and Evaluation. J Clin Sleep Med. 2018 Oct 15;14(10):1783-1790. doi: 10.5664/jcsm.7396.
- Goldman, D., Investing in the growing sleep-health economy. Prevalence, 2016.
- Campos, M. Heart rate variability: A new way to track well-being. 2019 Available from: https://www.health.harvard.edu/blog/heart-rate-variability-new-way-track-well2017112212789.
- Buccelletti E, Gilardi E, Scaini E, Galiuto L, Persiani R, Biondi A, Basile F, Silveri NG. Heart rate variability and myocardial infarction: systematic literature review and metanalysis. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2009 Jul-Aug;13(4):299-307.
- Young HA, Benton D. Heart-rate variability: a biomarker to study the influence of nutrition on physiological and psychological health? Behav Pharmacol. 2018 Apr;29(2 and 3-Spec Issue):140-151. doi: 10.1097/FBP.0000000000000383.
- Kemp AH, Quintana DS. The relationship between mental and physical health: insights from the study of heart rate variability. Int J Psychophysiol. 2013 Sep;89(3):288-96. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2013.06.018. Epub 2013 Jun 22.
- Ralevski E, Petrakis I, Altemus M. Heart rate variability in alcohol use: A review. Pharmacol Biochem Behav. 2019 Jan;176:83-92. doi: 10.1016/j.pbb.2018.12.003. Epub 2018 Dec 6.
- Vaschillo EG, Vaschillo B, Buckman JF, Heiss S, Singh G, Bates ME. Early signs of cardiovascular dysregulation in young adult binge drinkers. Psychophysiology. 2018 May;55(5):e13036. doi: 10.1111/psyp.13036. Epub 2017 Nov 29.
- Ahmed, W., Podcast No. 43: Alcohol's effect on sleep, recovery and performance, in Whoop Podcast. 2019.
- de Zambotti M, Rosas L, Colrain IM, Baker FC. The Sleep of the Ring: Comparison of the OURA Sleep Tracker Against Polysomnography. Behav Sleep Med. 2019 Mar-Apr;17(2):124-136. doi: 10.1080/15402002.2017.1300587. Epub 2017 Mar 21.
- Roberts DM, Schade MM, Mathew GM, Gartenberg D, Buxton OM. Detecting sleep using heart rate and motion data from multisensor consumer-grade wearables, relative to wrist actigraphy and polysomnography. Sleep. 2020 Jul 13;43(7):zsaa045. doi: 10.1093/sleep/zsaa045.
- Portnoy DB, Scott-Sheldon LA, Johnson BT, Carey MP. Computer-delivered interventions for health promotion and behavioral risk reduction: a meta-analysis of 75 randomized controlled trials, 1988-2007. Prev Med. 2008 Jul;47(1):3-16. doi: 10.1016/j.ypmed.2008.02.014. Epub 2008 Feb 20.
- Friedrich A, Schlarb AA. Let's talk about sleep: a systematic review of psychological interventions to improve sleep in college students. J Sleep Res. 2018 Feb;27(1):4-22. doi: 10.1111/jsr.12568. Epub 2017 Jun 15.
- Chung KF, Lee CT, Yeung WF, Chan MS, Chung EW, Lin WL. Sleep hygiene education as a treatment of insomnia: a systematic review and meta-analysis. Fam Pract. 2018 Jul 23;35(4):365-375. doi: 10.1093/fampra/cmx122.
- Sobell LC, Agrawal S, Sobell MB, Leo GI, Young LJ, Cunningham JA, Simco ER. Comparison of a quick drinking screen with the timeline followback for individuals with alcohol problems. J Stud Alcohol. 2003 Nov;64(6):858-61. doi: 10.15288/jsa.2003.64.858.
- Trockel M, Manber R, Chang V, Thurston A, Taylor CB. An e-mail delivered CBT for sleep-health program for college students: effects on sleep quality and depression symptoms. J Clin Sleep Med. 2011 Jun 15;7(3):276-81. doi: 10.5664/JCSM.1072. Erratum In: J Clin Sleep Med. 2011 Aug 15;7(4):420. Tailor, Craig Barr [corrected to Taylor, Craig Barr].
- Kloss JD, Nash CO, Horsey SE, Taylor DJ. The delivery of behavioral sleep medicine to college students. J Adolesc Health. 2011 Jun;48(6):553-61. doi: 10.1016/j.jadohealth.2010.09.023. Epub 2010 Dec 18.
- Castaneda D, Esparza A, Ghamari M, Soltanpur C, Nazeran H. A review on wearable photoplethysmography sensors and their potential future applications in health care. Int J Biosens Bioelectron. 2018;4(4):195-202. doi: 10.15406/ijbsbe.2018.04.00125. Epub 2018 Aug 6.
- Pernice R, Javorka M, Krohova J, Czippelova B, Turianikova Z, Busacca A, Faes L; Member, IEEE. Comparison of short-term heart rate variability indexes evaluated through electrocardiographic and continuous blood pressure monitoring. Med Biol Eng Comput. 2019 Jun;57(6):1247-1263. doi: 10.1007/s11517-019-01957-4. Epub 2019 Feb 7.
- Pernice R, Javorka M, Krohova J, Czippelova B, Turianikova Z, Busacca A, Faes L. Reliability of Short-Term Heart Rate Variability Indexes Assessed through Photoplethysmography. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 Jul;2018:5610-5513. doi: 10.1109/EMBC.2018.8513634.
- Walch O, Huang Y, Forger D, Goldstein C. Sleep stage prediction with raw acceleration and photoplethysmography heart rate data derived from a consumer wearable device. Sleep. 2019 Dec 24;42(12):zsz180. doi: 10.1093/sleep/zsz180.
- Fonseca P, Weysen T, Goelema MS, Most EIS, Radha M, Lunsingh Scheurleer C, van den Heuvel L, Aarts RM. Validation of Photoplethysmography-Based Sleep Staging Compared With Polysomnography in Healthy Middle-Aged Adults. Sleep. 2017 Jul 1;40(7). doi: 10.1093/sleep/zsx097.
- de Zambotti M, Cellini N, Goldstone A, Colrain IM, Baker FC. Wearable Sleep Technology in Clinical and Research Settings. Med Sci Sports Exerc. 2019 Jul;51(7):1538-1557. doi: 10.1249/MSS.0000000000001947.
- Structured Clinical Interview For DSM-V-RV Axis I Disorders Research Version. 2014.
- Demartini KS, Carey KB. Correlates of AUDIT risk status for male and female college students. J Am Coll Health. 2009 Nov-Dec;58(3):233-9. doi: 10.1080/07448480903295342.
- Pilkonis PA, Choi SW, Salsman JM, Butt Z, Moore TL, Lawrence SM, Zill N, Cyranowski JM, Kelly MA, Knox SS, Cella D. Assessment of self-reported negative affect in the NIH Toolbox. Psychiatry Res. 2013 Mar 30;206(1):88-97. doi: 10.1016/j.psychres.2012.09.034. Epub 2012 Oct 22.
- Ortega FB, Sanchez-Lopez M, Solera-Martinez M, Fernandez-Sanchez A, Sjostrom M, Martinez-Vizcaino V. Self-reported and measured cardiorespiratory fitness similarly predict cardiovascular disease risk in young adults. Scand J Med Sci Sports. 2013 Dec;23(6):749-57. doi: 10.1111/j.1600-0838.2012.01454.x. Epub 2012 Mar 15.
- Anderson, M., Technology Device Ownership: 2015. Pew Research Center 2015.
- Peters EN, Leeman RF, Fucito LM, Toll BA, Corbin WR, O'Malley SS. Co-occurring marijuana use is associated with medication nonadherence and nonplanning impulsivity in young adult heavy drinkers. Addict Behav. 2012 Apr;37(4):420-6. doi: 10.1016/j.addbeh.2011.11.036. Epub 2011 Dec 3.
- Rounsaville, B.J., K.M. Carroll, and L.S. Onken, A stage model of behavioral therapies research: Getting started and moving on from stage I. Clinical Psychology: Science and Practice, 2001. 8(2): p. 133-142.
- Sobell MB, Sobell LC, Leo GI. Does enhanced social support improve outcomes for problem drinkers in guided self-change treatment? J Behav Ther Exp Psychiatry. 2000 Mar;31(1):41-54. doi: 10.1016/s0005-7916(00)00007-0.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2000030417
- 1R21AA028886-01A1 (Grant/umowa NIH USA)
- 21-002981 (Inny numer grantu/finansowania: PI Assigned ID)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .
Badania kliniczne na Samozarządzanie behawioralne i informacje zwrotne
-
Boston Medical CenterBoston University; National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases... i inni współpracownicyZakończony
-
Stanford UniversityNational Institute on Drug Abuse (NIDA)Jeszcze nie rekrutacjaUżywanie konopi indyjskichStany Zjednoczone
-
Johns Hopkins UniversityWellcome Trust; Stanford UniversityJeszcze nie rekrutacjaEdukacja chirurgiczna i nabywanie umiejętności
-
hearX GroupUniversity of PretoriaZakończony
-
Dr. Faizan AwanZakończonyCovid19 | Stres zawodowyZjednoczone Królestwo
-
VA Eastern Colorado Health Care SystemUS Department of Veterans AffairsRekrutacyjnyMyśli samobójcze | Kwestia zdrowia psychicznego | Społeczne uwarunkowania zdrowiaStany Zjednoczone
-
University of MinhoUnidade Local de Saúde do Alto Ave, EPERekrutacyjnyFibromialgia (FM)Portugalia
-
Dartmouth-Hitchcock Medical CenterPenn State UniversityRejestracja na zaproszenieWypadanie narządów miednicy mniejszejStany Zjednoczone
-
Ardakan UniversityZakończony
-
The University of Texas Health Science Center,...RekrutacyjnyBól stawu | Przewlekły ból kolana | Przewlekły ból (plecy / szyja) | Przewlekłe leczenie bóluStany Zjednoczone