Technologia sztucznej inteligencji (AI) może pomóc pacjentom lepiej zrozumieć przygotowanie jelit przed ich kolonoskopią. To badanie próbuje wykorzystać chatbot AI u doradztwa w celu poprawy czystości jelita, zmniejszenie lęku, a także zwiększyć zadowolenie proceduralne
24 marca 2025 zaktualizowane przez: Nabil Mohammad Azmi, National University of Malaysia
Prospektywne pojedyncze zaślepione randomizowane badanie kontrolne dotyczące skuteczności stosowania modelu dużego języka sztucznej inteligencji chatbota w celu poprawy wyniku przygotowania jelit (BBPS) do przygotowania kolonoskopii
Tradycyjne poradnictwo przedkolonoskopowe wymaga znacznego czasu od pracowników służby zdrowia na wyjaśnienie procedur, ograniczając wydajność i obrót pacjentów.
Niewystarczające przygotowanie jelit zaostrza ten problem, co prowadzi do powtarzających się procedur i zwiększonych kosztów.
Jednak żadne badanie nie oceniło jeszcze skuteczności AI w poprawie skali przygotowania jelit (BBP) do przygotowania kolonoskopii.
Rozwiązując tę lukę, chatboty AI mogłyby zapewnić spersonalizowane wskazówki, zmniejszyć obciążenie pracowników służby zdrowia, poprawić jakość przygotowania i zwiększyć doświadczenie pacjenta. Próby badań w celu oceny skuteczności wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) Bot CHAT w celu poprawy przygotowania jelit, poziomu lęku i zadowolenia pacjenta
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Szacowany)
96
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Nabil Mohammad Azmi, Doctor in General Surgery
- Numer telefonu: +60122177050
- E-mail: nabil@ukm.edu.my
Lokalizacje studiów
-
-
Kuala Lumpur
-
Cheras, Kuala Lumpur, Malezja, 56000
- Faculty of Medicine, The National University of Malaysia
-
Kontakt:
- Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery
- Numer telefonu: +60122177050
- E-mail: nabil@ukm.edu.my
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Opis
Kryteria włączenia:
- Wszystkie zaplanowaną kolonoskopię ze wskazaniem
- Odpowiednia umiejętność czytania cyfrowego
- Odpowiednia umiejętność umiejętności językowych z językiem malajskim i angielskim
Kryteria wykluczenia:
- Pacjenci z upośledzeniem pamięci z powodu poprzedniego udaru, demencji lub choroby Alzheimera
- Zdiagnozowano lęk kliniczny
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Diagnostyczny
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Pojedynczy
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Sztuczna inteligencja (AI) Chatbot
Pacjentów, którzy będą wchodzić w interakcje z AI Chatbot na poradnictwo dotyczące przygotowywania jelit
|
Ramię interwencyjne będzie musiało poddać się przygotowaniu jelit za pomocą standardowego roztworu glikolu polietylenowego (Fortrans)
Ramię interwencyjne będzie musiało poddać się przygotowaniu jelit za pomocą standardowego roztworu glikolu polietylenowego (Fortrans)
|
|
Inny: Konwencjonalne poradnictwo przez pracowników opieki zdrowotnej
Pacjenci otrzymujący konwencjonalny sposób poradnictwa na przygotowanie jelit przed kolonoskopią
|
Ramię interwencyjne będzie musiało poddać się przygotowaniu jelit za pomocą standardowego roztworu glikolu polietylenowego (Fortrans)
Ramię interwencyjne będzie musiało poddać się przygotowaniu jelit za pomocą standardowego roztworu glikolu polietylenowego (Fortrans)
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Aby określić skuteczność bota czatu sztucznej inteligencji (AI) w poprawie przygotowania jelit wśród pacjentów z kolonoskopią w szpitalu Tuanku Mukhriz (HCTM), w porównaniu z instrukcjami konwencjonalnymi
Ramy czasowe: 1 rok
|
Pacjenci w ramieniu interwencyjnym będą otrzymywać doradztwo poprzez interakcję z AI Chatbot. Każda sesja interakcji była ograniczona do 15 minut maksymalnie.
Jakość przygotowania jelit zostanie oceniona przez zamaskowanych endoskopistów przy użyciu wyniku przygotowania jelit (BBPS).
Każdy z trzech segmentów okrężnicy (po prawej, poprzecznej i po lewej) otrzyma wyniki (0–3).
0 - Nieprzeproszony okrężnica, podczas gdy 3 wskazuje na najlepsze możliwe przygotowanie. Całkowity wynik będzie wahał się od 0 do 9, gdzie wyższe wyniki wskazują na lepsze przygotowanie jelit.
|
1 rok
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Aby określić skuteczność bota czatu AI w łagodzeniu lęku wśród pacjentów z kolonoskopią w HCTM, w porównaniu z instrukcjami konwencjonalnymi.
Ramy czasowe: 1 rok
|
Poziom lęku obu ramion będzie mierzony przed i po kolonoskopii przy użyciu zatwierdzonego lęku depresji i skali stresu 21 (skala lęku).
To skala zgłaszająca się, która mierzy interpretację lęku. Normalna 0-7, łagodna 8-9, umiarkowana 10-14, ciężka 15-19 i wyjątkowo ciężka 20+
|
1 rok
|
|
Aby określić skuteczność bota czatu AI w poprawie satysfakcji wśród pacjentów z kolonoskopią w HCTM, w porównaniu z instrukcjami konwencjonalnymi.
Ramy czasowe: 1 rok
|
Pacjenci z obu broni zostaną wywiadowi po kolonoskopii przy użyciu zatwierdzonego kwestionariusza satysfakcji pacjenta (PSQ) .PSQ to zestaw kwestionariuszy, które pomagają badaczom zrozumieć doświadczenia pacjentów i identyfikować obszary poprawy. Specjalni zostaną ocenione na wielu domenach- ogólna satysfakcja, jakość techniczna, aspekt interpersonalny, klarowność komunikacji, dostęp do opieki i zaufania do opieki zdrowotnej.
Każda domena otrzyma wyniki zgodnie ze skalą Likerta w zakresie od 1 do 5. 1 oznacza bardzo niezadowoloną, a 5 oznacza bardzo zadowolony.
|
1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery, Faculty of Medicine, The National University of Malaysia
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
1 kwietnia 2025
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
2 lutego 2026
Ukończenie studiów (Szacowany)
2 lutego 2026
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
15 marca 2025
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
24 marca 2025
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
1 kwietnia 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
1 kwietnia 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
24 marca 2025
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2025
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Stany patologiczne, anatomiczne
- Choroby jelit
- Nowotwory według typu histologicznego
- Nowotwory przewodu pokarmowego
- Nowotwory Układu Pokarmowego
- Choroby Układu Pokarmowego
- Choroby przewodu pokarmowego
- Nowotwory jelit
- Choroby odbytu
- Nowotwory gruczołowe i nabłonkowe
- Choroby okrężnicy
- Polipy
- Polipy jelitowe
- Nowotwory jelita grubego
- Gruczolak
- Polipy okrężnicy
Inne numery identyfikacyjne badania
- JEP-2025-035
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
TAK
Opis planu IPD
Protokół badania, formularz świadomej zgody, raport z badań klinicznych na znaczne żądanie
Ramy czasowe udostępniania IPD
Kwiecień 2025 - luty 2026
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- PROTOKÓŁ BADANIA
- ICF
- CSR
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
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 .