- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT06952725
Chatbot dla grup wsparcia online do leczenia uzależnienia od tytoniu
Inteligentny chatbot dla grup wsparcia online do leczenia uzależnienia od tytoniu
Przegląd badań
Status
Szczegółowy opis
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Cornelia A Pechmann, PhD
- Numer telefonu: 3108920619
- E-mail: cpechman@uci.edu
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Ian G. Harris, PhD
- Numer telefonu: 9498248842
- E-mail: harris@ics.uci.edu
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia: palacze papierosów (mogą również korzystać z e-papierosów), w wieku 18–75 lat, anglojęzyczne, mówienie, smartfon z nieograniczonymi danymi, 100 żywotności papierosów, przygotowany do rezygnacji z rezygnacji z serii i e-maila, użycie wiadomości grupowych lub grupy, adres domowy w celu wysyłania NRT, kontakt z informacjami o zabezpieczeniach, przygotowanych do rezygnacji z rozpoczęcia nauki oraz ustalenie się na podstawie nauki i ustanowienia konta grupy.
Kryteria wykluczenia: brak przeciwwskazań do zdrowia NRT i 5+ papierosów dziennie, aby zapewnić kwalifikowalność NRT, a nie nielegalny użytkownik narkotyków, a nie codzienny użytkownik marihuany/marihuany (nie używaj OK).
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Test: grupa wsparcia z inteligentnym chatbotem
Gdy uczestnicy opublikowają swoje grupy wsparcia, inteligentny chatbot wykryje odpowiednie typy postów i wygenerują odpowiedzi, które zostaną opublikowane z powrotem do nich i ich grupie, jeśli żaden człowiek nie odpowie na stanowisko w ciągu około 10 sekund.
Inteligentny chatbot opublikuje również codzienny temat dyskusji.
|
W ramieniu interwencyjnym (n = 60) każda grupa wsparcia rówieśniczego palenia będzie podłączona do inteligentnego chatbota działającego na bezpiecznym serwerze lokalnym jako wyszkolony LLM (model dużego języka).
Ten chatbot będzie monitorować wszystkie posty w grupie i starać się zrozumieć te posty za pomocą szkolenia, które zostało dostarczone.
Jeśli członek grupy wykonał post i nikt nie odpowiada około 10 sekund, chatbot odpowie za pomocą jednej z 25 bibliotek odpowiedzi utworzonych z baz wiedzy, które zawierają w sumie ponad 1k odpowiedzi.
W efekcie inteligentny chatbot będzie funkcjonował jako dodatkowy członek grupy wsparcia GroupMe, ale członek, który odpowiada tylko wtedy, gdy żaden człowiek tego nie zrobi.
|
|
Aktywny komparator: Kontrola: grupa wsparcia z nieinteligentnym botem
Niezinteligentny chatbot nie odpowie na stanowiska uczestników; Po prostu opublikuje codzienny temat dyskusji.
|
W ramieniu kontrolnym (n = 60) grupy wsparcia zostaną podłączone do naszego oryginalnego zautomatyzowanego bota obserwującego wiadomości działającego na naszym bezpiecznym serwerze lokalnym.
W tym zautomatyzowanym botom z obsługą wiadomości nie będzie możliwe reakcje inteligentnego chatbota; Nie odpowie na posty, jeśli żaden członek grupy ludzkiej nie zrobi, ale zamiast tego milczy.
Jednak opublikuje ten sam codzienny temat dyskusji, a o tej samej porze dnia, co inteligentny chatbot.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ogólne posty na uczestnika
Ramy czasowe: Koniec interwencji 90-dniowej
|
Każdej nocy nasza witryna badawcza pobiera ostatnie 24-godzinne posty każdej grupy zarówno w warunkach testowych, jak i kontrolnych oznaczonych według daty i plakatu.
|
Koniec interwencji 90-dniowej
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Potwierdzony bio-palenie abstynencji
Ramy czasowe: Koniec interwencji 90-dniowej
|
Będziemy mierzyć abstynencję palenia w 90-dniowym końcu interwencji, biokonowanego testem śliny, aby przeprowadzić analizę mocy dla większego RCT.
|
Koniec interwencji 90-dniowej
|
|
NRT użyj w 1 miesiącu
Ramy czasowe: 30 dni po rozpoczęciu interwencji
|
W ankiecie (za pomocą e-maila, tekstu lub telefonu), 30 dni po rozpoczęciu interwencji, mierzymy ostatnie 7-dniowe stosowanie leczenia zastępczego nikotyny lub NRT, do celów opisowych, np. Aby zapewnić niekorzystny wpływ na stosowanie NRT.
|
30 dni po rozpoczęciu interwencji
|
|
Używanie NRT na końcu interwencji
Ramy czasowe: Koniec interwencji 90-dniowej
|
W ankiecie (za pomocą e-maila, tekstu lub telefonu) na koniec 90-dniowej interwencji będziemy mierzyć ostatnie 7-dniowe stosowanie leczenia zastępczego nikotyny lub NRT, do celów opisowych, np. Aby zapewnić niekorzystny wpływ na stosowanie NRT.
|
Koniec interwencji 90-dniowej
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Cornelia A. Pechmann, PhD, University of California, Irvine
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 919
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
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .