Wpływ aplikacji promującej zdrowie wspieranej sztuczną inteligencją na nawyki żywieniowe, aktywność fizyczną i sen młodzieży (SN-ADOL-RCT)
Wpływ aplikacji promującej zdrowie wspieranej sztuczną inteligencją na nawyki żywieniowe, ćwiczenia i sen młodzieży
Celem tego badania klinicznego jest sprawdzenie, czy mobilna aplikacja wspierana sztuczną inteligencją "Smart Nurse" poprawia nawyki żywieniowe, aktywność fizyczną i sen u uczniów szkół średnich w wieku 14-18 lat. Główne pytania, na które badanie miało odpowiedzieć, to:
- Czy aplikacja "Smart Nurse" poprawiła zdrowe nawyki żywieniowe i aktywność fizyczną u nastolatków?
- Czy aplikacja "Smart Nurse" poprawiła jakość snu u nastolatków?
- Czy aplikacja "Smart Nurse" obniżyła wskaźnik masy ciała (BMI) i obwód talii u nastolatków?
Naukowcy porównali uczestników korzystających z aplikacji "Smart Nurse" z uczestnikami, którzy jej nie używali, aby sprawdzić, czy aplikacja poprawiła zachowania zdrowotne.
Uczestnicy:
- Korzystali z mobilnej aplikacji "Smart Nurse" codziennie przez 12 tygodni
- Zapisywali w aplikacji swoje codzienne posiłki, aktywność fizyczną i czas snu
- Otrzymywali spersonalizowane komunikaty zdrowotne na podstawie swoich danych
- Wypełniali ankiety zdrowotne i poddawali się pomiarom ciała na początku i na końcu badania
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Okres dojrzewania to krytyczny etap, podczas którego kształtują się nawyki żywieniowe, aktywność fizyczna i sen. Te nawyki bezpośrednio wpływają na zdrowie w dorosłości. Niniejsze badanie sprawdzało wpływ mobilnej aplikacji "Smart Nurse" wspieranej sztuczną inteligencją, opartej na modelu PRECEDE-PROCEED, na te trzy zachowania zdrowotne.
Aplikacja "Smart Nurse" umożliwiała uczniom rejestrowanie dziennego spożycia żywności, aktywności fizycznej i czasu snu. Moduł sztucznej inteligencji analizował wprowadzone dane zgodnie z międzynarodowymi wytycznymi zdrowotnymi i generował spersonalizowane wiadomości z poradami pielęgniarskimi.
Badanie przeprowadzono jako szkolne randomizowane badanie kontrolowane w Gümüşhane w Turcji. Wybrano dwie szkoły średnie o podobnych cechach demograficznych. Jedną szkołę losowo przydzielono jako grupę interwencyjną (Gümüşhane Anatolian High School, n=72), a drugą jako grupę kontrolną (Ali Fuat Kadirbeyoglu Anatolian High School, n=74). Uczestnikami byli uczniowie 10 klasy w wieku 14-18 lat. Interwencja trwała 12 tygodni (wrzesień - grudzień 2025).
Pierwszorzędowe punkty końcowe obejmowały wyniki na czterech podskalach Skali Zachowań Żywieniowych i Ćwiczeń (NEBS): zachowania związane ze zdrowym odżywianiem i ćwiczeniami, zachowania związane z niezdrowym odżywianiem i ćwiczeniami, zachowania żywieniowe psychologiczne/zależnościowe oraz regularność posiłków. Drugorzędowe punkty końcowe obejmowały całkowity wynik Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), wskaźnik masy ciała (BMI), obwód talii i stosunek talii do wzrostu.
Zebrane dane zostaną przeanalizowane przy użyciu odpowiednich metod statystycznych.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Merkez
-
Gümüşhane, Merkez, Turcja (Türkiye), 29000
- Gumushane University
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Uczeń 10. klasy szkoły średniej
- W wieku 14-18 lat
- Posiada smartfon
- Gotowość do dobrowolnego uczestnictwa
- Podpisana przez rodzica/opiekuna formularz świadomej zgody
Kryteria wykluczenia:
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Zapobieganie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Grupa Interwencyjna
Uczestnicy korzystali z aplikacji mobilnej Smart Nurse wspieranej przez sztuczną inteligencję codziennie przez 12 tygodni.
|
Aplikacja mobilna wspierana sztuczną inteligencją zaprojektowana dla młodzieży.
Uczestnicy codziennie przez 12 tygodni rejestrowali w aplikacji swoje dzienne spożycie żywności, kroki aktywności fizycznej oraz czas snu.
Moduł AI analizował wprowadzone dane zgodnie z międzynarodowymi wytycznymi zdrowotnymi (Wytyczne WHO dotyczące aktywności fizycznej 2020, Tureckie wytyczne żywieniowe, zalecenia National Sleep Foundation) i generował spersonalizowane wiadomości z poradami pielęgniarskimi.
Aplikacja obejmowała cztery moduły: śledzenie odżywiania, śledzenie ćwiczeń, śledzenie snu oraz oparte na AI informacje zwrotne.
|
|
Brak interwencji: Grupa kontrolna
Uczestnicy nie otrzymywali żadnej interwencji w trakcie 12-tygodniowego okresu badania.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wyniki podskal Skali Zachowań Żywieniowo-Ruchowych (NEBS)
Ramy czasowe: Linia wyjściowa i 12 tygodni
|
Zmiana w czterech podskalach Skali Zachowań Żywieniowo-Ruchowych (NEBS): zachowania zdrowe żywieniowo-ruchowe, zachowania niezdrowe żywieniowo-ruchowe, zachowania psychologiczne/uzależnieniowe żywieniowe oraz regularność posiłków.
Wyższe wyniki w podskalach zdrowe żywieniowo-ruchowe i regularność posiłków wskazują na lepsze zachowania.
Wyższe wyniki w podskalach niezdrowe żywieniowo-ruchowe i psychologiczne żywieniowe wskazują na gorsze zachowania.
|
Linia wyjściowa i 12 tygodni
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
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
- SMARTNURSE-2024-RCT
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 .