Design de chatbot persona para divulgação de rastreamento de câncer de mama entre mulheres negras
Abordagem de design centrado no ser humano para eliminar disparidades na triagem de câncer de mama
Visão geral do estudo
Status
Condições
Descrição detalhada
O objetivo deste estudo é determinar a entrega ideal de mensagens iniciais de chatbot para divulgação de rastreamento de câncer de mama culturalmente adaptada. A desconfiança do sistema médico foi identificada como uma barreira significativa para a triagem de mamografia entre as mulheres negras. No entanto, embora existam intervenções personalizadas para o rastreamento do câncer de mama, o design ideal de uma intervenção personalizada para gerar confiança é desconhecido. Foi demonstrado que os chatbots aumentam os níveis de confiança nas informações baseadas na web, embora a adoção de chatbots possa depender das características do chatbot. Os investigadores propõem usar a Multiphase Optimization Strategy (MOST), uma estrutura para o desenvolvimento de intervenções eficazes, eficientes, escaláveis e econômicas, para avaliar o desempenho dos componentes de intervenção do chatbot e suas interações.
A entrega de mensagens do chatbot será sistematicamente variada em dois componentes, cada um dos quais é representado por um fator separado no projeto de estudo fatorial 2x2x1 com um braço de controle. Especificamente, cada participante será designado aleatoriamente para uma das cinco condições experimentais separadas. As condições incluem: (1) chatbot com persona de médico de cuidados primários e estilo de comunicação direta; (2) chatbot com persona de sobrevivente de câncer de mama e estilo de comunicação direta; (3) chatbot com persona de médico de cuidados primários e estilo de comunicação indireta; e (4) chatbot com persona de sobrevivente de câncer de mama e estilo de comunicação indireta. Todos os participantes responderão a uma pesquisa sobre suas percepções sobre as mensagens iniciais de divulgação do chatbot.
Serão estimados os principais efeitos dos dois fatores experimentais e suas interações nos resultados primários do estudo - confiança no sistema de chatbot a ser usado para educação e agendamento de rastreamento de câncer de mama e intenção de uso. Essas informações orientarão o design de uma persona de chatbot otimizada que atinge os resultados principais.
Os participantes serão inscritos se forem indivíduos negros qualificados para o rastreamento do câncer de mama residentes nos Estados Unidos e com idades entre 40 e 74 anos. O recrutamento será realizado na Prolific, uma plataforma online de agrupamento de participantes, e na Amazon Mechanical Turk (MTurk), uma plataforma de crowdsourcing usada para recrutamento de pesquisa. Prolific será usado dada a capacidade da plataforma para selecionar a população participante. No entanto, devido ao número limitado de indivíduos dentro dos critérios de inclusão no Prolific, e se necessário, os participantes também serão recrutados no MTurk. Os participantes serão solicitados a visualizar as mensagens do chatbot e responder a perguntas para avaliar a confiança, o envolvimento e a franqueza do chatbot.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
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Washington
-
Seattle, Washington, Estados Unidos, 98105
- University of Washington Medical Center
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
Todas as mulheres de 40 a 74 anos:
- que se identificam como negros
Critério de exclusão:
- Participantes que não concluírem a pesquisa
- Participantes que completam a pesquisa em menos da metade do tempo médio normal
- Participantes que não passam no teste de atenção
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Grupo 1
Personalidade do médico de cuidados primários com mensagens diretas
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A persona do chatbot é uma mulher negra que é médica de cuidados primários.
As mensagens do chatbot são caracterizadas por comandos e endereços diretos (''você'').
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Grupo 2
Persona de sobrevivente de câncer de mama com mensagens diretas
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As mensagens do chatbot são caracterizadas por comandos e endereços diretos (''você'').
A persona do chatbot é uma mulher negra que sobreviveu ao câncer de mama.
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Grupo 3
Médico de cuidados primários com mensagens indiretas
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A persona do chatbot é uma mulher negra que é médica de cuidados primários.
As mensagens do chatbot são caracterizadas por formas verbais modais subjuntivas (''gostaria'') e endereços cooperativos (''nós", "vamos").
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Grupo 4
Persona de sobrevivente de câncer de mama com mensagens indiretas
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A persona do chatbot é uma mulher negra que sobreviveu ao câncer de mama.
As mensagens do chatbot são caracterizadas por formas verbais modais subjuntivas (''gostaria'') e endereços cooperativos (''nós", "vamos").
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Grupo 5
Ao controle
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Confiar
Prazo: Dia 1
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A escala de confiança humano-computador avalia a confiança do usuário, que se baseia em construções semelhantes de confiança (benevolência, competência, reciprocidade, risco percebido).
Foram selecionados 7 dos 12 itens que usam uma escala Likert de 5 pontos de 'Discordo totalmente' a 'Concordo totalmente'.
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Dia 1
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Intenção de uso
Prazo: Dia 1
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Esta medida avalia a probabilidade de usar este sistema para agendar uma mamografia no futuro e é pontuada em uma escala Likert de 5 pontos de 'Muito improvável' a 'Muito provável'.
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Dia 1
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Noivado
Prazo: Dia 1
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Esta medida consiste em 4 escalas de diferencial semântico avaliando características (importante, interessante, relevante, quente) em uma escala de 7 pontos.
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Dia 1
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Franqueza
Prazo: Dia 1
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Esta medida consiste em 7 escalas de diferencial semântico avaliando traços (direto, amigável, atencioso, direto, exigente, respeitoso, educado) em uma escala de 7 pontos.
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Dia 1
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Especialidade e Homofilia
Prazo: Dia 1
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Esses 4 itens medem a experiência percebida e a atitude do sistema em uma escala Likert de 5 pontos, de 'Discordo totalmente' a 'Concordo totalmente'.
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Dia 1
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Conexão de marca própria
Prazo: Dia 1
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Esta medida consiste em 3 itens para avaliar a conexão com a marca própria em uma escala Likert de 5 pontos de 'Discordo totalmente' a 'Concordo totalmente'.
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Dia 1
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Leah Marcotte, MD, University of Washington
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- STUDY00011606
- 5P50CA244432 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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