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Um chatbot relacional de inteligência artificial (IA) para promoção de atividade física baseada em aplicativo

9 de setembro de 2023 atualizado por: University of California, Davis

Um chatbot relacional de inteligência artificial (IA) para intervenção de promoção de atividade física baseada em aplicativo entre adultos com estilo de vida sedentário

Este estudo visa testar empiricamente os mecanismos teóricos das percepções relacionais no contexto da construção e teste de um chatbot relacional de inteligência artificial (IA) para melhorar os comportamentos de atividade física (AF) entre uma população adulta sedentária nos EUA.

O objetivo do estudo é construir e testar experimentalmente as capacidades relacionais do chatbot de IA na indução de uma relação humana-IA positiva e levando a uma maior intenção de mudança de comportamento de PA. Durante a intervenção de 7 dias, o chatbot relacional educará os participantes sobre atividade física usando 5 tipos de mensagens relacionais durante uma intervenção de PA, incluindo 1) diálogo social, 2) empatia, 3) auto-revelação, 4) comunicação meta-relacional e 5) humor. Por outro lado, o chatbot não relacional entregará apenas mensagens de intervenção PA, sem pistas relacionais. A condição relacional do chatbot será comparada à condição não relacional do chatbot para avaliar sua eficácia.

O objetivo deste estudo é testar a eficácia da intervenção do aplicativo móvel alavancando chatbots no aumento da percepção de relacionamento dos participantes e mudança de comportamento de atividade física.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

Apesar do reconhecimento da importância da comunicação para relacionamento e construção de confiança em programas de saúde (Ward, 2018), falta trabalho teórico e teste empírico de capacidades relacionais em chatbot de IA projetado para mudar comportamentos de saúde em pesquisas anteriores. Em nossa revisão sistemática de intervenções baseadas em chatbots de IA em resultados de AF, dieta e perda de peso, descobriu-se que, embora a maioria dos estudos tenha programado chatbots de IA para se envolver em comportamentos de comunicação relacional (por exemplo, saudações personalizadas, mostrando empatia e compaixão), nenhum desses estudos testaram se as capacidades relacionais do chatbot de IA contribuíram para a confiança e construção de relacionamento entre humanos e IA (Oh et al., 2021). Além de saber que alguns chatbots foram percebidos como úteis e amigáveis, não conhecemos os mecanismos teóricos para quais estratégias de conversação relacional contribuem para uma percepção de relacionamento e resultados de comportamento de maior qualidade.

Ao desenvolver um chatbot de IA que fornece acesso a aspectos informativos, motivacionais e socioemocionais do cuidado, abrirá novas oportunidades para fornecer intervenções acessíveis para melhorar os comportamentos de AF da população sedentária. De forma mais ampla, o teste do AI Chatbot Behavior Change Model (Zhang et al., 2020) fornecerá a primeira evidência empírica sobre a utilidade do modelo e os mecanismos de trabalho que explicam como o AI chatbot relacional pode mudar os comportamentos de saúde. Se for bem-sucedido, o modelo teórico e o design do chatbot relacional serão capazes de generalizar para campos de mudança de comportamento relacionados.

Este experimento de campo atribuirá aleatoriamente participantes à condição de chatbot relacional ou condição de chatbot não relacional (controle). Ambas as condições envolverão um componente de informação abordando sessões de educação em atividade física.

O objetivo deste estudo é testar a eficácia da intervenção do aplicativo móvel alavancando chatbots no aumento da percepção de relacionamento dos participantes e mudança de comportamento de atividade física.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

140

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • California
      • Davis, California, Estados Unidos, 95616
        • University of California, Davis

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Descrição

Critério de inclusão:

  • Morando nos Estados Unidos
  • Adultos (18 anos ou mais)
  • Capaz de falar e ler inglês
  • Fisicamente inativo no trabalho e/ou no lazer
  • Ter acesso à internet para usar o chatbot
  • Usuários de smartphones

Critério de exclusão:

  • Adultos incapazes de consentir
  • Indivíduos que ainda não são adultos (bebês, crianças, adolescentes)
  • Prisioneiros
  • mulheres grávidas
  • Indivíduos fisicamente ativos que atendem às diretrizes de atividade física
  • Indivíduos que participaram de uma intervenção de atividade física nos últimos 12 meses

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Prevenção
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Triplo

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Comparador Ativo: Intervenção de Atividade Física Chatbot Não Relacional
Os participantes são atribuídos aleatoriamente a um chatbot não relacional em um aplicativo móvel. O chatbot vai disponibilizar sessões de educação em atividade física. O chatbot não se envolverá em comportamentos de conversação relacional.
Intervenção baseada em aplicativo móvel. Os participantes participarão de um bate-papo diário com um chatbot de promoção de atividade física. O chatbot não fornece, ou fornece apenas minimamente, pistas comportamentais relacionais. Os participantes visualizarão seu progresso nas contagens diárias de passos.
Experimental: Chatbot Relacional Intervenção em Atividade Física
Os participantes são atribuídos aleatoriamente a um chatbot relacional em um aplicativo móvel. O chatbot vai disponibilizar sessões de educação em atividade física. O chatbot se envolverá em comportamentos de conversação relacional.
Intervenção baseada em aplicativo móvel. Os participantes participarão de um bate-papo diário com um chatbot de promoção de atividade física. O chatbot fornece pistas comportamentais relacionais. Os participantes visualizarão seu progresso nas contagens diárias de passos.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Percepção de relacionamento
Prazo: 1 semana
Medida de 12 itens com base na Therapeutic Alliance Scale como uma indicação de relacionamento entre os participantes e o chatbot. Varia de 1 = "discordo totalmente" a 5 = "concordo totalmente".
1 semana
Mudanças no comportamento de atividade física
Prazo: Linha de base e 1 semana
Medida de 6 itens com base nas Diretrizes de Atividade Física de 2008 para Americanos. Registre os tipos de atividades físicas, dias e minutos.
Linha de base e 1 semana
Comportamento de atividade física (contagem de passos)
Prazo: Diariamente, 1 semana
Contagem de passos ao longo de 7 dias (1 semana) de intervenção.
Diariamente, 1 semana

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Usabilidade do chatbot
Prazo: 1 semana
Medida de 13 itens de usabilidade do chatbot com base no questionário de usabilidade do chatbot (CUQ). Varia de 1 = "discordo totalmente" a 5 = "concordo totalmente".
1 semana
Percepção do chatbot
Prazo: 1 semana
Medida de 17 itens do calor percebido e competência do chatbot. Varia de 1 = "discordo totalmente" a 5 = "concordo totalmente".
1 semana

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

5 de abril de 2023

Conclusão Primária (Estimado)

1 de outubro de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

20 de março de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

20 de março de 2023

Primeira postagem (Real)

3 de abril de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

13 de setembro de 2023

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

9 de setembro de 2023

Última verificação

1 de setembro de 2023

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 2033031

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Descrição do plano IPD

Os dados individuais dos participantes não serão compartilhados com outros pesquisadores.

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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