Integração de um modelo de linguagem treinado para melhorar o controle glicêmico por meio do aumento da atividade física: um ensaio randomizado totalmente digital do aplicativo My Heart Counts para smartphone
A diabetes tipo 2 (DT2) é uma das doenças mais comuns e de crescimento mais rápido, afetando 1 em cada 8 adultos (quase 800 milhões) em todo o mundo até 2045. O comportamento sedentário e o aumento da adiposidade são os principais fatores de risco para DM2. A doença cardiovascular é a principal causa de morte em pessoas com DM2, enquanto a doença microvascular diabética, causando doença renal, neuropatia e retinopatia, contribui para a morbidade do DM2.
A atividade física é uma das terapias mais potentes na prevenção/tratamento do DM2 e suas complicações. A média de passos diários é um indicador da atividade física, com melhorias ainda modestas na contagem de passos (ou seja, +500 passos) associadas à diminuição do DM2 e da mortalidade. No entanto, a adesão à atividade física regular permanece baixa em pacientes com DM2, com reduções de curto prazo na contagem de passos diários associadas ao comprometimento do controle glicêmico e à recorrência de DM2.
Os investigadores desenvolveram um modelo de linguagem de inteligência artificial (IA) (semelhante ao ChatGPT), que pode gerar automaticamente avisos de coaching para incentivar a atividade física, incorporando o estágio de mudança de um indivíduo. Os investigadores estenderão nossa pesquisa usando o aplicativo de smartphone My Heart Counts (MHC) para 1) validar a eficácia dos prompts gerados por IA em pacientes com DM2 e 2) realizar um ensaio cruzado randomizado de longo prazo usando o modelo de linguagem como um social chatbot de responsabilidade - incentivando os participantes a manterem suas mudanças de atividade física ao longo dos meses. Os investigadores levantam a hipótese de que minhas instruções de treinamento assistidas por IA aumentarão significativamente 1) contagem média de passos diários em 500 passos em 1.000 adultos recrutados em todo o país durante um período de 7 dias, e 2) melhorar a HbA1c e o peso por meio de mudança de comportamento de longo prazo ao longo de 24 período de intervenção de -semana.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Tipo de estudo
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão:
- Indivíduos com idade ≥18 anos, com diagnóstico clínico de DM2, capazes de ler e compreender inglês e que sejam fisicamente capazes de andar, serão incluídos em nosso estudo
Critérios de exclusão:
- Critérios que estão fora dos critérios de inclusão.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição cruzada
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Prompt de coaching gerado pelo LLM
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Objetivo 1: Em dados preliminares, os investigadores pré-treinaram um modelo de linguagem de código aberto, LLAMA, com instruções de coaching criadas por especialistas com base nos estágios do modelo de mudança para atividade física.
Serão gerados sete avisos diferentes (para cada dia de uma "semana" de intervenção, contabilizando raça/etnia, idade, sexo e estágio de mudança, para melhorar a personalização.
Usando o aplicativo MHC existente, os investigadores realizarão um ensaio cruzado randomizado em etapas diárias médias em cada intervenção.
Os investigadores irão comparar as intervenções de um lembrete diário para atingir 10.000 passos (um controle neutro) e intervenções personalizadas por IA com base no estágio de mudança de um indivíduo.
Objetivo 2: Usando a responsabilidade social e o modelo de linguagem treinado gerando intervenções de coaching personalizadas, os investigadores conduzirão um estudo randomizado e não cego de acompanhamento de longo prazo.
Durante um período de intervenção de 24 semanas, os participantes receberão um lembrete diário genérico para alcançar 10.000 passos ou um prompt de treinamento gerado por IA, com o grupo de IA também podendo "conversar" com o modelo de linguagem para pedir conselhos sobre como manter seu atividade física.
Os resultados deste ensaio de longo prazo serão alterados em: 1) etapas diárias durante o período de intervenção, 2) peso (via link HealthKit para MHC) e 3) HbA1c (conforme derivado de registros EMR vinculados ao MHC compatível com HIPAA aplicativo).
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Comparador Ativo: Lembrete de 10.000 passos
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Objetivo 1: Em dados preliminares, os investigadores pré-treinaram um modelo de linguagem de código aberto, LLAMA, com instruções de coaching criadas por especialistas com base nos estágios do modelo de mudança para atividade física.
Serão gerados sete avisos diferentes (para cada dia de uma "semana" de intervenção, contabilizando raça/etnia, idade, sexo e estágio de mudança, para melhorar a personalização.
Usando o aplicativo MHC existente, os investigadores realizarão um ensaio cruzado randomizado em etapas diárias médias em cada intervenção.
Os investigadores irão comparar as intervenções de um lembrete diário para atingir 10.000 passos (um controle neutro) e intervenções personalizadas por IA com base no estágio de mudança de um indivíduo.
Objetivo 2: Usando a responsabilidade social e o modelo de linguagem treinado gerando intervenções de coaching personalizadas, os investigadores conduzirão um estudo randomizado e não cego de acompanhamento de longo prazo.
Durante um período de intervenção de 24 semanas, os participantes receberão um lembrete diário genérico para alcançar 10.000 passos ou um prompt de treinamento gerado por IA, com o grupo de IA também podendo "conversar" com o modelo de linguagem para pedir conselhos sobre como manter seu atividade física.
Os resultados deste ensaio de longo prazo serão alterados em: 1) etapas diárias durante o período de intervenção, 2) peso (via link HealthKit para MHC) e 3) HbA1c (conforme derivado de registros EMR vinculados ao MHC compatível com HIPAA aplicativo).
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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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Média de passos diários
Prazo: 7 dias e 24 semanas
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Média de passos diários ao longo de uma semana de intervenção (objetivo 1) e período de 24 semanas (objetivo 2).
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7 dias e 24 semanas
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Mudança de peso
Prazo: 24 semanas
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Mudança no peso durante a intervenção de longo prazo (Objetivo 2)
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24 semanas
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Alteração na HbA1c
Prazo: 24 semanas
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Mudança na HbA1c durante a intervenção de longo prazo (Objetivo 2)
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24 semanas
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Minutos ativos semanais
Prazo: 7 dias e 24 semanas
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Total de minutos ativos semanais ao longo de uma semana de intervenção (objetivo 1) e período de 24 semanas (objetivo 2).
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7 dias e 24 semanas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 76338
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
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
produto fabricado e exportado dos EUA
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