- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06621134
Comparando a eficácia do AI Chatbot com a da linha direta por telefone (AI chatbot)
Comparando a eficácia de um chatbot de IA com a de uma linha telefônica direta para responder a problemas relacionados ao COVID-19
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A pandemia da COVID-19 teve um impacto sem precedentes no bem-estar das pessoas em Hong Kong desde o surto em dezembro de 2019. O Governo adotou políticas de distanciamento social para minimizar o risco de infecção. Estes incluem, mas não estão limitados a; fechamento de escolas, trabalho remoto e proibição de reuniões em grupo. Estas medidas anti-infecciosas levaram a uma mudança no padrão de utilização dos serviços de saúde e nas actividades de procura de ajuda. Estudos também mostraram que a falta de socialização leva a níveis mais elevados de estresse tanto para os pais quanto para os filhos.
À medida que o encerramento das escolas e as medidas de trabalho remoto continuam, tanto as crianças como os pais estão sob grande pressão. A UNESCO (2020) informou que mais de 1,58 mil milhões de crianças e jovens em 200 países foram afectados pelo encerramento de escolas, em meados de Abril de 2020. Embora o efeito a longo prazo da COVID-19 na saúde mental das crianças e dos pais seja desconhecido, os casos de abuso, negligência e exploração infantis aumentaram face a tempos tão sem precedentes. Famílias de baixos rendimentos ou famílias com crianças com necessidades educativas especiais (NEE) são propensas a que as crianças sejam maltratadas e/ou tenham crises de saúde mental . Os pais que trabalham em casa enfrentam desafios para cumprir um triplo papel: trabalho, cuidado dos filhos e cuidados domiciliares. Pior ainda, a falta de interesse e motivação de aprendizagem das crianças acrescenta um fardo adicional aos pais à medida que assumem o papel de professores. Os pais tendem a vivenciar o esgotamento parental, que se caracteriza por exaustão mental e física, com sentimento de desesperança. Portanto, é evidente que existem fortes necessidades sociais de investigação sobre a saúde física e mental da COVID-19. É imperativo prevenir potenciais e mitigar os problemas existentes relativos ao relacionamento entre pais e filhos, ao stress parental e ao funcionamento familiar causados pela COVID-19.
Consequentemente, explorar formas mais facilmente acessíveis e eficientes de lidar com problemas de saúde potenciais e existentes (tanto físicos como mentais) deve ser uma prioridade. A Inteligência Artificial (IA) nos serviços de saúde tem o potencial de reduzir a carga de trabalho dos profissionais de saúde, respondendo às perguntas mais frequentes através do sistema de IA, tudo a partir do conforto da casa do sujeito. Considerando o efeito potencialmente prejudicial da COVID-19 tanto nas crianças como nos pais, é importante preencher a lacuna de investigação sobre a forma como a IA pode servir como plataforma para a procura de ajuda, especialmente em tempos de distanciamento social.
A IA foi amplamente adotada em serviços de saúde na última década. A utilização de chatbots, em particular, aumentou o envolvimento do público nos serviços de saúde, tudo a partir do conforto da casa do sujeito. Os chatbots de IA utilizaram processamento de linguagem natural (PNL) para facilitar a interação com os usuários em conversas, tornando o aconselhamento médico apropriado acessível ao público. Algoritmos inteligentes em IA permitem o diagnóstico precoce de doenças e oferecem técnicas de tratamento para aqueles que, de outra forma, poderiam ter sido diagnosticados tarde demais. Por exemplo, os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos EUA lançaram um chatbot chamado Clara para ajudar os usuários a acessar informações sobre possíveis sintomas do coronavírus e ajudá-los a tomar decisões sobre a necessidade de procurar atendimento médico). Isto é especialmente útil porque identifica grupos de alto risco que necessitam de atenção médica, fazendo a triagem dos pacientes de acordo com os seus sintomas, reduzindo assim as visitas hospitalares para casos menores. Também fornece apoio aos familiares de grupos de alto risco sobre quais medidas podem ser tomadas para prevenir a infecção e formas de aliviar a pressão no cuidado de pacientes dentro da sua família.
Os chatbots de IA merecem atenção por sua pronta resposta às perguntas dos usuários, pois fornecem um serviço 24 horas por dia. Além disso, as respostas fornecidas pela IA são consideradas mais precisas do que as dos motores de busca, sujeitas à proficiência dos métodos de mineração de dados. Estas características são importantes, uma vez que os utilizadores podem procurar aconselhamento psicomédico enquanto praticam o distanciamento social, sem consultas presenciais com os médicos.
Os chatbots de IA podem servir como uma ferramenta de autoajuda para obter insights sobre como lidar com condições mentais e físicas, mas estão longe da perfeição. A esperança é que este estudo possa contribuir para tornar os chatbots de IA uma parte integrada do serviço de saúde.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Hong Kong, Hong Kong, 0000
- Department of Paediatrics and Adolescent Medicine, The University of Hong Kong
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
- Sujeitos que deram consentimento para participar do estudo.
Critérios de exclusão:
- Sujeitos que não deram consentimento para participar do estudo.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Grupo de controle
Os participantes serão solicitados a consentir com a randomização no primeiro acesso ao nosso sistema.
Os usuários fazem perguntas cobertas pelo banco de perguntas e perguntas específicas não cobertas pela pergunta por meio de uma linha telefônica direta.
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Os participantes serão solicitados a consentir com a randomização no primeiro acesso ao nosso sistema.
Os usuários fazem perguntas cobertas pelo banco de perguntas e perguntas específicas não cobertas pela pergunta por meio de uma linha telefônica direta.
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Grupo de Intervenção
Os participantes serão obrigados a fornecer consentimento para randomização quando acessarem nosso sistema pela primeira vez.
Os usuários podem fazer perguntas cobertas pelo banco de perguntas, bem como perguntas específicas não cobertas pelo banco, por meio de um chat de IA.
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Os participantes serão obrigados a fornecer consentimento para randomização quando acessarem nosso sistema pela primeira vez.
Os usuários podem fazer perguntas cobertas pelo banco de perguntas, bem como perguntas específicas não cobertas pelo banco, por meio de um chat de IA.
O objetivo é compreender a diferença significativa entre o uso de chatbots de IA e linhas diretas telefônicas para ajudar os pais, bem como a eficácia dos chatbots de IA em comparação com linhas diretas telefônicas.
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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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Transtorno de Ansiedade Geral (TAG - 7)
Prazo: 1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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O questionário de 7 itens do Transtorno de Ansiedade Generalizada (GAD-7) é uma ferramenta de triagem autorrelatada usada para avaliar a gravidade dos sintomas do transtorno de ansiedade generalizada em adultos.
Consiste em sete perguntas que abordam vários sintomas comumente associados ao transtorno de ansiedade generalizada, como sentir-se nervoso, ansioso ou nervoso. Transtorno de Ansiedade Geral (TAG - 7)
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1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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Questionário de Saúde do Paciente-9
Prazo: 1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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O Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) é um questionário autoaplicável usado para rastrear e avaliar a gravidade da depressão em pacientes.
É composto por nove questões baseadas nos critérios para diagnóstico de transtorno depressivo maior do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM-5).
Os pacientes são solicitados a avaliar com que frequência experimentaram certos sintomas de depressão nas últimas duas semanas, com opções de resposta variando de “nem um pouco” a “quase todos os dias”.
A pontuação total no PHQ-9 pode ajudar os profissionais de saúde a determinar a presença e gravidade da depressão num paciente, bem como monitorizar a sua resposta ao tratamento ao longo do tempo.
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1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Pesquisa de satisfação com o serviço
Prazo: 1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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Uma Pesquisa de Satisfação no Serviço é um método utilizado pelas organizações para coletar feedback de clientes ou clientes sobre sua satisfação com os serviços prestados.
Essas pesquisas normalmente incluem perguntas que avaliam vários aspectos da experiência do serviço, como qualidade, capacidade de resposta, profissionalismo e satisfação geral.
O feedback recolhido a partir destes inquéritos pode ajudar as organizações a identificar áreas de melhoria e a tomar decisões informadas para melhorar os seus serviços.
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1 semana no pré-teste, 1 semana no pós-teste
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Naseem M, Akhund R, Arshad H, Ibrahim MT. Exploring the Potential of Artificial Intelligence and Machine Learning to Combat COVID-19 and Existing Opportunities for LMIC: A Scoping Review. J Prim Care Community Health. 2020 Jan-Dec;11:2150132720963634. doi: 10.1177/2150132720963634.
- Kretzschmar K, Tyroll H, Pavarini G, Manzini A, Singh I; NeurOx Young People's Advisory Group. Can Your Phone Be Your Therapist? Young People's Ethical Perspectives on the Use of Fully Automated Conversational Agents (Chatbots) in Mental Health Support. Biomed Inform Insights. 2019 Mar 5;11:1178222619829083. doi: 10.1177/1178222619829083. eCollection 2019.
- Tso WWY, Wong RS, Tung KTS, Rao N, Fu KW, Yam JCS, Chua GT, Chen EYH, Lee TMC, Chan SKW, Wong WHS, Xiong X, Chui CS, Li X, Wong K, Leung C, Tsang SKM, Chan GCF, Tam PKH, Chan KL, Kwan MYW, Ho MHK, Chow CB, Wong ICK, Lp P. Vulnerability and resilience in children during the COVID-19 pandemic. Eur Child Adolesc Psychiatry. 2022 Jan;31(1):161-176. doi: 10.1007/s00787-020-01680-8. Epub 2020 Nov 17.
- Russell BS, Hutchison M, Tambling R, Tomkunas AJ, Horton AL. Initial Challenges of Caregiving During COVID-19: Caregiver Burden, Mental Health, and the Parent-Child Relationship. Child Psychiatry Hum Dev. 2020 Oct;51(5):671-682. doi: 10.1007/s10578-020-01037-x.
- Lee J. Mental health effects of school closures during COVID-19. Lancet Child Adolesc Health. 2020 Jun;4(6):421. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30109-7. Epub 2020 Apr 14. No abstract available. Erratum In: Lancet Child Adolesc Health. 2020 Jun;4(6):e16. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30128-0.
- Garrido S, Millington C, Cheers D, Boydell K, Schubert E, Meade T, Nguyen QV. What Works and What Doesn't Work? A Systematic Review of Digital Mental Health Interventions for Depression and Anxiety in Young People. Front Psychiatry. 2019 Nov 13;10:759. doi: 10.3389/fpsyt.2019.00759. eCollection 2019.
- Cluver L, Lachman JM, Sherr L, Wessels I, Krug E, Rakotomalala S, Blight S, Hillis S, Bachman G, Green O, Butchart A, Tomlinson M, Ward CL, Doubt J, McDonald K. Parenting in a time of COVID-19. Lancet. 2020 Apr 11;395(10231):e64. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30736-4. Epub 2020 Mar 25. No abstract available. Erratum In: Lancet. 2020 Apr 11;395(10231):1194. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30790-X.
- Chew AMK, Ong R, Lei HH, Rajendram M, K V G, Verma SK, Fung DSS, Leong JJ, Gunasekeran DV. Digital Health Solutions for Mental Health Disorders During COVID-19. Front Psychiatry. 2020 Sep 9;11:582007. doi: 10.3389/fpsyt.2020.582007. eCollection 2020. No abstract available.
Links úteis
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
Outros números de identificação do estudo
- UW21-344
- Collaborative Research Fund (Número de outro subsídio/financiamento: University Grants Committee)
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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