- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06952725
Chatbot para grupos de suporte on -line para tratar o vício em tabaco
Chatbot inteligente para grupos de suporte on -line para tratar o vício em tabaco
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Cornelia A Pechmann, PhD
- Número de telefone: 3108920619
- E-mail: cpechman@uci.edu
Estude backup de contato
- Nome: Ian G. Harris, PhD
- Número de telefone: 9498248842
- E-mail: harris@ics.uci.edu
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão: fumantes de cigarros (também podem usar cigarros eletrônicos), com idades entre 18 e 75 anos, inglês de língua inglesa, telefone inteligente com dados ilimitados, 100 cigarros vitalícios, preparados para desistir, texto ativo e e-mail, uso de mídia social ou em grupo, o endereço residencial para envio de NRT, para um grupo de contatos para um grupo, preparado para desistir em 10 dias.
Critérios de exclusão: Nenhuma contra -indicação de saúde da NRT e mais de 5 cigarros por dia para garantir a elegibilidade da NRT, não um usuário de drogas ilícitas, não um usuário diário de maconha/cannabis (não usa o OK).
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Teste: grupo de suporte com chatbot inteligente
Quando os participantes postarem em seus grupos de apoio, o chatbot inteligente detectará tipos de postagens relevantes e geram respostas que serão postadas de volta a eles e seu grupo, se nenhum humano responder à postagem em cerca de 10 segundos.
O chatbot inteligente também publicará um tópico de discussão diária.
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No braço de intervenção (n = 60), cada grupo de suporte a pares de fuma fumante será conectado a um chatbot inteligente em execução em um servidor local seguro como um LLM treinado (modelo de idioma grande).
Este chatbot monitorará todas as postagens do grupo e procurará compreender essas postagens usando o treinamento que foi fornecido.
Se um membro do grupo fizer uma postagem e ninguém responder com cerca de 10 segundos, o chatbot responderá usando uma de suas 25 bibliotecas de resposta criadas a partir de bases de conhecimento, que contêm mais de 1 mil respostas no total.
Com efeito, o chatbot inteligente funcionará como um membro adicional do grupo de suporte do GroupMe, mas um membro que só responde se nenhum ser humano o fizer.
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Comparador Ativo: Controle: Grupo de Suporte com Bot Uninteligente
O chatbot não inteligente não responderá às postagens dos participantes; Ele apenas publicará um tópico de discussão diária.
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No braço de controle (n = 60), os grupos de suporte serão conectados ao nosso bot original automatizado de postagem de mensagens em execução em nosso servidor local seguro.
Este bot de postagem de mensagens automatizado não terá os recursos de resposta do chatbot inteligente; Não responderá às postagens se nenhum membro do grupo humano, mas, em vez disso, permanecer em silêncio.
No entanto, ele publicará o mesmo tópico de discussão diária e, ao mesmo tempo do dia, como o chatbot inteligente.
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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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Postagens gerais por participante
Prazo: Fim da intervenção de 90 dias
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A cada noite, nosso site de estudo baixará as postagens de cada grupo de 24 horas nas condições de teste e controle rotuladas por data e pôster.
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Fim da intervenção de 90 dias
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Abstinência do fumo confirmado
Prazo: Fim da intervenção de 90 dias
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Mediremos a abstinência do tabagismo no final da intervenção de 90 dias, confirmado com um teste de saliva, para realizar uma análise de energia para um ECR maior.
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Fim da intervenção de 90 dias
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NRT Uso em 1 mês
Prazo: 30 dias após o início da intervenção
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Em uma pesquisa (usando email, texto ou telefone), 30 dias após o início da intervenção, mediremos o uso passado de 7 dias de terapia de reposição de nicotina ou NRT, para fins descritivos, p. Para garantir efeitos adversos no uso da NRT.
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30 dias após o início da intervenção
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Uso do NRT no final da intervenção
Prazo: Fim da intervenção de 90 dias
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Em uma pesquisa (usando email, texto ou telefone) no final da intervenção de 90 dias, mediremos o uso passado de 7 dias de terapia de reposição de nicotina ou NRT, para fins descritivos, p. Para garantir efeitos adversos no uso da NRT.
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Fim da intervenção de 90 dias
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Cornelia A. Pechmann, PhD, University of California, Irvine
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Pechmann C, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Randomised controlled trial evaluation of Tweet2Quit: a social network quit-smoking intervention. Tob Control. 2017 Mar;26(2):188-194. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052768. Epub 2016 Feb 29.
- Giyahchi T, Singh S, Harris I, Pechmann C. Customized training of pretrained language models to detect post intents in online health support groups. In: Shaban-Nejad A, Michalowski M, Bianco S, eds. Multimodal AI in Healthcare Studies in Computational Intelligence. Springer Nature; 2023:59-76:chap 14.
- Prochaska JJ, Vogel EA, Chieng A, Kendra M, Baiocchi M, Pajarito S, Robinson A. A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study. J Med Internet Res. 2021 Mar 23;23(3):e24850. doi: 10.2196/24850.
- Phillips C, Pechmann C, Calder D, Prochaska JJ. Understanding Hesitation to Use Nicotine Replacement Therapy: A Content Analysis of Posts in Online Tobacco-Cessation Support Groups. Am J Health Promot. 2023 Jan;37(1):30-38. doi: 10.1177/08901171221113835. Epub 2022 Jul 11.
- Pechmann CC, Yoon KE, Trapido D, Prochaska JJ. Perceived Costs versus Actual Benefits of Demographic Self-Disclosure in Online Support Groups. J Consum Psychol. 2021 Jul;31(3):450-477. doi: 10.1002/jcpy.1200. Epub 2020 Oct 19.
- Pechmann C, Pan L, Delucchi K, Lakon CM, Prochaska JJ. Development of a Twitter-based intervention for smoking cessation that encourages high-quality social media interactions via automessages. J Med Internet Res. 2015 Feb 23;17(2):e50. doi: 10.2196/jmir.3772.
- Lakon CM, Pechmann C, Wang C, Pan L, Delucchi K, Prochaska JJ. Mapping Engagement in Twitter-Based Support Networks for Adult Smoking Cessation. Am J Public Health. 2016 Aug;106(8):1374-80. doi: 10.2105/AJPH.2016.303256. Epub 2016 Jun 16.
- Esmaeeli A, Pechmann CC, Prochaska JJ. Buddies as In-Group Influencers in Online Support Groups: A Social Network Analysis of Processes and Outcomes. J Interact Market. 2022 May;57(2):198-211. doi: 10.1177/10949968221076144. Epub 2022 Apr 26.
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
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 919
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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