Мобильное приложение для повышения физической активности учащихся
Приложение mHealth, использующее адаптивное обучение для повышения физической активности студентов университетов
Актуальность: Недостаточная физическая активность является одним из ведущих факторов риска смерти во всем мире. Поведенческие методы лечения, предоставляемые через приложения для смартфонов, обещают помочь людям вести здоровый образ жизни, в том числе стать более физически активными. Однако, как и при лечении «лицом к лицу», эффекты обычно не сохраняются в течение более длительных периодов времени.
Методы: исследователи разработали приложение для смартфона, которое использует различные типы мотивационных текстовых сообщений и обратной связи, чтобы мотивировать людей на увеличение физической активности. Здесь участники рандомизируются либо для получения сообщений с помощью равномерного случайного распределения (n = 50), либо выбираются с помощью алгоритма обучения с подкреплением (n = 50), который учится на ежедневных данных участников, чтобы персонализировать частоту и тип мотивации сообщений.
Цели: В текущем исследовании исследователи изучают это приложение у студентов и аспирантов Калифорнийского университета в Беркли. Исследователи сравнивают, имеют ли участники однородной случайной или адаптивной группы большее увеличение шагов во время исследования. Исследователи также изучают влияние различных типов сообщений на количество шагов. Далее исследователи оценивают влияние характеристик пациента, таких как социально-демографические, психологические показатели и исходная физическая активность, на эффект адаптивной руки и эффективность сообщений. Наконец, исследователи оценивают качественные отзывы участников о программе обмена текстовыми сообщениями с помощью отзывов, предоставленных с помощью анкет, текстовых сообщений и телефонных интервью.
Обзор исследования
Статус
Подробное описание
Исследователи разработали приложение для смартфона, приложение DIAMANTE, которое использует машинное обучение для создания адаптивных текстовых сообщений, изучая ежедневные данные участников, чтобы персонализировать частоту и тип мотивации сообщений. В текущем исследовании исследователи будут сравнивать это приложение у студентов и аспирантов Университета Беркли с обменом текстовыми сообщениями, выбранными случайным образом. Это исследование даст представление об эффективности этого приложения для смартфонов для повышения физической активности студентов университетов. Кроме того, он предоставит предварительные сведения о рабочих механизмах и переменных, которые влияют на эффективность вмешательства.
Это исследование характеризуется факторным планом с 3 факторами, представляющими мотивационные сообщения (M), сообщения обратной связи (F) и временные рамки (T), когда сообщение было отправлено, с уровнями 4, 5 и 4, соответственно. Один уровень M и F соответствовал контрольной обработке, т. е. сообщение не посылалось. Каждый участник получал одну различную комбинацию M, F и T каждый день.
И адаптивная, и однородная случайная группа будут получать сообщения одного и того же типа: обратная связь (4 активных категории плюс отсутствие сообщения) и мотивация (3 активные категории плюс отсутствие сообщения). Однако категории сообщений, время и частота будут оптимизированы алгоритмом обучения с подкреплением в адаптивной группе и будут доставлены с равными вероятностями в однородной случайной группе (после равномерного случайного распределения).
Для группы обучающихся с подкреплением данные обучения алгоритма состоят из исторических данных обо всех участниках (контекстные переменные), которые включают, какие сообщения были отправлены ранее и в какие периоды времени, а также выбор клинических/демографических данных (таких как возраст, день неделя и показатели депрессии), чтобы улучшить способности прогнозирования. Затем сообщение выбирается на основе прогнозируемой эффективности сообщений в сочетании с методом выборки. Таким образом, он часто выбирает из наиболее полезных сообщений и иногда исследует сообщения с неуверенностью в их вознаграждении.
Цели этого исследования:
- чтобы оценить, показывают ли участники политики обучения с подкреплением большее увеличение ежедневных шагов после шестинедельного наблюдения, чем участники, получающие сообщения с равномерным случайным распределением
- оценить, влияют ли социально-демографические факторы, исходное поведение/отношение к физической активности и психологические факторы на эффект адаптивного вмешательства.
- чтобы оценить, какие сообщения наиболее полезны для повышения физической активности.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
California
-
Berkeley, California, Соединенные Штаты, 94709
- Caroline Figueroa
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Описание
Критерии включения: мы будем включать в себя зачисленных в настоящее время студентов и аспирантов в возрасте от 18 до 65 лет.
-
Критерии исключения: Студенты, у которых нет смартфона, которые не могут заниматься спортом из-за инвалидности или планируют покинуть страну в течение 6-недельного обучения, будут исключены.
-
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Профилактика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Одинокий
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Активный компаратор: Равномерное случайное
В этой ветви типы сообщений рассылались случайным образом, то есть с равномерным случайным распределением.
|
Единая случайная группа вмешательства получает обратную связь и мотивационные сообщения, выбранные из банков сообщений с равными вероятностями.
|
|
Экспериментальный: Обучение с подкреплением
В этой группе типы сообщений были выбраны алгоритмом обучения с подкреплением.
Решение о том, какое сообщение отправить, основывалось на нескольких контекстуальных переменных, включая данные для приложения-шагомер и количество дней подряд с момента отправки сообщений из разных категорий.
|
Группа адаптивного вмешательства получает сообщения, выбранные из банков сообщений с помощью алгоритма обучения с подкреплением.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Шаги (измеряется шагомером телефона)
Временное ограничение: 24 часа (измеряется в течение 6 недель)
|
Изменение ежедневного количества шагов (сегодняшнее количество шагов минус вчерашнее количество шагов)
|
24 часа (измеряется в течение 6 недель)
|
|
Шаги (измеряется шагомером телефона)
Временное ограничение: Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Среднее изменение ежедневного количества шагов в ходе исследования
|
Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Показатели депрессии
Временное ограничение: Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Опросник здоровья пациента 9 пункт (PHQ-9).
PHQ-9 имеет баллы от 0 до 27.
Более высокие баллы означают худший результат.
|
Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
|
Оценки тревожности
Временное ограничение: Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Общее тревожное расстройство 7 пункт (GAD-7).
GAD-7 имеет баллы от 0 до 21.
Более высокие баллы означают худший результат.
|
Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
|
Поведенческая активация
Временное ограничение: Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Шкала поведенческой активации депрессии - краткая форма (BADS-SF).
BADS-SF имеет баллы от 0 до 54.
Более высокие баллы означают лучшие результаты.
|
Изменение от исходного уровня к 6-недельному наблюдению
|
Соавторы и исследователи
Следователи
- Главный следователь: Adrian Aguilera, PhD, University of California, Berkeley
Публикации и полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- 2019-04-12118
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Сроки обмена IPD
Критерии совместного доступа к IPD
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- САП
- АНАЛИТИЧЕСКИЙ_КОД
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .