- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07410689
SAFE.AI: Разработка и тестирование гибридного чат-бота на основе искусственного интеллекта для финансовой поддержки в сельской онкологической помощи
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
К 2030 году расходы на лечение рака приблизятся к 246 миллиардам долларов, что делает рак одним из самых дорогостоящих заболеваний для пациентов. Финансовые трудности, связанные с раком, негативно влияют на психологическое благополучие, качество жизни, связанное со здоровьем, приверженность к лечению и решения отложить или отказаться от медицинской помощи. У сельских пациентов с раком и их семей чаще встречаются финансовые трудности, они несут более высокие расходы на поездки, сталкиваются с особыми стрессорами, связанными с работой и доходом, и имеют более ограниченный доступ к специализированным услугам и поставщикам медицинской помощи при раке, включая тех, кто помогает с финансовыми потребностями.
Лишь немногие вмешательства, направленные на снижение финансовой токсичности, разработаны с учетом потребностей сельских пациентов с раком и их семей. Хотя финансовая навигация может эффективно снизить личные расходы пациентов с раком, финансовые и сельские службы навигации для пациентов в онкологических программах, включая Институт рака Хантсмана (HCI), перегружены. Большинство центров реагируют на финансовые трудности реактивно, а не проактивно, и программы менее подготовлены для помощи с немедицинскими источниками расходов на рак, такими как поездки и трудности с работой.
Для устранения этого пробела был создан набор ресурсов «Самоадвокация для финансовой независимости» (SAFE) с участием общественного консультативного совета, состоящего из сельских пациентов с раком, лиц, осуществляющих уход, и заинтересованных сторон в сфере здравоохранения. Исследования с вовлечением сообществ также выявили потребность в индивидуализированной и доступной информации о финансовых ресурсах и поддержке, стигму как барьер для обращения за помощью, а также трудоемкий и ресурсоемкий характер финансовой навигации, что ограничивает охват и доступность этих важных услуг в сельских сообществах, затронутых раком.
Чат-боты, или разговорные агенты, — это тип системы искусственного интеллекта (ИИ), которая применяет машинное обучение для воспроизведения реалистичных человеческих разговоров. Сценарные чат-боты, основанные на четко определенных границах информации, предлагают точные, надежные и индивидуализированные ответы на вопросы. Напротив, чат-боты на основе ИИ, использующие большие языковые модели (LLM), такие как GPT4, могут отвечать на неоднозначные, открытые вопросы, сохраняя при этом конфиденциальность. Чат-боты обеспечивают индивидуализированную, структурированную информацию, что улучшает передачу сложной информации, способствует удовлетворению потребностей пользователей в конфиденциальности и поддержке, а также решает проблемы кадровых ресурсов.
GARDE-Chat, платформа с открытым исходным кодом, была создана для оценки рисков на уровне системы здравоохранения и генетического тестирования на наследственный рак в HCI. GARDE-Chat поддерживает сценарные, гибридные и ИИ-чат-боты. До этого пилотного тестирования GARDE-Chat будет использоваться для создания чат-бота, предназначенного для предоставления ответов по финансовой токсичности, на основе контента набора SAFE и проверенных ресурсов для разработки сценарной версии чат-бота. Компонент большой языковой модели будет включен в гибридную версию чат-бота, что позволит пользователям задавать более сложные и открытые вопросы, доработанные с учетом мнения заинтересованных сторон сообщества.
Это рандомизированное пилотное исследование с двумя параллельными группами, изучающее новый инструмент чат-бота, предназначенный для поддержки пациентов с раком и лиц, осуществляющих уход, особенно в сельских сообществах. Приблизительно 60 участников будут рандомизированы в соотношении 1:1 для взаимодействия либо с гибридным чат-ботом, либо с чат-ботом на основе ИИ. Участники будут использовать назначенного им чат-бота для получения четкой и полезной информации, связанной со страховкой, расходами на поездки и другими финансовыми аспектами лечения рака. Зачисленные участники заполнят три опросника (предтестовый, послетестовый и через 2 недели) и будут взаимодействовать с чат-ботом до послетестового опроса. Участники могут взаимодействовать с чат-ботом между послетестовым опросом и опросом через 2 недели по своему усмотрению. Участники поделятся отзывами о полезности, удобстве использования и общем опыте работы с чат-ботом и заполнят пред- и послетестовые измерения для оценки предварительной эффективности по вторичным показателям исхода. Все исследовательские мероприятия будут проводиться онлайн.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Utah
-
Salt Lake City, Utah, Соединенные Штаты, 84112
- Huntsman Cancer Institute/ University of Utah
-
Контакт:
- Djin Tay, PhD, RN
- Номер телефона: 801-646-6440
- Электронная почта: Djin.Tay@nurs.utah.edu
-
Главный следователь:
- Djin Tay, PhD, RN
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Взрослые (18 лет и старше)
- Пациенты с онкологическими заболеваниями или финансово ответственные опекуны пациентов с онкологическими заболеваниями, которые:
- Проживают в пятиштатном районе обслуживания Института рака Хантсмана (Юта, Айдахо, Вайоминг, Монтана и Невада),
- Умеют читать и писать на английском языке, и
- Проживают в сельской местности, определяемой по почтовому индексу места жительства, классифицированному как неметрополитен (коды RUCA 4-10) согласно Кодам сельско-городской зоны поездок на работу USDA.
Критерии исключения:
- Респонденты, не проживающие в этом 5-штатном регионе — материалы набора инструментов SAFE были разработаны для пациентов Института рака Хантсмана, который обслуживает Юту, Айдахо, Монтану, Вайоминг и Неваду.
- Респонденты, говорящие только на испанском языке или другие исключительно неанглоязычные группы — большая языковая модель для чат-бота будет разработана на английском языке. Поскольку обучение чат-бота неанглийским языкам не входит в рамки данного исследования, участники, не умеющие читать и писать на английском языке, могут не подходить. Соответственно, мы не будем набирать участников, говорящих только на испанском языке или других исключительно неанглоязычных групп. Будущие исследования будут включать адаптацию чат-бота к другим языкам.
- Опекуны, не несущие основную ответственность за финансовые аспекты лечения онкологических заболеваний пациентов — тема финансовых трудностей лечения рака может быть менее актуальна для опекунов, не вовлеченных финансово в уход.
- Непроживающие в сельской местности
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Поддерживающая терапия
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Другой: Правило-ориентированный чат-бот
Участники, рандомизированные в эту группу, будут просить использовать чат-бота на основе правил.
|
Чат-бот SAFE.ai на основе правил (скриптовый) — это управляемый инструмент для ведения диалога, созданный для предоставления структурированной, точной и последовательной информации сельским онкологическим пациентам и лицам, ухаживающим за ними, которые сталкиваются с финансовыми трудностями, связанными с раком. Этот чат-бот основан на наборе инструментов для самоадвокации в области финансовой грамотности (SAFE), который был совместно разработан с общественным консультативным советом (CAB), состоящим из сельских пациентов, лиц, осуществляющих уход, медсестёр и экспертов по финансовой навигации в пяти штатах, охватываемых HCI. Все скриптовые ответы отражают приоритеты, выявленные в ходе качественных сессий по оценке потребностей, что гарантирует культурное соответствие контента опыту сельских пациентов и реальным финансовым проблемам. Чат-бот следует древовидной структуре решений на основе правил. Пользователи продвигаются по диалогу, выбирая ответ из набора фиксированных вариантов, отображаемых на экране. Это обеспечивает клиническую проверенность, безопасность, последовательность и соответствие доказательным практикам всего контента. |
|
Другой: Гибридный чатбот
Участники, рандомизированные в эту группу, будут проинструктированы использовать гибридный чат-бот
|
Гибридный чат-бот SAFE.ai развивает существующую систему на основе правил, интегрируя слой большой языковой модели (LLM) для поддержки более гибких, открытых и диалоговых взаимодействий. В то время как чат-бот на основе правил обеспечивает структурированные беседы через предопределенный контент, гибридный подход позволяет пользователям задавать сложные или персонализированные вопросы о финансовой токсичности. Для обеспечения безопасности и точности гибридному чат-боту не разрешено генерировать ответы из открытого интернета. Объединяя последовательность логики на основе правил с адаптивностью LLM, гибридный чат-бот позволит пользователям задавать уточняющие вопросы, описывать нюансы финансовых ситуаций, запрашивать разъяснения своими словами и получать более персонализированные рекомендации, одновременно обеспечивая соблюдение контента SAFE. |
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Оценка полезности по одному пункту
Временное ограничение: до 2 недель
|
Полезность оценивается с помощью пункта 5-балльной шкалы Лайкерта с вариантами ответов от "Совсем не помогло" (1) до "Очень помогло" (5).
Общие баллы варьируются от минимума 1 до максимума 5, где более низкие баллы указывают на более низкую воспринимаемую полезность, а более высокие баллы указывают на большую воспринимаемую полезность.
|
до 2 недель
|
|
Шкала оценки удобства использования системы (SUS)
Временное ограничение: до 2 недель
|
Шкала SUS представляет собой опросник из 10 пунктов с 5-балльной шкалой Лайкерта (0 = категорически не согласен, 5 = полностью согласен).
Общий балл варьируется от минимума 0 до максимума 100, где более низкие значения указывают на меньшую удобство использования, а более высокие значения — на большую удобность использования.
|
до 2 недель
|
|
Приемлемость меры вмешательства (AIM)
Временное ограничение: до 2 недель
|
AIM представляет собой шкалу из 4 пунктов по 5-балльной шкале Лайкерта (1 = категорически не согласен, 5 = полностью согласен).
Общие баллы варьируются от минимума 4 до максимума 20, причём более низкие значения указывают на более низкую приемлемость, а более высокие значения — на более высокую приемлемость. |
до 2 недель
|
|
Удовлетворенность пользователя чат-ботом (CUS) - Подшкала удовлетворенности
Временное ограничение: до 2 недель
|
Подшкала Удовлетворённости шкалы CUS представляет собой 5-пунктовую шкалу Лайкерта (1 = категорически не согласен, 5 = полностью согласен). Общий балл варьируется от минимального значения 5 до максимального 25, причём более низкие значения указывают на более низкую удовлетворённость пользователя, а более высокие значения указывают на более высокую удовлетворённость.
|
до 2 недель
|
|
Тест на доверие к автоматизированным системам (TOAST)
Временное ограничение: до 2 недель
|
TOAST представляет собой шкалу Лайкерта из 9 пунктов с 7 баллами (1 = категорически не согласен, 7 = полностью согласен).
Общий балл варьируется от минимума 9 до максимума 63, причем более низкие значения указывают на более низкий уровень доверия, а более высокие значения указывают на более высокий уровень доверия.
|
до 2 недель
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Самоотчет о финансовых проблемах
Временное ограничение: до 2 недель
|
Финансовое беспокойство будет оцениваться с помощью COST (Комплексная оценка финансовой токсичности). COST представляет собой 12-пунктовую шкалу Лайкерта с 5 баллами (0 = Совсем нет до 4 = Очень сильно). Общие баллы варьируются от минимального 0 до максимального 44, причем более низкие баллы указывают на худшее финансовое благополучие, а более высокие баллы — на лучшее финансовое благополучие. В этом показателе исхода будет сообщаться средний балл COST. |
до 2 недель
|
|
Качество жизни, связанное со здоровьем (КЖСЗ)
Временное ограничение: до 2 недель
|
Качество жизни, связанное со здоровьем, будет оцениваться с помощью краткой формы опросника SF-36 из 36 пунктов. Опросник SF-36 включает две подшкалы: суммарный показатель физического здоровья (PCS) и суммарный показатель психического здоровья (MCS). Каждая подшкала оценивается в диапазоне от 0 до 100 баллов, где более низкие баллы указывают на худшее качество жизни, а более высокие — на лучшее. В качестве результата будут представлены средние значения баллов по подшкалам PCS и MCS. |
до 2 недель
|
|
Самоэффективность в преодолении рака
Временное ограничение: до 2 недель
|
Самоэффективность в преодолении рака будет оцениваться с помощью опросника Cancer Behavior Inventory-Brief Version (CBI-B). CBI-B представляет собой 12-пунктную шкалу Лайкерта с 9 градациями (1=Совсем не уверен до 9=Полностью уверен). Общие баллы CBI-B варьируются от 9 до 108, при этом более низкие баллы указывают на худшую самоэффективность, а более высокие баллы — на лучшую самоэффективность. |
до 2 недель
|
|
Психосоциальный дистресс
Временное ограничение: до 2 недель
|
Психосоциальный дистресс будет оцениваться с помощью Опросника здоровья пациента-4 (PHQ-4). PHQ-4 — это шкала из 4 пунктов с 4-балльной шкалой Лайкерта (0 = Совсем нет до 3 = Почти каждый день). Общий балл PHQ-4 варьируется от 0 до 12, причём более низкие баллы указывают на меньший психосоциальный дистресс, а более высокие баллы — на более выраженный психосоциальный дистресс. |
до 2 недель
|
|
Вовлеченность пользователей с SAFE.AI
Временное ограничение: до 2 недель
|
Взаимодействие пользователей с SAFE.AI будет оцениваться с помощью инструмента вовлеченности, разработанного для оценки чат-ботов с искусственным интеллектом в посттестовом опросе.
|
до 2 недель
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Djin Tay, PhD, RN, Huntsman Cancer Institute/ University of Utah
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Ware J Jr, Kosinski M, Keller SD. A 12-Item Short-Form Health Survey: construction of scales and preliminary tests of reliability and validity. Med Care. 1996 Mar;34(3):220-33. doi: 10.1097/00005650-199603000-00003.
- Heitzmann CA, Merluzzi TV, Jean-Pierre P, Roscoe JA, Kirsh KL, Passik SD. Assessing self-efficacy for coping with cancer: development and psychometric analysis of the brief version of the Cancer Behavior Inventory (CBI-B). Psychooncology. 2011 Mar;20(3):302-12. doi: 10.1002/pon.1735.
- Yezefski T, Steelquist J, Watabayashi K, Sherman D, Shankaran V. Impact of trained oncology financial navigators on patient out-of-pocket spending. Am J Manag Care. 2018 Mar;24(5 Suppl):S74-S79.
- Hyzy M, Bond R, Mulvenna M, Bai L, Dix A, Leigh S, Hunt S. System Usability Scale Benchmarking for Digital Health Apps: Meta-analysis. JMIR Mhealth Uhealth. 2022 Aug 18;10(8):e37290. doi: 10.2196/37290.
- Zahnd WE, Davis MM, Rotter JS, Vanderpool RC, Perry CK, Shannon J, Ko LK, Wheeler SB, Odahowski CL, Farris PE, Eberth JM. Rural-urban differences in financial burden among cancer survivors: an analysis of a nationally representative survey. Support Care Cancer. 2019 Dec;27(12):4779-4786. doi: 10.1007/s00520-019-04742-z. Epub 2019 Apr 10.
- Chavez-Yenter D, Kimball KE, Kohlmann W, Lorenz Chambers R, Bradshaw RL, Espinel WF, Flynn M, Gammon A, Goldberg E, Hagerty KJ, Hess R, Kessler C, Monahan R, Temares D, Tobik K, Mann DM, Kawamoto K, Del Fiol G, Buys SS, Ginsburg O, Kaphingst KA. Patient Interactions With an Automated Conversational Agent Delivering Pretest Genetics Education: Descriptive Study. J Med Internet Res. 2021 Nov 18;23(11):e29447. doi: 10.2196/29447.
- Del Fiol G, Kohlmann W, Bradshaw RL, Weir CR, Flynn M, Hess R, Schiffman JD, Nanjo C, Kawamoto K. Standards-Based Clinical Decision Support Platform to Manage Patients Who Meet Guideline-Based Criteria for Genetic Evaluation of Familial Cancer. JCO Clin Cancer Inform. 2020 Jan;4:1-9. doi: 10.1200/CCI.19.00120.
- Bradshaw RL, Kawamoto K, Kaphingst KA, Kohlmann WK, Hess R, Flynn MC, Nanjo CJ, Warner PB, Shi J, Morgan K, Kimball K, Ranade-Kharkar P, Ginsburg O, Goodman M, Chambers R, Mann D, Narus SP, Gonzalez J, Loomis S, Chan P, Monahan R, Borsato EP, Shields DE, Martin DK, Kessler CM, Del Fiol G. GARDE: a standards-based clinical decision support platform for identifying population health management cohorts. J Am Med Inform Assoc. 2022 Apr 13;29(5):928-936. doi: 10.1093/jamia/ocac028.
- Mariotto AB, Enewold L, Zhao J, Zeruto CA, Yabroff KR. Medical Care Costs Associated with Cancer Survivorship in the United States. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2020 Jul;29(7):1304-1312. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-19-1534. Epub 2020 Jun 10.
- Carrera PM, Kantarjian HM, Blinder VS. The financial burden and distress of patients with cancer: Understanding and stepping-up action on the financial toxicity of cancer treatment. CA Cancer J Clin. 2018 Mar;68(2):153-165. doi: 10.3322/caac.21443. Epub 2018 Jan 16.
- Lyman GH, Kuderer N. Financial Toxicity, Financial Abuse, or Financial Torture: Let's Call It What It is! Cancer Invest. 2020 Mar;38(3):139-142. doi: 10.1080/07357907.2020.1735084. Epub 2020 Mar 4. No abstract available.
- Pisu M, Henrikson NB, Banegas MP, Yabroff KR. Costs of cancer along the care continuum: What we can expect based on recent literature. Cancer. 2018 Nov 1;124(21):4181-4191. doi: 10.1002/cncr.31643. Epub 2018 Oct 17.
- Yabroff KR, Mariotto A, Tangka F, Zhao J, Islami F, Sung H, Sherman RL, Henley SJ, Jemal A, Ward EM. Annual Report to the Nation on the Status of Cancer, Part 2: Patient Economic Burden Associated With Cancer Care. J Natl Cancer Inst. 2021 Nov 29;113(12):1670-1682. doi: 10.1093/jnci/djab192.
- Knight TG, Deal AM, Dusetzina SB, Muss HB, Choi SK, Bensen JT, Williams GR. Financial Toxicity in Adults With Cancer: Adverse Outcomes and Noncompliance. J Oncol Pract. 2018 Oct 24:JOP1800120. doi: 10.1200/JOP.18.00120. Online ahead of print.
- Allcott N, Dunham L, Levy D, Carr J, Stitzenberg K. Financial burden amongst cancer patients treated with curative intent surgery alone. Am J Surg. 2019 Sep;218(3):452-456. doi: 10.1016/j.amjsurg.2019.01.033. Epub 2019 Jan 31.
- Williams CP, Gallagher KD, Deehr K, Aswani MS, Azuero A, Daniel CL, Ford EW, Ingram SA, Balch AJ, Rocque GB. Quantifying treatment preferences and their association with financial toxicity in women with breast cancer. Cancer. 2021 Feb 1;127(3):449-457. doi: 10.1002/cncr.33287. Epub 2020 Oct 27.
- Belcher SM, Lee H, Nguyen J, Curseen K, Lal A, Zarrabi AJ, Gantz L, Rosenzweig MQ, Hill JL, Yeager KA. Financial Hardship and Quality of Life Among Patients With Advanced Cancer Receiving Outpatient Palliative Care: A Pilot Study. Cancer Nurs. 2023 Jan-Feb 01;46(1):3-13. doi: 10.1097/NCC.0000000000001052. Epub 2021 Dec 31.
- Petermann V, Zahnd WE, Vanderpool RC, Eberth JM, Rohweder C, Teal R, Vu M, Stradtman L, Frost E, Trapl E, Koopman Gonzalez S, Vu T, Ko LK, Cole A, Farris PE, Shannon J, Lee J, Askelson N, Seegmiller L, White A, Edward J, Davis M, Wheeler SB. How cancer programs identify and address the financial burdens of rural cancer patients. Support Care Cancer. 2022 Mar;30(3):2047-2058. doi: 10.1007/s00520-021-06577-z. Epub 2021 Oct 16.
- Charlton M, Schlichting J, Chioreso C, Ward M, Vikas P. Challenges of Rural Cancer Care in the United States. Oncology (Williston Park). 2015 Sep;29(9):633-40.
- Spencer JC, Rotter JS, Eberth JM, Zahnd WE, Vanderpool RC, Ko LK, Davis MM, Troester MA, Olshan AF, Wheeler SB. Employment Changes Following Breast Cancer Diagnosis: The Effects of Race and Place. J Natl Cancer Inst. 2020 Jun 1;112(6):647-650. doi: 10.1093/jnci/djz197.
- Kent EE, Lee S, Asad S, Dobbins EE, Aimone EV, Park EM. "If I wasn't in a rural area, I would definitely have more support": social needs identified by rural cancer caregivers and hospital staff. J Psychosoc Oncol. 2023;41(4):393-410. doi: 10.1080/07347332.2022.2129547. Epub 2022 Oct 10.
- Zhang M, Wang X, Shao M, Li T, Guo S, Yang Y, Yu L, Bin M, Li D, Zhou H, Yao L, Chen C, Wang T. Financial toxicity of informal caregivers of colorectal cancer patients: A cross-sectional study. Eur J Oncol Nurs. 2024 Apr;69:102519. doi: 10.1016/j.ejon.2024.102519. Epub 2024 Feb 9.
- Crabtree-Ide C, Sevdalis N, Bellohusen P, Constine LS, Fleming F, Holub D, Rizvi I, Rodriguez J, Shayne M, Termer N, Tomaszewski K, Noyes K. Strategies for Improving Access to Cancer Services in Rural Communities: A Pre-implementation Study. Front Health Serv. 2022 Mar 14;2:818519. doi: 10.3389/frhs.2022.818519. eCollection 2022.
- Spencer JC, Samuel CA, Rosenstein DL, Reeder-Hayes KE, Manning ML, Sellers JB, Wheeler SB. Oncology navigators' perceptions of cancer-related financial burden and financial assistance resources. Support Care Cancer. 2018 Apr;26(4):1315-1321. doi: 10.1007/s00520-017-3958-3. Epub 2017 Nov 9.
- de Moor JS, Kent EE, McNeel TS, Virgo KS, Swanberg J, Tracy JK, Banegas MP, Han X, Qin J, Yabroff KR. Employment Outcomes Among Cancer Survivors in the United States: Implications for Cancer Care Delivery. J Natl Cancer Inst. 2021 May 4;113(5):641-644. doi: 10.1093/jnci/djaa084.
- Sherman DE. Transforming Practices Through the Oncology Care Model: Financial Toxicity and Counseling. J Oncol Pract. 2017 Aug;13(8):519-522. doi: 10.1200/JOP.2017.023655. Epub 2017 Jun 7. No abstract available.
- Xu L, Sanders L, Li K, Chow JCL. Chatbot for Health Care and Oncology Applications Using Artificial Intelligence and Machine Learning: Systematic Review. JMIR Cancer. 2021 Nov 29;7(4):e27850. doi: 10.2196/27850.
- Kaphingst KA, Kohlmann WK, Lorenz Chambers R, Bather JR, Goodman MS, Bradshaw RL, Chavez-Yenter D, Colonna SV, Espinel WF, Everett JN, Flynn M, Gammon A, Harris A, Hess R, Kaiser-Jackson L, Lee S, Monahan R, Schiffman JD, Volkmar M, Wetter DW, Zhong L, Mann DM, Ginsburg O, Sigireddi M, Kawamoto K, Del Fiol G, Buys SS. Uptake of Cancer Genetic Services for Chatbot vs Standard-of-Care Delivery Models: The BRIDGE Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2024 Sep 3;7(9):e2432143. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.32143.
- Ta V, Griffith C, Boatfield C, Wang X, Civitello M, Bader H, DeCero E, Loggarakis A. User Experiences of Social Support From Companion Chatbots in Everyday Contexts: Thematic Analysis. J Med Internet Res. 2020 Mar 6;22(3):e16235. doi: 10.2196/16235.
- Hazarika I. Artificial intelligence: opportunities and implications for the health workforce. Int Health. 2020 Jul 1;12(4):241-245. doi: 10.1093/inthealth/ihaa007.
- De Souza JA, Wroblewski K, Proussaloglou E, Nicholson L, Hantel A, Wang Y. Validation of a financial toxicity (FT) grading system. American Society of Clinical Oncology; 2017.
- Hamm RF, Levine LD, Szymczak JE, Parry S, Srinivas SK, Beidas RS. An innovative sequential mixed-methods approach to evaluating clinician acceptability during implementation of a standardized labor induction protocol. BMC Med Res Methodol. 2023 Aug 29;23(1):195. doi: 10.1186/s12874-023-02010-7.
- Watkins JM, Brunnemer JE, Heeter KN, Medellin AM, Churchill WC, Goss JM, Hobson JM, Werner NE, Weaver RG, Kercher VMM, Kercher KA. Evaluating the feasibility and acceptability of a co-designed physical activity intervention for rural middle schoolers: a pilot study. BMC Public Health. 2024 Jul 9;24(1):1830. doi: 10.1186/s12889-024-19356-2.
- Stanhope J. Patient Health Questionnaire-4. Occup Med (Lond). 2016 Dec;66(9):760-761. doi: 10.1093/occmed/kqw165. No abstract available.
- Møller CG, Ang KE, Bongiovanni MDL, Khalid MS, Wu J. Metrics of success: evaluating user satisfaction in AI chatbots. In: Proceedings of the 8th International Conference on Advances in Artificial Intelligence (ICAAI 2024). Association for Computing Machinery; 2025:168-173. doi:10.1145/3704137.3704182
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
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
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 193501
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. .