量化老年人在非处方药选择过程中的注意行为
老年人的人均药物消费量高于任何其他人群。 事实上，据估计，虽然老年人占人口的 13%，但他们服用了美国所有处方药的 34% 和非处方药 (OTC) 的 30%（全国患者信息和教育委员会， 2010）。 鉴于当前的老龄化趋势、自我药疗带来的节省、自由和灵活性，以及将处方产品转换为非处方药状态的趋势，老年人可能会越来越多地将非处方药作为其医疗方案的一部分未来几年 (Hanlon, J et al, 2001)。
除了自我药疗提供的优势外，还有风险。 这些风险在年长的消费者中更为明显，他们可能正在经历生理变化（例如 药代动力学、药效学、知觉、认知和运动）；这与使用多种药物的倾向相结合，增加了药物不良反应的可能性。 也有人提出，老年消费者的低健康素养率会对这一人群的健康和健康结果产生不利影响（Kutner 等人，2005 年和 Federman 等人，2009 年）。
尽管与 OTC 使用不当相关的风险、OTC 标签信息的重要性（没有博学的中介）以及老年消费者比年轻人更容易出现药物不良反应这一事实，令人惊讶的是，关于 OTC 的信息很少老年人在选择和使用 OTC 产品时采用的决策过程。
我们建议招募 65 岁及以上的人进行模拟 OTC 品牌的眼动追踪研究。 该研究有以下目标：
- 开始了解仔细检查的受试者比例（例如 在决定一种药物是否适合他们时（根据他们的健康史和目前的药物治疗），转向药物事实标签）非处方药的标签。
- 量化和比较注意行为与特定信息（特别是：名称、活性成分、症状缓解）。
- 量化和比较不同格式信息的注意力行为（突出特征的信息与不太突出的特征信息）。
- 开始衡量老年消费者是否根据他们目前的状况和用药史做出适当的选择。
研究概览
地位
条件
详细说明
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Michigan
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East Lansing、Michigan、美国、48824
- Packaging Building
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 65 岁或以上具有合法视力 管理自己的药物购买 OTC 有前往两个测试地点之一的交通工具 愿意分享完整的健康史和完整的药物清单
排除标准：
- 法定盲人 不使用非处方药 不到 65 岁 不服用自己的药物
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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65 岁及以上
不会进行任何干预
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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区内时间
大体时间：在与参与者的单次会话中采取的措施
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当模拟 OTC 出现在计算机屏幕上时，将进行眼动追踪，参与者将被要求就该药物目前对他们来说是否是安全选择做出二元选择（是/否）。 治疗将以随机顺序出现。 将要求受试者回答以下问题：“假设您有这种情况，该产品是否适合您？”对于二十七个试验中的每一个，当我们跟踪眼睛的运动时。 数据分析区域包括产品名称、症状缓解和活性成分。 区域时间是对象的眼睛花在目标信息上的时间量。 |
在与参与者的单次会话中采取的措施
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第一次击中的时间
大体时间：在与参与者的单次会话中采取的措施
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当模拟 OTC 出现在计算机屏幕上时，将进行眼动追踪，参与者将被要求就该药物目前对他们来说是否是安全选择做出二元选择（是/否）。 治疗将以随机顺序出现。 将要求受试者回答以下问题：“假设您有这种情况，该产品是否适合您？”对于二十七个试验中的每一个，当我们跟踪眼睛的运动时。 数据分析区域包括产品名称、症状缓解和活性成分。 首次命中时间是衡量对象在上述区域中注视信息所花费的时间。 |
在与参与者的单次会话中采取的措施
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视觉命中数
大体时间：在与参与者的单次会话中采取的措施
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当模拟 OTC 出现在计算机屏幕上时，将进行眼动追踪，参与者将被要求就该药物目前对他们来说是否是安全选择做出二元选择（是/否）。 治疗将以随机顺序出现。 将要求受试者回答以下问题：“假设您有这种情况，该产品是否适合您？”对于二十七个试验中的每一个，当我们跟踪眼睛的运动时。 数据分析区域包括产品名称、症状缓解和活性成分。 视觉命中数是眼睛返回给定信息区域的次数 |
在与参与者的单次会话中采取的措施
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合适的产品选择
大体时间：在与参与者的单次会话中采取的措施
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当模拟 OTC 出现在计算机屏幕上时，将进行眼动追踪，参与者将被要求就该药物目前对他们来说是否是安全选择做出二元选择（是/否）。 治疗将以随机顺序出现。 将要求受试者回答以下问题：“假设您有这种情况，该产品是否适合您？”对于二十七个试验中的每一个，当我们跟踪眼睛的运动时。 根据在引导访谈期间提供的自我报告的病史以及他们随身携带的药物，将评估他们对药物是否适合他们的反应的“正确性” |
在与参与者的单次会话中采取的措施
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Laura Bix, PhD、Michigan State Univeristy
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (估计)
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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