了解自我调节的日常波动
研究概览
详细说明
自我调节能力差和冲动是许多心理健康问题的潜在症状，例如肥胖、药物滥用、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、赌博、暴饮暴食、躁郁症、边缘型人格障碍和自杀行为。 这使其成为最重要的个人和公共卫生干预目标之一。 Mischel 及其同事所做的经典棉花糖测试确定，童年时期无法延迟满足可以预测成年期较低的学术能力测验 (SAT) 分数和较高的 BMI。 然而，由于时间和经济上的限制，对冲动性和自我调节能力差的评估很少被纳入常规医疗保健。
移动电话改变了我们对个人进行远程评估和干预的能力，为数十亿人提供了门诊诊断测试和及时适应性干预的途径。 使用手机进行评估的新方法，包括 Apple 的 ResearchKit，提供了超越简单自我报告的强大冲动评估的机会。 迄今为止，除了研究人员最近构建的测试版之外，还没有将冲动性措施集成到 ResearchKit 或任何移动应用程序中，研究界也没有探索使用嵌入所有手机的移动分析来评估被动冲动性的可能性。 有初步证据表明，移动分析（例如对文本的反应延迟）可以预测与冲动相关的性格特征，例如外向性和神经质，自我报告研究表明，无法延迟满足与不同性格之间存在直接关系手机使用模式。 这些研究通过使用不需要用户参与的被动数据，突出了移动表型分析作为衡量数十亿人健康决定因素的普遍方法的潜在力量。 然而，需要基础研究来验证评估、构建适应性工具，并在讨论中包括个体差异的自我调节能力以及改善监管的干预措施。
研究人员建议测试一种新的诊断自我调节移动评估工具应用程序。 内置于 Apple 的 ResearchKit(™) 和 Android 的 ResearchStack(™) 中的应用程序包括自我报告评估、三个连续的性能任务以及为个人使用而开发的被动数据收集。
目标是通过使用移动评估工具区分高冲动和低冲动的人，调查人员确定那些最有可能出现自我调节问题的人。 冲动性较高的人在面对短期诱惑时自制力较弱，无论他们是否了解这些选择的后果。 这将是为此目的开发完全远程测量工具的第一步。
这个探索性项目的主要目标是开发和验证一个移动应用程序来远程测试冲动性，并测试通过移动评估自我报告的冲动性指标如何与手机上的客观冲动性测试相关联。
由于这是一项探索性研究，研究人员正在研究参与者在现实世界中使用移动应用程序的频率，以及他们离开实验室后随着时间的推移任务的执行情况。 此外，调查人员将随着时间的推移测试措施的有效性。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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New York
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Great Neck、New York、美国、11021
- Center for Addiction Services and Personalized Interventions Research (CASPIR)
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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：
- 流利并能够阅读八年级的英语（自我报告和同意书测验），
- 年龄在 18 到 75 岁之间（自我报告，人口统计年龄），
- 愿意提供知情同意，并且
- 拥有移动智能手机（iOS 或 Android）并愿意接收和回复短信。
排除标准：
- 怀孕或哺乳，
- 存在大量物质使用，定义为过去一个月每周使用超过一次（酒精、尼古丁或咖啡因以外的任何物质）或女性每周超过 21 标准酒精饮料，男性每周超过 24 标准酒精饮料，
- 根据之前的住院治疗、精神病药物治疗或最近的自杀倾向，存在严重的精神疾病或自杀风险；当前自我报告或临床医生确定的严重抑郁症或过去或现在的双相情感障碍、妄想症或精神分裂症的诊断，和/或
- 无法理解研究性学习程序，在同意书测验中得分低于 4 分（满分 5 分）。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
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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冲动
大体时间：21天
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每日评估冲动。
|
21天
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Frederick Muench, PhD、Northwell Health
出版物和有用的链接
一般刊物
- Billieux J, van der Linden M, Rochat L. The role of impulsivity in actual and problematic use of the mobile phone. Applied Cognitive Psychology 22: 1195-1210, 2008.
- Lazer D, Pentland A, Adamic L, Aral S, Barabasi AL, Brewer D, Christakis N, Contractor N, Fowler J, Gutmann M, Jebara T, King G, Macy M, Roy D, Van Alstyne M. Social science. Computational social science. Science. 2009 Feb 6;323(5915):721-3. doi: 10.1126/science.1167742. No abstract available.
- Wen H, Sobolev M, Vitale R, Kizer J, Pollak JP, Muench F, Estrin D. mPulse Mobile Sensing Model for Passive Detection of Impulsive Behavior: Exploratory Prediction Study. JMIR Ment Health. 2021 Jan 27;8(1):e25019. doi: 10.2196/25019.
- Sobolev M, Vitale R, Wen H, Kizer J, Leeman R, Pollak JP, Baumel A, Vadhan NP, Estrin D, Muench F. The Digital Marshmallow Test (DMT) Diagnostic and Monitoring Mobile Health App for Impulsive Behavior: Development and Validation Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Jan 22;9(1):e25018. doi: 10.2196/25018. Erratum In: JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Jan 26;9(1):e27439.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
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 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- 16-693
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IPD 计划说明
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仅评估的临床试验
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University of Massachusetts, WorcesterAgency for Healthcare Research and Quality (AHRQ); Omnicare Clinical Research; Qualidigm完全的