走开：比较聊天机器人提供的酒精干预与智能手机应用程序
2022年11月1日 更新者：University of Alaska Anchorage
聊天机器人提供的酒精干预能否通过智能手机应用程序吸引用户并提高结果？ StepAway“机器人”的开发和可行性测试
需要酒精治疗的人数与实际接受酒精治疗的人数之间存在很大差距。
这项研究建立在之前一项研究的基础上，该研究表明基于智能手机的干预可以帮助增加接受酒精干预服务的人数并减少治疗障碍。
将对之前开发的应用程序 Step Away 进行改进。
此外，将开发一种通过在线交互式聊天机器人提供 Step Away 干预的新方法，以提高参与度和有效性。
将招募参与者并检查两种干预措施之间的结果，以确定与一群问题饮酒者中的 Step Away 应用程序相比，Step Away 聊天机器人是否提高了用户参与度、干预保真度和结果有效性。
还将采访参与者以确定他们对这两种干预措施的看法，以了解用户参与的障碍。
研究概览
详细说明
需要酒精治疗的人数与实际接受酒精治疗的人数之间存在很大差距。
技术提供的干预可能会大大增加接受所需酒精干预服务的人数，因为他们有能力规避治疗障碍。
智能手机是随时随地提供经验支持的干预帮助的理想设备。
我们的研究团队之前开发并测试了一个独立的、自我管理的基于智能手机的酒精使用障碍干预系统，该系统基于经验支持的面对面治疗（酒精使用障碍的基于位置的监测和干预（LBMI） -一个系统）。
开发了基于 iPhone 的修订和改进版本 Step Away。
Step Away 使用数据表明，用户对未“推送”给用户的模块的参与度相对较低，这是许多健康应用程序遇到的问题。
将开发一种通过人工智能 (AI) 聊天机器人提供 Step Away 的新方法，该方法具有提高用户参与度和有效性的潜力，因为它可以通过文本界面进行介绍，以引入新的干预步骤，并通过 Step Away 的方式响应用户在渴望、经历痛苦或需要社会支持时提供即时帮助。
本研究的第一阶段将专注于开发 Step Away 聊天机器人并增强现有 Step Away 应用程序的用户界面。
第二阶段将进行一项试点研究，以确定与一群问题饮酒者中的 Step Away 应用程序相比，Step Away 聊天机器人是否提高了用户参与度、干预保真度和结果有效性。
将采访参与者以确定他们对这两种干预措施的看法，以了解用户参与的障碍。
最后，该项目将为 Step Away 的进一步大规模评估奠定基础，其内容将由试点研究的结果决定。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
191
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Alaska
-
Anchorage、Alaska、美国、99508
- University of Alaska Anchorage
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 年满 18 岁
- 饮酒问题，即在美国酒精使用障碍鉴定测试 (USAUDIT) 中男性得分为 8 分或更高，女性得分为 6 分或更高
- 在过去 90 天内至少一次饮酒 5 杯或更多（对于 18-65 岁的男性），或 4 杯或更多（对于 65 岁以上的女性和男性），标准饮酒量
- 拥有一部 iPhone 或 Android 智能手机以及随附的蜂窝和数据计划
- 美国居留权
- 能够用英语阅读和发短信
排除标准：
- 基线戒烟超过 30 天
- 目前正在接受酒精或药物滥用治疗
- 怀孕或哺乳
- 有中度至重度酒精使用障碍，即 USAUDIT66 得分为 20 分或更高
- 不愿意或无法完成后续评估
- 非美国居民
- 无法用英语阅读或发短信
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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有源比较器：走开应用
随机分配到该组的参与者将在注册后立即访问基于智能手机的 Step Away 移动应用程序。
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Step Away 应用程序是一种基于智能手机的移动干预系统。 它由三种理论结构提供信息，这些理论结构被认为是以人为本、基于行为的干预和成瘾治疗最重要的“活性成分”：（1）动机增强； (2) 预防复发； (3) 社区强化。 Step Away 使用复发预防 (RP) 模型，该模型以认知行为理论为基础，并已演变为反映情境触发因素与应对之间的动态非线性关系，由动机、情绪和自我效能感调节。 Step Away 主动鼓励用户在治疗中识别并包括支持他人；确定和计划非饮酒娱乐活动；并培养其他非饮酒生活方式的技能和策略。 |
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实验性的：走开聊天机器人
随机分配到该组的参与者将在注册后立即访问 Step Away 移动、基于文本的交互式 AI 聊天机器人。
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Step Away 聊天机器人利用人工智能技术为寻求减少饮酒的个人提供移动、基于网络、以人为本、基于行为的干预和及时支持。 参与者通过交互式文本与聊天机器人进行交互。 Step Away 聊天机器人采用以下理论结构：（1）动机增强； (2) 预防复发； (3) 社区强化。 它使用复发预防 (RP) 模型，该模型以认知行为理论为基础，并且已经演变为反映情境触发和应对之间的动态、非线性关系，由动机、情绪和自我效能感调节。 它主动鼓励用户在治疗中识别和包括支持的其他人；确定和计划非饮酒娱乐活动；并培养其他非饮酒生活方式的技能和策略。 |
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无干预：远离应用程序延迟
随机分配到该组的参与者将在注册三个月后获得基于智能手机的 Step Away 移动应用程序的访问权限。
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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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酒精消耗量的变化（每天的饮酒量）
大体时间：基线和 16 周
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时间线追踪（TLFB）将用于收集有关酒精和药物使用的信息。
TLFB 方法已表现出良好的重测可靠性，并且与量化酒精使用的前瞻性每日记录方法具有高度相关性。
在当前的研究中，将在基线和干预后 4 个月的随访评估中进行为期 30 天的在线版本。
TLFB 的在线版本已被证明与电话和面对面访谈者管理的 TLFB 版本具有高度相关性 TLFB 将用于计算以下饮酒变量：每周平均饮酒量、禁欲天数和大量饮酒天。
重度饮酒日被定义为女性饮酒 4 杯或以上，男性饮酒 5 杯或以上的日子。
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基线和 16 周
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酒精相关问题的变化
大体时间：基线和 16 周
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问题简短清单 - 修订版 (SIP-R) 是一份自我报告清单，列出与吸毒和酗酒相关的不良后果。
它由 17 个问题组成，按 4 点李克特量表评分，从 1（从不）到 4（每天或几乎每天）。
将项目反应相加得出总分和五个分量表分数（身体、内心、社会责任、人际和冲动控制）。
分数越高表明与饮酒相关的生活问题越多。
在有问题的饮酒者群体中，SIP-R 表现出良好的并发有效性和内部一致性。
SIP-R 将在基线和随访时进行，以检查组间随时间的变化。
音阶范围为 17 至 68。
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基线和 16 周
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酒精消耗量的变化（酗酒日）
大体时间：基线和 16 周
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时间线追踪（TLFB）将用于收集有关酒精和药物使用的信息。
TLFB 方法已表现出良好的重测可靠性，并且与量化酒精使用的前瞻性每日记录方法具有高度相关性。
在当前的研究中，将在基线和干预后 4 个月的随访评估中进行为期 30 天的在线版本。
TLFB 的在线版本已被证明与电话和面对面访谈者管理的 TLFB 版本具有高度相关性 TLFB 将用于计算以下饮酒变量：每周平均饮酒量、禁欲天数和大量饮酒天。
重度饮酒日被定义为女性饮酒 4 杯或以上，男性饮酒 5 杯或以上的日子。
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基线和 16 周
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饮酒量变化（戒酒天数百分比）
大体时间：基线和 16 周
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时间线追踪（TLFB）将用于收集有关酒精和药物使用的信息。
TLFB 方法已表现出良好的重测可靠性，并且与量化酒精使用的前瞻性每日记录方法具有高度相关性。
在当前的研究中，将在基线和干预后 4 个月的随访评估中进行为期 30 天的在线版本。
TLFB 的在线版本已被证明与电话和面对面访谈者管理的 TLFB 版本具有高度相关性 TLFB 将用于计算以下饮酒变量：每周平均饮酒量、禁欲天数和大量饮酒天。
重度饮酒日被定义为女性饮酒 4 杯或以上，男性饮酒 5 杯或以上的日子。
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基线和 16 周
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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改变准备程度的变化
大体时间：基线和 16 周
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鉴于《Step Away》的主要基础理论框架是动机增强（ME），我们希望将改变的准备程度作为中介变量进行检验。
我们将在本研究中利用准备改变治疗版本（RCQTV）来评估这一结构。
RCQTV 已被证明具有可靠的可靠性和有效性，并且已针对考虑或从事酒精问题治疗的个人进行了修改。
刻度范围从-8到8；分数越高代表改变的动力越高。
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基线和 16 周
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干预利用数据
大体时间：16周
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干预利用率数据用于计算参与者在研究期间使用应用程序或聊天机器人的频率。
平均值和标准差将用于计算该度量。
测量单位是用户在研究期间点击应用程序或聊天机器人的次数。
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16周
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对 Step Away 应用程序和聊天机器人的定性认知
大体时间：16周
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对 10 个聊天机器人和 10 个应用程序用户进行回顾性定性访谈，了解他们如何使用技术以及改善体验的建议。
对完成后续评估的参与者进行了半结构化访谈。
有意选择参与者以最大限度地提高应用程序 (n=10) 或聊天机器人 (n=10) 使用情况的变化。
应用程序和聊天机器人用户都被问到了 11 个核心面试问题，另外还有一个关于聊天机器人对话质量的体验和印象的聊天机器人用户问题。
使用随机数生成器选择每次干预的 5 个高用户和 5 个低用户。
使用定性分析软件来确定与感知帮助、障碍、激励因素和改进相关的主题；此处报告了与这些主题相关的关键主题。
访谈期间没有收集定量数据。
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16周
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Patrick Dulin, PhD、University of Alaska Anchorage
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Dulin PL, Gonzalez VM, Campbell K. Results of a pilot test of a self-administered smartphone-based treatment system for alcohol use disorders: usability and early outcomes. Subst Abus. 2014;35(2):168-75. doi: 10.1080/08897077.2013.821437.
- Dulin P, Mertz R, Edwards A, King D. Contrasting a Mobile App With a Conversational Chatbot for Reducing Alcohol Consumption: Randomized Controlled Pilot Trial. JMIR Form Res. 2022 May 16;6(5):e33037. doi: 10.2196/33037.
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年6月2日
初级完成 (实际的)
2021年1月6日
研究完成 (实际的)
2021年1月6日
研究注册日期
首次提交
2020年6月22日
首先提交符合 QC 标准的
2020年6月22日
首次发布 (实际的)
2020年6月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年9月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年11月1日
最后验证
2022年11月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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