基于人工智能的体重管理移动应用程序的可接受性和用户感知：一项连续的解释性研究
2022年2月16日 更新者：Jocelyn Chew、National University Health System, Singapore
基于人工智能的移动应用程序的可接受性和用户感知
了解用户对用于超重和肥胖人群体重管理的基于人工智能和非人工智能的移动应用程序的看法。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
600
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。
学习联系方式
- 姓名：Jocelyn Chew
- 电话号码：+6565168687
- 邮箱：jocelyn.chew.hs@nus.edu.sg
学习地点
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-
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Singapore、新加坡、117597
- 招聘中
- National University of Singapore
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接触：
- Jocelyn Chew
- 电话号码：65168687
- 邮箱：jocelyn.chew.hs@nus.edu.sg
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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
21年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
新加坡人口
描述
纳入标准：
- 参与者年龄在 21 岁以上，BMI ≥ 23kg/m2 并且懂英语。
排除标准：
- 将没有排除标准来最大限度地代表超重和肥胖的普通新加坡人。
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
- 观测模型：其他
- 时间观点：横截面
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
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技术接受和使用的统一理论 2 (UTAUT2)
大体时间：2021-2023
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2021-2023
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次要结果测量
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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定性访谈
大体时间：2021-2023
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2021-2023
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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。
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)
2022年2月17日
初级完成 (预期的)
2023年2月17日
研究完成 (预期的)
2023年6月30日
研究注册日期
首次提交
2022年2月16日
首先提交符合 QC 标准的
2022年2月16日
首次发布 (实际的)
2022年2月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年2月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年2月16日
最后验证
2022年2月1日
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
- 2021/00834
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
在美国制造并从美国出口的产品
不
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