个性化的昼夜节律MHealth的飞行员，以改善夜班工人的睡眠 (SAIL)
2026年2月26日 更新者：Philip Cheng、Henry Ford Health System
该项目的目的是建立证据基础，以公平的可访问性和实施精密睡眠医学移动应用程序的变化。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
300
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。
学习联系方式
- 姓名：Philip Cheng, PhD
- 电话号码：248-344-7361
- 邮箱：pcheng1@hfhs.org
研究联系人备份
- 姓名：Marleigh Treger, BS
- 电话号码：248-344-8028
- 邮箱：mtreger1@hfhs.org
学习地点
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Michigan
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Novi、Michigan、美国、48377
- 招聘中
- Henry Ford Columbus Medical Center
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接触：
- Philip Cheng, PhD
- 电话号码：248-344-7361
- 邮箱：pcheng1@hfhs.org
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接触：
- Marleigh Treger, BS
- 电话号码：248-344-8028
- 邮箱：mtreger1@hfhs.org
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 睡眠持续时间不足（习惯性睡眠在白天不到7个小时）
- 愿意下载Shift应用程序并遵循照明建议
- 夜间夜班后遵循7个小时的睡眠时间表的设定睡眠时间表
- 每月至少工作4夜
- 必须从18:00到02:00到最后8到12小时的班次
- Epworth嗜睡量表的分数为8或以上和/或在失眠严重程度指数上的评分为8或以上
排除标准：
- 其他独立的睡眠障碍（例如，阻塞性睡眠呼吸暂停，睡病等）
- 癫痫发作或其他重要神经系统疾病的史
- 躁郁症
- 终止时间表
- 怀孕
- 当前使用影响睡眠效果功能的药物使用
- 酒精和药物使用障碍
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：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：双倍的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：Shift App
处于这种情况的参与者将收到访问代码，以下载移动应用程序，并与研究团队成员进行移动和研究程序的方向。
然后，他们将进入四个星期的学习指导使用Shift，在此期初，他们在一天开始时进行了每日开放式移动程序的培训，并按照应用程序建议计划了一天。
APP用法（每周4次）将被激励，并增加每周奖金以学习薪酬。
在以学习为导向的四个星期之后，参与者将继续自我指导。
在四个月的时间里，参与者将完成一个助推器会议，并另外两周进行了研究指导的使用，然后进行自定向使用，直到研究结束为止。
助推器会议的结构有维持治疗收益的证据，并且还与商业化计划保持一致。
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Shift是一种移动应用程序，旨在改善夜班工人的睡眠。
Shift Mobile应用程序用于从Apple Watch收集数据，以评估单个Shift Worker的车身锁定时间，并对轻型曝光时间表进行个性化建议，这些建议旨在使车身锁定与夜班工作时间表保持一致。
其他名称：
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无干预：候补列表控制
这种情况下的参与者只会在最初的八个月内完成问卷。
那些仍然是轮班工人的人将可以选择接收Shift应用程序，并选择以与Shift App条件相同的方式完成后续调查。
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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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确定转变对利益相关者以中心结果的影响。
大体时间：从注册到8个月。
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目标1a。 与使用工作满意度指数的候补名单控制相比，测量转移对工作生产率和满意度的影响。 效果将使用与参与者的混合效应线性回归模型作为随机效果和时间，条件以及时间×条件相互作用项作为固定效应进行测试。 AIM 1B：与使用NIH Promis全球健康调查表相比，衡量转变对全球健康的影响。 效果将使用与AIM 1A相同的方法进行测试。 AIM 1C。 与候补名单对照相比，测量转移对周转的影响，该对候补名单控制在8个月的随访中测量。 营业额将作为一个个人进行操作，他要么终止基线处的位置，要么不再从事研究中的转变工作。 效果将使用广泛的混合效应回归确定，而营业额作为二分法结果。 |
从注册到8个月。
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将Android的使用经验和准确性与原始iOS版本进行比较。
大体时间：从注册到8个月。
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目标2a。 使用用户体验问卷（UEQ）测量Android和iOS版本的用户体验。 将使用以下临床冷漠范围：根据每个阈值（不良，中性和良好的用户体验），用户体验调查表中的±3点±3点。 目标2B。 测量Android和iOS版本中预测的昼夜节律未对准（CM），睡眠和抑郁的准确性。 CM将用昼夜节律系统的生物学模型的输出索引。 睡眠将使用失眠严重程度指数和睡眠日记来测量。 抑郁症将使用抑郁症状的快速清单来测量。 将使用以下临床冷漠的范围：1）根据大约2倍的预测CM =±3小时，我们的模型预测的绝对平均误差，2）失眠严重程度=±6点，3点，3）抑郁= 28.5％ -sr16得分。 |
从注册到8个月。
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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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评估促进者和参与和实施障碍。
大体时间：完成8个月治疗期后，立即立即。
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一系列半结构化访谈将用于主题分析，并根据用户反馈来为将来的应用程序更新进行全面的路线图。
半结构化访谈将在为本研究选择的CFIR框架之后采用采访指南方法。
主题分析将遵循六个阶段：（1）数据熟悉，（2）生成初始代码，（3）搜索主题，（4）审查主题，（5）定义和命名主题，以及（6）生成报告。
我们将结合演绎和电感技术，以提高主题分析的准确性。
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完成8个月治疗期后，立即立即。
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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)
2023年10月23日
初级完成 (估计的)
2027年6月1日
研究完成 (估计的)
2027年6月1日
研究注册日期
首次提交
2025年1月23日
首先提交符合 QC 标准的
2025年1月30日
首次发布 (实际的)
2025年2月5日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年3月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年2月26日
最后验证
2026年2月1日
更多信息
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