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基于可穿戴传感器和安全活动验证的移动行为激活计划 (MBAP-X)

2026年1月30日 更新者:Truway Health, Inc.

一项使用可穿戴传感器支持和可选分散式数据验证的移动集成行为激活计划,旨在提升健康成年人的日常工作效率

本研究评估一款移动集成行为激活计划,旨在帮助成年人提升日常生产力、增强动机并改善任务参与度。该计划结合智能手机应用程序、可穿戴传感器数据以及去中心化数据验证层,在参与者建立更健康习惯和增加持续日常活动过程中提供支持。

行为激活是一种成熟的心理干预方法,鼓励个体采取与其目标和价值观一致的小型结构化行动。在本研究中,参与者通过移动应用程序接收每日提示、活动建议和个性化行为任务。该应用程序利用来自可穿戴传感器(如运动模式、活动水平和环境线索)的信息,帮助参与者追踪进展并保持对计划的参与度。

本研究的一个独特特点是采用去中心化数据验证技术。参与者的活动日志和任务完成情况被记录在安全、防篡改的系统中,使参与者能够保持对自己数据的控制权,同时确保数据的准确性和透明度。这种方法支持参与者的自主性,并增强研究结果测量的可靠性。

本研究旨在探究:将行为激活与实时传感器反馈及去中心化数据验证相结合,是否能提高日常生产力、增加计划任务的执行率,并支持更健康的生活习惯。参与者将在研究期间使用移动应用程序和可穿戴设备,并完成定期检查以分享他们的体验、挑战以及对计划的总体满意度。

研究团队将评估日常活动模式的变化、任务完成率、自我报告的生产力水平以及行为激活任务的参与度。本研究的结果可能为未来开发支持动机培养、习惯建立和个人生产力提升的数字健康工具提供参考依据。

研究概览

详细说明

现代环境中的日常功能常受高认知负荷、注意力分散和作息不规律影响。 许多成年人在任务启动、持续投入和保持高效习惯方面存在困难。 行为激活疗法(BA)最初为情绪相关病症开发,现提供结构化方案以增加有意义活动的参与度并减少回避模式。 BA强调行动先于动机,微小可及的行为能形成强化循环,从而改善日常功能。

移动技术与可穿戴传感器现已实现BA原则的实时传递。 可穿戴设备能检测运动模式、活动水平、睡眠相关节律及环境线索。 当与移动应用配对时,这些数据流可支持自适应提示、个性化任务建议和实时反馈。 这种整合使干预能在自然环境中进行,而非仅依赖回溯性自我报告。

为提升透明度与参与者自主权,本研究纳入去中心化验证层。 传统数字健康系统依赖研究团队控制的集中式数据存储。 相比之下,去中心化验证提供防篡改日志、参与者可控的数据审查及透明审计追踪。 该方法有助于保障数据完整性与参与者信任。

本研究评估由可穿戴传感器和去中心化验证层支持的移动集成行为激活方案。 目标在于确定这种组合方案是否能改善日常功能、提高计划任务执行率,并为寻求提升效率的成年人支持更健康的生活规律。

研究类型

介入性

注册 (估计的)

227000

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

    • New York
      • New York、New York、美国、10016
        • Truway Health, Inc.

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

是的

描述

纳入标准:

  • 年龄在18岁或以上的成年人
  • 拥有能够运行研究应用程序的兼容智能手机
  • 愿意在清醒时间佩戴轻量级活动传感器(适用于相关组别)
  • 能够阅读并理解英文的研究说明
  • 愿意通过移动应用程序完成每日任务和每周检查
  • 提供知情同意

排除标准:

  • 任何会妨碍使用移动应用程序或可穿戴传感器的状况(例如,无法操作智能手机)
  • 任何经研究团队认定会干扰参与日常行为任务的状况
  • 目前正在参与另一项数字行为干预研究
  • 无法或不愿遵守研究程序
  • 计划旅行或搬迁,以致在研究期间无法持续参与

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:其他
  • 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
实验性的:实验性 - 仅限移动应用
参与者使用一款提供每日任务、提醒和习惯养成提示的移动行为激活应用程序。 该组不使用可穿戴传感器或安全的活动验证层。
参与者仅通过移动应用程序接收每日行为激活任务、结构化提示和建立常规的提示。
实验性的:实验性 - 移动应用 + 可穿戴传感器
参与者使用与第1组相同的移动行为激活应用程序,并佩戴轻量级活动传感器,该传感器被动追踪运动和活动模式。传感器衍生的活动数据可为应用程序发送提示的时机或强度提供参考。
参与者通过移动应用程序接收行为激活任务,并佩戴活动传感器,该传感器提供实时运动数据,用于定制提示和支持参与度。
实验性的:实验性 - 移动应用程序 + 可穿戴传感器 + 安全活动验证
参与者使用移动行为激活应用程序和可穿戴活动传感器。 活动日志还通过安全验证层进行处理,该层提供参与者控制的、防篡改的活动记录,用于参与度跟踪和结果分析。
参与者接收行为激活任务、基于传感器的反馈,并通过防篡改验证层对活动日志进行安全验证。

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
平均每日活动分钟数的变化
大体时间:从基线入组起8周
通过可穿戴活动传感器(适用于适用分组)捕获,并从应用交互日志(适用于所有分组)推断得出的每日非久坐活动平均分钟数。 每日活动分钟数将在评估期内取平均值,并在各干预分组间进行比较,以评估添加可穿戴传感器和去中心化验证层是否增加了与行为任务相关的现实世界身体活动水平。
从基线入组起8周
日常任务完成率的变化
大体时间:从基线入组开始8周
由移动应用程序记录的每日完成的指定行为激活任务比例,在评估期内取平均值。 将比较各干预组(仅移动应用程序;移动应用程序+可穿戴传感器;移动应用程序+可穿戴传感器+去中心化验证层)的每日任务完成率,以评估每个干预层级对现实世界任务执行情况和生产力的影响。
从基线入组开始8周

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
自我报告日工作效率的变化
大体时间:从基线入组起8周
通过每周至少完成一次的简短应用内评分量表(例如0-10分)测量参与者自我报告的日常生产力变化。 评分将在评估期内取平均值,并在不同干预组之间进行比较,以评估不同的干预层级(仅移动应用;移动应用+可穿戴传感器;移动应用+可穿戴传感器+去中心化验证层)是否与日常生活中更高的感知生产力和任务效率相关。
从基线入组起8周
日常稳定性指数变化
大体时间:从基线入组起8周
常规稳定性的变化,定义为评估期间每日任务时间和完成模式的一致性。 常规稳定性将通过任务完成时间的变异性以及任务完成率的逐日波动来量化,这些数据来自应用日志(以及适用时的传感器时间戳)。 较低的变异性表明更稳定的常规。 将在各干预组之间比较结果,以评估添加可穿戴传感器和去中心化验证层是否支持更一致的日常常规。
从基线入组起8周

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:Gavin Solomon, CEO、Truway Health, Inc.

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)

2026年1月25日

初级完成 (估计的)

2099年1月25日

研究完成 (估计的)

2099年1月25日

研究注册日期

首次提交

2026年1月25日

首先提交符合 QC 标准的

2026年1月30日

首次发布 (实际的)

2026年2月3日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年2月3日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年1月30日

最后验证

2026年1月1日

更多信息

与本研究相关的术语

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

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