在移动减肥计划中试行生成式人工智能聊天机器人
在移动健康促进计划中利用生成式人工智能：移动健康体重计划中增强定制化信息与参与度的应用案例
研究概览
详细说明
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
North Carolina
-
Chapel Hill、North Carolina、美国、27514
- University of North Carolina at Chapel Hill
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
- 体重指数（BMI）为25-45 kg/m²
- 能说写英语
- 拥有带数据套餐的iPhone
- 愿意被随机分配到任一治疗组
- 愿意在北卡罗来纳州教堂山的研究诊所参加一次研究访视
排除标准：
- 1型糖尿病或目前正在接受2型糖尿病治疗
- 其他可能影响身体活动行走能力或与无意体重变化相关的健康问题，包括结核病、目前正在接受癌症治疗、或有心脏病发作或中风病史
- 在体力活动准备问卷（PAR-Q；第1-4项）中报告有心脏病、活动或休息期间胸痛、或意识丧失
- 任何其他无法进行身体活动行走的原因
- 过去6个月内减重10磅或以上（并保持减重）
- 目前正在服用减肥药物
- 有减肥手术史或计划在未来4个月内进行减肥手术
- 报告过去被诊断或正在接受DSM-5-TR（精神障碍诊断与统计手册第五版文本修订版）进食障碍（神经性厌食症或神经性贪食症）治疗
- 目前怀孕或计划在未来4个月内怀孕
- 健康或心理诊断妨碍参与规定的饮食和运动计划，包括有精神分裂症或双相情感障碍病史或诊断、过去一年因精神科诊断住院、目前有酒精或药物滥用诊断
- 家庭成员是本试验的参与者或工作人员
- 目前正在参加减肥、营养或身体活动研究或项目，或其他会干扰本研究的研究
- 不愿意每天佩戴Fitbit
- 过去12个月内参加过UNC体重研究计划开展的另一项研究
学习计划
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：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
实验性的：核心干预
参与者通过研究智能手机应用程序接受标准的AGILE行为减肥干预。
|
为期12周的行为体重干预，包括：每日自我监测（记录）饮食摄入、身体活动和体重；个性化的每日饮食摄入和身体活动目标；研究应用程序中的每周行为课程；每周根据目标进展和体重变化提供量身定制的反馈；每天1-2条基于当前饮食、活动和/或体重进展量身定制的干预信息。<\/p> 参与者会收到Fitbit活动追踪器和体重秤，并在Fitbit应用程序中记录活动和体重。参与者通过在研究智能手机应用程序的食物日志中记录“红色”（高热量）食物，采用简化方法自我监测饮食摄入。这些数据用于生成每日干预信息和每周量身定制的反馈。<\/p> |
|
实验性的：核心干预与聊天机器人
参与者通过研究智能手机应用程序接收标准的AGILE行为减重干预，外加集成到该应用程序中的聊天机器人。
|
为期12周的行为体重干预，包括：每日自我监测（记录）饮食摄入、身体活动和体重；个性化的每日饮食摄入和身体活动目标；研究应用程序中的每周行为课程；每周根据目标进展和体重变化提供量身定制的反馈；每天1-2条基于当前饮食、活动和/或体重进展量身定制的干预信息。<\/p> 参与者会收到Fitbit活动追踪器和体重秤，并在Fitbit应用程序中记录活动和体重。参与者通过在研究智能手机应用程序的食物日志中记录“红色”（高热量）食物，采用简化方法自我监测饮食摄入。这些数据用于生成每日干预信息和每周量身定制的反馈。<\/p> AGILE 聊天机器人通过一个训练有素的生成式人工智能大型语言模型运行，并为参与者在改变饮食和身体活动行为方面提供额外支持。 聊天机器人仅在 AGILE 应用程序中发送消息后可用于对话。参与者可以选择是否开始对话，开始对话的能力在午夜失效。聊天机器人能够为参与者提供基于证据的认知行为支持，包括但不限于：1) 饮食自我监测、身体活动追踪（佩戴 Fitbit）和自我称重的策略和提示；2) 克服实现饮食和身体活动目标常见障碍的方法；3) 在项目过程中保持参与行为改变努力的一般支持。 |
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 |
|---|---|---|
|
项目参与度
大体时间：长达12周
|
项目参与度定义为参与者访问AGILE应用的天数平均百分比。
|
长达12周
|
|
聊天机器人参与度
大体时间：长达 12 周
|
聊天机器人参与度定义为参与者开始与聊天机器人对话的天数平均百分比。
|
长达 12 周
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
可接受性 - 聊天机器人的感知有用性
大体时间：12周
|
聊天机器人的感知有用性（PU）通过技术接受模型问卷中的感知有用性子量表进行测量。
该子量表包含四个项目，用于评估AGILE项目中聊天机器人的有用性，采用李克特量表评分，1=非常不同意，7=非常同意。
通过取四个项目的平均值计算综合得分。
综合PU得分越高，表示聊天机器人的感知有用性越大。
|
12周
|
|
可接受性 - 感知的聊天机器人易用性
大体时间：12周
|
聊天机器人的感知易用性（EU）通过技术接受模型问卷的感知易用性子量表进行测量。
该子量表包括六个项目，评估在AGILE项目内使用聊天机器人的难易程度，采用Likert量表评分，1=非常不同意到7=非常同意。
通过取六个项目的平均值计算综合得分。
综合EU得分越高，表示对聊天机器人的感知易用性越好。
|
12周
|
|
体重变化百分比
大体时间：基线，第12周
|
Percent weight change is defined as weight change from baseline to 12 weeks, calculated as [(weight at 12 weeks - baseline weight) / baseline weight] × 100
|
基线，第12周
|
合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Brooke T Nezami, PhD、University of North Carolina, Chapel Hill
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
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
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.