心血管疾患のリスクを減らすために健康行動を改善するために人工知能のテキストメッセージを使用する: プラグマティックなランダム化制御試験のための研究プロトコル

科学分野:

• 心血管疾患予防 心血管疾患予防
• デジタルヘルスの介入 デジタルヘルスの介入
• 行動科学は,行動科学である.

背景:

• 心血管疾患 (CV) とその危険因子 (高血圧,糖尿病,高脂血症) は,米国における慢性疾患の主な原因である.
• テキストベースの行動性ドッジは,慢性疾患の自己管理をサポートする有望なことを示しています.
• 以前の研究では,AIチャットボットを使って,薬の服用を観察した.

研究 の 目的:

• 心血管疾患のリスクを減らすために,3つのテキストベースの介入の有効性を比較する.
• 汎用テキストメッセージ,AIチャットボットメッセージ,薬剤師のサポートを受けたAIチャットボットによる健康行動への影響を評価する.
• セーフティネット医療システムにおける多様な患者集団における介入を評価する.

主な方法:

• 2097人の成人 (18歳から89歳) のCVリスク因子を持つ患者を対象としたランダム化比較試験です.
• 参加者は,ジェネリックテキストメッセージ,AIチャットボット,またはAIチャットボットと薬剤師のサポートの3つの腕にランダムに分けられました.
• プライマリアウトカムは,アメリカン・ハート・アソシエーションのライフ・エッセンシャル8スコアの変化によって測定され,二次的なアウトカムは,自己効能と臨床イベントを含んでいた.

主要な成果:

• 研究は進行中であり,結果は待機中です.
• 主要な有効性評価は,ライフ・エッセンシャル8スコアで測定される,心血管疾患のリスクを軽減する行動の変化です.
• 二次的なアウトカムには,患者の自己効能,臨床イベント,医療利用が含まれます.

結論:

• この大規模な実用的な試験は,伝統的に過小評価されている集団を含み,一般化性を高めます.
• 多様なアドバイザリー・パネルが,この研究の社会文化,言語,地域社会の関連性を確保した.
• 成功した結果は,心血管疾患のリスクを減らすための費用対効果の高い介入の広範な普及を可能にします.