对患有酒精使用障碍的成年人进行远程医疗参与和治疗策略:一个连续的多重分配随机试验协议
Erin E Bonar1, Kelley Kidwell2, Lyndsay Chapman3
1Department of Psychiatry, University of Michigan, North Campus Research Complex, 2800 Plymouth Rd. Building 16, Ann Arbor, MI 48109, USA; Michigan Innovations in Addiction Care through Research & Education, University of Michigan, North Campus Research Complex, 2800 Plymouth Rd. Building 16, Ann Arbor, MI 48109, USA; Injury Prevention Center, University of Michigan, North Campus Research Complex, 2800 Plymouth Rd. Building 10, Ann Arbor, MI 48109, USA.
这项研究测试了技术驱动的干预措施,以改善酒精使用障碍 (AUD) 护理. 它旨在为患有AUD的成年人找到最好的初始和后续治疗方法,增加参与度和改善结果.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 行为科学 行为科学
- 临床试验 临床试验
背景情况:
- 美国酒精使用障碍 (AUD) 治疗率低,这对公共卫生构成了重大挑战.
- 电子健康记录 (EHR) 为识别和参与AUD患者治疗的潜在途径.
- 技术驱动的适应性干预 (ADI) 显示出增加AUD护理的可获得性和有效性的承诺.
研究的目的:
- 评估技术驱动的ADI在AUD成年人的顺序性,多重分配,随机试验 (SMART) 中的疗效.
- 为了比较不同初步干预策略的有效性 (简短的动机面试电话会议与交互式消息).
- 确定非响应者的最佳后续策略,将增强的初始干预措施与结构化的MI-认知行为疗法 (MI-CBT) 协议进行比较.
主要方法:
- 两阶段的SMART设计将招收400名通过EHR酒精指标识别的成年人.
- 参与者将被随机分配到简短的激励面试 (MI) 电话会议或4周的互动治疗信息.
- 没有反应的患者将被重新随机分配到他们最初的干预剂量的增强剂量或8次MI-CBT协议中,结果在4,8和12个月后进行评估.
主要成果:
- 本章节将报告初始和后续ADI的比较有效性.
- 结果将详细介绍干预部门饮酒减少和治疗利用率的差异.
- 该研究将确定哪些技术驱动的策略在吸引和治疗AUD成年人方面最成功.
结论:
- 这项创新的SMART试验将阐明最有效的技术驱动的ADI策略,以吸引和治疗AUD成年人.
- 结果将为开发可扩展的干预措施提供信息,以解决未经治疗的AUD患者未得到满足的需求.
- 该研究为AUD管理在医疗保健系统内优化数字健康方法提供了有价值的数据.
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