Patient-Centered Pain Care Using Artificial Intelligence and Mobile Health Tools: Protocol for a Randomized Study Funded by the US Department of Veterans Affairs Health Services Research and Development Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive behavioral therapy (CBT) is one of the most effective treatments for chronic low back pain. However, only half of Department of Veterans Affairs (VA) patients have access to trained CBT therapists, and program expansion is costly. CBT typically consists of 10 weekly hour-long sessions. However, some patients improve after the first few sessions while others need more extensive contact. OBJECTIVE: We are applying principles from "reinforcement learning" (a field of artificial intelligence or AI) to develop an evidence-based, personalized CBT pain management service that automatically adapts to each patient's unique and changing needs (AI-CBT). AI-CBT uses feedback from patients about their progress in pain-related functioning measured daily via pedometer step counts to automatically personalize the intensity and type of patient support. The specific aims of the study are to (1) demonstrate that AI-CBT has pain-related outcomes equivalent to standard telephone CBT, (2) document that AI-CBT achieves these outcomes with more efficient use of clinician resources, and (3) demonstrate the intervention's impact on proximal outcomes associated with treatment response, including program engagement, pain management skill acquisition, and patients' likelihood of dropout. METHODS: In total, 320 patients with chronic low back pain will be recruited from 2 VA healthcare systems and randomized to a standard 10 sessions of telephone CBT versus AI-CBT. All patients will begin with weekly hour-long telephone counseling, but for patients in the AI-CBT group, those who demonstrate a significant treatment response will be stepped down through less resource-intensive alternatives including: (1) 15-minute contacts with a therapist, and (2) CBT clinician feedback provided via interactive voice response calls (IVR). The AI engine will learn what works best in terms of patients' personally tailored treatment plans based on daily feedback via IVR about their pedometer-measured step counts, CBT skill practice, and physical functioning. Outcomes will be measured at 3 and 6 months post recruitment and will include pain-related interference, treatment satisfaction, and treatment dropout. Our primary hypothesis is that AI-CBT will result in pain-related functional outcomes that are at least as good as the standard approach, and that by scaling back the intensity of contact that is not associated with additional gains in pain control, the AI-CBT approach will be significantly less costly in terms of therapy time. RESULTS: The trial is currently in the start-up phase. Patient enrollment will begin in the fall of 2016 and results of the trial will be available in the winter of 2019. CONCLUSIONS: This study will evaluate an intervention that increases patients' access to effective CBT pain management services while allowing health systems to maximize program expansion given constrained resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».