Меню
Набор скоро начнётся NCT07637617

Large Language Model-Driven Personalization of Virtual Reality Interventions to Improve Pediatric Inpatient Experience and Reduce Needle Anxiety

Без фазы С лечением Large Language Model

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: LLM-audiobook.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Large Language Model. Базовые параметры: 11 лет — 17 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Обзор

Hospitalization strips pediatric patients of the environments, objects, and people that shape their daily lives. Hospitalized pediatric patients routinely experience painful procedures, psychological distress, boredom, and a disorienting loss of personal identity. These experiences measurably worsen anxiety, reduce cooperation with care, and diminish the quality of the inpatient experience for both patients and families.1-7 Immersive digital interventions, including VR and tablet-based experiences, have emerged as a promising class of tools for addressing these challenges. Prior studies from The Stanford Chariot Program have demonstrated that digitally delivered, patient-centered experiences can meaningfully reduce procedural anxiety and improve engagement in hospitalized children.8-12 Yet, an important limitation persists in these technologies - current digital interventions largely remain in one-size-fits-all formats. Every child receives the same content, regardless of who they are, what they love, or what makes them feel at home in the world. This design limits therapeutic relevance, constrains engagement, and represents a missed opportunity to engage children, reduce anxiety, and enhance their quality of life during hospital stays.

Вмешательства

  • Поведенческое LLM-audiobook
    Develop and refine a two-stage personalization LLM pipeline: (1) a structured brief interview template and (2) an LLM prompt chain for content generation. The interview instrument will be a structured guide (\~20 minutes) capturing details about the child's background, interests, and aspirations. All information collected during the interview will be deidentified prior to being passed into the LLM. Content Generation: Deidentified interview responses will be input to a standardized LLM prompt p

Первичные конечные точки

  • Determine the acceptability of the Large Language Model generated audiobook [Срок оценки: Immediately after intervention]

Критерии участия

Критерии включения

  • English-speaking patients admitted for ≥24 hours

Критерии исключения

  • Acute medical instability
  • Contact or airborne isolation precautions (precluding shared device use)
  • Vision or hearing impairment
  • Severe cognitive or developmental impairment
  • Active seizure disorder

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Не применимо
Модель
Одна группа
Маскирование
Открытое
Основная цель
Поддерживающая терапия

Центры проведения

Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.

Идентификаторы

NCT: NCT07637617 · 87422

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗