調査例: 有害事象報告に関する臨床試験参加者のアンケート

これは、臨床試験参加者向けのAI調査の例であり、副作用報告についてのものです。会話型調査がどのようにして副作用報告を効率化できるかを理解したい場合は、この例を見て試してみてください。

副作用報告のための効果的な調査を設計するのは難しく、不明瞭な回答やフォローアップのメールがすべてを遅らせ、データの品質に悪影響を与えます。

Specificはこれを念頭に置いて構築されています。ここで見るすべてのツール、この調査の例を含め、専門的な論理と賢いAIを組み合わせたプラットフォームから提供され、会話型リサーチの基準を設定します。

会話型調査とは何か、臨床試験参加者にとってAIがどのようにそれを改善するか

率直に言えば、副作用報告はしばしばギャップや混乱、不完全なフィードバックで満たされています。臨床研究において、調査は重要ですが、伝統的な形式は参加者が明確で洞察に満ちた、そして実行可能なフィードバックを提供するのを難しくしています。

統計がこれを裏付けています：系統的レビューによると、第III相のがん試験の59％がグループ間で副作用（AE）率を比較しておらず、15.6％が重大なAEのみを記録しています。これは薬剤開発と患者の安全性に大きな違いをもたらすことができる未収集または未洗練のフィードバックの驚くべき量です [1]。

では、どのようにしてAI調査ジェネレーターが臨床試験参加者にとってゲームを変えるのでしょうか？

• AI調査は、賢く注意深い研究者とチャットしているかのように、自然な会話の流れで質問を行います。

• 回答者の以前の回答に自動的に適応し、理解を深めるためにフォローアップを行います。

• AI調査ビルダーを使用して、簡単な自然言語プロンプトで調査を作成または編集します。複雑なフォームと格闘したり、無限のドラッグアンドドロップビルダーと格闘する必要はありません。

簡単な比較を示します：

なぜ臨床試験参加者の調査にAIを使用するのか？

• 汎用的なフォームに妥協しないでください。 AI調査は曖昧なフィードバックを明確にし、参加者の回答内容に疑問を持つことがありません。

• エンゲージメントと正確性を高めます。 双方向の会話をシミュレートすることで、コンプライアンスと研究の完全性のために、より豊かで信頼性のあるAEデータを収集します。

• Specificは、会話型調査において一流のユーザーエクスペリエンスを提供し、フィードバックプロセスをスムーズでアクセスしやすくし、臨床チームと参加者の両方にとって快適にします。

どのような質問がAEデータを改善するのかを知りたい場合は、臨床試験における副作用調査のための最良の質問ガイドをご覧ください。

以前の返信に基づいた自動フォローアップ質問

Specificの際だった機能は、そのリアルタイムのAIフォローアップ質問です。AIは参加者の最新の答えを読み、経験豊富なインタビュアーのようにすぐに賢く明確化する質問を投げかけます。このコンテキスト駆動の質問は、静的なフォームや手動のメールでは見逃される詳細を明らかにします。

なぜそれが重要なのか？実世界での影響を考えてみましょう：

• 参加者:「2週目にめまいを感じました。」

• AIフォローアップ:「めまいの重症度について説明できますか？それは日常活動に影響を与えましたか、それとも薬を中止する必要がありましたか？」

フォローアップをしなければ、使いものにならないデータを得ることになります。不明瞭な入力を解釈しようとするのに時間を無駄にするか、個別の確認メールを送る羽目になります。

AIによる自動フォローアップ質問がどのように機能するかについての詳細をご覧ください。追加の負担なく豊かな回答を収集する新しい方法です。調査を生成してその違いを体験してみてください。

これらのフォローアップが基本的な調査を実際の会話型調査に変え、すべての応答者が聞かれていると感じ、すべての回答が実行可能になります。

魔法のように簡単な編集

Specificでの調査の変更は作成と同じくらい簡単です。「めまいに関する質問の後に明確化のフォローアップを追加する」や「軽度だが頻繁な症状により焦点を当てる」など、あなたの望むことを説明するだけで、AI調査エディターが単調な作業をすべて瞬時に行います。

従来の調査ツールで何時間もかかる作業が今では数秒で完了し、毎回の調整にAIの研究能力の恩恵を受けます。新しく始めたい場合は、どのような調査アイデアにもAI調査ビルダーを使用できます。

あなたのAE調査を共有：ランディングページまたはインプロダクト

副作用報告調査を実際に臨床試験参加者に届ける必要があるため、シームレスな2つの配送オプションを提供します：

• 共有可能なランディングページ調査：固有の調査リンクを生成してメールで送信、参加者ポータルに投稿、または研究ダッシュボードに埋め込むことができます。直接アプリでのアクセスが不可能な場合に特に理想的な、複数サイトや地理的に分散した試験に適しています。

• インプロダクト調査：参加者向けのアプリを使ったデジタルトライアル向けに、軽量ウィジェットとして調査を埋め込みます。治療マイルストーン後、ログイン時、または症状が報告された際にAE調査をトリガーし、参加率と報告の正確性を向上させます。

臨床試験参加者と副作用報告において、ランディングページは広範なアウトリーチと縦断的フォローアップを容易にし、インプロダクト調査は実際の研究活動に基づいてターゲティングトリガーを解放します。

AIによる分析：瞬時で実用的な洞察

回答が届くと、Specificが最も時間のかかる部分である分析を担当します。AIによる調査分析が瞬時に回答を要約し、主要なテーマを検出し、自由形式のフィードバックを構造化された所見に変換します。スプレッドシートは必要ありません。AIとのチャットで具体的な事項を掘り下げたり、自動トピック検出を実際に見ることができます。詳細な手順については、臨床試験参加者の副作用報告調査返信をAIで分析する方法に関するガイドをご覧ください。または、当社の調査返信分析ページで完全な機能を確認してください。

このアプローチは、調査のインサイトを自動化し、研究者や医療監視者が安全性の問題、コンプライアンスのギャップ、または予期しない副作用を迅速に発見するのを支援します—生の定性データに膨大な時間を費やすことなく。

今すぐこの副作用報告調査例をご覧ください

AIが駆動する会話型調査で副作用の報告を試し、スマートなフォローアップと即時分析が参加者のフィードバックを実際の研究上の利点にどのように変えるかを体験してください。