BeautiFi

Chào mừng đến với BeautiFi:

Ứng dụng BeautiFi là một nền tảng độc quyền của ObvioHealth được sử dụng để thực hiện dự án bằng chứng khái niệm (POC) với khách hàng tiềm năng (Nhà tài trợ).

POC sẽ mô phỏng một nghiên cứu, theo quy trình bình thường của một thử nghiệm lâm sàng (đồng ý, sàng lọc, thử nghiệm tích cực), nhưng những người tham gia sẽ không phải là những người tham gia tiêu chuẩn và thay vào đó sẽ là nhân viên của Nhà tài trợ. Dữ liệu thu thập được sẽ không được sử dụng hoặc phân tích cho các mục đích nghiên cứu. Thay vào đó, kinh nghiệm của nhóm Nhà tài trợ sẽ được sử dụng để xác định xem họ có muốn tiếp tục với ObvioHealth và bắt đầu một dự án nghiên cứu thực sự hay không.

Hồ sơ IRB của ObvioHealth, Advarra, đã xem xét dự án và đưa ra quyết định rằng dự án không đáp ứng định nghĩa của DHHS về nghiên cứu đối tượng con người dưới 45 CFR 46, do đó không yêu cầu IRB giám sát.

Hành trình của người dùng

Người dùng được Nhà tài trợ xác định cho dự án này sẽ hoàn thành biểu mẫu đăng ký qua web và được mời tải xuống BeautiFi.

Sau khi tải xuống, người dùng sẽ tạo một tài khoản và hoàn tất quy trình Đồng ý được thông báo được mô phỏng. Bởi vì đây không phải là một dự án nghiên cứu, đây sẽ là một mô phỏng, không phải là một quy trình đồng ý được thông báo thực sự. Người dùng cũng sẽ có cơ hội kết nối với một thành viên của nhóm nghiên cứu giả để đặt câu hỏi trước khi ký vào biểu mẫu đồng ý đã được thông báo.

Sau khi quá trình lấy sự đồng ý được mô phỏng hoàn tất, người dùng sẽ được giao một nhiệm vụ bảng câu hỏi sàng lọc. Những người cung cấp câu trả lời được đánh dấu là đủ điều kiện sẽ được mời tiếp tục vào giai đoạn thu thập dữ liệu một ngày. Vì đây là POC nên các phản hồi có thể được tạo cho mục đích thử nghiệm hơn là phản hồi chính xác từ người dùng.

Khoảng thời gian thu thập dữ liệu một ngày

Người dùng sẽ đóng góp dữ liệu cho nghiên cứu bằng cách hoàn thành hai bảng câu hỏi trong khoảng thời gian 1 ngày.

LƯU Ý: Vì đây là POC nên phản hồi của người dùng có thể được tạo cho mục đích thử nghiệm chứ không phải là phản hồi chính xác từ người dùng.