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Enregistrement W2731153951 · doi:10.2196/mental.7571

Initial Progress Toward Development of a Voice-Based Computer-Delivered Motivational Intervention for Heavy Drinking College Students: An Experimental Study

2017· article· en· W2731153951 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher W. Kahler, William V. Lechner, James MacGlashan, Tyler B. Wray, Michael L. Littman

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrown University
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyMedical educationPsychological interventionApplied psychologyMathematics educationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computer-delivered interventions have been shown to be effective in reducing alcohol consumption in heavy drinking college students. However, these computer-delivered interventions rely on mouse, keyboard, or touchscreen responses for interactions between the users and the computer-delivered intervention. The principles of motivational interviewing suggest that in-person interventions may be effective, in part, because they encourage individuals to think through and speak aloud their motivations for changing a health behavior, which current computer-delivered interventions do not allow. OBJECTIVE: The objective of this study was to take the initial steps toward development of a voice-based computer-delivered intervention that can ask open-ended questions and respond appropriately to users' verbal responses, more closely mirroring a human-delivered motivational intervention. METHODS: We developed (1) a voice-based computer-delivered intervention that was run by a human controller and that allowed participants to speak their responses to scripted prompts delivered by speech generation software and (2) a text-based computer-delivered intervention that relied on the mouse, keyboard, and computer screen for all interactions. We randomized 60 heavy drinking college students to interact with the voice-based computer-delivered intervention and 30 to interact with the text-based computer-delivered intervention and compared their ratings of the systems as well as their motivation to change drinking and their drinking behavior at 1-month follow-up. RESULTS: Participants reported that the voice-based computer-delivered intervention engaged positively with them in the session and delivered content in a manner consistent with motivational interviewing principles. At 1-month follow-up, participants in the voice-based computer-delivered intervention condition reported significant decreases in quantity, frequency, and problems associated with drinking, and increased perceived importance of changing drinking behaviors. In comparison to the text-based computer-delivered intervention condition, those assigned to voice-based computer-delivered intervention reported significantly fewer alcohol-related problems at the 1-month follow-up (incident rate ratio 0.60, 95% CI 0.44-0.83, P=.002). The conditions did not differ significantly on perceived importance of changing drinking or on measures of drinking quantity and frequency of heavy drinking. CONCLUSIONS: Results indicate that it is feasible to construct a series of open-ended questions and a bank of responses and follow-up prompts that can be used in a future fully automated voice-based computer-delivered intervention that may mirror more closely human-delivered motivational interventions to reduce drinking. Such efforts will require using advanced speech recognition capabilities and machine-learning approaches to train a program to mirror the decisions made by human controllers in the voice-based computer-delivered intervention used in this study. In addition, future studies should examine enhancements that can increase the perceived warmth and empathy of voice-based computer-delivered intervention, possibly through greater personalization, improvements in the speech generation software, and embodying the computer-delivered intervention in a physical form.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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