User Experience of a Chatbot Questionnaire Versus a Regular Computer Questionnaire: Prospective Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respondent engagement of questionnaires in health care is fundamental to ensure adequate response rates for the evaluation of services and quality of care. Conventional survey designs are often perceived as dull and unengaging, resulting in negative respondent behavior. It is necessary to make completing a questionnaire attractive and motivating. OBJECTIVE: The aim of this study is to compare the user experience of a chatbot questionnaire, which mimics intelligent conversation, with a regular computer questionnaire. METHODS: The research took place at the preoperative outpatient clinic. Patients completed both the standard computer questionnaire and the new chatbot questionnaire. Afterward, patients gave their feedback on both questionnaires by the User Experience Questionnaire, which consists of 26 terms to score. RESULTS: The mean age of the 40 included patients (25 [63%] women) was 49 (SD 18-79) years; 46.73% (486/1040) of all terms were scored positive for the chatbot. Patients preferred the computer for 7.98% (83/1040) of the terms and for 47.88% (498/1040) of the terms there were no differences. Completion (mean time) of the computer questionnaire took 9.00 minutes by men (SD 2.72) and 7.72 minutes by women (SD 2.60; P=.148). For the chatbot, completion by men took 8.33 minutes (SD 2.99) and by women 7.36 minutes (SD 2.61; P=.287). CONCLUSIONS: Patients preferred the chatbot questionnaire over the computer questionnaire. Time to completion of both questionnaires did not differ, though the chatbot questionnaire on a tablet felt more rapid compared to the computer questionnaire. This is an important finding because it could lead to higher response rates and to qualitatively better responses in future questionnaires.
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 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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».