Artificial Intelligence–Based Chatbot for Anxiety and Depression in University Students: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Artificial intelligence–based chatbots are emerging as instruments of psychological intervention; however, no relevant studies have been reported in Latin America. Objective The objective of the present study was to evaluate the viability, acceptability, and potential impact of using Tess, a chatbot, for examining symptoms of depression and anxiety in university students. Methods This was a pilot randomized controlled trial. The experimental condition used Tess for 8 weeks, and the control condition was assigned to a psychoeducation book on depression. Comparisons were conducted using Mann-Whitney U and Wilcoxon tests for depressive symptoms, and independent and paired sample t tests to analyze anxiety symptoms. Results The initial sample consisted of 181 Argentinian college students (158, 87.2% female) aged 18 to 33. Data at week 8 were provided by 39 out of the 99 (39%) participants in the experimental condition and 34 out of the 82 (41%) in the control group. On an average, 472 (SD 249.52) messages were exchanged, with 116 (SD 73.87) of the messages sent from the users in response to Tess. A higher number of messages exchanged with Tess was associated with positive feedback (F2,36=4.37; P=.02). No significant differences between the experimental and control groups were found from the baseline to week 8 for depressive and anxiety symptoms. However, significant intragroup differences demonstrated that the experimental group showed a significant decrease in anxiety symptoms; no such differences were observed for the control group. Further, no significant intragroup differences were found for depressive symptoms. Conclusions The students spent a considerable amount of time exchanging messages with Tess and positive feedback was associated with a higher number of messages exchanged. The initial results show promising evidence for the usability and acceptability of Tess in the Argentinian population. Research on chatbots is still in its initial stages and further research is needed.
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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».