Professional representation of conversational agents for health care: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this scoping review is to examine the professional representation of conversational agents that are used for health care. Professional characteristics associated with these agents will be identified, and the prevalence of these characteristics will be determined. INTRODUCTION: Conversational agents that are used for health care lack the qualifications and capabilities of real health professionals, but this fact may not be clear to some patients and health seekers. This problem may be exacerbated when conversational agents are described as health professionals or are given professional titles or appearances. To date, the professional representation of conversational agents that are used for health care has received little attention in the literature. INCLUSION CRITERIA: This review will include scholarly publications on conversational agents that are used for health care, particularly descriptive/developmental case studies and intervention/evaluation studies. This review will consider conversational agents designed for patients and health seekers, but not health professionals or trainees. Agents addressing physical and/or mental health will be considered. METHODS: This review will be conducted in accordance with JBI methodology for scoping reviews. The databases to be searched will include MEDLINE (PubMed), Embase (Elsevier), CINAHL with Full Text (EBSCO), Scopus (Elsevier), Web of Science (Clarivate), ACM Guide to Computing Literature (ACM Digital Library), and IEEE Xplore (IEEE). The extracted data will include study characteristics, basic characteristics of the conversational agent, and characteristics relating to the professional representation of the conversational agent. The extracted data will be presented in tabular format and summarized using frequency analysis. These results will be accompanied by a narrative summary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».