Evaluating User Feedback for an Artificial Intelligence–Enabled, Cognitive Behavioral Therapy–Based Mental Health App (Wysa): Qualitative Thematic Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital mental health apps are rapidly becoming a common source of accessible support across the world, but their effectiveness is often influenced by limited helpfulness and engagement. OBJECTIVE: This study's primary objective was to analyze feedback content to understand users' experiences with engaging with a digital mental health app. As a secondary objective, an exploratory analysis captured the types of mental health app users. METHODS: This study utilized a user-led approach to understanding factors for engagement and helpfulness in digital mental health by analyzing feedback (n=7929) reported on Google Play Store about Wysa, a mental health app (1-year period). The analysis of keywords in the user feedback categorized and evaluated the reported user experience into the core domains of acceptability, usability, usefulness, and integration. The study also captured key deficits and strengths of the app and explored salient characteristics of the types of users who benefit from accessible digital mental health support. RESULTS: The analysis of user feedback found the app to be overwhelmingly positively reviewed (6700/7929, 84.50% 5-star rating). The themes of engaging exercises, interactive interface, and artificial intelligence (AI) conversational ability indicated the acceptability of the app, while the nonjudgmentality and ease of conversation highlighted its usability. The app's usefulness was portrayed by themes such as improvement in mental health, convenient access, and cognitive restructuring exercises. Themes of privacy and confidentiality underscored users' preference for the integrated aspects of the app. Further analysis revealed 4 predominant types of individuals who shared app feedback on the store. CONCLUSIONS: Users reported therapeutic elements of a comfortable, safe, and supportive environment through using the digital mental health app. Digital mental health apps may expand mental health access to those unable to access traditional forms of mental health support and treatments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 découle