Conversational Agents in Health Education: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conversational agents have the ability to reach people through multiple mediums, including the online space, mobile phones, and hardware devices like Alexa and Google Home. Conversational agents provide an engaging method of interaction while making information easier to access. Their emergence into areas related to public health and health education is perhaps unsurprising. While the building of conversational agents is getting more simplified with time, there are still requirements of time and effort. There is also a lack of clarity and consistent terminology regarding what constitutes a conversational agent, how these agents are developed, and the kinds of resources that are needed to develop and sustain them. This lack of clarity creates a daunting task for those seeking to build conversational agents for health education initiatives. OBJECTIVE: This scoping review aims to identify literature that reports on the design and implementation of conversational agents to promote and educate the public on matters related to health. We will categorize conversational agents in health education in alignment with current classifications and terminology emerging from the marketplace. We will clearly define the variety levels of conversational agents, categorize currently existing agents within these levels, and describe the development models, tools, and resources being used to build conversational agents for health care education purposes. METHODS: This scoping review will be conducted by employing the Arksey and O'Malley framework. We will also be adhering to the enhancements and updates proposed by Levac et al and Peters et al. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) extension for scoping reviews will guide the reporting of this scoping review. A systematic search for published and grey literature will be undertaken from the following databases: (1) PubMed, (2) PsychINFO, (3) Embase, (4) Web of Science, (5) SCOPUS, (6) CINAHL, (7) ERIC, (8) MEDLINE, and (9) Google Scholar. Data charting will be done using a structured format. RESULTS: Initial searches of the databases retrieved 1305 results. The results will be presented in the final scoping review in a narrative and illustrative manner. CONCLUSIONS: This scoping review will report on conversational agents being used in health education today, and will include categorization of the levels of the agents and report on the kinds of tools, resources, and design and development methods used. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/31923.
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 | 0,095 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,014 |
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 ».