Motivational Interviewing Conversational Agent for Parents as Proxies for Their Children in Healthy Eating: Development and User Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased adoption of off-the-shelf conversational agents (CAs) brings opportunities to integrate therapeutic interventions. Motivational Interviewing (MI) can then be integrated with CAs for cost-effective access to it. MI can be especially beneficial for parents who often have low motivation because of limited time and resources to eat healthy together with their children. OBJECTIVE: We developed a Motivational Interviewing Conversational Agent (MICA) to improve healthy eating in parents who serve as a proxy for health behavior change in their children. Proxy relationships involve a person serving as a catalyst for behavior change in another person. Parents, serving as proxies, can bring about behavior change in their children. METHODS: We conducted user test sessions of the MICA prototype to understand the perceived acceptability and usefulness of the MICA prototype by parents. A total of 24 parents of young children participated in 2 user test sessions with MICA, approximately 2 weeks apart. After parents' interaction with the MICA prototype in each user test session, we used qualitative interviews to understand parents' perceptions and suggestions for improvements in MICA. RESULTS: Findings showed participants' perceived usefulness of MICAs for helping them self-reflect and motivating them to adopt healthier eating habits together with their children. Participants further suggested various ways in which MICA can help them safely manage their children's eating behaviors and provide customized support for their proxy needs and goals. CONCLUSIONS: We have discussed how the user experience of CAs can be improved to uniquely offer support to parents who serve as proxies in changing the behavior of their children. We have concluded with implications for a larger context of designing MI-based CAs for supporting proxy relationships for health behavior change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».