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Enregistrement W4296509688 · doi:10.2196/37877

A Cognitive Behavioral Therapy Chatbot (Otis) for Health Anxiety Management: Mixed Methods Pilot Study

2022· article· en· W4296509688 sur OpenAlexvenueno aff
Yenushka Goonesekera, Liesje Donkin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionClinical psychologyCognitive behavioral therapyIntervention (counseling)ChatbotQuality of life (healthcare)Mental healthPsychologyMedicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An increase in health anxiety was observed during the COVID-19 pandemic. However, due to physical distancing restrictions and a strained mental health system, people were unable to access support to manage health anxiety. Chatbots are emerging as an interactive means to deliver psychological interventions in a scalable manner and provide an opportunity for novel therapy delivery to large groups of people including those who might struggle to access traditional therapies. OBJECTIVE: The aim of this mixed methods pilot study was to investigate the feasibility, acceptability, engagement, and effectiveness of a cognitive behavioral therapy (CBT)-based chatbot (Otis) as an early health anxiety management intervention for adults in New Zealand during the COVID-19 pandemic. METHODS: Users were asked to complete a 14-day program run by Otis, a primarily decision tree-based chatbot on Facebook Messenger. Health anxiety, general anxiety, intolerance of uncertainty, personal well-being, and quality of life were measured pre-intervention, postintervention, and at a 12-week follow-up. Paired samples t tests and 1-way ANOVAs were conducted to investigate the associated changes in the outcomes over time. Semistructured interviews and written responses in the self-report questionnaires and Facebook Messenger were thematically analyzed. RESULTS: The trial was completed by 29 participants who provided outcome measures at both postintervention and follow-up. Although an average decrease in health anxiety did not reach significance at postintervention (P=.55) or follow-up (P=.08), qualitative analysis demonstrated that participants perceived benefiting from the intervention. Significant improvement in general anxiety, personal well-being, and quality of life was associated with the use of Otis at postintervention and follow-up. Anthropomorphism, Otis' appearance, and delivery of content facilitated the use of Otis. Technical difficulties and high performance and effort expectancy were, in contrast, barriers to acceptance and engagement of Otis. CONCLUSIONS: Otis may be a feasible, acceptable, and engaging means of delivering CBT to improve anxiety management, quality of life, and personal well-being but might not significantly reduce health anxiety.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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