Design Validation of a Relational Agent by COVID-19 Patients: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relational agents (RAs) have shown effectiveness in various health interventions with and without doctors and hospital facilities. In situations such as a pandemic like the COVID-19 pandemic when health care professionals (HCPs) and facilities are unable to cope with increased demands, RAs may play a major role in ameliorating the situation. However, they have not been well explored in this domain. OBJECTIVE: This study aimed to design a prototypical RA in collaboration with COVID-19 patients and HCPs and test it with the potential users, for its ability to deliver services during a pandemic. METHODS: The RA was designed and developed in collaboration with people with COVID-19 (n=21) and 2 groups of HCPs (n=19 and n=16, respectively) to aid COVID-19 patients at various stages by performing 4 main tasks: testing guidance, support during self-isolation, handling emergency situations, and promoting postrecovery mental well-being. A design validation survey was conducted with 98 individuals to evaluate the usability of the prototype using the System Usability Scale (SUS), and the participants provided feedback on the design. In addition, the RA's usefulness and acceptability were rated by the participants using Likert scales. RESULTS: In the design validation survey, the prototypical RA received an average SUS score of 58.82. Moreover, 90% (88/98) of participants perceived it to be helpful, and 69% (68/98) of participants accepted it as a viable alternative to HCPs. The prototypical RA received favorable feedback from the participants, and they were inclined to accept it as an alternative to HCPs in non-life-threatening scenarios despite the usability rating falling below the acceptable threshold. CONCLUSIONS: Based on participants' feedback, we recommend further development of the RA with improved automation and emotional support, ability to provide information, tracking, and specific recommendations.
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 | 0,080 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».