Analysis of Patient Cues in Asynchronous Health Interactions: Pilot Study Combining Empathy Appraisal and Systemic Functional Linguistics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lifestyle-related diseases are among the leading causes of death and disability. Their rapid increase worldwide has called for low-cost, scalable solutions to promote health behavior changes. Digital health coaching has proved to be effective in delivering affordable, scalable programs to support lifestyle change. This approach increasingly relies on asynchronous text-based interventions to motivate and support behavior change. Although we know that empathy is a core element for a successful coach-user relationship and positive patient outcomes, we lack research on how this is realized in text-based interactions. Systemic functional linguistics (SFL) is a linguistic theory that may support the identification of empathy opportunities (EOs) in text-based interactions, as well as the reasoning behind patients' linguistic choices in their formulation. OBJECTIVE: This study aims to determine whether empathy and SFL approaches correspond and complement each other satisfactorily to study text-based communication in a health coaching context. We sought to explore whether combining empathic assessment with SFL categories can provide a means to understand client-coach interactions in asynchronous text-based coaching interactions. METHODS: We retrieved 148 text messages sent by 29 women who participated in a randomized trial of telecoaching for the prevention of gestational diabetes mellitus (GDM) and postnatal weight loss. We conducted a pilot study to identify users' explicit and implicit EOs and further investigated these statements using the SFL approach, focusing on the analysis of transitivity and thematic analysis. RESULTS: We identified 164 EOs present in 42.37% (3478/8209) of the word count in the corpus. These were mainly negative (n=90, 54.88%) and implicit (n=55, 60.00%). We distinguished opening, content and closing messages structures. Most of the wording was found in the content (n=7077, 86.21%) with a declarative structure (n=7084, 86.30%). Processes represented 22.4% (n=1839) of the corpus, with half being material (n=876, 10.67%) and mostly related to food and diet (n=196, 54.92%), physical activity (n=96, 26.89%), and lifestyle goals (n=40, 11.20%). CONCLUSIONS: Our findings show that empathy and SFL approaches are compatible. The results from our transitivity analysis reveal novel insights into the meanings of the users' EOs, such as their seek for help or praise, often missed by health care professionals (HCPs), and on the coach-user relationship. The absence of explicit EOs and direct questions could be attributed to low trust on or information about the coach's abilities. In the future, we will conduct further research to explore additional linguistic features and code coach messages. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) ACTRN12620001240932; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=380020.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».