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Enregistrement W4320060203 · doi:10.2196/44041

Development of a Conversational Agent for Individuals Ambivalent About Quitting Smoking: Protocol for a Proof-of-Concept Study

2023· article· en· W4320060203 sur OpenAlexvenueno aff
Uma S. Nair, Karah Y. Greene, Stephanie L. Marhefka, Kristin Kosyluk, Jerome T. Galea

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South Florida Research and InnovationUniversity of South Florida
Mots-clésChatbotSmoking cessationPsychological interventionPopulationMedicineAmbivalencePsychologyApplied psychologyNursingSocial psychologyComputer scienceEnvironmental healthWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cigarette smoking is the leading preventable cause of disease and death in the United States. Despite the availability of a plethora of evidence-based smoking cessation resources, less than one-third of individuals who smoke seek cessation services, and individuals using these services are often those who are actively contemplating quitting smoking. There is a distinct dearth of low-cost, scalable interventions to support smokers not ready to quit (ambivalent smokers). Such interventions can assist in gradually promoting smoking behavior changes in this target population until motivation to quit arises, at which time they can be navigated to existing evidence-based smoking cessation interventions. Conversational agents or chatbots could provide cessation education and support to ambivalent smokers to build motivation and navigate them to evidence-based resources when ready to quit. OBJECTIVE: The goal of our study is to test the proof-of-concept of the development and preliminary feasibility and acceptability of a smoking cessation support chatbot. METHODS: We will accomplish our study aims in 2 phases. In phase 1, we will survey 300 ambivalent smokers to determine their preferences and priorities for a smoking cessation support chatbot. A "forced-choice experiment" will be administered to understand participants' preferred characteristics (attributes) of the proposed chatbot prototype. The data gathered will be used to program the prototype. In phase 2, we will invite 25 individuals who smoke to use the developed prototype. For this phase, participants will receive an overview of the chatbot and be encouraged to use the chatbot and engage and interact with the programmed attributes and components for a 2-week period. RESULTS: At the end of phase 1, we anticipate identifying key attributes that ambivalent smokers prefer in a smoking cessation support chatbot. At the end of phase 2, chatbot acceptability and feasibility will be assessed. The study was funded in June 2022, and data collection for both phases of the study is currently ongoing. We expect study results to be published by December 2023. CONCLUSIONS: Study results will yield a smoking behavior change chatbot prototype developed for ambivalent smokers that will be ready for efficacy testing in a larger study. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44041.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,013

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 Opus0,547
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,099 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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