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Enregistrement W4366352196 · doi:10.2196/40277

Expressive Interviewing Agents to Support Health-Related Behavior Change: Randomized Controlled Study of COVID-19 Behaviors

2023· article· en· W4366352196 sur OpenAlexaffvenue
Ian Stewart, Charles Welch, Lawrence C. An, Ken Resnicow, James W. Pennebaker, Rada Mihalcea

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of MichiganJohn Templeton Foundation
Mots-clésMotivational interviewingInterviewTask (project management)PsychologyIntervention (counseling)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicApplied psychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Expressive writing and motivational interviewing are well-known approaches to help patients cope with stressful life events. Although these methods are often applied by human counselors, it is less well understood if an automated artificial intelligence approach can benefit patients. Providing an automated method would help expose a wider range of people to the possible benefits of motivational interviewing, with lower cost and more adaptability to sudden events like the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: This study presents an automated writing system and evaluates possible outcomes among participants with respect to behavior related to the COVID-19 pandemic. METHODS: We developed a rule-based dialogue system for "Expressive Interviewing" to elicit writing from participants on the subject of how COVID-19 has impacted their lives. The system prompts participants to describe their life experiences and emotions and provides topic-specific prompts in response to participants' use of topical keywords. In May 2021 and June 2021, we recruited participants (N=151) via Prolific to complete either the Expressive Interviewing task or a control task. We surveyed participants immediately before the intervention, immediately after the intervention, and again 2 weeks after the intervention. We measured participants' self-reported stress, general mental health, COVID-19-related health behavior, and social behavior. RESULTS: Participants generally wrote long responses during the task (53.3 words per response). In aggregate, task participants experienced a significant decrease in stress in the short term (~23% decrease, P<.001) and a slight difference in social activity compared with the control group (P=.03). No significant differences in short-term or long-term outcomes were detected between participant subgroups (eg, male versus female participants) except for some within-condition differences by ethnicity (eg, higher social activity among African American people participating in Expressive Interviewing vs participants of other ethnicities). For short-term effects, participants showed different outcomes based on their writing. Using more anxiety-related words was correlated with a greater short-term decrease in stress (r=-0.264, P<.001), and using more positive emotion words was correlated with a more meaningful experience (r=0.243, P=.001). As for long-term effects, writing with more lexical diversity was correlated with an increase in social activity (r=0.266, P<.001). CONCLUSIONS: Expressive Interviewing participants exhibited short-term, but not long-term, positive changes in mental health, and some linguistic metrics of writing style were correlated with positive change in behavior. Although there were no significant long-term effects observed, the positive short-term effects suggest that the Expressive Interviewing intervention could be used in cases in which a patient lacks access to traditional therapy and needs a short-term solution. TRIAL REGISTRATION: Clincaltrials.gov NCT05949840; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05949840.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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