Patient Acceptability of Symptom Screening and Patient Education Using a Chatbot for Autoimmune Inflammatory Diseases: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chatbots have the potential to enhance health care interaction, satisfaction, and service delivery. However, data regarding their acceptance across diverse patient populations are limited. In-depth studies on the reception of chatbots by patients with chronic autoimmune inflammatory diseases are lacking, although such studies are vital for facilitating the effective integration of chatbots in rheumatology care. OBJECTIVE: We aim to assess patient perceptions and acceptance of a chatbot designed for autoimmune inflammatory rheumatic diseases (AIIRDs). METHODS: We administered a comprehensive survey in an outpatient setting at a top-tier rheumatology referral center. The target cohort included patients who interacted with a chatbot explicitly tailored to facilitate diagnosis and obtain information on AIIRDs. Following the RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation and Maintenance) framework, the survey was designed to gauge the effectiveness, user acceptability, and implementation of the chatbot. RESULTS: Between June and October 2022, we received survey responses from 200 patients, with an equal number of 100 initial consultations and 100 follow-up (FU) visits. The mean scores on a 5-point acceptability scale ranged from 4.01 (SD 0.63) to 4.41 (SD 0.54), indicating consistently high ratings across the different aspects of chatbot performance. Multivariate regression analysis indicated that having a FU visit was significantly associated with a greater willingness to reuse the chatbot for symptom determination (P=.01). Further, patients' comfort with chatbot diagnosis increased significantly after meeting physicians (P<.001). We observed no significant differences in chatbot acceptance according to sex, education level, or diagnosis category. CONCLUSIONS: This study underscores that chatbots tailored to AIIRDs have a favorable reception. The inclination of FU patients to engage with the chatbot signifies the possible influence of past clinical encounters and physician affirmation on its use. Although further exploration is required to refine their integration, the prevalent positive perceptions suggest that chatbots have the potential to strengthen the bridge between patients and health care providers, thus enhancing the delivery of rheumatology care to various cohorts.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».