User Evaluation of a Chat-Based Instant Messaging Support Health Education Program for Patients With Chronic Kidney Disease: Preliminary Findings of a Formative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Artificial intelligence–driven chatbots are increasingly being used in health care, but few chat-based instant messaging support health education programs are designed for patients with chronic kidney disease (CKD) to evaluate their effectiveness. In addition, limited research exists on the usage of chat-based programs among patients with CKD, particularly those that integrate a chatbot aimed at enhancing the communication ability and disease-specific knowledge of patients. Objective The objective of this formative study is to gather the data necessary to develop an intervention program of chat-based instant messaging support health education for patients with CKD. Participants’ user experiences will form the basis for program design improvements. Methods Data were collected from April to November 2020 using a structured questionnaire. A pre-post design was used, and a total of 60 patients consented to join the 3-month program. Among them, 55 successfully completed the study measurements. The System Usability Scale was used for participant evaluations of the usability of the chat-based program. Results Paired t tests revealed significant differences before and after intervention for communicative literacy (t54=3.99; P<.001) and CKD-specific disease knowledge (t54=7.54; P<.001). Within disease knowledge, significant differences were observed in the aspects of CKD basic knowledge (t54=3.46; P=.001), lifestyle (t54=3.83; P=.001), dietary intake (t54=5.51; P<.001), and medication (t54=4.17; P=.001). However, no significant difference was found in the aspect of disease prevention. Subgroup analysis revealed that while the findings among male participants were similar to those of the main sample, this was not the case among female participants. Conclusions The findings reveal that a chat-based instant messaging support health education program may be effective for middle-aged and older patients with CKD. The use of a chat-based program with multiple promoting approaches is promising, and users’ evaluation is satisfactory. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT05665517; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05665517
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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».