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Enregistrement W4389554611 · doi:10.2196/52048

Usability and Acceptability of a Conversational Agent Health Education App (Nthabi) for Young Women in Lesotho: Quantitative Study

2023· article· en· W4389554611 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Nkabane-Nkholongo, Mathildah Mpata Mokgatle, Brian W. Jack, Clevanne Julce, Timothy Bickmore

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésUsabilityLikert scaleDescriptive statisticsPsychologyReproductive healthPromotion (chess)Descriptive researchMedical educationApplied psychologyMedicineDevelopmental psychologyComputer sciencePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young women in Lesotho face myriad sexual and reproductive health problems. There is little time to provide health education to women in low-resource settings with critical shortages of human resources for health. OBJECTIVE: This study aims to determine the acceptability and usability of a conversational agent system, the Nthabi health promotion app, which was culturally adapted for use in Lesotho. METHODS: tests were used to determine any associations among variables. RESULTS: A total of 138 participants were enrolled and completed the survey. The mean age was 22 years, most were unmarried, 56 (40.6%) participants had completed high school, 39 (28.3%) participants were unemployed, and 88 (63.8%) participants were students. Respondents believed the app was helpful, with 134 (97.1%) participants strongly agreeing or agreeing that the app was "effective in helping them make decisions" and "could quickly improve health education and counselling." In addition, 136 (98.5%) participants strongly agreed or agreed that the app was "simple to use," 130 (94.2 %) participants reported that Nthabi could "easily repeat words that were not well understood," and 128 (92.7%) participants reported that the app "could quickly load the information on the screen." Respondents were generally satisfied with the app, with 132 (95.6%) participants strongly agreeing or agreeing that the health education content delivered by the app was "well organised and delivered in a timely way," while 133 (96.4%) participants "enjoyed using the interface." They were satisfied with the cultural adaptation, with 133 (96.4%) participants strongly agreeing or agreeing that the app was "culturally appropriate and that it could be easily shared with a family or community members." They also reported that Nthabi was worthwhile, with 127 (92%) participants reporting that they strongly agreed or agreed that they were "satisfied with the application and intended to continue using it," while 135 (97.8%) participants would "encourage others to use it." Participants aged 18-24 years (vs those aged 25-28 years) agreed that the "Nthabi app was simple to use" (106/106, 100% vs 30/32, 98.8%; P=.01), and agreed that "the educational content was well organised and delivered in a timely way" (104/106, 98.1% vs 28/32, 87.5%; P=.01). CONCLUSIONS: These results support further study of conversational agent systems as alternatives to traditional face-to-face provision of health education services in Lesotho, where there are critical shortages of human resources for health. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04354168; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT04354168.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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