A Chatbot-Based Version of the World Health Organization–Validated Self-Help Plus Intervention for Stress Management: Co-Design and Usability Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advancements in technology offer new opportunities to support vulnerable populations, such as pregnant women and women diagnosed with breast cancer, during physiologically and psychologically stressful periods. OBJECTIVE: This study aims to adapt and co-design the World Health Organization's Self-Help Plus intervention into a mobile health intervention for these target groups. METHODS: On the basis of the Obesity-Related Behavioral Intervention Trials and Center for eHealth Research and Disease Management models, low-fidelity and high-fidelity prototypes were developed. Prototypes were evaluated by 13 domain experts from diverse sectors and 15 participants from the target groups to assess usability, attractiveness, and functionality through semantic differential scales, the User Version of the Mobile Application Rating Scale questionnaire, and semistructured interviews. RESULTS: Feedback from participants indicated positive perceptions of the mobile health intervention, highlighting its ease of use, appropriate language, and attractive multimedia content. Areas identified for improvement included enhancing user engagement through reminders, monitoring features, and increased personalization. The quality of the content and adherence to initial protocols were positively evaluated. CONCLUSIONS: This research provides valuable insights for future studies aiming to enhance the usability, efficacy, and effectiveness of the app, suggesting the potential role of a chatbot-delivered Self-Help Plus intervention as a supportive tool for pregnant women and women with a breast cancer diagnosis.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».