Development of a Voice-Activated Virtual Assistant to Improve Insomnia Among Young Adult Cancer Survivors: Mixed Methods Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 75% of young adult cancer survivors (YACS) experience chronic insomnia, negatively affecting physical and emotional health and overall quality of life. Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) is a gold-standard intervention to address insomnia. To improve CBT-I access and treatment adherence, screen-based digital CBT-I platforms have been developed. However, even with these digital products, widespread uptake of CBT-I remains limited, and new strategies for CBT-I delivery are warranted. OBJECTIVE: The objective of this study is to understand how YACS experience insomnia and how they might incorporate technology-delivered CBT-I into a daily routine and test the feasibility and acceptability of a novel screen-free voice-activated virtual assistant-delivered CBT-I prototype. METHODS: Eligible participants-ages 18-39, living with a history of cancer (any type, any stage), self-reporting on average less sleep than National Sleep Foundation recommendations, and English-speaking-were recruited from a major urban cancer center, 2 regional oncology clinics, and 2 cancer survivorship support groups. We conducted 4 focus groups to understand the YACS experience of insomnia, their routine use of technology at home, particularly voice-activated virtual assistants such as Amazon Alexa, and input on how CBT-I might be delivered at home through a smart speaker system. We developed a prototype device to deliver key elements of CBT-I at home along with circadian lighting and monitoring of post-bedtime device use, collected YACS user perspectives on this prototype, and then conducted a single-arm feasibility and acceptability study. RESULTS: In total, 26 YACS (6-7 participants per group) experiencing insomnia participated in focus groups to share experiences of insomnia during cancer survivorship and to provide input regarding a CBT-I prototype. Common triggers of insomnia included worry about disease management and progression, disease-related pain and other symptoms, choices regarding personal device use, and worry about the impact of poor sleep on daily functioning. In total, 12 participants completed device prototype testing, engaging with the prototype 94% of the assigned times (twice daily for 14 days; meeting predetermined feasibility cutoff of engagement ≥70% of assigned times) and rating the prototype with an overall mean score of 5.43 on the Satisfaction subscale of the Usability, Satisfaction, and Ease of Use scale (range 4.42-7; exceeding the predetermined cutoff score for acceptability of 5.0). All participants completing the study reported they would be interested in using the prototype again and would recommend it to someone else with insomnia. CONCLUSIONS: YACS were highly engaged with our voice-activated virtual assistant-delivered CBT-I prototype and found it acceptable to use. Following final device development, future studies should evaluate the efficacy of this intervention among YACS. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05875129; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05875129.
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 | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».