The PDC30 Chatbot—Development of a Psychoeducational Resource on Dementia Caregiving Among Family Caregivers: Mixed Methods Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing ongoing support to the increasing number of caregivers as their needs change in the long-term course of dementia is a severe challenge to any health care system. Conversational artificial intelligence (AI) operating 24/7 may help to tackle this problem. OBJECTIVE: This study describes the development of a generative AI chatbot-the PDC30 Chatbot-and evaluates its acceptability in a mixed methods study. METHODS: The PDC30 Chatbot was developed using the GPT-4o large language model, with a personality agent to constrain its behavior to provide advice on dementia caregiving based on the Positive Dementia Caregiving in 30 Days Guidebook-a laypeople's resource based on a validated training manual for dementia caregivers. The PDC30 Chatbot's responses to 21 common questions were compared with those of ChatGPT and another chatbot (called Chatbot-B) as standards of reference. Chatbot-B was constructed using PDC30 Chatbot's architecture but replaced the latter's knowledge base with a collection of authoritative sources, including the World Health Organization's iSupport, By Us For Us Guides, and 185 web pages or manuals by Alzheimer's Association, National Institute on Aging, and UK Alzheimer's Society. In the next phase, to assess the acceptability of the PDC30 Chatbot, 21 family caregivers used the PDC30 Chatbot for two weeks and provided ratings and comments on its acceptability. RESULTS: Among the three chatbots, ChatGPT's responses tended to be repetitive and not specific enough. PDC30 Chatbot and Chatbot-B, by virtue of their design, produced highly context-sensitive advice, with the former performing slightly better when the questions conveyed significant psychological distress on the part of the caregiver. In the acceptability study, caregivers found the PDC30 Chatbot highly user-friendly, and its responses quite helpful and easy to understand. They were rather satisfied with it and would strongly recommend it to other caregivers. During the 2-week trial period, the majority used the chatbot more than once per day. Thematic analysis of their written feedback revealed three major themes: helpfulness, accessibility, and improved attitude toward AI. CONCLUSIONS: The PDC30 Chatbot provides quality responses to caregiver questions, which are well-received by caregivers. Conversational AI is a viable approach to improve the support of caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».