Evaluation of a Guided Chatbot Intervention for Young People in Jordan: Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression and anxiety are a leading cause of disability worldwide and often start during adolescence and young adulthood. The majority of young people live in low- and middle-income countries where there is a lack of mental health services. The World Health Organization (WHO) developed a guided, nonartificial intelligence chatbot intervention called Scalable Technology for Adolescents and youth to Reduce Stress (STARS) to reduce symptoms of depression and anxiety among young people affected by adversity. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the feasibility of the STARS intervention and study procedures among young people in Jordan. METHODS: A 2-arm, single-blind, feasibility randomized controlled trial was conducted among 60 young people aged 18 years to 21 years living in Jordan with self-reported elevated levels of psychological distress. Immediately after baseline, participants were randomized 1:1 into the STARS intervention or enhanced care as usual (ECAU). STARS consisted of 10 lessons in which participants interacted with a chatbot and learned several cognitive behavioral therapy strategies, with optional guidance by a trained e-helper through 5 weekly phone calls. ECAU consisted of a static web page providing basic psychoeducation. Online questionnaires were administered at baseline (week 0) and postassessment (week 8) to assess depression (Hopkins Symptom Checklist-25 [HSCL-25]), anxiety (HSCL-25), functional impairment (WHO Disability Assessment Schedule [WHODAS] 2.0), psychological well-being (WHO-Five Well-Being Index [WHO-5]), and agency (State Hope Scale). Process evaluation interviews with stakeholders were conducted after the postassessment. RESULTS: Participants were recruited in December 2022 and January 2023. Of 700 screening website visits, 160 participants were eligible, and 60 participants (mean age 19.7, SD 1.16 years; 49/60, 82% female) continued to baseline and were randomized into STARS (n=30) or ECAU (n=30). Of those who received STARS, 37% (11/30) completed at least 8 chatbot lessons, and 13% (4/30) completed all 5 support calls. The research protocol functioned well in terms of balanced randomization, high retention at postassessment (48/60, 80%), and good psychometric properties of the online questionnaires. Process evaluation interviews with STARS participants, ECAU participants, e-helpers, and the clinical supervisor indicated the acceptability of the study procedures and the STARS and ECAU conditions and highlighted several aspects that could be improved, including the e-helper support and features of the STARS chatbot. CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility and acceptability of the STARS intervention and research procedures. A fully powered, definitive randomized controlled trial will be conducted to evaluate the effectiveness of STARS. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN ISRCTN19217696; https://doi.org/10.1186/ISRCTN19217696.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».