Comparison of an AI Chatbot With a Nurse Hotline in Reducing Anxiety and Depression Levels in the General Population: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) chatbots have been customized to deliver on-demand support for people with mental health problems. However, the effectiveness of AI chatbots in tackling mental health problems among the general public in Hong Kong remains unclear. Objective: This study aimed to develop a local AI chatbot and compare the effectiveness of the AI chatbot with a conventional nurse hotline in reducing the level of anxiety and depression among individuals in Hong Kong. Methods: This study was a pilot randomized controlled trial conducted from October 2022 to March 2023, involving 124 participants allocated randomly (1:1 ratio) into the AI chatbot and nurse hotline groups. Among these, 62 participants in the AI chatbot group and 41 in the nurse hotline group completed both the pre- and postquestionnaires, including the GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder Scale-7), PHQ-9 (Patient Health Questionnaire-9), and satisfaction questionnaire. Comparisons were conducted using independent and paired sample t tests (2-tailed) and the χ2 test to analyze changes in anxiety and depression levels. Results: Compared to the mean baseline score of 5.13 (SD 4.623), the mean postdepression score in the chatbot group was 3.68 (SD 4.397), which was significantly lower (P=.008). Similarly, a reduced anxiety score was also observed after the chatbot test (pre vs post: mean 4.74, SD 4.742 vs mean 3.4, SD 3.748; P=.005), respectively. No significant differences were found in the pre-post scores for either depression (P=.38) or anxiety (P=.19). No statistically significant difference was observed in service satisfaction between the two platforms (P=.32). Conclusions: The AI chatbot was comparable to the traditional nurse hotline in alleviating participants' anxiety and depression after responding to inquiries. Moreover, the AI chatbot has shown potential in alleviating short-term anxiety and depression compared to the nurse hotline. While the AI chatbot presents a promising solution for offering accessible strategies to the public, more extensive randomized controlled studies are necessary to further validate its effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».