Designing digital conversational agents for youth with multiple mental health conditions: Insights on key features from a youth-engaged qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This qualitative study aims to examine the key features and design elements of a mental health digital conversational agent ("Digital Conversational Agent" or "DCA") for youth with multiple mental health conditions. Methods: Twenty-eight youth participants aged 14 to 25 were recruited from the Toronto Adolescent and Youth (TAY) Cohort study. Data were collected through focus groups guided by a semi-structured interview guide. Focus group discussions were audio-recorded, and transcripts were analyzed using codebook thematic analysis. Youth engagement was integrated throughout the study. Results: Four key themes were generated from the focus group data: (1) the importance of a customizable and flexible design for personalization; (2) confidentiality, privacy features and risk mitigation features; (3) the need for reliable, informative content that is user tested and validated; (4) a friendly and human-like interaction style. Conclusions: The study identified key design features that may enhance youth engagement and trust in DCAs for mental health support. Collaborating with youth engagement specialist and industry partners underscored the value of co-designed approach in preparing to develop relevant, feasible, and ethical DCAs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».