Designing Chatbots to Treat Depression in Youth: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is a severe and prevalent mental disorder among youth that requires professional care; however, various barriers hinder access to effective treatments. Chatbots, one of the latest innovations in the research on digital mental health interventions, have shown potential in addressing these barriers. However, most studies on how to design chatbots to treat depression have focused on adult populations or prevention in the general population. Objective: This study aimed to investigate the problems faced by youth with depression and their adaptive coping strategies, as well as attitudes, expectations, and design preferences for chatbots designed to treat depression. Methods: We conducted a qualitative study, consisting of a semistructured interview and a concurrent think-aloud session, in which participants interacted with a chatbot prototype with 14 youth with a current or remitted depressive episode. Results: The participants reported a wide range of problems beyond core depressive symptoms, such as interpersonal challenges, concerns about school and the future, and problems with human therapists. Adaptive coping strategies varied, with most seeking social support or engaging in pleasant activities. Attitudes toward chatbots for depression treatment were predominantly positive, with participants expressing less anxiety about using a chatbot than about seeing a human therapist. Participants showed diverse and partially contradictory design preferences, which included diverse dialogue topics, such as discussing daily life, acute problems, and therapeutic exercises, as well as various preferences for personality, language use, and personalization of the chatbot. Conclusions: Our study provides a comprehensive foundation for designing chatbots that meet the unique needs and design preferences of youth with depression. These findings can inform the design of engaging and effective chatbots tailored to this vulnerable population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».