Developing a Behavioral Phenotyping Layer for Artificial Intelligence–Driven Predictive Analytics in a Digital Resiliency Course: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital interventions for mental health are pivotal for addressing barriers such as stigma, cost, and accessibility, particularly for underserved populations. While the effectiveness of digital interventions has been established, poor adherence and lack of engagement remain critical factors that undermine efficacy. Millions of individuals will never have access to a trained mental health care practitioner, underscoring the need for highly tailored and engaging self-guided resources. This study builds on a prior study that successfully leveraged behavioral economics (nudges and prompts) to enhance engagement. Expanding on that study, this research will focus on building a foundational dataset of behavioral phenotypes to support artificial intelligence (AI)-driven personalization in digital mental health. OBJECTIVE: This 6-arm randomized controlled trial aims to analyze user engagement with randomized tips and to-do lists within a resiliency course tailored for Ukrainian refugees affected by the ongoing humanitarian crisis (Спільна Сила), using the EvolutionHealth.care (V-CC Systems Inc) platform. Insights will inform the development of an AI-based personalization system to optimize engagement and address behavioral health challenges. Secondary objectives include identifying demographic and behavioral predictors of engagement and creating a scalable, culturally sensitive intervention model. METHODS: Participants will be recruited through digital outreach, enrolled anonymously, and randomized into 6 groups to compare combinations of tips, nudges, and to-do lists. Engagement metrics (eg, clicks, completion rates, and session duration) and demographic data (eg, age and gender) will be collected. Statistical analyses will include a comparison between arms and interaction testing to evaluate the effectiveness of each intervention component. Ethical safeguards include institutional review board approval, informed consent, and strict data privacy standards. RESULTS: This protocol was designed in January 2025. α and β testing of the intervention are scheduled to begin in July 2025, with a soft launch anticipated in August 2025. The experiment will remain active until the sample size requirements are met. Live monitoring and periodic data quality checks will be conducted throughout the study duration. CONCLUSIONS: This trial represents a novel approach to behavioral health research by leveraging randomized experimentation to develop AI-ready behavioral datasets. By targeting an underserved and culturally sensitive population, it contributes critical insights toward scalable, personalized digital mental health interventions. Findings may help inform future digital health efforts that aim to improve engagement, accessibility, and long-term adherence. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework 34rmg; https://osf.io/34rmg. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/73773.
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 | 0,051 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,019 |
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 ».