Effect of a Cognitive Behavioral Therapy–Based AI Chatbot on Depression and Loneliness in Chinese University Students: Randomized Controlled Trial With Financial Stress Moderation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health concerns are prevalent among university students, with financial stress further compounding these issues. While cognitive behavioral therapy (CBT) is effective for these conditions, its delivery through artificial intelligence (AI) chatbots represents a promising approach, especially in non-Western contexts. Objective: This study aims to investigate the efficacy of a culturally adapted, CBT-based AI chatbot for improving the well-being of Chinese university students and to examine whether financial stress moderates its effectiveness. Methods: In this randomized controlled trial, 100 university students (mean age 20.8, SD 2.2 years; 62/100, 62% female) were allocated to either an intervention (n=50) or a waitlist control group (n=50). The intervention group interacted with a CBT-based AI chatbot for 7 consecutive days. Depression (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale), anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7 scale), and loneliness (UCLA Loneliness Scale) were assessed at baseline, day 3, and day 7. Financial stress was measured using the Psychological Inventory of Financial Scarcity. Results: Significant group×time interactions were found for depression (F2,196=8.63; P<.001; η²p=.08) and loneliness (F2,196=5.57; P=.004; η²p=.05), but not for anxiety (F2,196=1.31; P=.27; η²p=.01). Post hoc comparisons showed significant reductions in both depression (t=3.85; P<.001) and loneliness (t=4.28; P<.001) from baseline to postintervention in the intervention group, with corresponding effect sizes of Cohen d=0.71 (95% CI 0.30-1.12) and Cohen d=0.60 (95% CI 0.20-1.00), respectively. No significant changes were observed in the waitlist control group. Exploratory subgroup analyses revealed that participants with high financial stress demonstrated significantly greater improvements in depression (F2,52=11.56; P<.001; η²p=.31) and loneliness (F2,52=11.18; P<.001; η²p=.30) compared to those with low financial stress. Conclusions: The culturally adapted, CBT-based AI chatbot effectively reduced depression and loneliness in Chinese university students, with stronger effects among those experiencing high financial stress. These findings highlight the potential of AI-driven interventions to provide accessible mental health support, particularly for financially stressed students.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».