Acceptability of a Conversational Agent–Led Digital Program for Anxiety: Mixed Methods Study of User Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of anxiety and depression is increasing globally, outpacing the capacity of traditional mental health services. Digital mental health interventions (DMHIs) provide a cost-effective alternative, but user engagement remains limited. Integrating artificial intelligence (AI)-powered conversational agents may enhance engagement and improve the user experience; however, with AI technology rapidly evolving, the acceptability of these solutions remains uncertain. OBJECTIVE: This study aims to examine the acceptability, engagement, and usability of a conversational agent-led DMHI with human support for generalized anxiety by exploring patient expectations and experiences through a mixed methods approach. METHODS: Participants (N=299) were offered a DMHI for up to 9 weeks and completed postintervention self-report measures of engagement (User Engagement Scale [UES]; n=190), usability (System Usability Scale [SUS]; n=203), and acceptability (Service User Technology Acceptability Questionnaire [SUTAQ]; n=203). To explore expectations and experiences with the program, a subsample of participants completed qualitative semistructured interviews before the intervention (n=21) and after the intervention (n=16), which were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Participants rated the digital program as engaging (mean UES total score 3.7; 95% CI 3.5-3.8), rewarding (mean UES rewarding subscale 4.1; 95% CI 4.0-4.2), and easy to use (mean SUS total score 78.6; 95% CI 76.5-80.7). They were satisfied with the program and reported that it increased access to and enhanced their care (mean SUTAQ subscales 4.3-4.9; 95% CI 4.1-5.1). Insights from pre- and postintervention qualitative interviews highlighted 5 themes representing user needs important for acceptability: (1) accessible mental health support, in terms of availability and emotional approachability (Accessible Care); (2) practical and effective solutions leading to tangible improvements (Effective Solutions); (3) a personalized and tailored experience (Personal Experience); (4) guidance within a clear structure, while retaining control (Guided but in Control); and (5) a sense of support facilitated by human involvement (Feeling Supported). Overall, the DMHI met participant expectations, except for theme 3, as participants desired greater personalization and reported frustration when the conversational agent misunderstood them. CONCLUSIONS: Incorporating factors critical to patient acceptability into DMHIs is essential to maximize their global impact on mental health care. This study provides both quantitative and qualitative evidence for the acceptability of a structured, conversational agent-driven digital program with human support for adults experiencing generalized anxiety. The findings highlight the importance of design, clinical, and implementation factors in enhancing engagement and reveal opportunities for ongoing optimization and innovation. Scalable models with stratified human support and the safe integration of generative AI have the potential to transform patient experience and increase the real-world impact of conversational agent-led DMHIs. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN 52546704; https://www.isrctn.com/ISRCTN52546704.
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 | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».