AI-Facilitated Cognitive Reappraisal via Socrates 2.0: Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Innovative, scalable mental health tools are needed to address systemic provider shortages and accessibility barriers. Large language model-based tools can provide real-time, tailored feedback to help users engage in cognitive reappraisal outside traditional therapy sessions. Socrates 2.0 (Rush University Medical Center) is a multiagent artificial intelligence tool that guides users through Socratic dialogue. Objective: The study aimed to examine the feasibility, acceptability, and potential for symptom reduction of Socrates 2.0. Methods: A total of 61 adult participants enrolled in a 4-week mixed methods preclinical feasibility study. The participants used Socrates 2.0 as desired and completed the self-report measures of depression, social anxiety, posttraumatic stress, and obsessive-compulsive symptoms at baseline and 1-month follow-up. Feasibility, acceptability, and appropriateness, along with usability and working alliance, were assessed via validated measures. The semistructured interviews explored user experiences and perceptions. Results: Participants engaged with Socrates 2.0 an average of 6.70 (SD 4.57) times over 4 weeks. Feasibility (mean 4.26, SD 0.67), acceptability (mean 4.16, SD 0.84), and usability ratings were high. Participants reported small-to-moderate reductions in depression (effect size d=0.30), social anxiety (d=0.25), obsessive-compulsive (d=0.33), and posttraumatic stress (d=0.28) symptoms. Working alliance scores suggested a moderately strong perceived bond with the artificial intelligence tool. Qualitative feedback indicated that the nonjudgmental, on-demand nature of Socrates 2.0 encouraged self-reflection and exploration. Some users critiqued the repeated questioning style and limited conversation depth. Conclusions: Socrates 2.0 was perceived as feasible, acceptable, and moderately helpful for self-guided cognitive reappraisal, demonstrating potential as an adjunct to traditional therapy. Further research, including randomized trials, is needed to determine effectiveness across different populations, optimize personalization, and address the repetitive conversational nature.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».