Digital Conversational Agents for the Mental Health of Treatment-Seeking Youth: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital conversational agents (or "chatbots") that can generate human-like conversations have recently been adapted as a means of administering mental health interventions. However, their development for youth seeking mental health services requires further investigation. OBJECTIVE: This youth-engaged scoping review synthesizes the recent research on digital conversational agents for youth seeking mental health or substance use services. METHODS: Studies were included if they were published between 2016 and 2025 and examined digital conversational agents for youth aged 11 to 24 years with mental health or substance use challenges in clinical settings. Systematic literature searches were conducted in February 2024 in multiple databases and updated in March 2025. Data were extracted using codeveloped forms and synthesized narratively. RESULTS: Ten studies were included, all focusing on mental health. Seven examined the acceptability and feasibility of digital conversational agents; others explored youth perceptions of use, design, and content, with some exploration of impact on mental health symptoms. Eight of ten studies reported high acceptability or positive user experiences. Three were randomized controlled trials that found potential reductions in depressive symptoms. Reporting on the ethical standards was limited. No studies focused on substance use alone. CONCLUSIONS: Literature on digital conversational agents for treatment-seeking youth is emerging but limited. Future rigorous research is needed that prioritizes data security, safety measures, and youth co-design in the development of safe, engaging, digital conversational agents for youth with mental health conditions.
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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 | 0,011 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».