Co-Constructing CHAMP, an Artificial Intelligence Chatbot for Pediatric Infectious Symptoms Management: Protocol for a Multi-Phase Participatory Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Acute infectious symptoms are leading causes of pediatric emergency department (ED) visits in Canada, many of which are low-acuity and could be safely managed at home. Artificial intelligence (AI) chatbots offer a promising avenue for delivering accessible, evidence-based guidance to support families in managing these symptoms. OBJECTIVE To adapt and co-construct CHAMP (CHatbot to Assist the Management of Pediatric patients), an AI chatbot to support patients and families with acute pediatric infectious symptoms. CHAMP aims to deliver timely, tailored, and validated health information to support safe at-home self-management and informed care-seeking. METHODS This multi-phase, mixed-methods participatory study will be conducted at the Montreal Children’s Hospital in Montreal, Canada. A Co-Construction Committee comprised of youth, parents, caregivers, and partners will be engaged as co-researchers. Eligible participants will include: (1) youth aged 14-17 years and (2) parents and caregivers of children aged 0-17 years. The study comprises five phases. Phase 1 involves a qualitative needs assessment using focus groups with 20 participants to explore informational needs, preferences, and concerns about pediatric infections and AI chatbot use. Phase 2 focuses on co-constructing and validating CHAMP’s knowledge database through 3-5 workshops. Co-researchers will review pediatric clinical guidelines, map care questions and decision-making processes, and shape CHAMP’s conversational framework. Phase 3 consists of iterative prototyping and testing through 3-5 workshops. Co-researchers will engage in prototyping and scenario testing, alongside preliminary usability and acceptability assessments. Phase 4 examines equity and accessibility through focus groups with 20 participants at risk of digital exclusion as well as multilingual evaluation of an automated large language model-based translation layer. Phase 5 employs collaborative ethnography to explore the process of participatory co-construction and its impact on CHAMP’s design. RESULTS Funding was secured in 2024 and REB approval was obtained in December 2024. As of December 2025, the Co-Construction Committee is being assembled and Phase 1 recruitment is underway. CONCLUSIONS This study will produce a functioning CHAMP prototype grounded in participatory, equitable, and responsible pediatric AI development. Findings will inform usability testing and an implementation-effectiveness evaluation, contributing to best practices for co-constructed, pediatric-centered AI health tools. By providing timely, tailored, and validated health information on acute infections, CHAMP may support safe at-home self-management, reduce preventable ED visits, ensure at-risk children are directed to appropriate care, and improve patient and family healthcare experiences. CLINICALTRIAL NCT05789901
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 | 0,060 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,016 |
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 ».