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A chatbot-based intervention to promote healthy coping in young adults – ECDP 2021 / Poster Session

Chatbot ATENA: interventi psicoeducativi per favorire autoconsapevolezza, autoefficacia, risoluzione dei conflitti e comunicazione assertiva

ID Articolo: 182476 - Pubblicato il: 26 febbraio 2021
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POSTER PRESENTATO IN OCCASIONE DELLA EUROPEAN CONFERENCE ON DIGITAL PSYCHOLOGY 2021

Silvia Rizzi1, Sara Carbone1, Silvia Gabrielli1, Rosa Maimone1, Michele Marchesoni1, Giulia Bassi1 and Stefano Forti1

1. Digital Health Lab, Center for Digital Health & Wellbeing, Bruno Kessler Foundation, Trento

POSTER DOWNLOAD (PDF)

Presentazione

Messaggio pubblicitario La transizione dalla scuola superiore all’università può essere un momento molto critico, che può comportare ansia e peggiorare la capacità di affrontare le sfide. In seguito alla pandemia da Covid-19 gli interventi mHealth rappresentano delle soluzioni ideali per cercare di raggiungere le persone ovunque e in qualsiasi momento. I giovani, inoltre, hanno grande familiarità con i sistemi di messaggistica istantanea e quindi l’interazione con un chatbot potrebbe fornire loro un modo innovativo per facilitare la psico-educazione e l’accesso ad interventi di supporto.

ATENA è un chatbot accessibile gratuitamente sulla piattaforma Telegram che fornisce contenuti psicoeducativi per rafforzare le strategie di coping nei confronti di ansia e stress e che favorisce il benessere mentale. Il chatbot è stato sviluppato dal Digital Health Lab – Center for Digital Health & Wellbeing della Fondazione Bruno Kessler (FBK) di Trento.

Il programma di intervento consiste in 8 brevi sessioni erogate due volte a settimana per 4 settimane. Le conversazioni tra ATENA e l’utente si basano su interventi psicoeducativi per favorire l’autoconsapevolezza, l’autoefficacia, la risoluzione dei conflitti e la comunicazione assertiva, ma anche per la pratica della mindfulness erogata alla fine di ogni sessione.

Dopo la seconda settimana di utilizzo (sessione 4) gli utenti sono stati invitati dal chatbot a compilare il questionario UES-SF (User Experience Scale – Short Form) per valutare il loro interesse e la loro esperienza d’uso del chatbot durante le prime due settimane di interazione. Quattro settimane dopo la fine dello studio ai partecipanti è stato anche chiesto di compilare un breve sondaggio online per poter raccontare ciò che è piaciuto di più e di meno nell’interazione con ATENA e se avevano continuato a praticare alcuni degli esercizi forniti durante l’intervento con/senza il supporto di ATENA nelle ultime 4 settimane.

Nel complesso, i nostri risultati sono allineati con i recenti studi sui chatbot e informeranno le future scelte di progettazione. I risultati riguardanti il coinvolgimento degli utenti e gli aspetti qualitativi suggeriscono che la nostra soluzione prototipata abbia bisogno di essere ulteriormente raffinata per poter soddisfare pienamente le preferenze degli utenti target prima di essere pronta per una valutazione più completa dell’efficacia in uno studio randomizzato. La nostra analisi indica che un intervento di psicoeducativo basato su chatbot per giovani utenti dovrebbe infatti richiedere livelli più profondi di coinvolgimento tramite la conversazione e la presentazione di feedback gratificanti da parte del chatbot al fine di mantenere l’interesse e l’impegno degli utenti nel medio-lungo periodo.

Messaggio pubblicitario La durata e l’intensità del nostro intervento, comunque, è stata sufficiente a fornire un supporto psicoeducativo agli studenti senza interferire troppo con i loro impegni di vita quotidiana ed è stato anche efficace nel favorire l’auto-riflessione la pratica della mindfulness nel periodo di follow-up. Questo potrebbe essere interpretato come un segno di empowerment dell’utente nella direzione di un cambiamento comportamentale desiderato, anche se sono necessarie ulteriori ricerche per confermare questa interpretazione.

Valutare l’esperienza d’uso degli interventi di mHealth è quindi la chiave per imparare come meglio adattare gli interventi psicoeducativi alle reali esigenze degli utenti. Il feedback raccolto in questo studio, infatti, sarà la base per il perfezionamento di questo e futuri interventi di mHealth per la salute mentale.

 

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