Virkningen av Chatbot-hjelp på å fremme selvledelse av menns helse i posten COVID-19-epoken

1. Bakgrunn og mål:

   Etter fylte 50 år kan menns helse bli påvirket av ulike lidelser som symptomer på nedre urinveier (LUTS) og erektil dysfunksjon (ED). På grunn av mangel på forståelse og bevissthet, klarer ikke pasienter ofte å gjenkjenne tidlige tegn og følger ikke medisinske råd. Siden de er nølende med å diskutere disse problemene knyttet til vannlating og ereksjonsfunksjoner, unngår de å søke medisinsk hjelp, spesielt på grunn av begrensningene og bekymringene som følge av COVID-19-pandemien. Følgelig kan forverrede symptomer påvirke deres livskvalitet og verdighet negativt. Studier har funnet at det å gi menn helseprogrammer for selvledelse resulterer i bedre symptombehandling og medisinske beslutninger. Derfor arbeides det med å utvikle plattformer for kunstig intelligens (AI) slik at menn kan styre helsen sin før de konsulterer en lege. Chatbots brukes til ulike medisinske beslutninger og helsebehandling, og kan nå gi menn forskjellig helseinformasjon for å bidra til å forbedre effektiviteten til egenomsorg og medisinske behandlinger i perioden etter COVID-19.

   Hensikten med denne studien er å utforske virkningen av AI-chatbot-hjelpeintervensjon på å forbedre selvledelse og beslutningseffektivitet blant menn med symptomer på nedre urinveier (LUTS) på grunn av en forstørret prostata, med eller uten erektil dysfunksjon (ED) i tiden etter COVID-19.

2. Materialer og metoder:

2.1. Prøvedesign og etisk godkjenning

Dette var en 1:1 to grupper randomisert kontrollert studie (RCT) med pre- og post-test eksperimentell design. Denne studien ble godkjent av Institutional Review Board (IRB) ved Cheng Hsin General Hospital i Taipei, Taiwan (godkjenningsnummer CHGH-IRB (988)111A-66-2), og deltakerne ble gitt informert samtykke. Begge gruppene hadde lignende demografi. Hundre mannlige pasienter skal rekrutteres fra Urologisk poliklinikk, med 50 pasienter tilfeldig fordelt i forsøksgruppen og 50 pasienter til kontrollgruppen.

2.2 Deltakere

Pasienter diagnostisert med helserelaterte sykdommer av urologer ble inkludert i denne studien. Tilstandene var som følger: (1) mann, (2) alder mellom 45-80 år, (3) prostataforstørrelse med symptomer på nedre urinveier, (4) trenger mobiltelefon og villig til å laste ned chatboten. Eksklusjonskriteriet var en historie med psykose.

2.3 Intervensjon

Studien bruker en chatbot i samarbeid med Taiwan Urological Association (TUA) og Taiwan Continence Society (TCS), som er distribuert på linjeappen for mobile enheter. Chatboten bruker en AI-modell integrert med linjeutviklerplattformen for å forutsi risiko for menns helsetilstander som urinveissymptomer og erektil dysfunksjon. Pasienter kan få tilgang til chatboten gratis ved å skanne en QR-kode. Den gir råd om selvledelse om problemer som prostataforstørrelse, urinveissymptomer og erektil dysfunksjon. Den gir også pasientsentrerte beslutningshjelpemidler som støtter og oppmuntrer pasienter, spesielt for å forbedre vannlating og erektil dysfunksjon.

2.4 Forskningsinstrumenter

Pasientene i begge gruppene ble bedt om å fylle ut et grunnleggende personlig informasjonsskjema, samt flere spørreskjemaer, inkludert International Prostate Symptom Score (IPSS), International Index of Erectile Function-5 (IIEF-5), Men's Health knowledge score, Partners in Health (PIH), and Decision Self-Efficacy Scale (DSES) før og 2-4 uker etter mottak av tiltakstiltakene. Ytterligere undersøkelsesdata, som prostataspesifikt antigen (PSA), uroflowmetri og prostatasonografi, ble samlet inn fra medisinske journaler. Det ble også sendt ut et spørreskjema om tilfredshet til pasientene.

2.5 Statistiske metoder

SPSS ble brukt til statistisk analyse, inkludert McNemars test og uavhengig prøve t-test ble brukt til å sammenligne og analysere forskjellen i kunnskapsscore, selvledelse og selveffektivitet mellom den eksperimentelle gruppen og kontrollgruppen før og etter intervensjonen; paret t-test ble brukt for å sammenligne individer før og etter å ha mottatt intervensjonstiltak; Pearsons korrelasjon ble brukt til å analysere forholdet mellom LUTS, kunnskapsscore, selvledelse og selveffektivitet av beslutninger; Til slutt, multippel regresjonsanalyse for å analysere virkningen av å bruke chatbot på tilfredshet.