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Enregistrement W2977961850 · doi:10.2196/15259

Improving the Pediatric Hospital Experience Using Telepresence Robotics

2019· article· en· W2977961850 sur OpenAlexvenueno aff
Galen H. Shi, Pavan P. Shah, Therese Canares, Ingrid Zimmer-Galler

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMoodPsychosocialLikert scaleApplied psychologyPlay therapyMedical educationNursingMedicineClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In a hospital setting, pediatric patients miss out on routine stress coping mechanisms, such as normative play, socialization, and exploration. Previous work has established that a lack of healthy coping mechanisms negatively impacts the psychosocial development and well-being of hospitalized children. To help alleviate the stress of hospitalization, we created a novel, normative play robotics program that utilizes telepresence technology to give children live, virtual tours of museums and cultural attractions. Objective The objective was to 1) demonstrate feasibility, and 2) assess quality and impact on mood of telepresence tours as a new normative play intervention. Methods A prospective, cross-sectional study was conducted on inpatients at the Johns Hopkins Children's Center and the University of Maryland Children's Hospital from the ages of 3 to 19. Subjects were selected through convenience sampling by Child Life Specialists. The intervention consisted of a 30-minute session in which a volunteer: 1) remotely connected a laptop in the hospital room to a telepresence robot at the Maryland Science Center or the National Aquarium; 2) introduced the child to their venue tour guide and taught the child how to drive the robot, and 3) facilitated a tour in conjunction with the venue tour guide on site with the robot. Feasibility was assessed by the rate of completed tours. Quality of the experience and mood were evaluated with surveys answered with a 5 or 7-point Likert scale. Surveys were administered in 2 phases: phase 1 evaluated quality of the experience after the tour, and phase 2 included the phase 1 survey plus mood assessment before and after the tour. The two-tailed Wilcoxon signed-rank test was used to determine statistical significance in difference in mood before and after the tour. Verbal consent was obtained from patient guardians and assent was obtained from the patient. Results 77 tours were conducted with pediatric inpatients, and no tours were terminated due to technical difficulty. Out of 77 children, 68 completed surveys. In phase 1 (n=40) participants’ average age was 7.8 years. On average, patients rated their overall experience a 4.8/5, ease of driving 4.1/5, ease of communicating with other guests at the venues a 4.3/5, and their tour guides a 4.7/5. In phase 2 (n=37), average age was 10.1 years. Children’s self-reported mood improved from pre-visit (3.7/5) to post visit (4.4/5) (P<.001). Additionally, patients rated their overall ease of driving 5.8/7, ease of communicating with other guests at the venues 5.3/7, and their tour guides 6.8/7. Conclusions Patients reported positive assessments of their overall experience, ease of driving, communication with tour guides and guests at the venues, and elevated mood after the tour. This study demonstrates that telepresence tours are a feasible and enjoyable intervention for hospitalized pediatric patients, and significantly improve mood. This unique program adds to existing child life specialist strategies by allowing children to engage in normative behaviors outside of the hospital. This novel use of telepresence robotics as a normative play intervention warrants future studies to further characterize the improvement in mood and impact on the patient’s overall hospital satisfaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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