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Enregistrement W3130337437 · doi:10.2196/25891

Usability and Acceptance of the Embodied Conversational Agent Anne by People with Dementia and their Caregivers: an exploratory study in home environment settings (Preprint)

2020· article· en· W3130337437 sur OpenAlexvenueno aff
Vera Stara, Benjamin Vera, Daniel Bolliger, Lorena Rossi, Elisa Felici, Mirko Di Rosa, Michiel de Jong, Susy Paolini

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintUsabilityEmbodied cognitionExploratory researchDementiaInternet privacyPsychologyQualitative researchApplied psychologyHuman–computer interactionComputer scienceWorld Wide WebMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information and communication technologies are tools that are able to support cognitive functions, monitor health and movements, provide reminders to maintain residual memory abilities, and promote social support, especially among patients with dementia. Among these technologies, embodied conversational agents (ECAs) are seen as screen-based entities designed to stimulate human face-to-face conversation skills, allowing for natural human-machine interaction. Unfortunately, the evidence that such agents deliver care benefits in supporting people affected by dementia and their caregivers has not yet been well studied. Therefore, research in this area is essential for the entire scientific community. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the usability and acceptability of the virtual agent Anne by people living with dementia. The study is also designed to assess the ability of target users to use the system independently and receive valuable information from it. METHODS: We conducted a 4-week trial that involved 20 older adults living with dementia and 14 family caregivers in home environment settings in Italy. This study used a mixed methods approach, balancing quantitative and qualitative instruments to gather data from users. Telemetry data were also collected. RESULTS: Older users were particularly engaged in providing significant responses and participating in system improvements. Some of them clearly discussed how technical problems related to speech recognition had a negative impact on the intention to use, adaptiveness, usefulness, and trust. Moreover, the usability of the system achieved an encouraging score, and half of the sample recognized a role of the agent Anne. This study confirms that the quality of automatic speech recognition and synthesis is still a technical issue and has room for improvement, whereas the touch screen modality is almost stable and positively used by patients with dementia. CONCLUSIONS: This study demonstrated the ability of target users to use the system independently in their home environment; overall, the involved participants shared good engagement with the system, approaching the virtual agents as a companion able to support memory and enjoyment needs. Therefore, this research provides data that sustain the use of ECAs as future eHealth systems that are able to address the basic and higher-level needs of people living with dementia. This specific field of research is novel and poorly discussed in the scientific community. This could be because of its novelty, yet there is an urgent need to strengthen data, research, and innovation to accelerate the implementation of ECAs as a future method to offer nonpharmacological support to community-dwelling people with dementia.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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