Effects of social robots on depressive symptoms in older adults: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This review scopes evidence on the use of social robots for older adults with depressive symptoms, in the scenario of smart cities, analyzing the age-related depression specificities, investigated contexts and intervention protocols' features. Design/methodology/approach Studies retrieved from two major databases were selected against inclusion and exclusion criteria. Studies were included if used social robots, included older adults over 60, and reported depressive symptoms measurements, with any type of research design. Papers not published in English, published as an abstract or study protocol, or not peer-reviewed were excluded. Findings 28 relevant studies were included, in which PARO was the most used robot. Most studies included very older adults with neurocognitive disorders living in long-term care facilities. The intervention protocols were heterogeneous regarding the duration, session duration and frequency. Only 35.6% of the studies had a control group. Finally, only 32.1% of the studies showed a significant improvement in depression symptoms. Originality/value Despite the potential for using social robots in mental health interventions, in the scenario of smart cities, this review showed that their usefulness and effects in improving depressive symptoms in older adults have low internal and external validity. Future studies should consider factors as planning the intervention based on well-established supported therapies, characteristics and needs of the subjects, and the context in which the subjects are inserted.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».