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Enregistrement W4224264603 · doi:10.2196/36094

Social Robot Interventions in Mental Health Care and Their Outcomes, Barriers, and Facilitators: Scoping Review

2022· article· en· W4224264603 sur OpenAlexafffundvenue
Imane Guemghar, Paula Pires de Oliveira Padilha, Amal Abdel‐Baki, Didier Jutras‐Aswad, Jesseca Paquette, Marie‐Pascale Pomey

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionMental healthPsychologyNursingHealth careGerontologyMedicineApplied psychologyPsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of social robots as innovative therapeutic tools has been increasingly explored in recent years in an effort to address the growing need for alternative intervention modalities in mental health care. OBJECTIVE: The aim of this scoping review was to identify and describe social robot interventions in mental health facilities and to highlight their outcomes as well as the barriers and facilitators to their implementation. METHODS: A scoping review of the literature published since 2015 was conducted using the Arksey and O'Malley's framework. The MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and PsycINFO databases were searched, and 2239 papers were retrieved. The papers included were primary empirical studies published in peer-reviewed literature. Eligible studies were set in mental health facilities and they included participants with a known mental health disorder. The methodological quality of the included papers was also assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool. RESULTS: A total of 30 papers met the eligibility criteria for this review. Studies involved participants with dementia, cognitive impairment, schizophrenia, depression, autism spectrum disorder, attention-deficit hyperactivity disorder, and an intellectual disability. The outcomes studied included engagement, social interaction, emotional state, agitation, behavior, and quality of life. CONCLUSIONS: The methodological weaknesses of the studies conducted this far and the lack of diversity in the conditions studied limit the generalizability of the results. However, despite the presence of certain barriers to their implementation (eg, technical problems, unsuitable environment, staff resistance), social robot interventions generally show positive effects on patients with mental health disorders. Studies of stronger methodological quality are needed to further understand the benefits and the place of social robots in mental health care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations80
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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