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Enregistrement W4283204012 · doi:10.2196/36505

Use of a Social Robot (LOVOT) for Persons With Dementia: Exploratory Study

2022· article· en· W4283204012 sur OpenAlexvenueno aff
Birthe Dinesen, Helle Kidde Hansen, Gry Bruun Grønborg, Anne‐Kirstine Dyrvig, Sofie Dalskov Leisted, Henrik Stenstrup, Cathrine Skov Schacksen, Claus Ugilt Oestergaard

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaExploratory researchPsychologyRobotGerontologyApplied psychologyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationMedicineSociologyArtificial intelligenceSocial scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 50 million people worldwide are living with dementia. Social robots have been developed and tested to determine whether they improve the quality of life for persons with dementia. A new mobile social robot called LOVOT has artificial intelligence and sensor technologies built in. LOVOT, which is manufactured in Japan, has not yet been tested for use by persons with dementia. OBJECTIVE: This study aimed to explore how the social robot LOVOT interacts with persons with dementia and how health care professionals experience working with LOVOT in their interaction with persons with dementia. METHODS: The study was carried out at 3 nursing homes in Denmark, all with specialized units for persons with dementia. The interaction between the persons with dementia and LOVOT was tested in both individual sessions for 4 weeks and group sessions for 12 weeks. A total of 42 persons were included in the study, of which 12 were allocated to the individual sessions. A triangulation of data collection techniques was used: the World Health Organization-5 questionnaire, face scale, participant observation, and semistructured focus group interviews with health care professionals (n=3). RESULTS: There were no clinically significant changes in the well-being of the persons with dementia followed in the individual or group interaction sessions over time. The results from the face scale showed that in both the individual and group sessions, persons with dementia tended to express more positive facial expressions after the sessions. Findings on how persons with dementia experienced their interaction with LOVOT can be stated in terms of the following themes: LOVOT opens up communication and interaction; provides entertainment; creates a breathing space; is accepted and creates joy; induces feelings of care; can create an overstimulation of feelings; is not accepted; is perceived as an animal; is perceived as being nondemanding; and prevents touch deprivation. Findings regarding the health care professionals' experiences using LOVOT were as follows: the artificial behavior seems natural; and it is a communication tool that can stimulate, create feelings of security, and open up communication. Our findings indicate that the social robot is a tool that can be used in interactions with persons with dementia. CONCLUSIONS: The LOVOT robot is the next generation of social robots with advanced artificial intelligence. The vast majority of persons with dementia accepted the social robot LOVOT. LOVOT had positive effects, opened up communication, and facilitated interpersonal interaction. Although LOVOT did not create noticeable effects on social well-being, it gave individual persons a respite from everyday life. Some residents were overstimulated by emotions after interacting with LOVOT. Health care professionals accepted the social robot and view LOVOT as a new tool in the work with persons 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations53
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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