Investigating the use of an autonomous robot assistant to improve the wellbeing of institutionalized older adults in Armenia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Researchers investigated the use of an emotional support robot to improve the well‐being of institutionalized older adults in Armenia. The autonomous assistant called Robin the Robot assessed the cognitive and psychosocial needs of elders in a nursing home in Armenia. Robin the Robot is a semi‐autonomous robot that interprets facial expressions and conversational contextual clues to understand emotions from individuals, and then uses artificial intelligence to guide its responses and develop a therapeutic interaction with patients Method The twelve‐week study was a randomized control trial of using Robin the Robot as an intervention to improve well‐being of older individuals in long‐term nursing care facilities in Armenia. Upon enrollment, participants completed a brief demographics interview. Evaluation of study participants, both pre and post‐test included: the International Short‐Form of the Positive and Negative Affect Schedule (I‐PANAS‐SF) 2 ; Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 8 and the Geriatric Anxiety Scale (GAS‐10) 9 and Geriatric Depression Scale (GDS) 10,11 Result The results of the study revealed Robin the Robot’s interventions improved the elder’s cognitive functioning. On the Montreal Cognitive Assessment test (MoCA), the elder’s score improved an average of 3.29 points per person. Their word recall had the largest numerical improvement. On the Geriatric Depression Test, Geriatric Anxiety Test and the PANAS Test (positive and negative affect test) there were no significant differences between the pre and post intervention, although a slight improvement on the Geriatric Depression Test, however no statistical difference. Conclusion The use of emotional support robots improved memory and cognitive functions of the elders, as well as slight improvement in mood. This project made a significant contribution in improving health outcomes for the elderly, bringing more attention to nursing facilities, and contributing to research on health and prevention.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».