Using telepresence robots to support family virtual visits during the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID‐19 pandemic has disproportionately impacted older adults living with dementia in Long‐Term Care (LTC). Social isolation and loss of connections with families among residents have been detrimental and severely impacted quality of life. Method This project aims to enhance LTC homes' capacity to support virtual family visits using a telepresence robot. Research question: Is it feasible to implement robotic‐assisted virtual care in LTC homes? We applied a Collaborative Action Research (CAR) approach to work with stakeholders (frontline leaders, staff, patient and family partners) to explore the experiences of virtual family visits in four Canadian LTC homes. Guided by the Consolidated Framework of Implementation Research (CFIR), we conducted an online survey, interviews, focus groups, and observations to explore implementation experience. Results Our analysis identified three themes: (a) Relative advantage: Easy to visit, (b) Capacity for change: Readiness and organizational support, (c) Cultural safety for robot adoption: Champions leading the way during challenging times. Conclusion Our preliminary results suggest staff, residents, and families appreciated the robot for easy connection. Future research should apply inclusive methods to bring relevant stakeholders together to fully explore user experiences ‐ who is affected in what ways and the benefits, risks, and burdens of emerging technologies.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».