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Enregistrement W4388707941 · doi:10.2196/48031

Older Adults’ Engagement and Mood During Robot-Assisted Group Activities in Nursing Homes: Development and Observational Pilot Study

2023· article· en· W4388707941 sur OpenAlex
Alexandra Tanner, Andreas Urech, Hartmut Schulze, Tanja Manser

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungNorthwestern University
Mots-clésMoodObservational studyPsychologyAffect (linguistics)Activities of daily livingCognitionApplied psychologyGerontologyNursingMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting the well-being of older adults in an aging society requires new solutions. One resource might be the use of social robots for group activities that promote physical and cognitive stimulation. Engaging in a robot-assisted group activity may help in the slowdown of physical and cognitive decline in older adults. Currently, our knowledge is limited on whether older adults engage in group activities with humanlike social robots and whether they experience a positive affect while doing so. Both are necessary preconditions to achieve the intended effects of a group activity. OBJECTIVE: Our pilot study has 2 aims. First, we aimed to develop and pilot an observational coding scheme for robot-assisted group activities because self-report data on engagement and mood of nursing home residents are often difficult to obtain, and the existing observation instruments do have limitations. Second, we aimed to investigate older adults' engagement and mood during robot-assisted group activities in 4 different nursing care homes in the German-speaking part of Switzerland. METHODS: We developed an observation system, inspired by existing tools, for a structured observation of engagement and mood of older adults during a robot-assisted group activity. In this study, 85 older adult residents from 4 different care homes in Switzerland participated in 5 robot-assisted group activity sessions, and they were observed using our developed system. The data were collected in the form of video clips that were assessed by 2 raters regarding engagement (direction of gaze, posture as well as body expression, and activity) and mood (positive and negative affects). Both variables were rated on a 5-point rating scale. RESULTS: Our pilot study findings show that the engagement and mood of older adults can be assessed reliably by using the proposed observational coding scheme. Most participants actively engaged in robot-assisted group activities (mean 4.19, SD 0.47; median 4.0). The variables used to measure engagement were direction of gaze (mean 4.65, SD 0.49; median 5.0), posture and body expression (mean 4.03, SD 0.71; median 4.0), and activity (mean 3.90, SD 0.65; median 4.0). Further, we observed mainly positive affects in this group. Almost no negative affect was observed (mean 1.13, SD 0.20; median 1.0), while the positive affect (mean 3.22, SD 0.55; median 3.2) was high. CONCLUSIONS: The developed observational coding system can be used and further developed in future studies on robot-assisted group activities in the nursing home context and potentially in other settings. Additionally, our pilot study indicates that cognitive and physical stimulation of older adults can be promoted by social robots in a group setting. This finding encourages future technological development and improvement of social robots and points to the potential of observational research to systematically evaluate such developments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,307 · 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