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Enregistrement W4388869984 · doi:10.2196/48646

Identifying Preferred Appearance and Functional Requirements of Aged Care Robots Among Older Chinese Immigrants: Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4388869984 sur OpenAlexvenueno aff
Ching‐Ju Chiu, Yi‐Hsuan Lo, Jed Montayre, Hammoda Abu‐Odah, Mei-Lan Chen, Ivy Yan Zhao

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessEthnic groupImmigrationGerontologyCross-sectional studyUsabilitySocial isolationPsychologyPreferenceMental healthMedicineSocial psychologySociologyGeographyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older Chinese immigrants constitute the largest older Asian ethnic population in New Zealand. Aging in a foreign land can be complex, presenting increasing challenges for gerontology scholars, practitioners, and policy makers. Older Chinese immigrants are more susceptible to experiencing loneliness and social isolation compared to native older people, primarily due to language, transportation, and cultural barriers. These factors subsequently impact their physical and mental health. With advancements in robotic technology, aged care robots are being applied to support older people with their daily living needs. However, studies on using robots with older immigrants living in the community are sparse. Their preferences for the appearance and function of aged care robots are unclear, which impacts the acceptance and usability of robots, highlighting the need for a user-centered design approach. Objective: This study aims to explore older Chinese immigrants' needs and preferences toward the appearance and function of aged care robots and to examine their relationships with the demographic characteristics of participants. Methods: A cross-sectional design was used in this study, which was undertaken between March and May 2020. A total of 103 participants completed a web-based survey. Results: The average age of participants was 68.7 (SD 5.5) years. The results suggest that 41.7% (n=43) of the 103 participants preferred a humanlike adult appearance, while 32% (n=33) suggested an animallike appearance. These participants reported higher scores in both rigorousness and friendliness compared to others who preferred different robot appearances. Participants expressed a greater preference for the functions of housework assistance (n=86, 83.5%), language translation (n=79, 76.7%), health monitoring (n=78, 75.7%), facial expressions (n=77, 74.8%), news reading (n=66, 64.1%), and security monitoring (n=65, 63.1%). These preferences were found to be significantly associated with marital status, financial status, and duration of immigration. Conclusions: To support immigrant populations to age well in a foreign country and address the growing shortage of health and social professionals, it is important to develop reliable robotic technology services that are tailored based on the needs and preferences of individuals. We collected and compared the perspectives of immigrant and nonimmigrant participants on using robots to support aging in place. The results on users' needs and preferences inform robotic technology services, indicating a need to prioritize older Chinese immigrants' preference toward aged care robots that perform housework assistance, language translation, and health and safety monitoring, and robots with humanlike features.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,322 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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