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Enregistrement W4390056565 · doi:10.3389/frobt.2023.1268386

The perceptions of university students on technological and ethical risks of using robots in long-term care homes

2023· article· en· W4390056565 sur OpenAlex
Erika Young, Lillian Hung, Joey Wong, Karen Lok Yi Wong, Amanda Yee, Jim Mann, Krisztina Vàsàrhelyi

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Robotics and AI · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensMcGill University Health CentreVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsVancouver Foundation
Mots-clésLonelinessThematic analysisPsychologyStaffingNursingMultidisciplinary approachLong-term carePopulationApplied psychologyQualitative researchMedical educationGerontologyMedicineSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic has disproportionately impacted long-term care (LTC) residents and exacerbated residents’ risks of social isolation and loneliness. The unmet emotional needs of residents in LTC have driven researchers and decision-makers to consider novel technologies to improve care and quality of life for residents. Ageist stereotypes have contributed to the underuse of technologies by the older population. Telepresence robots have been found to be easy to use and do not require older adults to learn how to operate the robot but are remotely controlled by family members. The study aimed to understand the perspectives of multidisciplinary university students, including healthcare students, on using telepresence robots in LTC homes. The study would contribute to the future planning, implementation, and design of robotics in LTC. Methods: Between December 2021 and March 2022, our team conducted interviews with 15 multidisciplinary students. We employed a qualitative descriptive (QD) approach with semi-structured interview methods. Our study aimed to understand the perspectives of university students (under the age of 40) on using telepresence robots in LTC homes. Participants were invited to spend 15 min remotely driving a telepresence robot prior to the interview. A diverse team of young researchers and older adults (patient and family partners) conducted reflexive thematic analysis. Results: Six themes were identified: Robots as supplementary interaction; privacy, confidentiality, and physical harm; increased mental well-being and opportunities for interactions; intergenerational perspectives add values; staffing capacity; environmental and cultural factors influence acceptance. Conclusion: We identified a diverse range of perspectives regarding risk and privacy among participants regarding the implementation of telepresence robots in long-term care. Participants shared the importance of the voice of the resident and their own for creating more equitable decision-making and advocating for including this type of technology within LTC. Our study would contribute to the future planning, implementation, and design of robotics in LTC.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,202

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,350 · 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