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Enregistrement W4399678185 · doi:10.1093/eurjpc/zwae175.113

The social robot will see you now: patient acceptability of social robots in managing heart failure

2024· article· en· W4399678185 sur OpenAlexaff
Karen Bouchard, Kerstin Dautenhahn, Ping Liu, Laura Knight, Jess G. Fiedorowicz, Caroline McGuinty, Heather Tulloch

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of WaterlooUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleDescriptive statisticsPsychological interventionTelemedicineRehabilitationPhysical therapyHealth careNursingPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Social robots (SRs) are artificial agents embodied with human or animal features that can be embedded with technology to facilitate the remote monitoring of patients’ physiological and psychological health, aid with activities of daily living, provide rehabilitation services, and offer companionship. SRs may offer opportunities for improving the management of heart failure (HF), as these patients experience fluctuating and unpredictable functional impairment, and many are elderly and live alone (or with aging caregivers), with limited social support. It is not yet known whether patients with HF would be accepting of such technologies, which would ultimately influence their willingness to use SRs. Acceptability data are warranted to optimize the successful implementation of future social robotic interventions for patients with HF. Purpose The aim of this early-phase study was to quantify patients’ acceptability of SRs and to identify the sociodemographic and clinical characteristics (i.e., NYHA class) that are linked to patients’ acceptability. Methods Patients diagnosed with HF (NYHA class II, III, and IV) were recruited from a large cardiac teaching hospital. After viewing three videos profiling SRs, patients provided sociodemographic and clinical information, ranked their desired SR capabilities, and completed the validated Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) 7-point Likert self-report questionnaire. Descriptive statistics were used to describe the sample, levels of acceptance, and desired capabilities of SRs. Pearson correlations and analysis of variance were used to determine associations between sociodemographic characteristics, NYHA class, and acceptance based on the UTAUT scale. Results The sample consisted of 81 patients with HF (M age= 65 years; 32% female; 87% white; 69.1% married or common-law; 25.9% rural residence; 79% NYHA class II and 21% NYHA class III). Scores on the UTAUT indicated moderate acceptance of SRs (M=4.5/7; SD=1.9); 42.1% of patients indicated that they would use an SR if it were available, whereas 21% noted they would not; 44.4% reported that a SR would help to improve their health, whereas 22.2% believed that an SR would not lead to improvements in their health. Acceptance rates did not differ significantly by age, sex, ethnicity, education, marital status, remoteness, or NYHA class. The most desired capabilities of SRs were monitoring blood pressure, heart rhythm, and vital signs. The least desired were administering IV medications, performing nasal or oral swabs, or assisting with eating, bathing, or dressing. Conclusion The adoption of SRs in patients’ homes to support HF-management is a potentially acceptable option for patients with HF. Acceptance rates are not linked to key sociodemographic factors; it is possible that other pertinent clinical, psychosocial, or environmental factors are more important drivers of SR acceptance, but this remains to be tested.

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 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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,326 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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