Perception of the usefulness of socially assistive robots for adherence to home-based rehabilitation exercises for persons with chronic neurological conditions
Notice bibliographique
Résumé
Adherence to home-based rehabilitation exercises is a challenge for individuals with chronic neurological conditions. Socially assistive robots are becoming an option to resolve compliance challenges with rehabilitation exercises. An in-depth exploration of how natural human-robot interaction could help improve adherence to home-based rehabilitation exercises is justified. The first study objective was to explore how a robot that offers supervision and encouragement could increase adherence to home-based long-term rehabilitation exercises for individuals with neurological conditions. The second objective was to explore perceived obstacles and facilitators related to using a robot with artificial audition capabilities. These results will be used to guide the design and optimization of robot audition technology within a larger research program. Six focus groups were held to elicit the views of individuals with neurological conditions (n=3 groups) and health care professionals (n=3 groups). Content was analyzed qualitatively. Four topics were addressed during the focus groups: challenges in performing exercises, needs to be met by the technology, desired technological characteristics and anticipated impacts. Our results identified different needs, characteristics and anticipated limitations as preliminary key items to guide a user-centered design. Participants were generally positive about the concept of using socially and technically assistive robotic technology to meet the home-based exercise needs of people with neurological conditions. Health care professionals, however, anticipated more limitations than clients.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».