AI Interventions: Assessing the Potential for a ChatGPT Based Loneliness and Cognitive Decline Intervention in Geriatric Populations
Notice bibliographique
Résumé
As life expectancy continues to rise, the prevalence of age-associated neurodegenerative diseases like Alzheimer's is increasing, highlighting the urgent need for effective interventions to combat cognitive decline and loneliness among seniors. Previous research has found significant links between social isolation and cognitive decline, with increased social isolation associated with faster cognitive decline. Additionally, social isolation significantly increases the risk of cognitive decline and dementia. Older adults are particularly vulnerable to social isolation due to factors such as the loss of close relationships, retirement, and mobility issues. Certain subpopulations, like older foreign-born adults and LGBTQ+ seniors, face heightened risks of loneliness and social isolation. Addressing these issues requires tailored interventions that can provide meaningful social engagement and support. Current interventions include methods such as psychotherapy, community-based exercise programs, group therapies, social prescription programs, and home-based interventions which play significant roles in enhancing social connectedness and mental well-being in senior populations. Recent technological advancements have introduced new avenues for addressing loneliness and cognitive decline in seniors. Artificial intelligence (AI), particularly conversational agents like GPT-4o, offers significant potential for creating personalised and accessible interventions for seniors. GPT-4o's ability to understand and generate human-like text makes it a valuable tool for providing companionship, cognitive training, and emotional support. The current paper aims to explore the potential for a GPT-4o chatbot intervention in optimising care for isolated seniors.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».