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Enregistrement W4402794760 · doi:10.2196/preprints.58629

Nursing Staff’s Perspectives of Care Robots for Assisted Living Facilities: Systematic Literature Review (Preprint)

2024· preprint· en· W4402794760 sur OpenAlexaboutno aff
Katie Trainum, Jiaying Liu, Elliott Hauser, Bo Xie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintNursingRobotPeer reviewPsychologyMedicineComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Care robots have been proposed in response to nursing shortages in assisted living facilities (ALFs) and the growing population of older adults. While the use of care robots may improve the general health and well-being of older adults, their introduction changes the work of nursing staff fundamentally, and it has implications for the entire health care system. In developing such technology, it is important to include end users, but so far, the nursing staff’s perspectives have largely been ignored. OBJECTIVE This study aims to examine the literature on nursing staff’s attitudes, needs, and preferences related to the use of care robots in ALFs, in order to discover gaps in the literature and guide future research. METHODS This review follows the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 protocol. On May 12, 2023, we searched PubMed, CINAHL Plus with Full Text, PsycINFO, the IEEE Xplore Digital Library, and the ACM Digital Library using predetermined search terms. Included publications, written in English, focused on the predevelopment phase, in which information was gathered on nursing staff’s attitudes, needs, and preferences regarding care robots for ALFs. Publications were excluded if they did not provide peer-reviewed empirical data. The studies’ findings were summarized, coded, and analyzed into major themes using thematic analysis and narrative synthesis. Their quality was assessed using McGill University’s Mixed Methods Appraisal Tool and the Joanna Briggs Institute’s critical appraisal tools. RESULTS The final sample included 15 studies. Most of the studies (n=11, 73%) were rated as good quality; however, there was a general lack of reporting on important methodological decisions and sample characteristics. Nursing staff desired care robots that could assist with physically demanding tasks and reduce their workload but had mixed feelings on whether robots could or should assist with social tasks. In addition, nursing staff are concerned about the ethics of care robots, as well as about their safety, accessibility, and operability. The nursing staff’s culture, qualification, and role in the facility may influence their perspectives of care robots. The studies lacked theory-driven designs and large sample sizes. Eight (53%) studies mentioned using a participatory design approach, but a lack of established criteria for what constitutes participatory design leads to varying degrees of methodological quality. CONCLUSIONS There was consensus among nursing staff that care robots should serve as nursing assistants to reduce workload. Whether robots could or should assist with social tasks remains a question. Further research is needed to mitigate nursing staff’s concerns and understand the socioecological factors that influence their perspectives of care robots and their adoption in ALFs. In addition, theory-driven and large sample size study designs are necessary, as well as work to develop clear criteria for related participatory design research.

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: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,410
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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