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Enregistrement W4405966969 · doi:10.1093/geroni/igae098.3551

FAMILY EXPERIENCE IN USING TELEPRESENCE ROBOTS WITH RESIDENTS IN LONG-TERM CARE

2024· article· en· W4405966969 sur OpenAlexaffabout
Lillian Hung, Grace Hu, Joey Wong, Lily Haopu Ren, Jim Mann, Lily Wong

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)RobotComputer scienceHuman–computer interactionArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Informal care, most often provided by family or friends, remains a hidden and underrecognized undertaking within long-term care (LTC) settings. As care recipients transition into LTC, informal care partners experience a parallel shift in their caregiving roles: transitioning from primary care partner to visitor. Many care partners report this transition to be difficult, as they must surrender an unpredictable level of control and involvement over their loved one’s care. The COVID-19 pandemic intensified this experience by introducing new challenges: individual health concerns, fluctuating care home protocols, and isolating government policies. Telepresence robots are emerging as a tool that can ease the care partner transition. The main aim of this study is to examine the experiences of care partners who used telepresence robots with loved ones living in LTC settings, during the COVID-19 pandemic. This study took place between May 2021 and August 2023 in five urban LTC homes located in British Columbia, Canada. A total of 20 care partners were recruited through purposive sampling. The care partners participated in semi-structured interviews, in-person or virtually, and thematic analysis was employed to identify four key themes characterizing their experiences using the robot: 1) Decreases care partner burden, 2) Facilitates care partner-staff relationship, 3) Creates relational autonomy, and 4) Expands the scope of what is possible. Findings capture the ability of the robot to enhance the caregiving experience for informal care partners. Further research on the sustainability of robot implementation amongst diverse geographic regions and care home compositions is needed.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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