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Enregistrement W4406224645 · doi:10.1002/alz.092101

RoboZen: Humanoid Robots Administer Mindfullness Based Stress Releif Therapy to people with dementia and help them relax and improve mood and cognition

2024· article· en· W4406224645 sur OpenAlexaboutno aff
Arshia Khan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodDementiaHumanoid robotCognitionPsychologyStress (linguistics)RobotPsychotherapistClinical psychologyCognitive psychologyApplied psychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligencePsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In this study humanoid robots were programmed to deliver mindfulness‐based stress relief therapy to individuals with dementia. Precisely programmed, these robots aim to enhance well‐being, providing tailored interventions for relaxation, mood enhancement, and heightened cognition in dementia care, showcasing technology’s promise in improving overall quality of life [1, 2, 3, 4]. Methods In this study, the humanoid robot was programmed with a carefully AI based design protocol incorporating calming activities, guided breathing exercises, and interactive engagement, tailored to the cognitive abilities and preferences of individuals with dementia, to effectively deliver mindfulness‐based stress relief therapy. This mixed‐methods study assessed the effectiveness of humanoid robots in delivering mindfulness‐based stress relief therapy to individuals with dementia. The sample included 9 participants diagnosed with dementia residing in nursing homes. Ethical approval was obtained from the Institutional Review Board. The intervention involved a humanoid robot delivering mindfulness‐based stress relief sessions. Quantitative data, obtained through pre‐ and post‐intervention assessments, included standardized scales measuring stress levels, mood, and cognitive function. Physiological indicators such as heart rate variability and electrodermal activity were recorded using wearable sensors during sessions. Qualitative data were gathered through participant observations and post‐session interviews to capture subjective experiences and perceptions of humanoid robot‐administered therapy. Thematic analysis identified recurring patterns and insights. The study aimed to offer insights into the feasibility, acceptability, and potential benefits of integrating humanoid robots into dementia care for stress relief, contributing to innovative approaches in dementia interventions. Results Analysis of data from participants undergoing humanoid robot‐administered mindfulness‐based stress relief therapy showed significant improvements. The Brief Introspection Mood Scale (BMIS) indicated a highly significant enhancement in mood scores post‐intervention. Participants reported consistently positive shifts in emotional states, supported by electrodermal data showing reduced stress levels during and after sessions. Cognitive assessments, using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), consistently demonstrated improved cognitive function following the intervention. Conclusion In conclusion, this study demonstrates the promising efficacy of humanoid robot‐administered mindfulness‐based stress relief therapy, revealing significant improvements in mood, physiological stress indicators, and cognitive function among individuals with dementia. This offers a valuable avenue for holistic care interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeEssai non randomisé
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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