Using a Robot to Address the Well-Being, Social Isolation, and Loneliness of Care Home Residents via Video Calls: Qualitative Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: About 40,000 people are living in Norwegian care homes, where a majority are living with a dementia diagnosis. Social isolation and loneliness are common issues affecting care home residents' quality of life. Due to visitation restrictions during the pandemic, residents and family members started using digital solutions to keep in contact. There is no framework or guidelines to inform the uptake and use of technologies in the care home context, and this often results in non-adoption and a lack of use after the introduction phase. Hence, there is a great need for research on the feasibility of a robot that can facilitate video communication between residents and family members. Objective: This study aimed to (1) introduce video communication through a robot to address social isolation and loneliness in a care home during a period of 6 weeks and (2) identify elements central to the feasibility concerning testing and evaluating the use of the robot. Methods: Three focus group interviews were undertaken: 1 with family members (n=4) and 2 with care staff (n=2 each). The informants were purposely selected to ensure that they had the proper amount of experience with the robot to have the ability to inform this study's objectives. The focus group interviews were tape-recorded and transcribed verbatim, then subsequently analyzed using systematic text condensation. Results: The data analysis of focus group interviews and individual interviews resulted in three categories: (1) organizing the facilitation of video calls, (2) using a robot in dementia care, and (3) user experience with the robot. Conclusions: Video communication in care homes is a feasible alternative to face-to-face interactions, but it depends on organizational factors such as information flow, resources, and scheduling. In dementia care, the user-friendly robot supports person-centered care through tailored social interaction. Both family members and staff express enthusiasm for video calls as an option and see its potential for future use.
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 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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».