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Enregistrement W4410068692 · doi:10.3390/app15095098

Exploring Interactions of Older Adults with Mild Dementia Participating in Robotherapy with Robot Cats in a Day Hospital in Spain: A Qualitative Study

2025· article· en· W4410068692 sur OpenAlexaff
Cristina Perdomo-Delgado, Minoo Dabiri Golchin, Patricia Sánchez-Herrera-Baeza, Almudena Muñoz-Martínez, Nereida Reyes-Sosa, Marta Pérez‐de‐Heredia‐Torres, Paula Obeso‐Benítez

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMoodThematic analysisPsychologyGerontologyMedicineQualitative researchClinical psychologyDevelopmental psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing aging population has raised concerns about the treatment of age-related diseases, such as dementia. An emerging technology that could assist individuals with dementia is the development of social robots. However, interactions with these robots have been underexplored. This study aimed to examine the interactions between a robot cat and older adults with mild dementia during robotherapy sessions. Thirteen older adults with mild dementia who used a robot cat during robotherapy sessions in a day hospital in Spain were interviewed. Following semi-structured interviews, a thematic qualitative analysis of the data was conducted, revealing four main themes: (1) therapeutic effects of robotherapy (relaxation, mood improvement, cognitive stimulation, and increased social interaction); (2) preferences regarding the types of robotherapy activities; (3) interaction with the robot cat during the sessions; and (4) technological characteristics of the robot cat. Overall, the findings indicate positive interactions and suggest promising benefits for older adults with mild dementia participating in robotherapy with robot cats.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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