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Enregistrement W4411549036 · doi:10.2196/68943

A Companion Robot for Children With Asthma: Descriptive Development and Feasibility Pilot Study

2025· article· en· W4411549036 sur OpenAlexvenueno aff
Jinnaphat Sangngam, Somsiri Rungamornrat, Rungnapa Santipipat, Kunchira Ponthanee

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive researchAsthmaDescriptive statisticsComputer scienceMedicineHuman–computer interactionGeographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Consistent medication use and proper inhaler technique are essential in pediatric asthma, and young children require supportive tools to maintain these practices. Objective: This study aimed to investigate the caregivers' ability to use a companion robot-assisted app for children with asthma, their attitudes toward the usage, and the characteristics that hinder or facilitate the implementation. Methods: This study employed a descriptive design. The sample group consisted of 30 children with asthma aged 3-6 years who received treatment at an asthma clinic and their caregivers. The companion robot for children with asthma called "Pukkabot," which is an innovation that is developed to teach inhalation techniques and to raise awareness about consistent medication administration through positive reinforcement, was examined. Data collection included personal information questionnaires, the System Usability Scale (SUS) for evaluating usage and overall satisfaction, and interviews to gather attitudes toward apps and characteristics that hinder or facilitate. Data were analyzed with descriptive statistics and content analysis. Results: The study revealed that the scores for usability and overall satisfaction were 80.6, which is above the standard threshold and rated at grade A or an excellent level. Additionally, caregivers stated that the companion robots were easy to use, not complicated, had appropriately sized screens, and demonstrated clear images and sounds. The detailed steps for inhalation were exhibited, and reminders included those of medication times. The children with asthma enjoyed the app and were very interested, making most caregivers want to continue their use. Conclusions: Caregivers were generally satisfied with the usability, finding it easy to use and engaging, which successfully attracted the interest of the children with asthma. Therefore, the companion robot may be used further, with the following recommendations: improving its physical design, adding content, incorporating tracking and symptom assessment systems, and creating a downloadable mobile app for greater accessibility and convenience.

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)0,004
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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