Evaluating the Effectiveness of Digital Social Robots in Reducing Loneliness Among Community-Dwelling Older Adults in Japan: Randomized Controlled Trial and Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most studies on interventions using social robots to reduce loneliness have been conducted in facilities in Western countries. Objective: This study evaluated the effectiveness of digital social robot interventions in reducing loneliness among community-dwelling older Japanese adults using a randomized controlled trial and qualitative analysis. Methods: Individuals aged ≥65 years who lived alone in Tokyo and neighboring areas and experienced loneliness were recruited. In total, 73 eligible participants were randomly assigned to either an intervention or a control group. The 4-week intervention involved a humanoid social communication robot (BOCCO emo), which facilitated conversations with human operators and family members and reminded participants of daily tasks. The primary outcome was loneliness, with mental health (psychological well-being, depression, and self-rated health), the frequency of laughter in daily life, health competence, and interpersonal relationships (social network and generalized trust) as secondary outcomes. Participants were evaluated at baseline and follow-up using a self-administered questionnaire. In the follow-up survey, participants in the intervention group provided open-ended responses regarding their experiences using the social robot. Results: In total, 68 participants completed both the baseline and follow-up surveys (34 in each group). The average age of the participants was 82.3 (SD 6.5) years, and 64 (N=68, 94%) participants were women. A linear mixed-effects model with a random intercept indicated that loneliness decreased more in the intervention group than in the control group (difference-in-difference -3.1, 95% CI -5.9 to -0.4). Psychological well-being also improved in the intervention group (difference-in-difference 1.9, 95% CI 0.1 to 3.7). We identified 4 categories through content analysis: emotional support and psychological connection, lifestyle assistance, enrichment of social interaction, and cognitive and mental stimulation. Conclusions: Social robots can reduce loneliness among community-dwelling older adults in non-Western societies. Information and communication technology appears to be an effective approach for alleviating loneliness and enhancing well-being among older adults in community settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».