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Enregistrement W7117242048 · doi:10.1002/alz70858_102316

Robotics and Independent Living: Insights from Older Adults with Cognitive Impairment and Their Caregivers

2025· article· en· W7117242048 sur OpenAlexaff
Delaram Sirizi, Morteza Sabet, Juanita-Dawne Bacsu, Matthew Lee Smith, Elham Hariri Kashani, Zahra Rahemi

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoboticsCognitionCognitive impairmentHealthy agingRobotIndependent livingCognitive robotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of Alzheimer's disease and other cognitive disorders has been steadily rising among older adults, driven by aging populations and increased life expectancy worldwide. Declines in older adults' cognitive and physical health pose challenges to maintaining their independence and aging in place. Robots can improve independent living and facilitate aging-in-place for people with cognitive impairment and Alzheimer's Disease. Despite recent innovations in healthcare robotics, their adoption among older adults, particularly those with progressive cognitive impairments, remains limited. This review examines perceptions about robots for independent living among older adults with cognitive impairment, their informal caregivers, and healthcare providers. METHOD: Five databases were systematically searched to identify qualitative and quantitative studies meeting the inclusion criteria. Content analysis was conducted to summarize the findings from the reviewed studies and a convergent parallel analysis was applied to integrate and interpret the findings comprehensively. Out of an initial pool of 348 studies, 16 met the inclusion criteria and were selected for the final review based on their alignment with the study's purpose and criteria. RESULT: From the review of the studies, qualitative themes are categorized into three main domains: user perceptions and experiences, barriers to adoption, and improvement suggestions. Quantitative findings highlight aspects such as usability, usefulness, acceptance, satisfaction, preferences, and barriers. Participants generally found the robots enjoyable and engaging to use; however, they emphasized the importance of adaptability, suggesting that the robots should be designed to accommodate the progressive decline in users' cognitive abilities, ensuring continued relevance and usability over time. CONCLUSION: Our findings shed light on the dynamics of human-robot interactions among older adults with cognitive impairments, emphasizing their potential to support independent living. These insights provide valuable guidance for developers, enabling them to design robots that better align with the needs, preferences, and abilities of this population. By enhancing user experiences and addressing the specific challenges of cognitive decline, these results can inform the development of adaptable and user-friendly robots, ultimately improving their adoption and effectiveness in promoting aging-in-place.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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