Co‐creating CUE‐D: A Voice Assistant for People Living with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Being unable to complete daily activities is a significant factor in people living with dementia losing independence. Timely and appropriate cueing integrated into the physical space can nudge people with dementia back on track to complete activities. We are currently co-creating a voice assistant to deliver a bespoke cueing strategy for individuals living with dementia using large language models. Currently, we are co-creating the functionality of the CUE-D user interface and audio/voice prompts for people living with dementia. METHOD: Twenty participants living with dementia plus family carers, are being recruited to test CUE-D through community-based user co-creation sessions. Participants first complete a brief demographic questionnaire capturing sex, education, vision and hearing abilities, plus technology use and experience. Participants are video recorded over the shoulder while interacting with CUE-D to complete a series of tasks (e.g., asking CUE-D to set a reminder), to identify any usability and/or functionality issues. After interacting with the app, participants complete the Voice Usability Scale (VUS) and an audio-recorded interview. RESULT: To date, we have iteratively developed and tested CUE-D with 12 people living with dementia (66.7% male). Participant feedback has iteratively refined our user testing methods and components of the app (e.g., adjusting pauses between user input and the app's voice instructions). VUS scores (with higher scores indicating greater usability) have increased with design updates, and 75% of participants have completed all assigned tasks. One participant shared: "I would use it for a lot of things around the house." We continue to work on recruiting more end users to test the latest adaptations made to CUE-D CONCLUSION: Supporting people with dementia to continue their daily activities can enable individuals to live at home longer and reduce the need for caregiver support. Large language models offer the opportunity to tailor support to the specific needs of individuals living with dementia. This can relieve or delay pressures on families and the formal health and social care systems while respecting the individuality and personhood of people with dementia.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».