Latent Profile Analysis of Patients' Acceptance of Companion Robots in Unaccompanied Wards: A Cross-sectional Study
Deze cross-sectionele studie onder 425 patiënten in China maakte gebruik van latent profielanalyse om drie verschillende acceptatieprofielen voor gezelschapsrobots in eenpersoonskamers te identificeren, waarbij werd onthuld dat een hogere leeftijd, een lagere sociaaleconomische status, onvoldoende sociale steun, een lage zelfeffectiviteit en negatieve percepties van robots belangrijke voorspellers zijn van een lage acceptatie, wat daarmee het belang van gestratificeerde gezondheidseducatie en geoptimaliseerd robotontwerp benadrukt.