Verpleegkunde Nummer 2 , pp. 27-32
jun 2021, jaargang 36
Verpleegkunde Nr. 2 , pp. 27-32
jun 2021, jr. 36
Proefschrift

Haalbaarheid en effectiviteit van sociale robots voor het afnemen van vragenlijsten bij oudere patiënten

De werkdruk in de zorg is hoog en dat leidt tot grote problemen voor zorgprofessionals. De beroepsvereniging voor verpleegkundigen, verzorgenden en verpleegkundig specialisten V&VN schrijft in een rapport dat 76% van haar leden negatieve effecten ervaart op hun eigen gezondheid en hun privéleven, en 48% vindt dat daardoor de patiëntveiligheid op het spel staat (1). Een belangrijke reden voor de werkdruk is de toenemende registratiedruk, onder andere door allerlei vragenlijsten die afgenomen moeten worden bij patiënten, zoals pijnscores bij cliënten die geen indicatie hebben om pijn te hebben, risicoscreenings, anamneselijsten (circa 70 vragen) of bijvoorbeeld een regelmatig bij controles af te nemen lastmeter voor oncologie (circa 50 vragen) (2). Tegelijkertijd is het afnemen van vragenlijsten belangrijk om de mening van patiënten over de kwaliteit van de gezondheidszorg die zij ontvingen te meten (3).

Literatuur

  1. Verpleegkundigen & Verzorgenden Nederland. Personeelstekorten in de zorg - oplossingen van de werkvloer. Te raadplegen op: https://www.venvn.nl/media/zz1id4zv/personeelstekorten-zorg-oplossingen-van-de-werkvloer.pdf
  2. Verpleegkundigen & Verzorgenden Nederland. Standpunt registratielast. Te raadplegen op: https://www.venvn.nl/media/3l1psc4l/standpunt-registratielast.pdf
  3. National Quality Forum. Patient Reported Outcomes (PROs) in Performance Measurement. National Quality Forum; 2013.
  4. Shah K, Hofmann M, Schwarzkopf R, et al. Patient- Reported Outcome Measures: how do digital tablets stack up to paper forms? A randomized, controlled study. Am J Orthop (Belle Mead, NJ) 2016;45:E451-E457.
  5. Schick-Makaroff K, Molzahn A. Strategies to use tablet computers for collection of electronic patient-reported outcomes. Health Qual Life Outcomes 2015;13:2.
  6. Watkins I, Xie B. eHealth literacy interventions for older adults: a systematic review of the literature. J Med Internet Res 2014;16:e225.
  7. Ebert JF, Huibers L, Christensen B, et al. Paperor web-based questionnaire invitations as a method for data collection: cross-sectional comparative study of differences in response rate, completeness of data, and financial cost. J Med Internet Res 2018;20:e24.
  8. Di Nuovo A, Varrasi S, Lucas A, et al. Assessment of cognitive skills via human-robot interaction and cloud computing. J Bionic Eng 2019;16:526-39.
  9. Bandera A, Bandera JP, Bustos P, et al. CLARC: a robotic architecture for comprehensive geriatric assessment. 17th Workshop of Physical Agents (WAF). Málaga, Spanje; 2016.
  10. Broadbent E, Garrett J, Jepsen N, et al. Using robots at home to support patients with chronic obstructive pulmonary disease: pilot randomized controlled trial. J Med Internet Res 2018;20:e45.
  11. D’Onofrio G, Sancarlo D, Raciti M, et al. MARIO project: validation and evidence of service robots for older people with dementia. J Alzheimers Dis 2019;68:1587-601.
  12. Broadbent E, Tamagawa R, Kerse N, et al. Retirement home staff and residents’ preferences for healthcare robots. Robot and human interactive communication. The 18th IEEE international symposium on IEEE; 2009.
  13. Pandey AK, Gelin R. A mass-produced sociable humanoid robot: pepper: the first machine of its kind. IEEE Robot Autom Mag 2018;25:40-8.
  14. Boumans R, van Meulen F, Hindriks K, et al. A feasibility study of a social robot collecting patient reported outcome measurements from older adults. Int J Social Robotics 2020;12:259-66.
  15. Van Beuningen J, de Jonge T. The Personal Wellbeing Index: construct validity for the Netherlands. Centraal Bureau voor de Statistiek. 2011. Te raadplegen op: https://www.cbs.nl/nl-nl/onze-diensten/methoden/onderzoeksomschrijvingen/aanvullende-onderzoeksbeschrijvingen/personal-wellbeing-index-construct-validity-for-the-netherlands
  16. Stratton RJ, Hackston A, Longmore D, et al. Malnutrition in hospital outpatients and inpatients: prevalence, concurrent validity and ease of use of the ‘malnutrition universal screening tool’(‘MUST’) for adults. Br J Nutr 2004;92:799-808.
  17. Gould D, Kelly D, Goldstone L, et al. Examining the validity of pressure ulcer risk assessment scales: developing and using illustrated patient simulations to collect the data. J Clin Nurs 2001;10:697-706.
  18. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, et al. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res 1989;28:193-213.
  19. Mahoney F. Functional assessment: the Barthel index. Md Med J 1965;14:61-5.
  20. Heerink M, Kröse B, Evers V, et al. Assessing acceptance of assistive social agent technology by older adults: the Almere model. Int J Social Robotics 2010;2:361-75.
  21. Santoso AM, Lutomski JE, Hofman CS, et al. Development of a patient-reported outcome measure for geriatric care: The Older Persons and Informal Caregivers Survey Short Form (TOPICS-SF). Value Health 2018;21:1198-204.
  22. Wagnild GM, Young HM. Development and psychometric evaluation of the Resilience Scale. J Nurs Meas 1993;1:165-78.
  23. Boumans R, van Meulen F, Hindriks K, et al. Robot for health data acquisition among older adults: a pilot randomised controlled cross-over trial. BMJ Qual Saf 2019;28:793-9.
  24. Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Stat Methods Med Res 1999;8:135-60.
  25. Boumans R, van Meulen F, Van Aalst W, et al. Quality of care perceived by older patients and caregivers in integrated care pathways with interviewing assistance from a social robot: noninferiority randomised controlled trial. J Med Internet Res 2020;22:e18787.
  26. Kitson A, Conroy T, Wengstrom Y, et al. Defining the fundamentals of care. Int J Nurs Pract 2010;16:423-34.
  27. Zuidgeest M. Measuring and improving the quality of care from the healthcare user perspective: the Consumer Quality Index. Tilburg University; 2011.
  28. Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 1977;159-74.
  29. Gallego-Perez J, Lohse M, Evers V. Position paper: robots as companions and therapists in elderly care. ICSR: Workshop Taking care of each other: synchronisation and reciprocity for social companion robots; 2013
  30. Honekamp I, Sauer L, Wache T, et al. Akzeptanz von Pflegerobotern im Krankenhaus. TATuP 2019;28:58-63.
  31. Khosla R, Chu MT. Embodying care in matilda: An affective communication robot for emotional wellbeing of older people in australian residential care facilities. ACM Transactions on Management Information Systems 2013;4:18.
  32. Olde Keizer RAO, Van Velsen L, Moncharmont M, et al. Using socially assistive robots for monitoring and preventing frailty among older adults: a study on usability and user experience challenges. Health and Technology 2019;9:595-605.
  33. An understanding virtual coach for people with amnesia. Te raadplegen op: https://www.ru.nl/communicatiewetenschap/onderzoek
  34. Jamieson T, Goldfarb A. Clinical considerations when applying machine learning to decision-support tasks versus automation. BMJ Qual Saf 2019;28:778-81.
  35. Sharkey A, Sharkey N. Granny and the robots: ethical issues in robot care for the elderly. Ethics Inf Technol 2012;14:27-40.
Proefschrift

Haalbaarheid en effectiviteit van sociale robots voor het afnemen van vragenlijsten bij oudere patiënten

De werkdruk in de zorg is hoog en dat leidt tot grote problemen voor zorgprofessionals. De beroepsvereniging voor verpleegkundigen, verzorgenden en verpleegkundig specialisten V&VN schrijft in een rapport dat 76% van haar leden negatieve effecten ervaart op hun eigen gezondheid en hun privéleven, en 48% vindt dat daardoor de patiëntveiligheid op het spel staat (1). Een belangrijke reden voor de werkdruk is de toenemende registratiedruk, onder andere door allerlei vragenlijsten die afgenomen moeten worden bij patiënten, zoals pijnscores bij cliënten die geen indicatie hebben om pijn te hebben, risicoscreenings, anamneselijsten (circa 70 vragen) of bijvoorbeeld een regelmatig bij controles af te nemen lastmeter voor oncologie (circa 50 vragen) (2). Tegelijkertijd is het afnemen van vragenlijsten belangrijk om de mening van patiënten over de kwaliteit van de gezondheidszorg die zij ontvingen te meten (3).

Literatuur

  1. Verpleegkundigen & Verzorgenden Nederland. Personeelstekorten in de zorg - oplossingen van de werkvloer. Te raadplegen op: https://www.venvn.nl/media/zz1id4zv/personeelstekorten-zorg-oplossingen-van-de-werkvloer.pdf
  2. Verpleegkundigen & Verzorgenden Nederland. Standpunt registratielast. Te raadplegen op: https://www.venvn.nl/media/3l1psc4l/standpunt-registratielast.pdf
  3. National Quality Forum. Patient Reported Outcomes (PROs) in Performance Measurement. National Quality Forum; 2013.
  4. Shah K, Hofmann M, Schwarzkopf R, et al. Patient- Reported Outcome Measures: how do digital tablets stack up to paper forms? A randomized, controlled study. Am J Orthop (Belle Mead, NJ) 2016;45:E451-E457.
  5. Schick-Makaroff K, Molzahn A. Strategies to use tablet computers for collection of electronic patient-reported outcomes. Health Qual Life Outcomes 2015;13:2.
  6. Watkins I, Xie B. eHealth literacy interventions for older adults: a systematic review of the literature. J Med Internet Res 2014;16:e225.
  7. Ebert JF, Huibers L, Christensen B, et al. Paperor web-based questionnaire invitations as a method for data collection: cross-sectional comparative study of differences in response rate, completeness of data, and financial cost. J Med Internet Res 2018;20:e24.
  8. Di Nuovo A, Varrasi S, Lucas A, et al. Assessment of cognitive skills via human-robot interaction and cloud computing. J Bionic Eng 2019;16:526-39.
  9. Bandera A, Bandera JP, Bustos P, et al. CLARC: a robotic architecture for comprehensive geriatric assessment. 17th Workshop of Physical Agents (WAF). Málaga, Spanje; 2016.
  10. Broadbent E, Garrett J, Jepsen N, et al. Using robots at home to support patients with chronic obstructive pulmonary disease: pilot randomized controlled trial. J Med Internet Res 2018;20:e45.
  11. D’Onofrio G, Sancarlo D, Raciti M, et al. MARIO project: validation and evidence of service robots for older people with dementia. J Alzheimers Dis 2019;68:1587-601.
  12. Broadbent E, Tamagawa R, Kerse N, et al. Retirement home staff and residents’ preferences for healthcare robots. Robot and human interactive communication. The 18th IEEE international symposium on IEEE; 2009.
  13. Pandey AK, Gelin R. A mass-produced sociable humanoid robot: pepper: the first machine of its kind. IEEE Robot Autom Mag 2018;25:40-8.
  14. Boumans R, van Meulen F, Hindriks K, et al. A feasibility study of a social robot collecting patient reported outcome measurements from older adults. Int J Social Robotics 2020;12:259-66.
  15. Van Beuningen J, de Jonge T. The Personal Wellbeing Index: construct validity for the Netherlands. Centraal Bureau voor de Statistiek. 2011. Te raadplegen op: https://www.cbs.nl/nl-nl/onze-diensten/methoden/onderzoeksomschrijvingen/aanvullende-onderzoeksbeschrijvingen/personal-wellbeing-index-construct-validity-for-the-netherlands
  16. Stratton RJ, Hackston A, Longmore D, et al. Malnutrition in hospital outpatients and inpatients: prevalence, concurrent validity and ease of use of the ‘malnutrition universal screening tool’(‘MUST’) for adults. Br J Nutr 2004;92:799-808.
  17. Gould D, Kelly D, Goldstone L, et al. Examining the validity of pressure ulcer risk assessment scales: developing and using illustrated patient simulations to collect the data. J Clin Nurs 2001;10:697-706.
  18. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, et al. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res 1989;28:193-213.
  19. Mahoney F. Functional assessment: the Barthel index. Md Med J 1965;14:61-5.
  20. Heerink M, Kröse B, Evers V, et al. Assessing acceptance of assistive social agent technology by older adults: the Almere model. Int J Social Robotics 2010;2:361-75.
  21. Santoso AM, Lutomski JE, Hofman CS, et al. Development of a patient-reported outcome measure for geriatric care: The Older Persons and Informal Caregivers Survey Short Form (TOPICS-SF). Value Health 2018;21:1198-204.
  22. Wagnild GM, Young HM. Development and psychometric evaluation of the Resilience Scale. J Nurs Meas 1993;1:165-78.
  23. Boumans R, van Meulen F, Hindriks K, et al. Robot for health data acquisition among older adults: a pilot randomised controlled cross-over trial. BMJ Qual Saf 2019;28:793-9.
  24. Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Stat Methods Med Res 1999;8:135-60.
  25. Boumans R, van Meulen F, Van Aalst W, et al. Quality of care perceived by older patients and caregivers in integrated care pathways with interviewing assistance from a social robot: noninferiority randomised controlled trial. J Med Internet Res 2020;22:e18787.
  26. Kitson A, Conroy T, Wengstrom Y, et al. Defining the fundamentals of care. Int J Nurs Pract 2010;16:423-34.
  27. Zuidgeest M. Measuring and improving the quality of care from the healthcare user perspective: the Consumer Quality Index. Tilburg University; 2011.
  28. Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 1977;159-74.
  29. Gallego-Perez J, Lohse M, Evers V. Position paper: robots as companions and therapists in elderly care. ICSR: Workshop Taking care of each other: synchronisation and reciprocity for social companion robots; 2013
  30. Honekamp I, Sauer L, Wache T, et al. Akzeptanz von Pflegerobotern im Krankenhaus. TATuP 2019;28:58-63.
  31. Khosla R, Chu MT. Embodying care in matilda: An affective communication robot for emotional wellbeing of older people in australian residential care facilities. ACM Transactions on Management Information Systems 2013;4:18.
  32. Olde Keizer RAO, Van Velsen L, Moncharmont M, et al. Using socially assistive robots for monitoring and preventing frailty among older adults: a study on usability and user experience challenges. Health and Technology 2019;9:595-605.
  33. An understanding virtual coach for people with amnesia. Te raadplegen op: https://www.ru.nl/communicatiewetenschap/onderzoek
  34. Jamieson T, Goldfarb A. Clinical considerations when applying machine learning to decision-support tasks versus automation. BMJ Qual Saf 2019;28:778-81.
  35. Sharkey A, Sharkey N. Granny and the robots: ethical issues in robot care for the elderly. Ethics Inf Technol 2012;14:27-40.
Over dit artikel
Auteur
Roel Boumans
Over de auteur

Dr. ir. Roel Boumans, werkzaam bij het Behavioural Science Institute van de Radboud Universiteit in de Communication & Media-groep van prof. dr. Tibor Bosse. Zijn research betreft intelligente virtual agents en sociale robots in de zorg. In de periode 2017-2020 heeft hij zijn promotieonderzoek uitgevoerd bij de afdeling Geriatrie van het Radboudumc, Nijmegen, en de Technische Universiteit Delft. Zijn promotoren waren prof. dr. Marcel Olde Rikkert (Radboudumc), prof. dr. Mark Neerincx (TU Delft) en prof. dr. Koen Hindriks (Vrije Universiteit), en zijn copromotor was dr. Fokke van Meulen (TU Eindhoven). Voor advies inzake verpleegkundige aspecten werd hij begeleid door dr. Getty Huisman-de Waal (Radboudumc).

Het volledige proefschrift is te downloaden via: https://repository.ubn.ru.nl/handle/2066/220350

Correspondentieadres: roel.boumans@ru.nl

Printdatum
25 juni 2021
E-pubdatum
28 juni 2021
ISSN print
0920-3273
ISSN online
2468-2225
DOI
https://doi.org/10.24078/vpg.2021.6.127532


Over dit artikel
Auteur
Roel Boumans
Over de auteur

Dr. ir. Roel Boumans, werkzaam bij het Behavioural Science Institute van de Radboud Universiteit in de Communication & Media-groep van prof. dr. Tibor Bosse. Zijn research betreft intelligente virtual agents en sociale robots in de zorg. In de periode 2017-2020 heeft hij zijn promotieonderzoek uitgevoerd bij de afdeling Geriatrie van het Radboudumc, Nijmegen, en de Technische Universiteit Delft. Zijn promotoren waren prof. dr. Marcel Olde Rikkert (Radboudumc), prof. dr. Mark Neerincx (TU Delft) en prof. dr. Koen Hindriks (Vrije Universiteit), en zijn copromotor was dr. Fokke van Meulen (TU Eindhoven). Voor advies inzake verpleegkundige aspecten werd hij begeleid door dr. Getty Huisman-de Waal (Radboudumc).

Het volledige proefschrift is te downloaden via: https://repository.ubn.ru.nl/handle/2066/220350

Correspondentieadres: roel.boumans@ru.nl

Printdatum
25 juni 2021
E-pubdatum
28 juni 2021
ISSN print
0920-3273
ISSN online
2468-2225
DOI
https://doi.org/10.24078/vpg.2021.6.127532