Interdisciplinary development of manual and automated product usability assessments for older adults with dementia: lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
The changes in cognitive abilities that accompany dementia can make it difficult to use everyday products that are required to complete activities of daily living. Products that are inherently more usable for people with dementia could facilitate independent activity completion, thus reducing the need for caregiver assistance. The objectives of this research were to: (1) gain an understanding of how water tap design impacted tap usability and (2) create an automated computerized tool that could assess tap usability. 27 older adults, who ranged from cognitively intact to advanced dementia, completed 1309 trials on five tap designs. Data were manually analyzed to investigate tap usability as well as used to develop an automated usability analysis tool. Researchers collaborated to modify existing techniques and to create novel ones to accomplish both goals. This paper presents lessons learned through the course of this research, which could be applicable in the development of other usability studies, automated vision-based assessments and the development of assistive technologies for cognitively impaired older adults. Collaborative interdisciplinary teamwork, which included older adult with dementia participants, was key to enabling innovative advances that achieved the projects' research goals. Implications for Rehabilitation Products that are implicitly familiar and usable by older adults could foster independent activity completion, potentially reducing reliance on a caregiver. The computer-based automated tool can significantly reduce the time and effort required to perform product usability analysis, making this type of analysis more feasible. Interdisciplinary collaboration can result in a more holistic understanding of assistive technology research challenges and enable innovative solutions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».