Using Eye Trackers for Usability Evaluation of Health Information Technology: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eye-tracking technology has been used to measure human cognitive processes and has the potential to improve the usability of health information technology (HIT). However, it is still unclear how the eye-tracking method can be integrated with other traditional usability methodologies to achieve its full potential. OBJECTIVE: The objective of this study was to report on HIT evaluation studies that have used eye-tracker technology, and to envision the potential use of eye-tracking technology in future research. METHODS: We used four reference databases to initially identify 5248 related papers, which resulted in only 9 articles that met our inclusion criteria. RESULTS: Eye-tracking technology was useful in finding usability problems in many ways, but is still in its infancy for HIT usability evaluation. Limited types of HITs have been evaluated by eye trackers, and there has been a lack of evaluation research in natural settings. CONCLUSIONS: More research should be done in natural settings to discover the real contextual-based usability problems of clinical and mobile HITs using eye-tracking technology with more standardized methodologies and guidance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».