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Enregistrement W2414628502 · doi:10.2196/humanfactors.5106

Effects of Information Visualization on Older Adults’ Decision-Making Performance in a Medicare Plan Selection Task: A Comparative Usability Study

2016· article· en· W2414628502 sur OpenAlexvenueno aff
Margaux M. Price, Jessica J. Crumley-Branyon, William Leidheiser, Richard Pak

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityTask (project management)Selection (genetic algorithm)Computer sciencePlan (archaeology)Human–computer interactionVisualizationArtificial intelligenceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Technology gains have improved tools for evaluating complex tasks by providing environmental supports (ES) that increase ease of use and improve performance outcomes through the use of information visualizations (info-vis). Complex info-vis emphasize the need to understand individual differences in abilities of target users, the key cognitive abilities needed to execute a decision task, and the graphical elements that can serve as the most effective ES. Older adults may be one such target user group that would benefit from increased ES to mitigate specific declines in cognitive abilities. For example, choosing a prescription drug plan is a necessary and complex task that can impact quality of life if the wrong choice is made. The decision to enroll in one plan over another can involve comparing over 15 plans across many categories. Within this context, the large amount of complex information and reduced working memory capacity puts older adults' decision making at a disadvantage. An intentionally designed ES, such as an info-vis that reduces working memory demand, may assist older adults in making the most effective decision among many options. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine whether the use of an info-vis can lower working memory demands and positively affect complex decision-making performance of older adults in the context of choosing a Medicare prescription drug plan. METHODS: Participants performed a computerized decision-making task in the context of finding the best health care plan. Data included quantitative decision-making performance indicators and surveys examining previous history with purchasing insurance. Participants used a colored info-vis ES or a table (no ES) to perform the decision task. Task difficulty was manipulated by increasing the number of selection criteria used to make an accurate decision. A repeated measures analysis was performed to examine differences between the two table designs. RESULTS: Twenty-three older adults between the ages of 66 and 80 completed the study. There was a main effect for accuracy such that older adults made more accurate decisions in the color info-vis condition than the table condition. In the low difficulty condition, participants were more successful at choosing the correct answer when the question was about the gap coverage attribute in the info-vis condition. Participants also made significantly faster decisions in the info-vis condition than in the table condition. CONCLUSIONS: Reducing the working memory demand of the task through the use of an ES can improve decision accuracy, especially when selection criteria is only focused on a single attribute of the insurance plan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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