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Enregistrement W2661936549 · doi:10.2196/humanfactors.7161

Fall Prevention Self-Assessments Via Mobile 3D Visualization Technologies: Community Dwelling Older Adults’ Perceptions of Opportunities and Challenges

2017· article· en· W2661936549 sur OpenAlexvenueno aff
Julian Hamm, Arthur Money, Anita Atwal

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyFall preventionGerontologyApplied psychologyData scienceComputer scienceMedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the field of occupational therapy, the assistive equipment provision process (AEPP) is a prominent preventive strategy used to promote independent living and to identify and alleviate fall risk factors via the provision of assistive equipment within the home environment. Current practice involves the use of paper-based forms that include 2D measurement guidance diagrams that aim to communicate the precise points and dimensions that must be measured in order to make AEPP assessments. There are, however, issues such as "poor fit" of equipment due to inaccurate measurements taken and recorded, resulting in more than 50% of equipment installed within the home being abandoned by patients. This paper presents a novel 3D measurement aid prototype (3D-MAP) that provides enhanced measurement and assessment guidance to patients via the use of 3D visualization technologies. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore the perceptions of older adults with regard to the barriers and opportunities of using the 3D-MAP application as a tool that enables patient self-delivery of the AEPP. METHODS: Thirty-three community-dwelling older adults participated in interactive sessions with a bespoke 3D-MAP application utilizing the retrospective think-aloud protocol and semistructured focus group discussions. The system usability scale (SUS) questionnaire was used to evaluate the application's usability. Thematic template analysis was carried out on the SUS item discussions, think-aloud, and semistructured focus group data. RESULTS: The quantitative SUS results revealed that the application may be described as having "marginal-high" and "good" levels of usability, along with strong agreement with items relating to the usability (P=.004) and learnability (P<.001) of the application. Four high-level themes emerged from think-aloud and focus groups discussions: (1) perceived usefulness (PU), (2) perceived ease of use (PEOU), (3) application use (AU) and (4) self-assessment (SA). The application was seen as a useful tool to enhance visualization of measurement guidance and also to promote independent living, ownership of care, and potentially reduce waiting times. Several design and functionality recommendations emerged from the study, such as a need to manipulate the view and position of the 3D furniture models, and a need for clearer visual prompts and alternative keyboard interface for measurement entry. CONCLUSIONS: Participants perceived the 3D-MAP application as a useful tool that has the potential to make significant improvements to the AEPP, not only in terms of accuracy of measurement, but also by potentially enabling older adult patients to carry out the data collection element of the AEPP themselves. Further research is needed to further adapt the 3D-MAP application in line with the study outcomes and to establish its clinical utility with regards to effectiveness, efficiency, accuracy, and reliability of measurements that are recorded using the application and to compare it with 2D measurement guidance leaflets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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