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Enregistrement W2988499582 · doi:10.1093/geroni/igz038.1698

ACCURACY AND USABILITY OF A MOBILE ALERT SYSTEM FOR COMMUNITY CITIZENS TO LOCATE PERSONS WITH DEMENTIA WHO GET LOST

2019· article· en· W2988499582 sur OpenAlexaffabout
Christine Daum, Noelannah Neubauer, Carlo Oliva, Ron Beleno, Lili Liu

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityReadabilityDementiaMobile appsComputer sciencePsychologyWorld Wide WebInternet privacyApplied psychologyMedicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three out of five persons with dementia wander. While the literature supports community engagement in the location of lost older adults, publically funded Silver Alert programs are associated with jurisdictional issues and alert fatigue. In collaboration and consultation with key stakeholders (older adults living with dementia, care partners, service providers, advocates, police organizations), we developed Community ASAP, an alert system (mobile website and app) that mobilizes community citizens who volunteer to keep watch for persons with dementia reported to be lost. The purpose of this study was to evaluate usability and functionality of the Community ASAP app. Thirteen participants from six regions in Canada received a total of 130 missing person notifications. They recorded the time and content of these notifications, completed the Website Usability Questionnaire, and provided written feedback or participated in a group interview about their experiences using the app and suggestions for improvements. The Community ASAP app delivered notifications with 100% accuracy and received messages from participants with 98% accuracy. Overall, participants thought the interface was easy to navigate, graphics were pleasing, easy to use, and was clearly organized. Suggestions for improvements to increase usability included: 1) Multi-sensory alerts to make them more noticeable and increase readability; 2) Clearer navigation within the home screen and preferences; 3) User support (instructions, demo video, technical support). Evaluation results for this innovative app were favourable; suggestions will be used to further improve usability, particularly for end users who are novices at using mobile applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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