Self-Selection of Bathroom-Assistive Technology: Development of an Electronic Decision Support System (Hygiene 2.0)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A clinical algorithm (Algo) in paper form is used in Quebec, Canada, to allow health care workers other than occupational therapists (OTs) to make bathroom adaptation recommendations for older adults. An integrated knowledge transfer process around Algo suggested an electronic version of this decision support system (electronic decision support system [e-DSS]) to be used by older adults and their caregivers in search of information and solutions for their autonomy and safety in the bathroom. OBJECTIVE: This study aims to (1) create an e-DSS for the self-selection of bathroom-assistive technology by community-dwelling older adults and their caregivers and (2) assess usability with lay users and experts to improve the design accordingly. METHODS: On the basis of a user-centered design approach, the process started with content identification for the prototype through 7 semistructured interviews with key informants of various backgrounds (health care providers, assistive technology providers, and community services) and 4 focus groups (2 with older adults and 2 with caregivers). A thematic content transcript analysis was carried out and used during the creation of the prototype. The prototype was refined iteratively using think-aloud and observation methods with a clinical expert (n=1), researchers (n=3), OTs (n=3), older adults (n=3), and caregivers (n=3), who provided information on the usability of the e-DSS. RESULTS: .0]): focus (safety, confidentiality, well-being, and autonomy), engage, facilitate (simplify, clarify, and illustrate), and access. For example, users first pay attention to the images (engage and illustrate) that can be used to depict safe postures (safety), illustrate questions embedded in the decision support tool (clarify and illustrate), and demonstrate the context of the use of assistive technology (safety and clarify). CONCLUSIONS: .0 allowed the cocreation of an e-DSS in the form of a website, in line with the needs of community-dwelling older adults and their caregivers seeking bathroom-assistive technology that enables personal hygiene. Each iteration improved usability and brought more insight into the users' realities, tailoring the e-DSS to the implementation context.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».