Adapting a Person’s Home in 3D Using a Mobile App (MapIt): Participatory Design Framework Investigating the App’s Acceptability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home adaptation processes enhancing occupational engagement rely on identifying environmental barriers, generally during time-consuming home visits performed by occupational therapists (OTs). Relevance of a 3D model to the OT's work has been attested, but a convenient and consumer-available technology to map the home environment in 3D is currently lacking. For instance, such a technology would support the exploration of home adaptations for a person with disability, with or without an OT visit. OBJECTIVE: The aim of this study was to document the development and acceptability of a 3D mapping eHealth technology, optimizing its contribution to the OT's work when conducting assessments in which home representations are essential to fit a person's needs. METHODS: A user-centered perspective, embedded in a participatory design framework where users are considered as research partners (not as just study participants), is reported. OTs, engineers, clinicians, researchers, and students, as well as the relatives of older adults contributed by providing ongoing feedback (eg, demonstrations, brainstorming, usability testing, questionnaires, prototyping). System acceptability, as per the Nielsen model, is documented by deductively integrating the data. RESULTS: A total of 24 stakeholders contributed significantly to MapIt technology's co-design over a span of 4 years. Fueled by the objective to enhance MapIt's acceptability, 11 iterations lead to a mobile app to scan a room and produce its 3D model in less than 5 minutes. The app is available for smartphones and paired with computer software. Scanning, visualization, and automatic measurements are done on a smartphone equipped with a motion sensor and a camera with depth perception, and the computer software facilitates visualization, while allowing custom measurement of architectural elements directly on the 3D model. Stakeholders' perception was favorable regarding MapIt's acceptability, testifying to its usefulness (ie, usability and utility). Residual usability issues as well as concerns about accessibility and scan rendering still need to be addressed to foster its integration to a clinical context. CONCLUSIONS: MapIt allows to scan a room quickly and simply, providing a 3D model from images taken in real-world settings and to remotely but jointly explore home adaptations to enhance a person's occupational engagement.
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 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 | 0,068 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».