Overcoming Challenges to Inclusive User-based Testing of Health Information Technology with Vulnerable Older Adults: Recommendations from a Human Factors Engineering Expert Inquiry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Involving representative users in usability testing of health information technology (HIT) is central to user-centered design. However, (vulnerable) older adults as representative users have unique requirements. Aging processes may affect physical capabilities and cognitive skills, which can hamper testing with this demographic and may require special attention and revised protocols. This study was performed to provide expert-based recommendations for HIT user-testing with (vulnerable) older adults to support inclusive HIT design and evaluation. METHODS: First, we conducted a structured workshop with ten experts in HIT implementation and research, recruited through purposeful sampling, to generate insights into how characteristics of older adults may influence user-testing. Next, five Human Factor researchers experienced in HIT user-testing with (vulnerable) older adults validated the results and provided additional textual insights to gain consensus on the most important recommendations. A thematic analysis was performed on the resulting inquiries. Applied codes were based on the User-Centered Design framework. RESULTS: The analysis resulted in nine recommendations for user-testing of HIT with older adults, divided into three main themes: (1) empathetic approach and trust-building, (2) new requirements for testing and study design, and (3) adjustments to usability evaluation methods. For each theme a checklist of relevant items to follow-up on the recommendation is provided. CONCLUSIONS: The recommendations generated through expert inquiry contribute to more effective usability testing of HIT with older adults. This provides an important step towards improved accessibility of HIT amongst older adults through inclusive user-centered design.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle