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Enregistrement W4376641600 · doi:10.2196/41938

Adapting Transportation Planning e-Tools to Older Adults’ Needs: Scoping Review

2023· article· en· W4376641600 sur OpenAlexafffundvenue
Sahar Tahir, Bessam Abdulrazak, Dany Baillargeon, Catherine Girard, Véronique Provencher

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCINAHLAutonomyMEDLINEPsychologyPublic transportGerontologyMedical educationApplied psychologyPublic relationsMedicineTransport engineeringNursingEngineeringPsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aging is often accompanied by a decrease in physical and sensory capacities and financial resources, which makes travel and the use of public transport a big challenge for older adults. These mobility limitations may prevent them from going out for groceries, medical appointments, or entertainment, which increases the risk of social isolation. A key element in helping older adults to maintain healthy aging and social engagement is to foster autonomy, freedom, and active mobility. A transportation planning e-tool can provide older adults with information about transport and trip options. There are many transportation planning e-tools, but little is known about whether and how their characteristics and functionalities address older adults' needs and preferences. OBJECTIVE: This study aims to map existing transportation e-tools and identify gaps to be filled in order to match their functionalities with older adults' needs and preferences. METHODS: A scoping review of existing transportation planning e-tools was conducted based on the approach developed by Arksey and O'Malley. A search in the scientific literature (Academic Search Complete, MEDLINE, CINAHL, SocINDEX, and ERIC) as well as gray literature (TRID Database, Google Scholar, Proquest, Google Play, etc) was conducted in June 2020 and updated 3 times; in September 2021, December 2021, and May 2022. After the studies were selected, a comparative analysis was performed by 2 evaluators; an occupational therapy student and a computer science student. These e-tools were analyzed with respect to some characteristics (eg, tool's development status, target customers, and geographic coverage) as well as 10 functionalities (time autonomy, walkability, crowd avoidance, incline avoidance, weather consideration, dark avoidance, winter obstacles avoidance, amenities inclusion, taxi driver's information, and support affordance) that we defined based on older adults' needs and preferences (mainly Canadians). These needs were identified from a literature review and confirmed by workshops (focus groups). RESULTS: The scientific and gray literature search yielded 463 sources, and 42 transportation e-tools were included. None of the e-tools reviewed addresses all 10 functionalities. More specifically, functionalities such as dark avoidance and support affordance were not addressed by any of the included e-tools. CONCLUSIONS: Most of the e-tools currently available to plan trips do not address older adults' needs and preferences. The results of this scoping review helped fill this gap by identifying functionalities to include in transportation planning e-tools designed to promote active aging. The findings of this study highlight the need to use a multicriteria optimization algorithm to address older adults' mobility needs and preferences. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/33894.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0210,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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