MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384458917 · doi:10.2196/44525

Evaluating the Acceptability and Appropriateness of the Augmented Reality Home Assessment Tool (ARHAT): Qualitative Descriptive Study

2023· article· en· W4384458917 sur OpenAlexvenueno aff
Beth Fields, McKenzie Fitzpatrick, Lauryn Kinney, Jenny Lee, Bryce Sprecher, Ross Tredinnick, Kevin Ponto, Jung–hye Shin

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupStakeholderQualitative researchQualitative propertyApplied psychologyPsychologyWorkflowPopulationDescriptive statisticsMedical educationMedicineComputer sciencePublic relationsSociologyMarketingEnvironmental healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Augmented Reality Home Assessment Tool (ARHAT) is a mobile app developed to provide rapid, highly accurate assessments of the home environment. It uses 3D-capture technologies to help people identify and address functional limitations and environmental barriers. Objective: This study was conducted to gain stakeholder feedback on the acceptability and appropriateness of the ARHAT for identifying and addressing barriers within home environments. Methods: A qualitative descriptive study was conducted because it allows for variability when obtaining data and seeks to understand stakeholders' insights on an understudied phenomenon. Each stakeholder group (occupational therapists, housing professionals, and aging adult and caregiver "dyads") participated in a 60-minute, web-based focus group via a secure Zoom platform. Focus group data were analyzed by 2 trained qualitative research team members using a framework method for analysis. Results: A total of 19 stakeholders, aged from 18 to 85+ years, were included in the study. Of the occupational therapists (n=5, 26%), housing professionals (n=3, 16%), and dyads (n=11, 58%), a total of 32% (n=6) were male and 68% (n=13) were female, with most living in the Midwestern United States (n=10, 53%). The focus group data demonstrate the acceptability and appropriateness of the workflow, style, measurement tools, and impact of the ARHAT. All stakeholders stated that they could see the ARHAT being used at many different levels and by any population. Dyads specifically mentioned that the ARHAT would allow them to do forward planning and made them think of home modifications in a new light. Conclusions: Stakeholders found the ARHAT to be acceptable and appropriate for identifying and addressing functional limitations and barriers in the home environment. This study highlights the importance of considering the workflow, style, measurement tools, and potential impact of home assessment technology early in the developmental process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetAssistive Technology in Communication and MobilityTravaux en français237 207