UNDERSTANDING THE COMPLEXITY AND USE CHALLENGES OF MEDICARE PLAN FINDER FOR OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is critical for older adults to find an affordable health plan that meets their needs. The Medicare.gov site provides a Medicare plan finder (MPF), which is an online tool designed to assist individuals to find a Medicare plan that is most suitable for them. The MPF was updated in 2021 but remains complex and may be especially difficult for older adults to use, given age-related changes in cognitive abilities. To identify potential use challenges for MFP, we documented the complexity of the steps required for accomplishing the goal of finding a plan. We completed a task analysis using two use-case scenarios to illustrate potential paths one could take in using MPF. Both use cases were set to enroll in the same plan to explore how and why their paths could differ, focusing on whether they have prior information and experience with Medicare and MPF. The number of steps taken by these two use cases ranged from 10 steps (experienced user) to 32 steps (novice user), due to the different needs they had for using MPF. The results imply that the one-for-all design of MPF may not be optimal for meeting the different needs of users. We propose two solutions to reduce the number of steps for using MPF. First, users need to be able to access the functions they want from the start (e.g., using quick links from the initial page). Second, users would benefit from learning what they need to know and prepare before they start using MPF.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».