Low-Fidelity Prototype of a Sensor-Dependent Interaction Platform: Formative Evaluation With Informal Caregivers of Older Adults With Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unobtrusive sensing technologies developed for monitoring deviant behaviors in older adult care require integration with an interaction platform to facilitate the flow of information between older adults and their caregivers. However, the continuous monitoring capabilities generate a considerable amount of data that must be interpreted, filtered, and personalized before being communicated to the informal caregivers based on their specific care needs and requirements. OBJECTIVE: For the effective implementation of unobtrusive sensing solutions (USSs) in the care of older adults with cognitive impairment, we aimed to explore the expectations and preconditions regarding the implementation of USSs from the perspective of informal caregivers. Subsequently, we designed and evaluated a low-fidelity prototype of an interaction platform for its conceptual workflow and usability, incorporating persuasive system design features based on the needs and requirements of informal caregivers. METHODS: Overall, 6 informal caregivers of older adults with cognitive impairment living alone participated in this qualitative interview study. We explored the expectation and preconditions regarding implementation through open-ended questions and conducted a formative evaluation (usability study with a think-aloud approach) to evaluate the conceptual workflow and used persuasive system design features in the interaction platform. Overall, a combination of inductive and thematic analyses was used to analyze the interviews. RESULTS: The results of this study present both positive and negative outcome expectations regarding the implementation of USSs, highlighting benefits such as objective decision-making and peace of mind and concerns about information overload and the potential substitution of human contact. Strategic information communication agreements between informal and formal caregivers were deemed crucial for the successful implementation of USSs in care. Overall, informal caregivers had a positive experience with the low-fidelity prototype of the interaction platform, particularly valuing the personalization feature. CONCLUSIONS: In conclusion, to achieve successful implementation, a holistic design approach is necessary, and equal consideration should be given to the personalization-privacy paradox to balance users' needs and privacy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».