Facilitating co-design among older adults in a digital setting: methodological challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Healthy ageing is a global priority due to a growing older population, which increases the need for preventive measures and tailored technology. In health technology development, co-design is emphasised as a valuable strategy to support a person-centred approach. Co-design, a value-driven and collaborative approach, involves end users in development processes to overcome barriers connected to capability, opportunity, and motivation. While a growing number of older adults are involved in design processes, there is a deficit of suitable methodologies for achieving active involvement. Additionally, the COVID-19 pandemic necessitated a shift to developing methodological skills and tools to facilitate co-design remotely in a digital setting. Here, we draw on experiences of conducting iterative co-design workshops with a Canadian and a Swedish cohort of older adults about technology development to support mobility, balance, and confidence in daily movement. We describe and discuss methodological and ethical challenges and opportunities to provide recommendations for conducting co-design research in a digital setting with older adults (+65 years). Our recommendations include the use of live mind mapping to facilitate participation involvement, and we address the issue of ‘homework’ in co-design and the importance of setting expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,307 | 0,358 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».