Using a Critical FMEA Approach to Identify Equity-Related Failures in Usability Evaluations of Health Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Design issues that affect the usability of health technologies for marginalized populations may lead to further exacerbating health inequity. To address this concern, we propose the use of failure modes and effects analysis (FMEA) to systematically identify potential inequities that result from usability evaluation methods. This new application of FMEA grounds the traditional FMEA in critical theory and introduces two key concepts: the equity failure mode and reflexivity. To test our approach, we engaged 13 usability practitioners with expertise in healthcare in a series of four workshops. We found that when participants located themselves reflexively in their practice of usability evaluation, they were able to identify more nuanced equity failure modes. Through reflecting on our experience using this method, we aim to illustrate that the critical FMEA is a viable approach human factors practitioners and researchers can use to anticipate equity failure modes in design and evaluation methods.
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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 | 0,207 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».