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Enregistrement W4409557585 · doi:10.2196/63273

User Experience of Older Adults With an Age-Friendly Transportation Planning E-Tool: Scoping Review

2025· review· en· W4409557585 sur OpenAlexaffvenue
Sara Bahrampoor Givi, Mireille Gagnon‐Roy, Hélène Pigot, Véronique Provencher

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintGerontologyPsychologyComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aging is associated with various challenges, especially concerning mobility. Transportation planning e-tools are currently available to provide older adults with real-time travel information and help them choose trip options. However, many older adults find them challenging to use, as they are not tailored to their specific needs, such as lack of accessibility to the different means of transportation. It is necessary to identify knowledge gaps about design based on older adults' experience using transportation planning e-tools. Objective: This study aims to identify knowledge gaps regarding the user experience design and its evaluation for older adults using transportation planning e-tools. Methods: A scoping review of the scientific literature was conducted, based on Arksey and O'Malley's guidelines. The search covers sources published in English from January 2002 to October 2022 through 7 scientific databases, including MEDLINE, AgeLine, CINAHL, SCOPUS, ProQuest, IEEE Explore, and TRID (Transportation Research International Documentation), and was updated in October 2023. Data selection and extraction were performed by the first author and were co-validated by 2 co-authors. The identified sources were analyzed based on source characteristics (authors, year of publication, title of the article, source of article, country, and context of the studies), the purpose of the studies (objectives and study orientation), and the mapping of the methodology and evaluation of user experience (design approach, setting, type of data collection and analysis, type of usability evaluation, and sample size). Both descriptive-analytical methods and thematic analysis were used to analyze the categorized data. Results: Overall, 1905 sources were identified through databases, and 40 sources were selected for full-text analysis. Data analysis revealed in recent years that there has been significant growth in e-tools designed for older adults, but only 2 studies were related to the field of transportation. In total, 12 studies aimed to evaluate user experience, and 22 studies focused on a user-centered design approach. Most of these studies (n=31) were carried out in a laboratory setting, using summative usability evaluation (user-based testing). The System Usability Scale (SUS) was the most prevalent tool (15 studies) to measure user efficiency and satisfaction. However, no studies have been found that specifically aim to improve the mobility experience of older adults using an age-friendly transportation planning e-tool in a real-life context. Conclusions: There is a lack of studies assessing older adults' experience when using transportation planning e-tools in real-life situations. To bridge this gap, a participatory approach is necessary to better consider the needs of older adults in a real-life context and create age-friendly design guidelines for the development of transportation planning e-tools. This will not only enhance their user experience in trip planning but also promote their social engagement by improving their mobility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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