論文の概要: Elderly HealthMag: Systematic Building and Calibrating a Tool for Identifying and Evaluating Senior User Digital Health Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22627v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 06:36:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.273057
- Title: Elderly HealthMag: Systematic Building and Calibrating a Tool for Identifying and Evaluating Senior User Digital Health Software
- Title（参考訳）: 高齢者の健康管理 : 高齢者のデジタルヘルスソフトウェアを識別・評価するためのシステム構築・校正ツール
- Authors: Yuqing Xiao, John Grundy, Anuradha Madugalla, Elizabeth Manias,
- Abstract要約: デジタルヘルス(DH)ソフトウェアは、多くのエンドユーザが1つ以上の健康状態で生活している人口にますます普及している。
しかし、DHソフトウェア開発チームは、これらのユーザについて暗黙の誤った仮定を使って頻繁に運用します。
我々は、GenderMagにインスパイアされたTextbftextitHealthMagを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640647592836271
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Digital health (DH) software is increasingly deployed to populations where many end users live with one or more health conditions. Yet, DH software development teams frequently operate using implicit, incorrect assumptions about these users, resulting in products that under-serve the specific requirements imposed by their age and health conditions. Consequently, while software may meet clinical objectives on paper, it often fails to be inclusive during actual user interaction. To address this, we propose \textbf{\textit{HealthMag}}, a tool inspired by GenderMag designed to help better elicit, model and evaluate requirements for digital health software. We developed HealthMag through systematic mapping and calibration following the InclusiveMag framework. Furthermore, we integrated this with a calibrated version of an existing AgeMag method to create a dual-lens approach: \textbf{\textit{Elderly HealthMag}}, designed to aid requirements, design and evaluation of mHealth software for senior end users. We demonstrate application and utility of Age HealthMag via cognitive walkthroughs in identifying inclusivity biases in current senior user-oriented digital health applications.
- Abstract（参考訳）: デジタルヘルス(DH)ソフトウェアは、多くのエンドユーザが1つ以上の健康状態で生活している人口にますます普及している。
しかし、DHソフトウェア開発チームは、これらのユーザについて暗黙の誤った仮定を使用して頻繁に運用し、結果として、年齢や健康状態によって課される特定の要件を過小評価する製品を生み出します。
その結果、ソフトウェアは紙上の臨床的目的を満たす可能性があるが、実際のユーザインタラクションにおいて包括的でないことがしばしばある。
GenderMagにインスパイアされたツールである \textbf{\textit{HealthMag}} を提案する。
InclusiveMagフレームワークの体系的なマッピングとキャリブレーションによりHealthMagを開発した。
さらに、これを、既存の AgeMag メソッドの校正バージョンと統合して、デュアルレンズアプローチを作成する。
本稿では、現在の高齢者向けデジタルヘルスアプリケーションにおいて、傾きバイアスを特定するための認知的ウォークスルーを通して、エイジヘルスマグの応用と有用性を示す。
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