Digital Games for Type 1 and Type 2 Diabetes: Underpinning Theory With Three Illustrative Examples
Notice bibliographique
Résumé
Digital games are an important class of eHealth interventions in diabetes, made possible by the Internet and a good range of affordable mobile devices (eg, mobile phones and tablets) available to consumers these days. Gamifying disease management can help children, adolescents, and adults with diabetes to better cope with their lifelong condition. Gamification and social in-game components are used to motivate players/patients and positively change their behavior and lifestyle. In this paper, we start by presenting the main challenges facing people with diabetes-children/adolescents and adults-from a clinical perspective, followed by three short illustrative examples of mobile and desktop game apps and platforms designed by Ayogo Health, Inc. (Vancouver, BC, Canada) for type 1 diabetes (one example) and type 2 diabetes (two examples). The games target different age groups with different needs-children with type 1 diabetes versus adults with type 2 diabetes. The paper is not meant to be an exhaustive review of all digital game offerings available for people with type 1 and type 2 diabetes, but rather to serve as a taster of a few of the game genres on offer today for both types of diabetes, with a brief discussion of (1) some of the underpinning psychological mechanisms of gamified digital interventions and platforms as self-management adherence tools, and more, in diabetes, and (2) some of the hypothesized potential benefits that might be gained from their routine use by people with diabetes. More research evidence from full-scale evaluation studies is needed and expected in the near future that will quantify, qualify, and establish the evidence base concerning this gamification potential, such as what works in each age group/patient type, what does not, and under which settings and criteria.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».