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Enregistrement W2486136312 · doi:10.2196/games.5793

A Video Game Promoting Cancer Risk Perception and Information Seeking Behavior Among Young-Adult College Students: A Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2486136312 sur OpenAlexvenueno aff
Georges E. Khalil, Ivan L. Beale, Minxing Chen, Alexander V. Prokhorov

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity at BuffaloNational Institutes of HealthDepartment of Physiology and Biophysics, University at Buffalo
Mots-clésPerceptionRandomized controlled trialPsychologyVideo gameInformation seekingSocial psychologyApplied psychologyClinical psychologyGerontologyMedicineComputer scienceMultimediaInternal medicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risky behaviors tend to increase drastically during the transition into young adulthood. This increase may ultimately facilitate the initiation of carcinogenic processes at a young age, highlighting a serious public health problem. By promoting information seeking behavior (ISB), young adults may become aware of cancer risks and potentially take preventive measures. OBJECTIVE: Based on the protection motivation theory, the current study seeks to evaluate the impact of challenge in a fully automated video game called Re-Mission on young adult college students' tendency to perceive the severity of cancer, feel susceptible to cancer, and engage in ISB. METHODS: A total of 216 young adults were recruited from a university campus, consented, screened, and randomized in a single-blinded format to 1 of 3 conditions: an intervention group playing Re-Mission at high challenge (HC; n=85), an intervention group playing Re-Mission at low challenge (LC; n=81), and a control group with no challenge (NC; presented with illustrated pictures of Re-Mission; n=50). Measurement was conducted at baseline, immediate posttest, 10-day follow-up, and 20-day follow-up. Repeated-measures mixed-effect models were conducted for data analysis of the main outcomes. RESULTS: A total of 101 young adults continued until 20-day follow-up. Mixed-effect models showed that participants in the HC and LC groups were more likely to increase in perceived susceptibility to cancer (P=.03), perceived severity of cancer (P=.02), and ISB (P=.01) than participants in the NC group. The LC group took until 10-day follow-up to show increase in perceived susceptibility (B=0.47, standard error (SE) 0.16, P=.005). The HC group showed an immediate increase in perceived susceptibility at posttest (B=0.43, SE 0.14, P=.002). The LC group exhibited no changes in perceived severity (B=0.40, SE 0.33, P=.24). On the other hand, the HC group showed a significant increase from baseline to posttest (B=0.39, SE 0.14, P=.005), maintaining this increase until 20-day follow-up (B=-0.007, SE 0.26, P=.98). Further analyses indicated that perceived threat from virtual cancer cells in the game is related to the increase in perceived severity (B=0.1, SE 0.03, P=.001), and perceived susceptibility is related to changes in ISB at 10-day follow-up (B=0.21, SE 0.08, P=.008). CONCLUSIONS: The feature of challenge with cancer cells in a virtual environment has the potential to increase cancer risk perception and ISB. The results are promising considering that the Re-Mission intervention was neither designed for cancer risk communication, nor applied among healthy individuals. Further research is needed to understand the theoretical framework underlying the effects of Re-Mission on ISB. The findings call for the development of a Web-based, game-based intervention for cancer risk communication and information seeking among young adults. CLINICALTRIAL: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 15789289; http://www.controlled-trials.com/ISRCTN15789289 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jGYZC3lZ).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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