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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
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 tête enseignante, 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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