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Enregistrement W2514784929 · doi:10.5539/gjhs.v9n4p240

Gamification to Engage Clinicians in Registering Data: A Randomized Trial

2016· article· en· W2514784929 sur OpenAlexvenueno aff
Sara R. C. Driessen, Pascal Haazebroek, Wikanand Basropansingh, Erik W. van Zwet, Frank Willem Jansen

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineLikert scaleInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the effect of additional gamification elements in a web-based registry system in terms of engagement and involvement to register outcome data, and to determine if gamification elements have any effect on clinical outcomes. METHODS: Randomized controlled trial for gynecologists to register their performed laparoscopic hysterectomies (LH) in an online application. Gynecologists were randomized for two types of registries. Both groups received access to the online application; after registering a procedure, direct individual feedback on surgical outcomes was provided by showing three proficiency graphs. In the intervention group, additionally gamification elements were shown. These gamification elements consisted of points and achievements that could be earned and insight in monthly collective scores. All gamification elements were based on positive enforcement. RESULTS: A total of 71 gynecologists were randomized and entered a total of 1833 LH procedures. No significant difference was found between the groups in terms of engagement and involvement on a 5-point Likert scale, respectively 2.34±0.87 versus 2.56±1.05 and 3.63±0.57 versus 3.33±1.03 for the intervention versus the control group (p>0.05). The intervention group showed longer operative time than the control group (108±42 vs. 101±34 minutes, p=0.04), no other differences were found in terms of surgical outcomes. CONCLUSIONS: The addition of gamification elements in a registry system did not enhance the engagement and involvement of clinicians to register their clinical data. Based on our results, we advise that registry systems for clinical data should be as simple as possible with the focus on the main goal of the registry.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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