Gamification to Engage Clinicians in Registering Data: A Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».