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Enregistrement W2594156757 · doi:10.2196/games.6354

A Mobile, Avatar-Based App for Improving Body Perceptions Among Adolescents: A Pilot Test

2017· article· en· W2594156757 sur OpenAlexvenueno aff
Annmarie A. Lyles, Ashish Amresh, Michael Todd, Rebecca E. Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvatarOverweightPerceptionMobile appsPsychologyTest (biology)Applied psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceMedicineObesityHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One barrier to effectively treating weight issues among adolescents is that they tend to use social comparison instead of objective measures to evaluate their own health status. When adolescents correctly perceive themselves as overweight, they are more likely to adopt healthy lifestyle behaviors. OBJECTIVE: The purpose of this pilot test was to develop and assess acceptability and usability of an avatar-based, theoretically derived mobile app entitled Monitor Your Avatar (MYA). METHODS: The MYA app was engineered for high school adolescents to identify, using avatars, what they thought they looked like, what they wanted to look like, and what they actually looked like based on body measurements. RESULTS: The MYA app was pilot-tested with male and female adolescents aged 15-18 years to assess for acceptability and usability. A total of 42 students created and viewed their avatars. The majority of the adolescents were female (28/42, 67%), age 16 years (16/42, 38%), white (35/42, 83%), non-Hispanic (36/42, 86%), in grade 10 (20/42, 48%), healthy weight for females (23/28, 82%), and obese for males (7/14, 50%). The adolescents had positive reactions to the avatar app and being able to view avatars that represented them. All but one student (41/42, 98%) indicated some level of comfort viewing the avatars and would use the app in the future to see how their bodies change over time. CONCLUSIONS: Avatar-based mobile apps, such as the MYA app, provide immediate feedback and allow users to engage with images that are personalized to represent their perceptions and actual body images. This pilot study adds to the increasing but limited research of using games to improve health outcomes among high school adolescents. There is a need to further adapt the MYA app and gather feedback from a larger number of high school adolescents, including those from diverse backgrounds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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