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Enregistrement W2612733383 · doi:10.2196/games.6894

Development, Usability, and Efficacy of a Serious Game to Help Patients Learn About Pain Management After Surgery: An Evaluation Study

2017· article· en· W2612733383 sur OpenAlexvenueno aff
Brynja Ingadóttir, Katrín Blöndal, David Thue, Sigríður Zoëga, Ingela Thylén, Tiny Jaarsma

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThird Health Programme
Mots-clésUsabilityInterquartile rangeSession (web analytics)MedicinePhysical therapyPain managementPatient satisfactionMedical educationPsychologyApplied psychologyNursingComputer scienceSurgeryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative pain is a persistent problem after surgery and can delay recovery and develop into chronic pain. Better patient education has been proposed to improve pain management of patients. Serious games have not been previously developed to help patients to learn how to manage their postoperative pain. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the development of a computer-based game for surgical patients to learn about postoperative pain management and to evaluate the usability, user experience, and efficacy of the game. METHODS: A computer game was developed by an interdisciplinary team following a structured approach. The usability, user experience, and efficacy of the game were evaluated using self-reported questionnaires (AttrakDiff2, Postoperative Pain Management Game Survey, Patient Knowledge About Postoperative Pain Management questionnaire), semi-structured interviews, and direct observation in one session with 20 participants recruited from the general public via Facebook (mean age 48 [SD 14]; 11 women). Adjusted Barriers Questionnaire II and 3 questions on health literacy were used to collect background information. RESULTS: Theories of self-care and adult learning, evidence for the educational needs of patients about pain management, and principles of gamification were used to develop the computer game. Ease of use and usefulness received a median score between 2.00 (IQR 1.00) and 5.00 (IQR 2.00) (possible scores 0-5; IQR, interquartile range), and ease of use was further confirmed by observation. Participants expressed satisfaction with this novel method of learning, despite some technological challenges. The attributes of the game, measured with AttrakDiff2, received a median score above 0 in all dimensions; highest for attraction (median 1.43, IQR 0.93) followed by pragmatic quality (median 1.31, IQR 1.04), hedonic quality interaction (median 1.00, IQR 1.04), and hedonic quality stimulation (median 0.57, IQR 0.68). Knowledge of pain medication and pain management strategies improved after playing the game (P=.001). CONCLUSIONS: A computer game can be an efficient method of learning about pain management; it has the potential to improve knowledge and is appreciated by users. To assess the game's usability and efficacy in the context of preparation for surgery, an evaluation with a larger sample, including surgical patients and older people, is required.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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