Guidelines for the Gamification of Self-Management of Chronic illnesses: Multimethod Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gamification is the use of game elements and techniques in nongaming contexts. The use of gamification in health care is receiving a great deal of attention in both academic research and the industry. However, it can be noticed that many gamification apps in health care do not follow any standardized guidelines. OBJECTIVE: This research aims to (1) present a set of guidelines based on the validated framework the Wheel of Sukr and (2) assess the guidelines through expert interviews and focus group sessions with developers. METHODS: Expert interviews (N=6) were conducted to assess the content of the guidelines and that they reflect the Wheel of Sukr. In addition, the guidelines were assessed by developers (N=15) in 5 focus group sessions, where each group had an average of 3 developers. RESULTS: The guidelines received support from the experts. By the end of the sixth interview, it was determined that a saturation point was reached. Experts agreed that the guidelines accurately reflect the framework the Wheel of Sukr and that developers can potentially use them to create gamified self-management apps for chronic illnesses. Moreover, the guidelines were welcomed by developers who participated in the focus group sessions. They found the guidelines to be clear, useful, and implementable. Also, they were able to suggest many ways of gamifying a nongamified self-management app when they were presented with one. CONCLUSIONS: The findings suggest that the guidelines introduced in this research are clear, useful, and ready to be implemented for the creation of self-management apps that use the notion of gamification as described in the Wheel of Sukr framework. The guidelines are now ready to be practically tested. Further practical studies of the effectiveness of each element in the guidelines are to be carried out.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».