Rehabilitation-Oriented Serious Game Development and Evaluation Guidelines for Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The progress in information and communication technology (ICT) led to the development of a new rehabilitation technique called "serious game for functional rehabilitation." Previous works have shown that serious games can be used for general health and specific disease management. However, there is still lack of consensus on development and evaluation guidelines. It is important to note that the game performance depends on the designed scenario. OBJECTIVE: The objective of this work was to develop specific game scenarios and evaluate them with a panel of musculoskeletal patients to propose game development and evaluation guidelines. METHODS: A two-stage workflow was proposed using determinant framework. The development guideline includes the selection of three-dimensional (3D) computer graphics technologies and tools, the modeling of physical aspects, the design of rehabilitation scenarios, and the implementation of the proposed scenarios. The evaluation guideline consists of the definition of evaluation metrics, the execution of the evaluation campaign, the analysis of user results and feedbacks, and the improvement of the designed game. RESULTS: The case study for musculoskeletal disorders on the healthy control and patient groups showed the usefulness of these guidelines and associated games. All participants enjoyed the 2 developed games (football and object manipulation), and found them challenging and amusing. In particular, some healthy subjects increased their score when enhancing the level of difficulty. Furthermore, there were no risks and accidents associated with the execution of these games. CONCLUSIONS: It is expected that with the proven effectiveness of the proposed guidelines and associated games, this new rehabilitation game may be translated into clinical routine practice for the benefit of patients with musculoskeletal disorders.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».