The Value of Children's Voices for a Video Game Development in the Context of Type 1 Diabetes: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with type 1 diabetes mellitus (T1DM) face daily challenges performing self-care tasks, controlling symptoms, and dealing with psychosocial issues. The use of video games to improve health is a successful support for persons with chronic diseases, promoting adequate self-management through simulations of real life. Involving future users in the development of games is essential to generating innovative, creative, and effective programs. OBJECTIVE: Our goal is to identify what children with T1DM need to know about their disease and their self-care tasks as well as their preferences in video games. METHODS: Children with T1DM provided input about their learning needs, self-care tasks, and preferences in video games. Three categories were identified through qualitative content analysis: dealing with emotions and knowledge, practical skills and awareness, and game preferences. RESULTS: Children expressed concerns about the difficulties of self-care, lack of knowledge about diabetes, and lack of awareness about the consequences of behaviors related to self-care, which contribute to inappropriate behaviors and significantly impact self-management of their disease. They expressed enthusiasm for a video game for children with diabetes that considered their needs and preferences. CONCLUSIONS: Findings support the potential benefits when children's input is considered in game design. Consideration of customer needs and preferences is a powerful resource in the development of video games with enhanced learning experience.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».