Flow and Grit by Design: Exploring Gamification in Facilitating Adherence to Swallowing Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Delivery of swallowing therapy is faced with challenges regarding access to in-clinic services and adherence to prescribed home programs. Mobile health (mHealth) technologies are being developed at a rapid pace to address these difficulties. Whereas some benefits to using these modern tools for therapy are obvious (e.g., electronic reminders), other advantages are not as well understood. One example is the potential for mHealth devices and apps to enhance adherence to treatment regimens. METHOD: This article introduces a number of psychological concepts that relate to adherence and that can be leveraged by mHealth. Elements that contribute to flow (optimal experience) during an activity and those that reinforce grit (perseverance to achieve a long-term goal) can be used to engage patients in their own rehabilitation. RESULTS: The experience of flow can be targeted by presenting the rehabilitation exercise as an optimally challenging game, one that offers a match between challenge and ability. Grit can be supported by reinforcing routine and by varying the therapy experience using different games. CONCLUSIONS: A combination of hardware and software design approaches have the potential to transform uninteresting and repetitive activities, such as those that make up swallowing therapy regimens, into engaging ones. The field of gamification, however, is still developing, and gamified mHealth apps will need to withstand scientific testing of their claims and demonstrate effectiveness in all phases of outcome research.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».