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Enregistrement W2789007859 · doi:10.2196/games.9530

Empirical Evidence for the Outcomes of Therapeutic Video Games for Adolescents With Anxiety Disorders: Systematic Review

2018· review· en· W2789007859 sur OpenAlexvenueno aff
Steven Barnes, Julie Prescott

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventioneHealthPsychologySocial anxietyScopusClinical psychologyExtant taxonmHealthCognitive behavioral therapyMEDLINEPsychotherapistPsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Extant evidence suggests that the proportion of adolescents suffering from anxiety disorders (ADs) has increased by up to 70% since the mid-1980s, with experience of anxiety at this stage associated with significant negative short- and long-term life outcomes. The existing therapeutic interventions (eg, cognitive behavioral therapy, CBT; attention bias modification, ABM) have proven to have clinically measurable benefits in reducing anxiety, but their efficacy is often compromised by social and practical barriers. The growing discrepancy between demand for, and access to, clinical interventions for anxiety has led to the development of a range of eHealth (health care practice supported by electronic processes and communication) and mHealth (versions of eHealth using mobile devices) interventions. One such protocol is therapeutic games, which aim to provide clinical frameworks in dynamic, adaptable, and personalized virtual environments. Although some evidence exists to suggest therapeutic games are associated with reductions in subjective anxiety and observed stress reactivity, there is currently, to our knowledge, no systematic review of the adherence to, and effectiveness of, therapeutic games for adolescent anxiety. OBJECTIVE: The aim of this review was to establish the effectiveness of therapeutic games in making clinically measurable reductions in anxiety symptoms in adolescent samples. METHODS: A systematic search of the existing academic literature published between 1990 and July 2017 was conducted using the databases Journal of Medical Internet Research, Journal Storage, Psychology Articles, Psychology Info, ScienceDIRECT, and Scopus. Records linked to empirical papers on therapeutic games for anxiety using adolescent samples were evaluated. RESULTS: A total of 5 studies (N=410 participants) met the inclusion criteria, and 3 gamified anxiety interventions for adolescents were identified. The papers included a mixture of randomized controlled trials, quasi-experimental studies, and usability studies comprising quantitative and qualitative measures, with varying degrees of mixed methods. Extant evidence shows potential for therapeutic games to create clinically measurable reductions in symptoms of anxiety in adolescent samples, though findings are complicated in some cases by a low sample size, and in other cases by research design and methodological complications, including anxiety reductions in control groups caused by a control-game selection. CONCLUSIONS: Although research in this field appears to be extremely limited, as demonstrated by the small number of papers meeting the inclusion criteria for this review, early findings suggest that therapeutic games have potential in helping to engage adolescents with anxiety and lead to clinically measurable reductions in symptoms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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